Justiça Algorítmica 2025 | Relatório Completo CNJ
Análise da pesquisa de IA nos Tribunais • CNJ/PNUD • Setembro 2025

Inteligência Artificial no Judiciário brasileiro

Uma análise completa e crítica sobre a explosão da IA no Poder Judiciário brasileiro, os riscos invisíveis da Shadow AI, a crise de governança e as oportunidades para uma transformação digital responsável.

0
Projetos de IA
0
Tribunais Participantes
45,8%
Usam IA Generativa
57,6%
Shadow AI (Risco)
Scroll para explorar

Panorama 2024

O maior mapeamento de IA no Judiciário brasileiro revela crescimento acelerado, mas com lacunas críticas de governança.

⚠️

Alerta de Governança

50% dos tribunais não possuem diretrizes internas sobre uso de IA Generativa. A tecnologia avançou mais rápido que as políticas institucionais.

📊
178
Projetos de IA em 2024
+27,1% vs 2023
🏛️
92
Órgãos Participantes
96,8% do total
🆕
98
Novos Projetos em 2024
-10,9% vs 2023
🚨
58
Tribunais com Projetos
-6,4% vs 2023

Evolução Histórica

2022
Consolidação Inicial
Primeiro grande mapeamento com metodologia estruturada. Foco em projetos de classificação e automação básica.
111
Projetos
88
Tribunais
8,06
Nota Sinapses
2023
Explosão da IA Generativa
ChatGPT impacta o Judiciário. Tribunais começam a experimentar ferramentas de geração de texto de forma descentralizada.
140
Projetos
94
Tribunais
6,41
Nota Sinapses
2024
Maturação com Riscos
Maior número de projetos da história, mas alerta vermelho: Shadow AI domina e governança fica para trás.
178
Projetos
92
Tribunais
6,01
Nota Sinapses
Status dos Projetos 2024
178 projetos distribuídos por fase
Evolução Anual
Crescimento de projetos e tribunais

⚠️ A Crise da Shadow AI

O maior risco não é tecnológico, mas comportamental. Magistrados e servidores usam IA fora do perímetro institucional, criando uma bomba-relógio de compliance.

Shadow AI
57,6%
Usam via contas pessoais
Email Institucional
18,5%
Versão gratuita ou paga própria
Licença Oficial
23,9%
Tribunal compra e distribui
Tipos de Licença Utilizados
Como os profissionais acessam IA Generativa
Alerta
Riscos Identificados
Consequências da Shadow AI
🔓 Violação LGPD Alto
🌍 Risco de Soberania Alto
💰 Dependência Cambial Médio
🎭 Alucinação Jurídica Médio

Isso representa um pesadelo de segurança. Dados sigilosos de processos brasileiros podem estar sendo enviados para servidores estrangeiros através de e-mails pessoais não monitorados. O Judiciário perdeu o controle sobre quem está usando e quais dados estão vazando.

— Análise do Relatório CNJ/PNUD 2024

IA Generativa no Judiciário

Quase metade dos tribunais já utiliza ferramentas como ChatGPT, Copilot e Gemini. Mas a adoção ocorre mais rápido que a regulamentação.

🚀
45,8%
Já Utilizam IA Generativa
Quase metade dos tribunais e conselhos afirmam fazer uso de ferramentas como ChatGPT, Copilot ou Gemini em suas operações diárias.
💡
81,2%
Interesse em Adotar
Entre os 54,2% que ainda não utilizam, a grande maioria demonstra interesse em implementar estas tecnologias em breve.
📊
37%
Projetos Redesenhados
Embora o volume de novos projetos tenha se mantido, 37% foram redesenhados para incorporar modelos de IA Generativa.
Principais Aplicações
Como os tribunais usam IA Generativa
Áreas de Atuação dos Projetos
98 novos projetos em 2024
Parcerias com Big Techs
37% dos tribunais têm acordos formais
Parcerias no Desenvolvimento
59% desenvolvem sem parcerias externas
Existência de Diretrizes Internas
Governança sobre uso de IA Generativa
Crítico
📢

Atualização Regulatória

Em fevereiro de 2025, o CNJ aprovou o Ato Normativo 0000563-47.2025.2.00.0000, que atualiza a Resolução CNJ nº 332/2020 e estabelece novas normas para IA no Judiciário.

O Fracasso da Centralização

A plataforma Sinapses, criada para ser o repositório único nacional de IA, enfrenta baixa adesão. Tribunais preferem soluções locais ou APIs privadas.

Integração com Sinapses
Projetos de 2024
80,6% não integrados
Nota da Plataforma Sinapses
Avaliação dos tribunais ao longo dos anos

Nova Taxonomia: Arquitetura de Risco

Alto Risco Grupo 1: "Wrappers" de API

O que são: Ferramentas que funcionam apenas como uma "casca" (interface) conectada a modelos proprietários como GPT-4 ou Claude via API.

Exemplos: Chatbots de minutas que rodam na nuvem de Big Techs sem contrato Enterprise.

Risco Crítico: Dependência cambial (dólar), envio de dados para fora do país e "alucinação" jurídica sem controle fino. O custo da API (OpEx) pode superar o hardware (CapEx) em 2 anos.

Ouro Grupo 2: Modelos Locais/Soberanos

O que são: Tribunais que internalizaram modelos open source (Llama-3, Mistral) e estão rodando em servidores próprios (on-premise).

Vantagem: Os dados nunca saem do tribunal. O custo é fixo (hardware), não variável por token.

Exemplos: Projetos com infraestrutura de GPU própria e ajuste fino (fine-tuning) local. Representam o padrão-ouro de soberania digital.

Legado Grupo 3: A "Velha Guarda"

O que são: Os cerca de 60 projetos "antigos" que ainda estão em produção (classificadores, OCR, automação de fluxo).

Status: São os operários silenciosos. Não têm o hype da IA Generativa, mas são os que realmente estão limpando o acervo hoje com baixo risco e alta previsibilidade.

Valor: Representam a base sólida sobre a qual os novos projetos podem ser construídos.

Desafios & Benefícios

Os tribunais enfrentam obstáculos significativos, mas também colhem resultados concretos dos projetos implementados.

Principais Desafios
Obstáculos no desenvolvimento de projetos
Benefícios Buscados/Alcançados
Motivações e resultados

Perfil dos Respondentes

Indicador Valor Descrição Status
Profissionais de TI 78,9% Respondentes do setor de tecnologia Adequado
Tempo de Serviço > 10 anos 79,7% Experiência institucional Excelente
Conhecimento Avançado em IA 41,5% Nível técnico auto-declarado Moderado
Projetos com Documentação 51% 50 de 98 projetos documentados Baixo (-30,5%)
Código-fonte Disponível 21,4% Projetos com código público Limitado
Treinamento em Sinapses 70,4% Equipes com membros capacitados Bom

Preocupações Éticas Prioritárias

🔐
#1
Privacidade das Partes
Risco de violação da privacidade das partes envolvidas no processo judicial. Principal preocupação ética identificada na pesquisa.
⚖️
#2
Discriminação e Viés
Preocupação com viés nos resultados obtidos pelos modelos de IA, que podem perpetuar desigualdades existentes.
📋
#3
Accountability
Responsabilidade em caso de decisões equivocadas provenientes de modelos de IA. Quem responde pelos erros algorítmicos?

Veredito & Recomendações

O Judiciário brasileiro deu um salto tecnológico impressionante, mas caminha em gelo fino. A prioridade agora não é criar novos robôs, mas governar os existentes.

A prioridade agora não é mais "criar novos robôs", mas sim trazer os usuários para dentro de um ambiente seguro e controlado, antes que uma sentença sigilosa vaze em um treinamento de modelo público.

— Conclusão do Relatório CNJ/PNUD 2024

Ações Recomendadas

Urgente 1. Governança Imediata de Shadow AI

Implementar políticas claras sobre uso de IA Generativa em todos os tribunais. Definir quais dados podem ser processados externamente e criar canais institucionais de acesso às ferramentas.

A disparidade entre discurso (privacidade como principal preocupação) e prática (57,6% usando contas pessoais) precisa ser resolvida imediatamente.

Estratégico 2. Fortalecer Infraestrutura Local

Investir em infraestrutura de GPU para modelos on-premise. Reduzir dependência de APIs externas e custos variáveis em dólar.

Tribunais com modelos locais (Llama-3, Mistral) representam o padrão-ouro de soberania digital e devem servir de modelo para os demais.

Capacitação 3. Formar Profissionais Especializados

A escassez de profissionais qualificados é o principal desafio apontado. Ampliar programas de capacitação em IA para equipes de TI do Judiciário.

Em 28,6% dos projetos, foi a primeira experiência com IA para a maior parte da equipe. Há espaço significativo para desenvolvimento de competências.

Colaboração 4. Revitalizar Sinapses e PDPJ-Br

Com apenas 19,4% de integração e nota média de 6,01, a Sinapses precisa de melhorias significativas para cumprir seu papel de repositório nacional.

Fortalecer iniciativas como Codex e Data Lake para compartilhamento de dados qualificados entre tribunais, potencializando a qualidade dos modelos.

📊
🏆
178
Projetos Ativos
Recorde histórico
⚠️
57,6%
Shadow AI
Risco crítico
📉
80,6%
Não Integrados
Silos de dados
🎯
84,2%
Buscam Eficiência
Principal motivação

Veja a pesquisa completa aqui

Pesquisa Inteligência Artificial no Judiciário 2024

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Estamos redefinindo os APPs da Advoco. Em breve iremos apresentar novas funcionalidades e opções ainda mais avançadas para você aprimorar sua produção jurídica e eficiência.

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Prioridades de crescimento Ritmo de execução
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Tecnologia que libera tempo Integração sem muros
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Preço que impulsiona crescimento Metas que enxergam cada cliente
Hora-banco? Só se fizer sentido. Criamos modelos de precificação baseados em valor estratégico, margem alvo e diferenciação — não apenas em horas vendidas. Receita toda misturada confunde estratégia. Separamos metas por clientes de partido, projetos avulsos e contencioso de massa, revelando onde investir energia.
Lucro claro, jogo limpo Dashboard em tempo real
Distribuição nebulosa é convite ao conflito. Definimos regras transparentes de partilha: pró-labore, reserva de caixa e bônus por resultado—sem espaço para dúvidas. Número que não aparece não influencia. Implantamos painéis que exibem KPIs financeiros ao vivo (ticket médio, margem, realização) para decisões rápidas e baseadas em dados.
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