QUANDO TUDO VIRA PRECEDENTE: IA, TESES, EMENTAS E A EROSÃO DA HIERARQUIA DECISÓRIA
Ricardo Villas Bôas Cueva
Dierle Nunes
Com o advento do CPC/2015, o Direito brasileiro passou a estruturar, de forma mais sistemática, um sistema de precedentes judiciais. Esse movimento, contudo, não replica o modelo clássico do common law, no qual os precedentes se formam e se aplicam por meio de uma prática argumentativa sofisticada; fundada em analogias e contra analogias e enraizada na historicidade institucional das decisões [1].
No Brasil, diversamente, consolidou-se um modelo híbrido, de matriz legislativa. Nele, os precedentes são institucionalizados por técnicas formais de padronização e vinculatividade, concebidas sobretudo para a gestão da litigiosidade repetitiva. Esse modelo opera, em especial, por meio de julgamentos por amostragem e da formulação de teses jurídicas que devem, em princípio, espelhar os fundamentos determinantes (a ratio decidendi) do caso concreto que lhes serviu de base.
É nesse contexto que emerge um dilema estrutural, no qual a explicitação de teses confere a alguns julgados observação reforçada, sinalizando à comunidade jurídica que se trata de precedentes dotados de força obrigatória, e não meramente persuasiva.
Esse movimento coincide temporalmente com a chamada virada tecnológica do Direito Processual[2], fenômeno que não se limita à digitalização, mas implica a reconfiguração dos próprios institutos jurídicos a partir da integração entre dados, digitalização, automação, inteligência artificial e design. Nesse sentido, as tecnologias digitais passam a atuar não apenas como instrumento de eficiência, mas como elemento estruturante do sistema de justiça, influenciando a produção, organização e aplicação das decisões. De uma função secundária para uma função primária.
Um capítulo recente dessa transformação reside no uso crescente de aplicações de inteligência artificial, especialmente generativa, no âmbito judicial, tanto em atividades administrativas quanto no apoio à decisão. Nesse cenário, a Recomendação nº 154/2024 do CNJ[3] introduziu um modelo padronizado de ementas, estruturado em lógica próxima ao método FIRAC[4], determinando, entre outros elementos, a inclusão em seu texto do “dispositivo e tese, quando seja o caso” (artigo 3º, IV). Na prática, entretanto, observa-se a expansão do uso de ferramentas de IA para elaboração automática de ementas que passam a incluir, de forma generalizada, a indicação de “teses”, independentemente da natureza do julgado.
Esse deslocamento produz um risco sistêmico relevante. A exigência normativa de indicação de tese está vinculada, em sua racionalidade, à identificação de decisões que são criadas como precedentes qualificados, isto é, caso sejam julgados mediante determinada metodologia legal já nascerão com força obrigatória. A generalização dessa prática para todos os julgados tende a obscurecer a distinção entre precedentes obrigatórios e decisões dotadas apenas de força persuasiva (meros julgados), fragilizando a integridade do sistema.
Cavalo de Tróia
O risco, que pode atingir operadores humanos numa singela pesquisa jurisprudencial no site de um tribunal, se intensifica com o uso de sistemas de IA na pesquisa jurídica, uma vez que tais ferramentas são altamente eficientes na extração de padrões formais, como a presença de “teses”, mas ainda apresentam limitações relevantes na verificação contextual e na qualificação jurídica das decisões, podendo induzir à falsa identificação de precedentes.
Não podemos nos esquecer que embora os resultados das aplicações de modelos de IA possam parecer impressionantes, eles decorrem apenas da estimativa estatística da resposta mais provável a partir dos dados de treinamento (no caso o banco de dados acessados dos tribunais) e do comando apresentado. Em alguns casos, essa lógica produz respostas adequadas; em outros, conduz a erros graves. Em qualquer hipótese, a IA generativa não opera com compreensão da verdade, mas com padrões de probabilidade. Em sendo assim, não causará espanto que ao acessar decisões que usem o modelo do CNJ que vem generalizando a colocação de teses em todos os julgados, interprete a todos como “precedentes” no sentido técnico.
Além disso, como normatizado pela resolução 615 do CNJ e advertido pela doutrina, o uso dessas tecnologias deve permanecer auxiliar à atividade jurisdicional, sob pena de comprometer garantias fundamentais como a imparcialidade, a transparência e a própria racionalidade decisória[5]. A automação acrítica da estrutura das decisões, especialmente em um ambiente data-driven, pode gerar efeitos performativos indesejados, como a cristalização indevida de entendimentos e a reprodução acrítica de padrões decisórios, deslocando o centro da atividade jurisdicional da argumentação para a conformidade formal.
Diante desse cenário, impõe-se uma abordagem institucional do problema. A padronização promovida pelo CNJ é, sem dúvida, um avanço relevante para a organização, acessibilidade e tratamento das decisões, inclusive para fins de uso de tecnologias de inteligência artificial. Contudo, torna-se necessário explicitar, de forma mais precisa, os critérios para a indicação de teses nas ementas, de modo a evitar sua banalização e preservar a distinção entre precedentes e julgados com força persuasiva. A ausência dessa delimitação pode funcionar como um verdadeiro “cavalo de Tróia” no sistema de precedentes brasileiro, corroendo sua coerência interna justamente quando se busca consolidá-lo em um ambiente profundamente impactado pela virada tecnológica.
[1] NUNES, Dierle; HORTA, André Frederico de Sena. Os precedentes judiciais e a sua adequada divulgação: em busca da correta compreensão da publicidade de julgados no CPC/2015. Revista do Tribunal Superior do Trabalho, Brasília, v. 82, n. 3, p. 77-98, jul./set. 2016.
[2] NUNES, Dierle. Virada tecnológica no direito processual. In: NUNES et al. Inteligência Artificial e Direito Processual: Os Impactos da Virada Tecnológica no Direito Processual. Salvador: JusPodivm, 2020. NUNES, Dierle. Virada tecnológica no direito processual: fusão de conhecimentos para geração de uma nova justiça centrada no ser humano. Revista de Processo, São Paulo, v. 344, p. 403-429, 2023.
[3] https://atos.cnj.jus.br/files/original2215242024081566be7dfcc76ed.pdf
[4] A metodologia FIRAC é uma técnica de estruturação analítica de decisões e casos jurídicos que organiza o raciocínio em cinco etapas: Facts (fatos), Issue (questão jurídica), Rule (regra aplicável), Application (aplicação da regra aos fatos) e Conclusion (conclusão). Seu objetivo é tornar explícito o encadeamento lógico da decisão, facilitando a compreensão, a replicabilidade e a identificação da ratio decidendi, razão pela qual vem sendo incorporada, ainda que implicitamente, em modelos de padronização decisória
[5] CUEVA, Ricardo Villas Bôas. Inteligência artificial no Judiciário. In: NUNES et al. Inteligência Artificial e Direito Processual: Os Impactos da Virada Tecnológica no Direito Processual. Salvador: JusPodivm, 2021.
