O projeto Concil-IA foi concebido e desenvolvido em alinhamento com as diretrizes da Resolução CNJ nº 615/2025, que estabelece normas para o uso responsável da inteligência artificial no Poder Judiciário. A seguir, detalha-se como diversos aspectos do modelo buscam atender aos preceitos da referida resolução, visando a inovação e a eficiência dos serviços judiciários de forma ética, transparente e segura.
Explicabilidade e Transparência do Modelo
Um dos pilares do projeto Concil-IA é a sua explicabilidade, crucial para a confiança e compreensão do sistema. A utilização da técnica SHAP (SHapley Additive exPlanations) permite uma análise detalhada de como cada variável influencia a estimativa do valor da indenização. Esta abordagem atende diretamente à exigência de explicabilidade dos sistemas de IA (Art. 3º, II; Art. 4º, XVIII, Art. 22, §3º), viabilizando a compreensão clara de como as “decisões” são tomadas pelo modelo. Adicionalmente, a disponibilização de informações sobre o funcionamento do sistema, os dados utilizados e as métricas de desempenho em linguagem acessível contribui para a transparência (Art. 1º, §3º; Art. 12, I; Art. 13, VII).
Caráter Auxiliar e Supervisão Humana
O Concil-IA é apresentado como uma ferramenta de apoio, cujo objetivo é fornecer uma estimativa inicial para facilitar a conciliação, não substituindo a análise jurídica humana. Este caráter auxiliar e complementar está em consonância com as diretrizes da Resolução, que preveem o uso da IA como suporte à decisão, ressalvando a indispensabilidade da supervisão humana (Art. 2º, V; Art. 3º, VII). A estimativa gerada pelo modelo deve ser interpretada e validada pelas partes e seus advogados, que mantêm a responsabilidade final pela decisão de realizar um acordo (Art. 34). Assim, o modelo não gera dependência absoluta do usuário em relação ao resultado proposto, permitindo a revisão e não vinculando a decisão humana (Art. 10, I).
Governança e Qualidade dos Dados
A base de dados utilizada, composta por aproximadamente 1.850 sentenças do Juizado Especial Cível da UFSC, provém de fonte governamental e passou por um processo de curadoria (Art. 2º, IX; Art. 26). A preparação dos dados incluiu a transformação de dados não estruturados em estruturados, a remoção de casos considerados improcedentes ou com informações incompletas, e o tratamento de outliers através do método estatístico de quartis. Estas etapas visam assegurar que o modelo seja treinado com dados representativos e de qualidade, buscando refletir adequadamente a diversidade de situações e evitando vieses que possam comprometer a equidade (Art. 7º e §1º; Art. 13, I). A aplicação da técnica de oversampling para equilibrar a base de dados em relação a faixas de valores de indenização menos frequentes também contribui para a robustez e representatividade do aprendizado do modelo
Mitigação de Riscos e Consciência das Limitações
A natureza do Concil-IA, focada no auxílio à conciliação através da estimativa de valores para acordo, sugere um enquadramento em categorias de menor risco, especialmente por não se destinar à formulação de juízos conclusivos sobre a aplicação da norma jurídica para fins de decisão judicial (Anexo, AR4), mas sim ao apoio à gestão consensual de conflitos (Anexo, BR3 ou BR4). A transparência quanto às suas limitações é um aspecto importante. O modelo reconhece que pode apresentar comportamentos inesperados em combinações raras de fatores e que reflete padrões históricos, incluindo variações decisórias ao longo do tempo. Esta comunicação clara sobre as limitações é fundamental para orientar o usuário sobre o uso adequado da ferramenta (Art. 33º, §2). Informar o Erro Médio Absoluto (MAE) de R$ 1.672,10 contextualiza a precisão da estimativa e gerencia as expectativas do usuário.
Conclusão
Em suma, o projeto Concil-IA busca pela incorporação dos fundamentos e princípios basilares da Resolução CNJ nº 615/2025, como a explicabilidade (Art. 3º, II; Art. 4º, XVIII), a transparência (Art. 3º, II), o fomento ao desenvolvimento colaborativo e à disseminação de tecnologias (Art. 1º, §4º). Em demonstração desse alinhamento, o projeto disponibiliza publicamente tanto a sua base de dados – tratada e devidamente anonimizada (Art. 7º, §2º; Art. 30) – quanto o código relativo ao modelo em seu repositório no Github: Github-Concil-IA.
Este esforço reflete o compromisso do projeto com a utilização da inteligência artificial de forma ética e responsável, visando o respeito aos direitos fundamentais e o bem-estar dos jurisdicionados (Art. 2º, I e VII).