Uma mãe aguarda a decisão sobre a pensão alimentícia do filho. Um trabalhador aguarda uma sentença para recuperar seu emprego. Uma pessoa sob investigação precisa saber se poderá se defender em liberdade. Para os tribunais, são apenas processos; para seus protagonistas, são meses de renda perdida, projetos suspensos e noites sem dormir. A justiça não deveria ser avaliada apenas pelas sentenças que proferir, mas também pelo tempo que obriga as pessoas a esperar.
A América Latina não possui um único sistema judicial nem uma única causa para seus atrasos. Há diferenças de orçamento, organização, acesso territorial e carga processual. No entanto, em toda a região, uma decisão tardia pode reconhecer um direito quando parte do dano já se tornou irreversível. A questão é como acelerar os procedimentos sem enfraquecer as garantias que conferem legitimidade a uma decisão. Os números mostram a dimensão do desafio. Segundo o Conselho Nacional de Justiça do Brasil, o país encerrou o ano de 2025 com 75,5 milhões de processos em andamento, após receber 40,9 milhões de novos casos durante aquele ano. Embora o volume pendente tenha diminuído, a taxa de congestionamento foi de 62,6%. Não se trata de extrapolar esses números para o restante da América Latina, pois eles descrevem a realidade brasileira e mostram que mesmo uma melhora estatística pode coexistir com um número enorme de pessoas à espera.
O problema transcende a região. Por exemplo, o Índice do Estado de Direito de 2025 do World Justice Project registrou uma deterioração da justiça civil em 68% dos 143 países e jurisdições avaliados. O indicador abrange diferentes dimensões, como atrasos, eficácia dos mecanismos alternativos e interferência indevida. Isso não significa que 68% dos processos tenham sofrido atrasos; significa que o funcionamento da justiça civil regrediu nessa proporção de países.
Diante desse cenário, a inteligência artificial pode contribuir, mas precisamos definir para quê. Ela não deve decidir se uma pessoa é culpada, se merece perder o emprego ou se deve ser separada de sua família. Pode, em contrapartida, ajudar as equipes judiciais a organizar processos, identificar documentos repetidos, localizar antecedentes e alertar sobre prazos prestes a vencer.
Imaginemos um processo com milhares de páginas. Uma ferramenta poderia construir uma cronologia dos autos e vincular cada data ao documento original. O advogado poderia verificar se falta alguma notificação; o juiz, localizar mais rapidamente uma prova relevante. Nenhum alerta informático, por si só, demonstraria uma responsabilidade. A avaliação dos fatos, a audiência das partes e a fundamentação da sentença continuariam sendo obrigações humanas.
O Brasil oferece um exemplo concreto: Victor, desenvolvido pela Suprema Corte Federal para auxiliar na identificação e classificação de recursos relacionados a temas de repercussão geral. A Colômbia traz outra experiência: em sua sentença T-323 de 2024, a Corte Constitucional examinou o uso do ChatGPT por um juiz e abordou as garantias necessárias para preservar a autonomia judicial e os direitos das partes. Ambos os casos permitem discutir os usos e limites dessas tecnologias; nenhum deles autoriza a promessa de que um programa, por si só, reduzirá a duração de todos os processos judiciais.
Aí surge uma distinção essencial. Classificar um processo em minutos não adianta muito se a audiência continuar sem data marcada. Preparar rapidamente um rascunho também não devolve tempo ao cidadão se a sentença permanecer pendente de assinatura ou nunca for executada. A melhoria deve ser medida desde o ingresso do processo até a decisão e, quando for o caso, até sua execução. Proponho que os tribunais que incorporarem inteligência artificial publiquem quatro indicadores: o primeiro, a duração total dos processos; o segundo, o número de pessoas que aguardam além dos prazos legais; o terceiro, a proporção de decisões efetivamente cumpridas; e, por último, os erros detectados e corrigidos. Os resultados deveriam ser comparados aos de tribunais com competências e cargas de trabalho semelhantes, para não atribuir à tecnologia avanços que, na verdade, resultem da contratação de pessoal ou da reorganização de procedimentos.
A dimensão humana também pode ser quantificada. Se 5.000 pessoas recebessem uma decisão 60 dias antes, a soma do tempo de espera evitado equivaleria a aproximadamente 822 anos. Trata-se de um exemplo hipotético, não de um resultado alcançado por algum tribunal. Tampouco representa anos adicionais de vida: expressa quanto tempo as pessoas deixariam de passar aguardando uma resposta. Essa medida só faria sentido se a rapidez não aumentasse os erros nem limitasse o direito de defesa. Uma sentença equivocada proferida mais cedo não constitui progresso. Por isso, proponho que cada projeto tecnológico comece com um teste controlado, revisão independente e publicação dos resultados. Uma meta inicial poderia ser reduzir em 20% a duração dos trâmites administrativos selecionados ao longo de dois anos, sem aumentar o número de decisões revogadas devido a erros atribuíveis ao sistema. Trata-se de uma meta proposta para avaliação, não de uma eficácia comprovada.
A tecnologia também não substitui o investimento em juízes, funcionários, defensorias e infraestrutura. Uma pessoa que precisa viajar horas para comparecer a uma audiência precisa de acesso efetivo, não apenas de um processo digital. E quem não dispõe de conexão estável deve manter alternativas presenciais para exercer seus direitos. O objetivo final não é que as instituições exibam programas mais modernos. É que uma mãe receba oportunamente os recursos para alimentar seu filho; que um trabalhador saiba se recuperará seu emprego; que uma pessoa investigada não permaneça indefinidamente na incerteza. Uma sentença proferida em tempo hábil não devolve tudo o que foi perdido, mas pode impedir que alguém continue dedicando anos de sua vida a uma espera que o sistema deveria reduzir.
Autor
Doutor em Automação e Robótica. Realizou pesquisas em diversas universidades na França, Espanha e Equador sobre energia, tecnologia e desenvolvimento. Sua pesquisa se concentra em economia social, transformação industrial e desenvolvimento educacional.
