É verdade que toda organização precisa ter cuidado com os dados que utiliza para treinar modelos de inteligência artificial, assim como o tipo de uso que faz da tecnologia. É a chamada governança de IA, tema que foi tratado em muitos momentos durante o Eatech Conference 2026, realizado na Chapada dos Guimarães. Mas quando se trata de usar IA em serviços públicos, mais ainda no Poder Judiciário, que lida com informações absolutamente sensíveis dos cidadãos, o cuidado deve ser redobrado.

Esse foi o tema tratado por Rhedson Esashika, diretor de inteligência artificial e ciência de dados do Tribunal de Justiça do Estado do Amazonas, em sessão dedicada ao tema da governança. O servidor lidera os esforços do órgão com inteligência artificial há quase dois anos.

Entre as várias iniciativas detalhadas pelo especialista estava a Arandu, plataforma específica para governança de IA desenvolvido para obedecer obrigações estabelecidas por uma resolução do Conselho Nacional de Justiça, o CNJ – a RN 615/2025, que regulamenta o uso de IA pelo Judiciário –, além de atender a também fundamental Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

A ferramenta identifica similaridades em processos, que quando encontradas podem sugerir se tratar de demandas predatórias ou repetitivas. Ela atua informando a similaridade entre as petições distribuídas nos sistemas e-SAJ e Projudi. Através desse modelo de IA é possível identificar demandas predatórias e demandas repetitivas. Ela também facilita a prestação de contas e a supervisão humana sobre processos automatizados.

“O Judiciário não aceita o argumento de uma decisão algorítmica automatizada. Existem riscos, por isso a importância da explicabilidade”, disse Esashika aos CIOs presentes, referindo-se ao processo de compreensão da tomada de decisão por uma IA, que nesse caso precisa ser transparente e auditável. “O produto LLM [grande modelo de linguagem] foi feito para agradar. Se eu pedir uma jurisprudência, ele não vai se negar ou dizer que não consegue. Vai alucinar!”

O especialista lembrou que já há casos de processos rejeitados em tribunais mundo afora por conta de jurisprudências – conjunto de decisões feitas de forma reiterada e consistente por tribunais – inventadas por IAs. A Arandu buscou resolver esse problema desde que foi concebido. Ele permite que analistas, diretores de secretaria e magistrados do TJ-AM façam uma interação, usando linguagem natural, com autos processuais. E reúne diferentes serviços baseados em IA.

Em tupi, “Arandu” significa entendimento, conhecimento, sabedoria.

Tarda, mas não falha

Esashika citou aos presentes o velho aforismo de que a “Justiça tarda, mas não falha” para justificar uma importante função da IA nos tribunais brasileiros: reduzir o tempo que um processo leva para finalmente ser julgado. Ele defendeu que a IA saiu da fase de experimentação e se tornou parte do trabalho das organizações, inclusive no Judiciário.

A governança, então, surge como tema fundamental para garantir a segurança e a explicabilidade das automações, e lembrou que isso exige alta qualidade dos dados usados no treinamento dos modelos e o uso responsável da tecnologia. O servidor ponderou que, apesar de saber que “os juízes usam”, não é recomendável que ferramentas como ChatGPT, Gemini ou DeepSeek sejam utilizados fora do controle institucional – a chamada Shadow AI.

Por meio do Arandu, Esashika disse que o TJ-AM usa IA atualmente para triagem e remessa automatizada de processos, e deu um exemplo de hiper automação que analisou e categorizou uma fila de 15 mil processos em 15 dias. “Se fosse um ser humano, levaria meses. Além da velocidade, a IA trouxe mais qualidade de vida para o nosso servidor”, disse.

A IA também vem sendo usada para gerar minutas de decisões, com agentes que verificam jurisprudência no tribunal e no STF antes de produzir o texto. O tribunal também aplica modelos para analisar documentos e classificar peças processuais, ajudando a identificar se um documento é denúncia, inquérito, petição, contrato etc.

Há ainda o uso de IA para anonimização de peças e para gerar explicações/logs sobre porque o sistema tomou determinada decisão, reforçando a rastreabilidade. Destacou ainda que, para o TJ-AM, a prioridade agora é combinar gestão, tecnologia e produto útil, com feedback dos usuários e participação multidisciplinar.