MBA em Direito: IA e Inovação no Sistema de Justiça

Como a IA muda o trabalho de cada carreira, o que a política de inovação do Judiciário já estabelece e por que a adoção fracassa menos por tecnologia do que por falta de prontidão organizacional.

1. Aula magna com o patrono Ademir PiccoliA justiça do futuro e o protagonismo de cada carreira
2. O superciclo da IA e o que muda para cada ator do sistema de justiça
3. Política de Gestão da Inovação no Poder Judiciário e a rede de laboratórios
4. Justiça 4.0: Juízo 100% Digital, Núcleos de Justiça 4.0 e plataforma digital
5. Mapa das soluções de IA do Judiciário brasileiro
6. IA probabilística: por que o modelo erra e o que isso exige de quem decide
7. Prontidão organizacional: por que o problema quase nunca é a tecnologia
8. Estratégia de adoção de IA: prioridades, riscos e patrocínio da cúpula
9. O que dizem os dados: pesquisas do CNJ sobre o uso de IA no Judiciário
10. Tendências: agentes, automação de fluxo e o horizonte regulatório

Método para usar IA generativa no gabinete e na secretaria: análise de autos volumosos, minutas de despacho e decisão, expedientes, precedentes qualificados e a revisão antes de assinar.

1. Do comando ao método: instruções estruturadas para o trabalho jurisdicional
2. Análise de autos volumosos: resumo, linha do tempo e pontos controvertidos
3. Minutas de despacho, decisão e sentença com controle de qualidade
4. Ofícios, relatórios e expedientes da secretaria com IA
5. Pesquisa de precedentes qualificados: repetitivos, repercussão geral e IRDR
6. Assistentes especializados por tarefa: configurar, testar e manter
7. Extração de dados de documentos: laudos, certidões, contratos e perícias
8. Banco de modelos e ementário da unidade construídos com IA
9. Janela de contexto e memória: o limite do que cabe em um comando
10. Revisão final da minuta: o checklist antes de assinar

A Resolução CNJ 615/2025 aplicada ao órgão — inventário, classificação de risco, avaliação de impacto, supervisão humana e transparência — e a contratação de soluções de IA pela Lei 14.133/2021.

1. A Resolução CNJ 615/2025: estrutura, princípios e o que mudou
2. Inventário e classificação de risco das soluções de IA do órgão
3. Avaliação de impacto algorítmico: método e documentação
4. Supervisão humana efetiva: desenho, registro e responsabilidade
5. Comitê de governança e política interna de uso de IA
6. IA generativa por magistrados, membros e servidores: o permitido e o vedado
7. Transparência ao jurisdicionado: quando e como informar o uso de IA
8. Normas do CNMP, das Defensorias, da advocacia pública e da OAB
9. Contratação de IA: estudo técnico preliminar, termo de referência e prova de conceito
10. Diligência de fornecedor, cláusulas essenciais e saída do contrato

Os dados públicos do Judiciário como insumo de gestão e a nova geração de ferramentas — busca com recuperação, agentes e conectores — com trilha de auditoria e banco de testes próprio.

1. Os dados do Judiciário: DataJud, Justiça em Números e painéis públicos
2. APIs públicas de jurisprudência e de processos: o que existe e como consultar
3. Jurimetria aplicada à gestão: acervo, tempo, congestionamento e gargalos
4. Da planilha ao painel: indicadores da unidade com dados abertos
5. Busca com recuperação (RAG) sobre o acervo: como funciona e onde erra
6. Agentes de IA: o que fazem e o que ainda não fazem
7. Conectores entre IA e fontes oficiais: o protocolo MCP
8. Automação de fluxo com trilha de auditoria
9. Banco de testes próprio: avaliar cada modelo novo antes de adotar
10. LaboratórioPainel e assistente construídos com dados públicos

Por que a IA inventa, o que os casos reais de jurisprudência fabricada ensinam, como auditar citações na fonte oficial e quais deveres processuais e éticos recaem sobre quem assina.

1. Alucinação: o que é, por que acontece e por que não vai desaparecer
2. Casos reais de jurisprudência fabricada: tribunais, MP, polícia e advocacia
3. As respostas dos tribunais: sanção, advertência, nulidade e o regime de cada ator
4. Deveres processuais e éticos de quem usa IA em cada carreira
5. Auditoria de citações: leis, súmulas, temas e precedentes na fonte oficial
6. Protocolo de revisão humana e registro de conferência
7. Peças geradas em massa e litigância abusiva: sinais, tratamento e limites
8. Ferramentas de verificação: o que automatizar na conferência
9. Declaração de uso de IA na peça: o que informar e como documentar
10. LaboratórioProtocolo de conferência aplicado a peças reais

Aplicações carreira a carreira: tribunais, tribunais superiores, Ministério Público, Defensoria, advocacia pública, execução penal, controle externo e a advocacia que litiga diante de um Judiciário com IA.

1. Tribunais: triagem, gestão de acervo e apoio à minuta no primeiro e no segundo grau
2. Tribunais superiores: admissibilidade, temas repetitivos e gestão de precedentes
3. Ministério Público: investigação, análise de dados e atuação extrajudicial
4. Ministério Público: denúncias, acordos e pareceres com apoio de IA
5. Defensoria Pública: atendimento, triagem e acesso de populações vulneráveis
6. Defensoria Pública: tutela coletiva e litígio estratégico sobre IA
7. Advocacia pública: contencioso de massa, execução fiscal e consultoria
8. Execução penal: dados, prazos e benefícios com apoio de IA
9. Controle externo: IA nos tribunais de contas e nas controladorias
10. Advocacia privada diante de um Judiciário que usa IA: o que muda para quem litiga

Do mapa do processo ao indicador de resultado: projetos de IA no setor público, métodos ágeis, OKR, gestão da mudança e formação de multiplicadores.

1. Mapear o processo antes de automatizar
2. Onde a IA entra no fluxo, e onde não entra
3. Gestão de projetos de IA no setor público: escopo, piloto e escala
4. Métodos ágeis no setor público: do quadro de tarefas à entrega
5. Planejamento estratégico e desdobramento de metas
6. OKR no tribunal, na promotoria e na defensoria
7. Indicadores de resultado: qualidade, tempo, custo e retrabalho
8. Gestão da mudança e resistência à adoção
9. Formação de multiplicadores e capacitação em escala
10. Liderança humanizada na transformação digital

A IA dentro do processo — cadeia de custódia, deepfakes, reconhecimento facial, laudos gerados por IA, contraditório e fundamentação da decisão assistida —, na visão de quem julga e de quem defende.

1. Cadeia de custódia do vestígio digital
2. Mídias sintéticas e deepfakes como prova: detectar, periciar e impugnar
3. Reconhecimento facial e IA na investigação: limites e nulidades
4. IA na análise de provas: apoio ao julgador e seus limites
5. Laudos, relatórios e peças com conteúdo gerado por IA: validade e controle
6. O contraditório diante da decisão assistida por IA
7. Fundamentação da decisão assistida e controle recursal
8. Audiências virtuais e transcrição automática como prova
9. Perícia em sistemas de IA: o que o perito pode e não pode responder
10. LaboratórioRoteiros de validação e de impugnação de prova digital

IA a serviço do cidadão: atendimento remoto, assistentes virtuais, linguagem simples, desenho do serviço de justiça e o método dos laboratórios de inovação, do problema ao protótipo.

1. Acesso à justiça na era da IA: promessas, riscos e evidências
2. Balcão virtual, atendimento remoto e o cidadão sem conexão
3. Chatbots e assistentes virtuais para o cidadão: desenho e riscos
4. Linguagem simples com IA: o Pacto Nacional do Judiciário pela Linguagem Simples
5. Design centrado no usuário do serviço de justiça
6. Laboratórios de inovação no Judiciário: modelos, redes e resultados
7. Do problema do usuário ao protótipo: método em cinco etapas
8. Parcerias com universidades e sociedade civil para inovar no serviço de justiça
9. Resolução de conflitos em plataformas digitais
10. LaboratórioProtótipo de serviço testado com usuários reais

O que nunca pode entrar num comando: segredo de justiça, dados de vítimas e de vulneráveis, IA-sombra, injeção de comandos, agentes com permissões e resposta a incidentes causados por IA.

1. IA-sombra: contas pessoais, nuvem e ferramentas não autorizadas no órgão
2. Segredo de justiça e sigilo processual: o que nunca entra no comando
3. Vítimas, testemunhas protegidas e partes vulneráveis: dados que a IA não pode ver
4. Anonimização de peças para uso de IA: técnicas e limites
5. Injeção de comandos: o ataque que se esconde no documento
6. Envenenamento de dados e manipulação de modelos
7. Agentes com permissões: o risco de dar à IA acesso aos sistemas
8. Incidentes com IA: vazamento por comando e resposta institucional
9. Sigilo profissional do advogado e do defensor diante de ferramentas de terceiros
10. LaboratórioMatriz de riscos e plano de resposta da unidade