A proposta do STF reflete uma busca contínua por eficiência e modernização no sistema judicial brasileiro.
No último dia 7, o Supremo Tribunal Federal (STF) anunciou um passo significativo em direção à modernização e otimização de seus processos judiciais.
Por meio de um edital de chamamento público, o tribunal busca conhecer protótipos de soluções de inteligência artificial (IA) capazes de resumir processos judiciais, ao mesmo tempo em que preservam as informações essenciais.
O chamamento, aberto a empresas e entidades públicas e privadas, estabelece como prazo final para o envio de propostas o dia 13 de novembro.
O interessante é que o desenvolvimento e a demonstração dos protótipos não acarretarão custos financeiros ao tribunal, proporcionando uma oportunidade valiosa para inovação no campo da inteligência artificial aplicada à Justiça.
STF e a justiça 4.0
A proposta do STF reflete uma busca contínua por eficiência e modernização no sistema judicial brasileiro.
A inteligência artificial, em particular a IA generativa, emerge como uma ferramenta poderosa para transformar a maneira como os processos judiciais são tratados.
A IA generativa é uma categoria de inteligência artificial que tem a capacidade de criar novos conteúdos, incluindo textos, imagens, vídeos e músicas.
Seu uso já é disseminado em diversas áreas, como marketing, onde é empregada na criação de anúncios personalizados.
No contexto jurídico, essa tecnologia pode ser aplicada na criação de assistentes virtuais jurídicos, na elaboração de minutas de peças processuais e na geração de sumários.
Para participar do chamamento público, é necessário que as pessoas jurídicas interessadas comprovem experiência prévia no desenvolvimento de projetos que envolvam a adoção de técnicas de inteligência artificial generativa.
A limitação de uma proposta por participante é estabelecida, e o STF enfatiza que o desenvolvimento e a demonstração dos protótipos não implicam obrigatoriamente na contratação da solução apresentada.
A divulgação da lista de participantes está programada para o dia 14 de novembro, seguida pela primeira reunião técnica em 17 de novembro.
As reuniões serão realizadas de forma remota, com datas e horários a serem definidos.
Durante esses encontros, será apresentado o plano de trabalho do chamamento, delineando os próximos passos do processo.
Os protótipos solicitados deverão focar na geração de resumos para as classes processuais de recurso extraordinário (RE) e agravo em recurso extraordinário (ARE).
O STF fornecerá aos participantes um conjunto de dados composto por peças processuais, todas de domínio público, necessárias para a elaboração dos resumos em formato PDF.
Além disso, será disponibilizado um conjunto mínimo de informações que os resumos devem conter.
A etapa final do chamamento público ocorrerá no dia 18 de dezembro, quando as soluções propostas serão apresentadas na sede do STF, em Brasília.
Cada participante será responsável por toda a infraestrutura física e de equipamentos necessária para a demonstração de sua solução.
Para acessar o edital e conferir as regras do chamamento público, os interessados podem acessar o link.
Quaisquer dúvidas relacionadas ao conteúdo do edital devem ser encaminhadas para o endereço eletrônico sti@stf.jus.br.
O chamamento público do STF representa um passo corajoso em direção à modernização do sistema judiciário, demonstrando a disposição do tribunal em adotar tecnologias inovadoras para aprimorar a eficiência e a acessibilidade da justiça no Brasil.
A busca por soluções baseadas em inteligência artificial reflete a compreensão de que a tecnologia pode desempenhar um papel fundamental na otimização dos processos judiciais, contribuindo para um sistema mais ágil, transparente e eficaz.
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Minimização de Erros Manuais:
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Mitigação de Riscos Operacionais:
Contribui para a mitigação de riscos associados a falhas operacionais, fortalecendo a segurança dos processos.
Aceleração do Processo de Cadastro:
Acelera o processo de cadastro, proporcionando eficiência desde o início.
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Oferece maior flexibilidade para lidar com variações sazonais no cadastro, aprimorando a qualidade dos dados inseridos.
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