A aplicação da Inteligência Artificial na elaboração de decisões judiciais é tema de um curso ministrado pela Escola Judiciária Eleitoral (EJE-MT) do Tribunal Regional Eleitoral de Mato Grosso (EJE-MT). A atividade teve início nesta segunda-feira (14.10) e segue nesta terça-feira (15.10), de forma telepresencial, com a participação de aproximadamente 160 magistrados, magistradas, servidores e servidoras da Justiça Eleitoral.

Com o tema Assessoria 4.0 - Inteligência Artificial nas decisões judiciais, o curso possui carga horária de 8 horas-aula e visa capacitar os(as) participantes quanto à aplicação de ferramentas de IA na elaboração de decisões judiciais.

Durante a abertura, a diretora da EJE-MT, juíza Ana Cristina Silva Mendes destacou a importância da capacitação. “Esta temática é muito importante e visa preparar o público-alvo por meio de fundamentação teórica e aplicação em exercícios práticos. A utilização da Inteligência Artificial tem sido cada vez mais presente em nossa rotina, por isso, é essencial nos atualizarmos sobre as ferramentas e os cuidados necessários, uma vez que estamos lidando com decisões judiciais”.

O tema está sendo ministrado pelo analista judiciário do TRE-PA, Jhônatan Elian Monteiro, que também é assessor de juiz-membro do TRE-PA e pós-graduando em Direito Digital e Compliance pela UniAmérica. “É uma satisfação muito grande ministrar este curso e enalteço a iniciativa do TRE-MT em promover um curso sobre um assunto tão salutar e, consequentemente, uma atualização tão necessária. Fizemos uso ostensivo da IA nas Eleições Municipais de 2024 no TRE-PA e isso nos permitiu uma certa tranquilidade em comparação com pleitos anteriores. Eleição municipal é sempre um desafio muito grande, mas conseguimos tratar de forma bem estudada, com precaução. À medida que a complexidade do trabalho vai aumentando, o ser humano vai buscando formas de tornar o trabalho mais dinâmico”, ressaltou.

O facilitador destacou, ainda, que ao falar sobre IA, especialmente o uso no Poder Judiciário, “nos surpreendemos cada vez mais com o que a tecnologia nos traz”. Na primeira aula, ele falou sobre os tipos de IA, que são classificadas em estreita (fraca); geral (forte); e superinteligente. Jhônatan Monteiro falou também sobre como os métodos de aprendizagem moldam a capacidade da IA de resolver problemas e tomar decisões. Neste caso, a aprendizagem por reforço, por exemplo, simula um processo de tentativa e erro que é ideal para ambientes onde a IA precisa se adaptar rapidamente a novas situações ou evoluir com o tempo.

Segundo ele, a evolução das ferramentas de Inteligência Artificial ocorre cada vez mais rápido, com a previsão de surgirem soluções mais inteligentes e autônomas, capazes de lidar com desafios complexos e de importância crítica para a sociedade. “A compreensão dos tipos de IA e seus métodos de aprendizagem é fundamental para prever e orientar o desenvolvimento dessas tecnologias de maneira segura e ética”, expôs o ministrante do curso.

Para a técnica judiciária que atua como assessora de juiz-membro no TRE-MT, Rafaela Corsaletti Garcia Vicente, o curso é muito útil para entender como a Inteligência Artificial pode ajudar no dia a dia do trabalho jurídico, especialmente na pesquisa e automação de processos. “As ferramentas apresentadas são práticas e vão trazer mais eficiência para o trabalho sem comprometer a qualidade. Foi uma ótima oportunidade para ver como a IA pode ser aplicada de forma responsável. Também achei importante a parte que desmistificou a ideia de que a IA vai substituir o trabalho dos assessores. O curso mostra que, mesmo com o uso dessas ferramentas, a supervisão humana continua essencial para garantir decisões justas e transparentes. Saio mais confiante para aplicar a IA no meu trabalho, sabendo que ela é um suporte, e não uma substituição”, avaliou.

Além de juízes e juízas eleitorais, servidores e servidoras do Tribunal, participa do curso o juiz-membro do TRE-MT, Edson Dias Reis.

Jornalista: Nara Assis

#PraTodosVerem: Imagem do print da tela do aplicativo Zoom, que mostra as imagens pequenas dos e das participantes do curso.