A inteligência artificial vem transformando diversos setores e, cada vez mais, o sistema de Justiça também passa por essa revolução tecnológica. Um exemplo recente vem do Tribunal de Justiça do Estado de Goiás (TJGO), que desenvolveu a IA Berna, uma ferramenta capaz de analisar grandes volumes de processos judiciais e identificar padrões de repetição.
Desde janeiro de 2025, a tecnologia já analisou cerca de 2,5 milhões de processos em 88 tribunais brasileiros, organizando esse volume em mais de 353 mil grupos de ações semelhantes. Agora, com a integração à Plataforma Digital do Poder Judiciário (PDPJ-Br) do Conselho Nacional de Justiça (CNJ), a solução passa a ser utilizada em tribunais de todo o país.
Esse movimento marca mais um passo na adoção de Inteligência Artificial, NLP (Natural Language Processing) e análise de dados no Judiciário, com o objetivo de tornar o sistema mais eficiente, estratégico e capaz de lidar com o enorme volume de demandas.
Como funciona a IA Berna do TJGO
Inicialmente criada para apoiar o enfrentamento da chamada litigância predatória, a IA Berna foi projetada para ler, interpretar e organizar petições iniciais semelhantes. Na prática, isso significa que o sistema consegue identificar quando diferentes processos apresentam argumentações idênticas, pedidos padronizados ou teses jurídicas muito parecidas.
Para isso, a ferramenta utiliza técnicas avançadas de processamento de linguagem natural (NLP) e algoritmos matemáticos que medem o grau de similaridade entre documentos jurídicos. Quando a similaridade ultrapassa determinado coeficiente, os processos são agrupados automaticamente.
Assim, magistrados passam a ter acesso a uma visão estruturada das ações semelhantes dentro de seus tribunais. Consequentemente, torna-se mais fácil identificar processos repetitivos ou padrões de ajuizamento em massa, algo comum em estratégias abusivas de litigância.
Além disso, a tecnologia ajuda a transformar grandes volumes de documentos em informação organizada e inteligência analítica, permitindo uma gestão mais estratégica do acervo judicial.
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2,5 milhões de processos analisados e mais de 353 mil grupos identificados
Os números mostram o impacto da solução no Judiciário brasileiro. Desde que passou a operar nacionalmente, a IA Berna já analisou 2,5 milhões de processos distribuídos em 88 tribunais, gerando 353 mil agrupamentos de ações semelhantes.
Esse volume evidencia um dos principais desafios do sistema judicial: lidar com grandes quantidades de processos que frequentemente apresentam estruturas e argumentos repetitivos.
Nesse contexto, a inteligência artificial atua como um filtro inteligente de informações, capaz de detectar padrões que muitas vezes passariam despercebidos em análises humanas isoladas.
De acordo com especialistas envolvidos no projeto, o uso de critérios matemáticos e algoritmos permite identificar relações entre processos com rapidez e precisão. Com isso, os tribunais conseguem visualizar tendências jurídicas, estratégias processuais recorrentes e possíveis abusos no sistema.
Além de acelerar análises, a organização automatizada desses dados permite que magistrados consultem rapidamente processos semelhantes e compreendam o contexto de determinadas demandas.
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Como a IA pode aumentar a eficiência do Judiciário
Outro benefício relevante do uso de inteligência artificial no Judiciário é a possibilidade de otimizar o tempo de análise de processos e melhorar a produtividade das unidades judiciais.
Ao agrupar processos semelhantes, a ferramenta permite que magistrados identifiquem rapidamente casos que podem ser analisados em conjunto, respeitando as particularidades de cada processo. Esse modelo contribui para:
- Uniformização de decisões judiciais
- Redução do tempo de análise de processos
- Identificação de demandas repetitivas
- Planejamento estratégico de julgamentos
Além disso, o sistema permite que tribunais antecipem padrões de litigância predatória, o que fortalece a atuação institucional contra práticas que sobrecarregam o Judiciário.
Consequentemente, a IA deixa de ser apenas uma ferramenta tecnológica e passa a funcionar como um instrumento estratégico de gestão pública, apoiando decisões baseadas em dados.
Esse tipo de aplicação reforça uma tendência global: o uso de AI, machine learning e análise semântica para lidar com grandes volumes de documentos complexos, especialmente em setores com alto fluxo de informação, como Justiça, saúde e atendimento ao cliente.
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A expansão da Inteligência Artificial no setor público
A adoção da IA Berna em escala nacional demonstra que o setor público brasileiro começa a explorar com mais intensidade o potencial da tecnologia para resolver problemas estruturais e aumentar a eficiência operacional.
Afinal, tribunais lidam diariamente com milhões de documentos, petições e decisões. Sem ferramentas de automação e análise inteligente, grande parte dessas informações permanece dispersa e de difícil interpretação.
Com o uso de inteligência artificial aplicada à análise documental, torna-se possível transformar esse grande volume de dados em insights estratégicos, melhorando a gestão institucional e acelerando processos.
Esse cenário acompanha uma tendência global: governos e instituições públicas vêm investindo cada vez mais em IA generativa, automação de processos e sistemas inteligentes de apoio à decisão.
No Brasil, iniciativas como a do TJGO mostram que soluções desenvolvidas localmente podem ganhar escala nacional e contribuir para a modernização de setores críticos da sociedade.
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À medida que organizações, públicas ou privadas, enfrentam volumes cada vez maiores de dados e interações, a adoção de soluções baseadas em Inteligência Artificial, chatbots, agentes conversacionais e automação inteligente torna-se essencial para aumentar eficiência e reduzir custos operacionais.
Com tecnologias como chatbots, voicebots e AI agents, empresas conseguem escalar atendimento, melhorar a experiência do usuário e tomar decisões mais rápidas baseadas em dados.
Nesse contexto, a Matrix Go desenvolve soluções avançadas de IA e automação conversacional, capazes de transformar atendimento, gestão de informações e relacionamento com clientes.
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