Automação e Inteligência Artificial na Advocacia Brasileira: Perspectivas para o Advogado Autônomo

Resumo

O presente artigo examina em que medida a automação e a inteligência artificial (IA) são apropriáveis pelo advogado autônomo brasileiro, identificando as tarefas efetivamente automatizáveis, a reconfiguração do mercado de serviços jurídicos e os limites jurídicos e éticos que se impõem a esse profissional. A pesquisa adota abordagem qualitativa, de natureza exploratória e descritiva, apoiada em revisão bibliográfica realizada com auxílio das bases OpenAlex e Crossref e em levantamento de dados legislativos junto às APIs de dados abertos da Câmara dos Deputados e do Senado Federal. Foram selecionadas e verificadas 24 referências científicas com DOI confirmado, além de três documentos legislativos. Os resultados indicam que a automação incide de modo desigual sobre a prática profissional: atinge com maior intensidade atividades de pesquisa jurisprudencial, triagem documental e redação padronizada, e apenas marginalmente as funções de aconselhamento, negociação e sustentação oral. Constata-se, ainda, que o Projeto de Lei nº 2.338/2023 permanece em tramitação e que a produção legislativa brasileira sobre IA fragmenta-se em proposições setoriais, de modo que o advogado autônomo opera hoje em ambiente de autorregulação, orientado sobretudo pela Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais e pelo dever de verificação pessoal dos atos que assina.

Palavras-chave: advocacia; automação; inteligência artificial; acesso à justiça; proteção de dados.

1 Introdução

A advocacia brasileira atravessou, nas duas primeiras décadas deste século, uma transformação de infraestrutura que alterou a materialidade do trabalho jurídico. A edição da Lei nº 11.419/2006 e a subsequente implantação do processo eletrônico em praticamente todos os tribunais deslocaram o expediente do balcão de protocolo para a tela do computador, movimento que a literatura descreve como a ascensão da justiça digital e cujos efeitos sobre a participação do cidadão e sobre o acesso ao sistema de justiça foram amplamente documentados (DONOGHUE, 2017; MENDES; MENDES, 2023).[^1] O que então se apresentava como digitalização de procedimentos converteu-se, em pouco mais de uma década, em campo de disputa sobre quem efetivamente realiza o trabalho jurídico e sob quais condições.

A partir de 2020, a difusão de modelos de linguagem de grande porte tornou disponível, a custo marginal próximo de zero, um conjunto de capacidades que antes dependiam de equipes inteiras de pesquisa: sumarização de autos, extração de precedentes, redação de primeira versão de peças e análise exploratória de acervos documentais. Esse deslocamento não é exclusivo do Direito. Estudos sobre firmas de serviços profissionais registram que a digitalização altera a própria definição do que a firma entrega, e não apenas a forma como entrega (KRONBLAD, 2020; SAMPSON; DOS SANTOS, 2023). No caso jurídico, o efeito é particularmente sensível porque a barreira de capital que historicamente separava o grande escritório do profissional individual era, em larga medida, a capacidade de manter uma estrutura de pesquisa e de produção documental.[^2]

É nesse ponto que reside o interesse específico do advogado autônomo, figura que compõe parcela expressiva da categoria no Brasil e que opera sob restrições de tempo, de capital e de escala muito distintas das que condicionam a advocacia de estrutura. A literatura sobre tecnologia jurídica reconhece que a definição do próprio objeto, isto é, o que se convencionou chamar de *legal tech*, é instável e frequentemente confundida com a mera adoção de ferramentas de produtividade (WHALEN, 2022).[^3] Estudos brasileiros sobre a introdução de analytics e de IA na advocacia privada apontam ganhos de precisão em tarefas de triagem e de estimativa, mas também a persistência de assimetrias de adoção entre escritórios de portes diferentes (ANDRADE; ROSA; PINTO, 2020; ANDRADE, 2021).

Esse otimismo, contudo, não é pacífico. A pesquisa sobre decisão automatizada no Judiciário demonstrou que a automação de etapas distintas do processo decisório produz efeitos distintos sobre a legitimidade do resultado, e que a confiança do usuário em sistemas algorítmicos não acompanha linearmente sua compreensão do funcionamento desses sistemas (BARYSĖ; SAREL, 2023; ARAUJO et al., 2020). Em paralelo, a experiência internacional de litígios contra decisões administrativas automatizadas revelou que a opacidade algorítmica se converte rapidamente em objeto de controvérsia judicial (KAUN, 2021). Para o profissional que pretende incorporar essas ferramentas ao próprio ofício, os riscos não são apenas reputacionais: atingem o dever de fundamentação, a responsabilidade pelo ato praticado e a relação de confiança com o cliente.

O problema de pesquisa que orienta este trabalho pode ser assim formulado: em que medida as ferramentas contemporâneas de automação e de inteligência artificial são apropriáveis pelo advogado autônomo brasileiro, e quais limites jurídicos, éticos e operacionais condicionam essa apropriação? O objetivo geral é analisar criticamente as possibilidades e os limites dessa incorporação. Como objetivos específicos, pretende-se identificar as tarefas da prática advocatícia mais suscetíveis à automação; descrever a reconfiguração do mercado de serviços jurídicos decorrente da difusão dessas ferramentas; examinar os riscos associados à decisão automatizada à luz das garantias processuais; e mapear o quadro normativo brasileiro aplicável, considerando o estágio de tramitação das proposições legislativas sobre o tema.

O artigo está organizado em quatro seções além desta introdução. A seção 2 descreve a metodologia adotada. A seção 3, dividida em quatro subseções, examina a economia do tempo na prática advocatícia, a reconfiguração do mercado de serviços jurídicos, os riscos da decisão automatizada e o quadro normativo brasileiro. A seção 4 apresenta as considerações finais.

2 Metodologia

A pesquisa é de natureza qualitativa, com objetivos exploratórios e descritivos, e adota procedimento de revisão bibliográfica assistida por interfaces de programação (APIs) de bases acadêmicas, complementado por levantamento de dados legislativos em portais de dados abertos. A escolha por um levantamento assistido por API, em lugar da consulta manual a repositórios, decorre de uma razão verificável: permite registrar o conjunto exato de consultas realizadas e auditar cada referência individualmente quanto a sua existência.

As buscas bibliográficas foram executadas na base OpenAlex, com restrição de campo ao título e ao resumo, filtro temporal a partir de 2017 e ordenação por relevância.[^4] Foram empregadas oito expressões de busca temática, combinando descritores em português e em inglês, abrangendo a advocacia e a inteligência artificial, a tecnologia jurídica, a justiça digital, a decisão judicial automatizada, o acesso à justiça, a automação de serviços profissionais e a proteção de dados pessoais. Cada candidato foi posteriormente submetido à confirmação individual do identificador digital de objeto (DOI) na base Crossref, procedimento que assegura que nenhuma referência citada neste artigo decorra de registro inexistente ou divergente.[^5]

Cumpre registrar uma decisão metodológica que se revelou necessária durante a execução. A ordenação inicial dos resultados por número de citações produziu um conjunto materialmente irrelevante ao tema, uma vez que trabalhos de altíssima citação em áreas alheias ao Direito aparecem no topo da listagem global. A ordenação por relevância, combinada com a restrição ao campo de título e resumo, foi o que efetivamente delimitou o corpus. Registra-se o episódio porque ele ilustra um limite do uso acrítico de métricas de impacto como critério de seleção em revisões temáticas.

O levantamento legislativo foi realizado nas APIs de dados abertos da Câmara dos Deputados e do Senado Federal. Na Câmara, consultou-se o registro da proposição principal sobre o tema, o Projeto de Lei nº 2.338, de 2023, recuperando sua ementa, seus temas associados e a descrição de sua situação processual na data da consulta. No Senado, varreu-se o conjunto de projetos de lei apresentados em 2023, 2024 e 2025, totalizando 3.009 matérias, das quais 36 mencionam expressamente a expressão "inteligência" em sua ementa: 13 em 2024, sobre um universo de 902 matérias, e seis em 2025, sobre 881. Os números são aqui reproduzidos como foram devolvidos pelas bases, e não como estimativas.[^6]

Quatro limitações devem ser declaradas de forma explícita. A primeira: as bases consultadas não devolvem, de modo sistemático, o local de publicação dos periódicos, de modo que as referências adotam a forma [S. l.] prevista na norma de referências para o caso de local não identificado, em lugar de uma atribuição presumida.[^7] A segunda: os metadados de numeração de volume, fascículo e páginas são incompletos em parte dos registros, circunstância que não autoriza o preenchimento analógico desses campos. A terceira: a base Semantic Scholar recusou as consultas com resposta de limite de requisições em duas tentativas sucessivas, razão pela qual não integrou o levantamento.[^8] A quarta, e mais importante para a leitura dos resultados: o objeto do artigo é a literatura científica e o quadro normativo, e não a medição empírica da adoção efetiva de ferramentas de automação nos escritórios brasileiros, questão que exigiria levantamento primário junto à categoria.[^9]

3 Desenvolvimento

3.1 A economia do tempo: onde a automação incide de fato

A prática advocatícia é composta por um conjunto heterogêneo de tarefas cuja suscetibilidade à automação varia de modo acentuado. Pesquisas sobre os impactos da inteligência artificial na profissão jurídica convergem na identificação de três grupos de atividades como os mais expostos: a recuperação e a triagem de informação jurídica, a produção documental padronizada e a análise preditiva de desfechos (MAIREG BIRESAW; UMESH SASTE, 2022; MADAOUI, 2024). É justamente nesses três grupos que se concentra a maior parte do tempo de trabalho não faturado do advogado autônomo.

A pesquisa jurisprudencial é o exemplo mais evidente. A tarefa de localizar, entre milhares de julgados, aqueles que guardam pertinência temática com a tese a sustentar consome horas que o profissional individual dificilmente consegue compensar em honorários. Ferramentas de busca semântica e de sumarização reduzem esse custo, mas não o eliminam: a literatura registra que a qualidade do resultado permanece dependente da formulação da consulta e do repertório de quem a formula, o que desloca o problema da recuperação para a verificação (ANDRADE; ROSA; PINTO, 2020). A consequência prática é que a automação transfere trabalho, não o suprime: menos tempo procurando, mais tempo conferindo o que foi encontrado.[^10]

A produção documental padronizada apresenta padrão semelhante. Petições de rotina, notificações, contratos de adesão e manifestações de simples ciência compartilham estrutura estável e conteúdo largamente repetitivo, características que a literatura de reengenharia de serviços profissionais associa a ganhos substanciais de produtividade quando a automação é aplicada a tarefas delegáveis e desagregáveis (SAMPSON; DOS SANTOS, 2023). A ressalva é importante: o mesmo estudo demonstra que a automação produz resultados superiores quando incide sobre tarefas claramente delimitadas, e não quando é aplicada ao processo como um todo. No Direito, isso significa que a substituição do trabalho de redação é viável na primeira versão, e não no produto final.

O terceiro grupo, a análise preditiva de desfechos, exige cautela distinta. Estimativas de probabilidade de êxito construídas sobre acervos históricos herdam os vieses desses acervos, e a pesquisa sobre decisão automatizada no Judiciário demonstrou que a confiança do usuário no resultado algorítmico tende a ser maior do que o conhecimento que esse usuário possui sobre o funcionamento do sistema (ARAUJO et al., 2020; BARYSĖ; SAREL, 2023). Para o advogado autônomo, o risco é específico: a estimativa automatizada pode substituir, sem que se perceba, o juízo profissional que fundamenta a orientação ao cliente.

As tarefas que permanecem refratárias à automação são, não por acaso, aquelas em que o valor do serviço jurídico é produzido: a entrevista inicial com o cliente, a decisão sobre a estratégia processual, a negociação e a sustentação oral. A literatura sobre a transformação digital das profissões jurídicas é consistente em apontar que essas atividades, por envolverem juízo situado e responsabilidade pessoal, não são delegáveis a sistemas (KIRŠIENĖ; AMILEVIČIUS; STANKEVIČIŪTĖ, 2022). O resultado é uma divisão de trabalho na qual a máquina assume a preparação e o profissional assume a decisão, arranjo que, para o autônomo, representa ganho de capacidade sem alteração do núcleo do ofício.

3.2 Legal tech e a reconfiguração do mercado de serviços jurídicos

A difusão de tecnologia jurídica não altera apenas a produtividade interna do escritório: reorganiza as fronteiras do mercado em que ele atua. A definição do que constitui *legal tech* permanece objeto de disputa acadêmica, e a ausência de consenso não é mero preciosismo terminológico: ela determina quais atividades passam a ser disputadas por agentes não jurídicos (WHALEN, 2022). Quando a tecnologia é definida de modo estreito, como conjunto de ferramentas de apoio ao advogado, o mercado permanece estável; quando é definida como infraestrutura de produção de serviços jurídicos, a fronteira se abre.

Há, nesse ponto, um diagnóstico severo na literatura internacional. Analisando a trajetória da profissão, Hunter sustenta que a digitalização e a decomposição do trabalho jurídico em tarefas desagregáveis conduzem a uma perda progressiva do monopólio profissional sobre a produção de serviços jurídicos, com migração de parcelas do mercado para fornecedores tecnológicos e para o autoatendimento assistido (HUNTER, 2020). A tese é discutível em suas consequências extremas, mas o mecanismo que descreve é verificável: tarefas que podem ser descritas com precisão podem ser terceirizadas, automatizadas ou transferidas.

O efeito sobre a autonomia profissional é objeto de pesquisa específica. Estudo sobre a digitalização do mercado jurídico identifica um movimento de "uberização" parcial da advocacia, no qual plataformas de intermediação passam a determinar o acesso ao cliente, a remuneração e o ritmo de trabalho, reduzindo a autonomia do profissional sem convertê-lo formalmente em empregado (YAO, 2019).[^11] Para o advogado autônomo, esse é provavelmente o risco mais concreto associado à tecnologia, mais concreto, inclusive, do que a substituição do próprio trabalho por um sistema.

Do lado das oportunidades, a mesma literatura registra que a desagregação de tarefas favorece quem consegue operar em escala sem estrutura proporcional. Estudos brasileiros sobre a adoção de analytics e de IA na advocacia privada identificam ganhos em prospecção de causas, precificação de honorários e padronização de teses, com redução de retrabalho (ANDRADE; ROSA; PINTO, 2020; ANDRADE, 2021). Diagnósticos nacionais mais recentes apontam que as dificuldades relatadas pelos profissionais não são de disponibilidade de ferramentas, mas de formação para utilizá-las e de definição de critérios de verificação (FERNANDES; MENDES MEIRA, 2023; CONCEIÇÃO JÚNIOR; NOVAIS, 2024).

3.3 Decisão automatizada e devido processo: o risco algorítmico

Se a automação da retaguarda do escritório é matéria de gestão, a automação da decisão jurídica é matéria de garantia processual. A distinção é frequentemente obscurecida no debate profissional, e a literatura especializada é explícita quanto a seu custo. Pesquisa experimental sobre a automação de etapas distintas do processo decisório demonstrou que os efeitos sobre a legitimidade percebida da decisão dependem de *qual* etapa é automatizada: a automação da coleta e da organização de informação é amplamente aceita, ao passo que a automação da valoração e da conclusão suscita resistência consistente (BARYSĖ; SAREL, 2023).

A análise jurídica do fenômeno acompanha esse diagnóstico. Scherer, examinando o uso de IA na decisão legal, sustenta que a questão decisiva não é a capacidade técnica dos sistemas, mas a possibilidade de reconstruir o caminho argumentativo que conduziu ao resultado (SCHERER, 2019). Sem essa reconstrução, a decisão automatizada torna-se incompatível com o dever de fundamentação, pedra angular do devido processo. A mesma objeção, formulada a partir do processo civil comparado, sustenta que a adoção de "juízes-robô" desloca o problema da eficiência para o da legitimidade, sem resolvê-lo (MORISON; HARKENS, 2019; RUBIM BORGES FORTES, 2020).[^12]

A experiência concreta confirma que a opacidade se converte em litígio. O estudo da judicialização de decisões administrativas automatizadas em serviços públicos mostra que a contestação não se dirige à tecnologia em abstrato, mas à impossibilidade de o interessado compreender e contraditar o critério aplicado ao seu caso (KAUN, 2021). Transposta para a advocacia, a lição é operacional: o advogado que emprega sistemas automatizados responde pela reconstrução do raciocínio que orientou a peça ou o parecer, ainda quando a redação tenha sido produzida por terceiro, humano ou algorítmico.

Do lado do acesso à justiça, os resultados são mais promissores. A literatura sobre inovações digitais nos tribunais registra ganhos de alcance e de rapidez, especialmente em situações de restrição de funcionamento presencial (SOURDIN; LI; MCNAMARA, 2020). Estudos sobre desenho participativo de soluções de acesso à justiça demonstram, no entanto, que a efetividade dessas soluções depende de que sejam concebidas com os usuários e não para eles (HAGAN, 2019), o que constitui argumento em favor do profissional que conhece o caso concreto, e não em favor de sua substituição.

3.4 O quadro normativo brasileiro: tramitação fragmentada e autorregulação

O Brasil não dispõe, até a data desta pesquisa, de marco legal vigente e específico para a inteligência artificial. O Projeto de Lei nº 2.338, de 2023, que dispõe sobre o desenvolvimento, o fomento e o uso ético e responsável da inteligência artificial com base na centralidade da pessoa humana, permanecia em tramitação, constando como "Aguardando Parecer" na Mesa da Câmara dos Deputados em consulta realizada em 2 de setembro de 2026 (BRASIL, 2023).[^13] Trata-se da proposição de maior amplitude temática sobre o assunto, associada, entre outros, aos temas de ciência, tecnologia e inovação, direitos humanos e trabalho e emprego.

Ao lado da proposição principal, o levantamento realizado nas bases do Senado Federal evidencia uma produção legislativa pulverizada. Entre as 902 matérias apresentadas em 2024, treze mencionam a expressão "inteligência" em sua ementa; em 2025, são seis entre as 881 matérias. Predominam proposições setoriais: o uso de IA no apoio à atuação médica, a alteração de tipos penais, o reconhecimento biométrico, além de proposições de princípios, como o Projeto de Lei nº 210, de 2024, que dispõe sobre os princípios para uso da tecnologia de inteligência artificial no Brasil (BRASIL, 2024). O cenário descrito é de fragmentação, não de ausência de iniciativa.

Para o advogado, essa fragmentação tem uma consequência prática precisa: a disciplina aplicável às ferramentas que ele utiliza decorre hoje, principalmente, da legislação de proteção de dados. A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais impõe obrigações que incidem diretamente sobre o uso de sistemas automatizados em ambiente profissional, e a doutrina brasileira já demonstra que a LGPD opera, de fato, como primeiro eixo de regulação da inteligência artificial em setores específicos (DOURADO; AITH, 2022; ALMEIDA; SOARES, 2022).[^14] Para o escritório, isso significa que o tratamento de dados de clientes e de terceiros em ferramentas de terceiros é decisão jurídica, e não escolha de conveniência operacional (BRASIL, 2018).

O restante da disciplina é de natureza ética e autorregulatória. A literatura profissional brasileira sobre o uso de IA em escritórios de advocacia aponta os deveres de sigilo, de competência e de responsabilidade pessoal pelo ato praticado como os eixos que o profissional deve observar independentemente de regulação específica (ANDRADE, 2021; FERNANDES; MENDES MEIRA, 2023). O quadro resultante não é de vácuo normativo, mas de exigência acrescida: na ausência de parâmetro legal detalhado, a aferição da conduta recai integralmente sobre a diligência demonstrada pelo profissional.

4 Considerações finais

A análise desenvolvida permite responder à pergunta de pesquisa de modo matizado. A automação e a inteligência artificial são apropriáveis pelo advogado autônomo brasileiro, mas essa apropriação é assimétrica e condicionada. Ela incide com maior intensidade sobre atividades de recuperação e triagem de informação, de produção documental padronizada e de análise exploratória de acervos; incide marginalmente sobre as funções de aconselhamento, negociação e sustentação oral, que constituem o núcleo do ofício. O ganho real de produtividade não decorre da substituição do trabalho profissional, mas da transferência de trabalho preparatório, o que desloca o esforço do profissional da busca para a verificação.

Os limites identificados não são tecnológicos, e sim jurídicos e éticos. A irreconstruibilidade do raciocínio que conduz a um resultado automatizado é incompatível com o dever de fundamentação, e a responsabilidade pelo ato praticado permanece integralmente com o profissional que o subscreve, qualquer que tenha sido o meio de sua produção. A ausência de marco legal vigente específico não atenua essa responsabilidade: desloca-a para o terreno da diligência demonstrada, com apoio na legislação de proteção de dados e nos deveres éticos da profissão.

Duas direções de pesquisa se abrem a partir deste trabalho. A primeira é empírica: mensurar a adoção efetiva de ferramentas de automação entre advogados autônomos no Brasil, com recorte por especialidade e por região, questão que este artigo não se propôs a responder e que a literatura consultada não cobre. A segunda é dogmática: examinar, à luz do devido processo, os requisitos concretos de fundamentação exigíveis de peças produzidas com auxílio de sistemas automatizados, matéria que ganhará contornos definidos quando o Projeto de Lei nº 2.338, de 2023, alcançar deliberação definitiva.

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WHALEN, R. Defining legal technology and its implications. International Journal of Law and Information Technology, [S. l.], v. 30, n. 1, p. 47-67, mar. 2022. DOI: https://doi.org/10.1093/ijlit/eaac005. Acesso em: 28 set. 2026.

YAO, Y. Uberizing the Legal Profession? Lawyer Autonomy and Status in the Digital Legal Market. British Journal of Industrial Relations, [S. l.], v. 58, n. 3, p. 483-506, jul. 2019. DOI: https://doi.org/10.1111/bjir.12485. Acesso em: 28 set. 2026.

Notas

1. Mestrando em Direito pela Faculdade de Direito Milton Campos. Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/8033291514805135
2. Advogada Tributária, graduada pela Faculdade Milton Campos. Currículo Lattes: https://lattes.cnpq.br/4937792900466613
3. A Lei nº 11.419, de 19 de dezembro de 2006, dispõe sobre a informatização do processo judicial e autoriza a prática de atos processuais por meio eletrônico. Texto legal em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2004-2006/2006/lei/l11419.htm. Acesso em: 28 set. 2026.
4. A expressão custo marginal próximo de zero descreve o custo de replicação de um modelo já treinado, e não o custo de uma implantação responsável: o ajuste sobre acervo próprio, a conferência humana do resultado e a responsabilidade pelo ato praticado permanecem integralmente do profissional.
5. Whalen demonstra que a extensão atribuída ao conceito de tecnologia jurídica determina quais agentes podem fornecer serviços jurídicos, razão pela qual a discussão terminológica tem efeito prático e não apenas acadêmico (WHALEN, 2022, p. 47-67).
6. As consultas foram dirigidas ao endpoint https://api.openalex.org/works com os parâmetros filter=title.search: e filter=abstract.search:. A forma title.search empregada como parâmetro autônomo é rejeitada pela base com código 400. Com chave de API, a cota é de 10.000 créditos por dia, e cada consulta consome 10 créditos.
7. Cada identificador foi submetido individualmente ao endpoint https://api.crossref.org/works: identificador existente devolve HTTP 200 e identificador inexistente devolve HTTP 404 com a mensagem Resource not found. As 24 referências com DOI foram confirmadas uma a uma, e nenhuma foi mantida sem essa confirmação.
8. As consultas foram feitas a https://dadosabertos.camara.leg.br/api/v2/proposicoes e a https://legis.senado.leg.br/dadosabertos/materia/pesquisa/lista, com o cabeçalho Accept: application/json. O endpoint do Senado, sem filtro de ano, devolve cerca de 3,2 MB por resposta, razão pela qual o levantamento foi feito ano a ano.
9. A forma [S. l.], do latim sine loco, é a prevista na NBR 6023:2025 para o local de publicação não identificado. Preencher o campo com a cidade da editora quando a base consultada não a informa seria atribuir ao documento um dado que ele não fornece.
10. As duas tentativas foram separadas por intervalo de quarenta segundos e devolveram o código HTTP 429, que indica limite de requisições. A base admite uso mediante chave de API própria, que não integrava o ambiente desta pesquisa.
11. Os levantamentos bibliográfico e legislativo foram realizados em 28 de setembro de 2026, data de corte desta pesquisa. Situações processuais e endereços eletrônicos mudam com o tempo, e o leitor deve preferir, sempre, a consulta direta à fonte primária.
12. A conta costuma ser ignorada: se a busca consome duas horas e a conferência do resultado consome três, a ferramenta não economizou tempo algum. O ganho depende inteiramente do critério de verificação de quem a opera.
13. A autonomia profissional não se perde apenas com o desligamento formal de um empregador. Perde-se quando o acesso ao cliente, o preço do serviço e o padrão de entrega passam a ser determinados por terceiro que não responde pelo ato jurídico praticado.
14. As duas análises examinam o problema sob o prisma do devido processo, e não sob o prisma da eficiência: a objeção não é à capacidade técnica dos sistemas, mas à impossibilidade de reconstruir e contraditar o caminho que conduziu ao resultado.
15. No âmbito do Poder Judiciário a disciplina precedeu a lei. A Resolução CNJ nº 332/2020 fixou parâmetros de ética, transparência e governança para a produção e o uso de inteligência artificial, e a Resolução CNJ nº 615/2025 passou a dispor sobre o desenvolvimento, o uso e a governança de sistemas de inteligência artificial no Judiciário, com exigência de participação e supervisão humana em todas as etapas do ciclo de vida da solução. Em: https://atos.cnj.jus.br/atos/detalhar/3429 e https://atos.cnj.jus.br/atos/detalhar/6001. Acesso em: 28 set. 2026.
16. O art. 20 da LGPD assegura ao titular o direito de solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus interesses, e exige do controlador informações claras e adequadas sobre os critérios e os procedimentos utilizados, ressalvados os segredos comercial e industrial (art. 20, § 1º). Não oferecida a informação, o titular pode requerer à autoridade nacional a realização de auditoria para verificação de aspectos discriminatórios (art. 20, § 2º). Texto compilado em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm. Acesso em: 28 set. 2026.