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O Direito à Compreensão na Era da Complexidade Tecnológica Fundamentos Constitucionais, Estatísticos e Algorítmicos da Transparência Decisória
Fábio Medina OsórioO Direito à Compreensão na Era da Complexidade Tecnológica: Fundamentos Constitucionais, Estatísticos e Algorítmicos da Transparência Decisória
Citação acadêmica
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ABNT
OSÓRIO, Fábio Medina. O Direito à Compreensão na Era da Complexidade Tecnológica Fundamentos Constitucionais, Estatísticos e Algorítmicos da Transparência Decisória. author_upload, 11 jul. 2025. Acesso via: JurisTube — Acervo Digital de Direito. Disponível em: https://juristube.com.br/colunistas/fabio-medina-osorio/o-direito-a-compreensao-na-era-da-complexidade-tecnologica-fundamentos-constituc. Acesso em: 11 jul. 2026.
APA
Osório, F. M. (2025, July 11). O Direito à Compreensão na Era da Complexidade Tecnológica Fundamentos Constitucionais, Estatísticos e Algorítmicos da Transparência Decisória. *author_upload*. https://juristube.com.br/colunistas/fabio-medina-osorio/o-direito-a-compreensao-na-era-da-complexidade-tecnologica-fundamentos-constituc
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}O DIREITO À COMPREENSÃO NA ERA DA COMPLEXIDADE TECNOLÓGICA:
FUNDAMENTOS CONSTITUCIONAIS, ESTATÍSTICOS E ALGORÍTMICOS DA
TRANSPARÊNCIA DECISÓRIA
The Right to Comprehension in the Age of Technological Complexity: Constitutional, Statistical, and
Algorithmic Foundations of Decision-Making Transparency
Revista dos Tribunais | vol. 1077/2025 | Jul / 2025
DTR\2025\7689
Fábio Medina Osório
Advogado. Ex-Ministro da Advocacia-Geral da União. Doutor em Direito Administrativo pela
Universidade Complutense de Madri (Espanha). Mestre em Direito Público pela Universidade Federal
do Rio Grande do Sul (UFRGS). Presidente da Comissão Especial de Direito Administrativo
Sancionador do Conselho Federal da Ordem dos Advogados do Brasil – triênios 2019-2022,
2022-2025 e 2025-em curso. Presidente do Instituto Internacional de Estudos de Direito do Estado
(IIED). Professor colaborador nos cursos de Mestrado e Doutorado da Faculdade de Direito da
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. fabio@medinaosorio.adv.br
Área do Direito: Constitucional; Civil; Processual; Digital
Resumo: Este ensaio trata da relevância estratégica e essencial do Direito Constitucional à
compreensão das decisões das autoridades públicas, como fruto da consolidação e do
amadurecimento dos princípios constitucionais da publicidade, transparência, fundamentação dos
atos administrativos e jurisdicionais, devido processo legal substancial, isonomia, contraditório, ampla
defesa, dignidade da pessoa humana, proporcionalidade, razoabilidade e demais direitos
fundamentais contemplados na Constituição de 1988. A aplicação desses direitos depende,
visceralmente, na Era Digital, da complexidade, de uma rastreabilidade sistêmica estruturada em
bancos de dados jurídicos inteligentes, digitais, auditáveis e baseados em estatísticas e modelos
estatísticos. Nesse sentido, este trabalho aborda o conceito do direito à compreensão como uma
evolução sistêmica e mais profunda, derivada do conjunto de direitos fundamentais, que modifica o
paradigma tradicional da publicidade e da transparência das instâncias decisórias do setor público –
sobretudo à luz da obrigatória observância dos precedentes judiciais por juízes, tribunais e
autoridades administrativas. Busca-se, nesse aspecto, contextualizar o direito à compreensão no
universo normativo que viabiliza o acesso das pessoas a bancos de dados jurídicos estruturados, à
inteligência artificial, às estatísticas, à auditabilidade dos algoritmos e dos bancos de dados. Ao
mesmo tempo, este ensaio busca demonstrar a relevância dessas ferramentas contemporâneas para
a compreensão dos atos decisórios das autoridades públicas. Ademais, pretende-se sublinhar a
importância do fortalecimento da cultura, da coerência, da rastreabilidade, da previsibilidade e da
autocrítica das autoridades quanto ao conteúdo e à identificação dos padrões decisórios, bem como
o fortalecimento da cultura do ensino, da cultura dos precedentes, da inteligência artificial e do
acesso aos bancos de dados nas instituições como um todo – inclusive desde as instâncias de
educação até as esferas de acesso à justiça. Finalmente, busca-se demonstrar que a teoria dos
precedentes merece ser tratada, no campo do ensino e da autonomia científica, como uma disciplina
autônoma no Brasil. Essa nova arquitetura institucional culmina na necessidade de desenvolvimento
de compliance transformativo nas instituições, empresas e organizações.
Palavras-chave: Direito à compreensão – Precedentes – Transparência – Inteligência Artificial –
Bancos de dados
Abstract: This essay addresses the strategic and essential relevance of Constitutional Law to the
understanding of decisions made by public authorities, as a result of the consolidation and maturation
of the constitutional principles of publicity, transparency, reasoning of administrative and judicial acts,
substantive due process of law, equality, adversarial proceedings, full defense, human dignity,
proportionality, reasonableness, and other fundamental rights enshrined in the 1988 Constitution. The
application of these rights, in the Digital Age, viscerally depends on complexity and on systemic
traceability structured within intelligent, digital, auditable legal databases based on statistics and
statistical models. In this sense, this work discusses the concept of the right to understanding as a
systemic and deeper evolution derived from the set of fundamental rights, which changes the
traditional paradigm of publicity and transparency of decision-making bodies in the public sector –
especially in light of the mandatory observance of judicial precedents by judges, courts, and
administrative authorities. In this regard, the aim is to contextualize the right to understanding within
the normative universe that enables people to access structured legal databases, artificial
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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FUNDAMENTOS CONSTITUCIONAIS, ESTATÍSTICOS E ALGORÍTMICOS DA
TRANSPARÊNCIA DECISÓRIA
The Right to Comprehension in the Age of Technological Complexity: Constitutional, Statistical, and
Algorithmic Foundations of Decision-Making Transparency
Revista dos Tribunais | vol. 1077/2025 | Jul / 2025
DTR\2025\7689
Fábio Medina Osório
Advogado. Ex-Ministro da Advocacia-Geral da União. Doutor em Direito Administrativo pela
Universidade Complutense de Madri (Espanha). Mestre em Direito Público pela Universidade Federal
do Rio Grande do Sul (UFRGS). Presidente da Comissão Especial de Direito Administrativo
Sancionador do Conselho Federal da Ordem dos Advogados do Brasil – triênios 2019-2022,
2022-2025 e 2025-em curso. Presidente do Instituto Internacional de Estudos de Direito do Estado
(IIED). Professor colaborador nos cursos de Mestrado e Doutorado da Faculdade de Direito da
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. fabio@medinaosorio.adv.br
Área do Direito: Constitucional; Civil; Processual; Digital
Resumo: Este ensaio trata da relevância estratégica e essencial do Direito Constitucional à
compreensão das decisões das autoridades públicas, como fruto da consolidação e do
amadurecimento dos princípios constitucionais da publicidade, transparência, fundamentação dos
atos administrativos e jurisdicionais, devido processo legal substancial, isonomia, contraditório, ampla
defesa, dignidade da pessoa humana, proporcionalidade, razoabilidade e demais direitos
fundamentais contemplados na Constituição de 1988. A aplicação desses direitos depende,
visceralmente, na Era Digital, da complexidade, de uma rastreabilidade sistêmica estruturada em
bancos de dados jurídicos inteligentes, digitais, auditáveis e baseados em estatísticas e modelos
estatísticos. Nesse sentido, este trabalho aborda o conceito do direito à compreensão como uma
evolução sistêmica e mais profunda, derivada do conjunto de direitos fundamentais, que modifica o
paradigma tradicional da publicidade e da transparência das instâncias decisórias do setor público –
sobretudo à luz da obrigatória observância dos precedentes judiciais por juízes, tribunais e
autoridades administrativas. Busca-se, nesse aspecto, contextualizar o direito à compreensão no
universo normativo que viabiliza o acesso das pessoas a bancos de dados jurídicos estruturados, à
inteligência artificial, às estatísticas, à auditabilidade dos algoritmos e dos bancos de dados. Ao
mesmo tempo, este ensaio busca demonstrar a relevância dessas ferramentas contemporâneas para
a compreensão dos atos decisórios das autoridades públicas. Ademais, pretende-se sublinhar a
importância do fortalecimento da cultura, da coerência, da rastreabilidade, da previsibilidade e da
autocrítica das autoridades quanto ao conteúdo e à identificação dos padrões decisórios, bem como
o fortalecimento da cultura do ensino, da cultura dos precedentes, da inteligência artificial e do
acesso aos bancos de dados nas instituições como um todo – inclusive desde as instâncias de
educação até as esferas de acesso à justiça. Finalmente, busca-se demonstrar que a teoria dos
precedentes merece ser tratada, no campo do ensino e da autonomia científica, como uma disciplina
autônoma no Brasil. Essa nova arquitetura institucional culmina na necessidade de desenvolvimento
de compliance transformativo nas instituições, empresas e organizações.
Palavras-chave: Direito à compreensão – Precedentes – Transparência – Inteligência Artificial –
Bancos de dados
Abstract: This essay addresses the strategic and essential relevance of Constitutional Law to the
understanding of decisions made by public authorities, as a result of the consolidation and maturation
of the constitutional principles of publicity, transparency, reasoning of administrative and judicial acts,
substantive due process of law, equality, adversarial proceedings, full defense, human dignity,
proportionality, reasonableness, and other fundamental rights enshrined in the 1988 Constitution. The
application of these rights, in the Digital Age, viscerally depends on complexity and on systemic
traceability structured within intelligent, digital, auditable legal databases based on statistics and
statistical models. In this sense, this work discusses the concept of the right to understanding as a
systemic and deeper evolution derived from the set of fundamental rights, which changes the
traditional paradigm of publicity and transparency of decision-making bodies in the public sector –
especially in light of the mandatory observance of judicial precedents by judges, courts, and
administrative authorities. In this regard, the aim is to contextualize the right to understanding within
the normative universe that enables people to access structured legal databases, artificial
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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intelligence, statistics, and the auditability of algorithms and databases. At the same time, this essay
seeks to demonstrate the relevance of these contemporary tools for the comprehension of
decision-making acts of public authorities. Furthermore, it intends to underline the importance of
strengthening the culture, coherence, traceability, predictability, and self-criticism of authorities
regarding the content and identification of decision-making patterns, as well as the strengthening of
the culture of education, the culture of precedents, artificial intelligence, and access to databases
within institutions as a whole – including from educational levels to spheres of access to justice.
Finally, it seeks to demonstrate that the theory of precedents deserves to be treated, in the field of
education and scientific autonomy, as an autonomous discipline in Brazil. This new institutional
architecture culminates in the need for the development of transformative compliance in institutions,
companies, and organizations.
Keywords: Right to understanding – Precedents – Transparency – Artificial Intelligence – Legal
databases
Sumário:
1 Introdução - 2 Transparência decisória e bancos de dados como imperativo constitucional inerente
ao direito à compreensão acerca das decisões restritivas de direitos fundamentais - 3 Transparência
métrica na Era do Algoritmo - 4 Do pensamento linear à inteligência sistêmica - 5 A cultura dos
precedentes como infraestrutura da decisão racional, rastreável e coerente - 6 Infraestrutura pública
de dados, convênios interinstitucionais e cultura nacional de inteligência artificial - 7 Conclusão: uma
nova arquitetura decisória - 8 Referências bibliográficas - 9 Referências legislativas
1 Introdução
Os clássicos direitos à publicidade e à transparência dos atos judiciais e administrativos, previstos
nos arts. 5º, LX e XXXIII, 93, IX, e 37, caput, todos da Constituição de 1988, decorrem da moldura
das democracias liberais contemporâneas. Essas mesmas exigências de transparência e publicidade
convivem com a possibilidade de proteção à intimidade, à privacidade e ao sigilo, seja nas hipóteses
previstas na Constituição, seja nos casos previstos em lei1. Todavia, a Era Digital, entrelaçada com
as concepções inerentes à Era da Complexidade, em que as transformações e a velocidade dos
acontecimentos e dos pensamentos plurais se interconectam, exige um redimensionamento da
hermenêutica sobre o alcance da transparência e da publicidade em torno das decisões restritivas de
direitos fundamentais. Na Constituição brasileira de 1988, não há dúvida de que é necessário
interpretar de forma coerente e harmônica as exigências de transparência (art. 5º, LX e XXXIII; art.
37, caput), publicidade (art. 93, IX) e fundamentação das decisões judiciais e administrativas (art. 93,
IX; art. 37, caput), em conjunto com a observância obrigatória da proibição de arbitrariedade dos
poderes públicos, decorrente do devido processo legal substancial (art. 5º, LIV), da obediência ao
devido processo legal – substancial e formal (art. 5º, LIV e LV), do atendimento à segurança jurídica
(art. 5º, caput e XXXVI), da isonomia (art. 5º, caput e I), do contraditório (art. 5º, LV), da ampla defesa
(art. 5º, LV) e do respeito à dignidade da pessoa humana (art. 1º, III).
Não bastasse essa integração indispensável desse conjunto de exigências constitucionais
conectadas à transparência e à publicidade das decisões estatais, também os deveres de coerência,
de boa-fé objetiva e de lealdade institucional foram agasalhados pelo legislador, sob a égide do
princípio democrático, ao prever a observância obrigatória dos precedentes pelo Poder Judiciário e
pelas autoridades administrativas, ao proferirem suas decisões e formatarem jurisprudência na
aplicação das leis (arts. 926, 927, 928, 489, § 1º, V e VI, e 1.036 a 1.041, do Código de Processo
Civil de 2015).
Nesse contexto, não é novidade, no Brasil, os problemas do congestionamento da Justiça, da
morosidade e da sobrecarga que afetam o Judiciário. Além disso, existe outro grave problema
estrutural: a imprevisibilidade que contamina o sistema, diante da ausência de cultura na formação
dos precedentes judiciais, pois a sistemática acolhida pelos arts. 926, 927, 928, 489, § 1º, V e VI, e
1.036 a 1.041, do Código de Processo Civil de 2015 não foi acompanhada de um esforço de
implementação cultural correspondente nos segmentos da educação, da formação dos magistrados,
dos advogados e dos integrantes das instituições essenciais à justiça, menos ainda de uma
mobilização nacional em torno do fomento a essa nova cultura.
Não há dúvida de que existe literatura nacional de alta qualidade sobre a teoria dos precedentes,
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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seeks to demonstrate the relevance of these contemporary tools for the comprehension of
decision-making acts of public authorities. Furthermore, it intends to underline the importance of
strengthening the culture, coherence, traceability, predictability, and self-criticism of authorities
regarding the content and identification of decision-making patterns, as well as the strengthening of
the culture of education, the culture of precedents, artificial intelligence, and access to databases
within institutions as a whole – including from educational levels to spheres of access to justice.
Finally, it seeks to demonstrate that the theory of precedents deserves to be treated, in the field of
education and scientific autonomy, as an autonomous discipline in Brazil. This new institutional
architecture culminates in the need for the development of transformative compliance in institutions,
companies, and organizations.
Keywords: Right to understanding – Precedents – Transparency – Artificial Intelligence – Legal
databases
Sumário:
1 Introdução - 2 Transparência decisória e bancos de dados como imperativo constitucional inerente
ao direito à compreensão acerca das decisões restritivas de direitos fundamentais - 3 Transparência
métrica na Era do Algoritmo - 4 Do pensamento linear à inteligência sistêmica - 5 A cultura dos
precedentes como infraestrutura da decisão racional, rastreável e coerente - 6 Infraestrutura pública
de dados, convênios interinstitucionais e cultura nacional de inteligência artificial - 7 Conclusão: uma
nova arquitetura decisória - 8 Referências bibliográficas - 9 Referências legislativas
1 Introdução
Os clássicos direitos à publicidade e à transparência dos atos judiciais e administrativos, previstos
nos arts. 5º, LX e XXXIII, 93, IX, e 37, caput, todos da Constituição de 1988, decorrem da moldura
das democracias liberais contemporâneas. Essas mesmas exigências de transparência e publicidade
convivem com a possibilidade de proteção à intimidade, à privacidade e ao sigilo, seja nas hipóteses
previstas na Constituição, seja nos casos previstos em lei1. Todavia, a Era Digital, entrelaçada com
as concepções inerentes à Era da Complexidade, em que as transformações e a velocidade dos
acontecimentos e dos pensamentos plurais se interconectam, exige um redimensionamento da
hermenêutica sobre o alcance da transparência e da publicidade em torno das decisões restritivas de
direitos fundamentais. Na Constituição brasileira de 1988, não há dúvida de que é necessário
interpretar de forma coerente e harmônica as exigências de transparência (art. 5º, LX e XXXIII; art.
37, caput), publicidade (art. 93, IX) e fundamentação das decisões judiciais e administrativas (art. 93,
IX; art. 37, caput), em conjunto com a observância obrigatória da proibição de arbitrariedade dos
poderes públicos, decorrente do devido processo legal substancial (art. 5º, LIV), da obediência ao
devido processo legal – substancial e formal (art. 5º, LIV e LV), do atendimento à segurança jurídica
(art. 5º, caput e XXXVI), da isonomia (art. 5º, caput e I), do contraditório (art. 5º, LV), da ampla defesa
(art. 5º, LV) e do respeito à dignidade da pessoa humana (art. 1º, III).
Não bastasse essa integração indispensável desse conjunto de exigências constitucionais
conectadas à transparência e à publicidade das decisões estatais, também os deveres de coerência,
de boa-fé objetiva e de lealdade institucional foram agasalhados pelo legislador, sob a égide do
princípio democrático, ao prever a observância obrigatória dos precedentes pelo Poder Judiciário e
pelas autoridades administrativas, ao proferirem suas decisões e formatarem jurisprudência na
aplicação das leis (arts. 926, 927, 928, 489, § 1º, V e VI, e 1.036 a 1.041, do Código de Processo
Civil de 2015).
Nesse contexto, não é novidade, no Brasil, os problemas do congestionamento da Justiça, da
morosidade e da sobrecarga que afetam o Judiciário. Além disso, existe outro grave problema
estrutural: a imprevisibilidade que contamina o sistema, diante da ausência de cultura na formação
dos precedentes judiciais, pois a sistemática acolhida pelos arts. 926, 927, 928, 489, § 1º, V e VI, e
1.036 a 1.041, do Código de Processo Civil de 2015 não foi acompanhada de um esforço de
implementação cultural correspondente nos segmentos da educação, da formação dos magistrados,
dos advogados e dos integrantes das instituições essenciais à justiça, menos ainda de uma
mobilização nacional em torno do fomento a essa nova cultura.
Não há dúvida de que existe literatura nacional de alta qualidade sobre a teoria dos precedentes,
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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originada no Direito inglês e corporificada, com adaptações, no Direito norte-americano, de onde
emergiu para o Direito brasileiro2. Não obstante, a cultura romano-germânica, da qual o Brasil é
herdeiro, não se ajusta automaticamente a uma cultura distinta e secular, que pressupõe toda uma
tradição na construção dos precedentes, e os obstáculos persistem. Neste ensaio, não é nosso
propósito tratar dos obstáculos teóricos, próprios do campo dos grandes doutrinadores do Direito
Processual Civil, relacionados à dogmática da teoria dos precedentes.
Conforme já alertamos inicialmente, um dos primeiros obstáculos que contemplaremos neste
trabalho está relacionado à cultura do ensino. Porém, existem dificuldades de ordem pragmática
essenciais, conectadas à implementação de bancos de dados estruturados, ferramentas de
inteligência artificial, estatísticas, transparência e integração com a acessibilidade da jurisprudência
administrativa das instituições essenciais à Justiça, além das instituições que prestam serviços
públicos e aplicam normas administrativas. Em síntese, a distribuição da Justiça não é uma
prerrogativa exclusiva do Judiciário, e os princípios constitucionais que presidem a administração
pública, inscritos no art. 37, caput, da Constituição de 1988, devem ganhar densidade substancial
para permitir o acesso à justiça como um autêntico direito fundamental das pessoas, circunstância
que pressupõe acesso a bancos de dados estruturados, com interconexão estreita com as
tecnologias avançadas de inteligência artificial e estatísticas, para que se possa construir uma
autêntica teoria dos precedentes judiciais e a vinculação da jurisprudência administrativa a esses
precedentes, de forma acessível e transparente à população.
Para além disso, este ensaio também propõe demonstrar que essa nova cultura permitirá fortalecer
as instituições e o mercado com novos paradigmas de integridade institucional, qualidade e proteção
dos direitos fundamentais, além de eficiência e competitividade. Nesse cenário, nossa conclusão é
no sentido de que esse novo arcabouço será viabilizado por meio de novos modelos de compliance
transformativo, tanto no setor público quanto no privado.
No que se refere à inovação tecnológica no âmbito jurídico, é importante refletir sobre três frentes
prioritárias de atuação: (a) a implementação criteriosa da inteligência artificial na organização e
análise de acervos documentais e jurisprudenciais; (b) a educação sistemática sobre precedentes
nas instituições de ensino superior e entidades governamentais; e (c) a ampliação da aplicação da
lógica dos precedentes para além do Judiciário, englobando também a esfera administrativa, como
tribunais de contas, defensorias públicas e agências reguladoras.
Algumas das características do mundo contemporâneo, especialmente no Brasil, são o emaranhado
normativo e a profusão permanente de leis, emendas constitucionais, atos normativos infralegais,
regulamentos e regras de toda espécie, fenômeno que configura uma rede normativa
permanentemente complexa e em contínua transformação. Não bastasse essa sofisticada
engrenagem, todo esse aparato normativo abstrato sofre uma metamorfose surpreendente quando
aplicado nos casos concretos submetidos a julgamentos nas instâncias judiciais e administrativas,
nas quais as mais diversas autoridades ostentam autonomias decisórias.
Na prática, estamos falando de milhares de juízes, desembargadores e outros tantos ministros de
tribunais superiores, além de membros dos Ministérios Públicos, das Advocacias Públicas, de
agências reguladoras, dos tribunais de contas, das autarquias, das Administrações descentralizadas
e de organismos estatais múltiplos, ou até mesmo de instituições de controle de atividades
essenciais à Justiça. O emaranhado normativo abstrato transforma-se em uma multiplicidade
jurisprudencial ainda mais complexa e imprevisível, agravada pela dificuldade de acesso dos
administrados e jurisdicionados. Esse cenário acentua, sobremaneira, o comprometimento das
expectativas relacionadas à segurança jurídica, isonomia, transparência, impessoalidade,
publicidade substancial e interdição à arbitrariedade dos poderes públicos.
2 Transparência decisória e bancos de dados como imperativo constitucional inerente ao
direito à compreensão acerca das decisões restritivas de direitos fundamentais
2.1 Banco de dados jurídico: arquitetura da transparência e da responsabilidade estatal
A atuação do Estado, em sua configuração contemporânea, ultrapassa os limites da legislação
formal e das decisões judiciais. A vinculação jurídica da pessoa – seja humana, seja jurídica – não
decorre apenas das normas elaboradas pelo Poder Legislativo ou das decisões proferidas pelos
tribunais. Ela se desdobra em uma multiplicidade de manifestações estatais dotadas de força
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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emergiu para o Direito brasileiro2. Não obstante, a cultura romano-germânica, da qual o Brasil é
herdeiro, não se ajusta automaticamente a uma cultura distinta e secular, que pressupõe toda uma
tradição na construção dos precedentes, e os obstáculos persistem. Neste ensaio, não é nosso
propósito tratar dos obstáculos teóricos, próprios do campo dos grandes doutrinadores do Direito
Processual Civil, relacionados à dogmática da teoria dos precedentes.
Conforme já alertamos inicialmente, um dos primeiros obstáculos que contemplaremos neste
trabalho está relacionado à cultura do ensino. Porém, existem dificuldades de ordem pragmática
essenciais, conectadas à implementação de bancos de dados estruturados, ferramentas de
inteligência artificial, estatísticas, transparência e integração com a acessibilidade da jurisprudência
administrativa das instituições essenciais à Justiça, além das instituições que prestam serviços
públicos e aplicam normas administrativas. Em síntese, a distribuição da Justiça não é uma
prerrogativa exclusiva do Judiciário, e os princípios constitucionais que presidem a administração
pública, inscritos no art. 37, caput, da Constituição de 1988, devem ganhar densidade substancial
para permitir o acesso à justiça como um autêntico direito fundamental das pessoas, circunstância
que pressupõe acesso a bancos de dados estruturados, com interconexão estreita com as
tecnologias avançadas de inteligência artificial e estatísticas, para que se possa construir uma
autêntica teoria dos precedentes judiciais e a vinculação da jurisprudência administrativa a esses
precedentes, de forma acessível e transparente à população.
Para além disso, este ensaio também propõe demonstrar que essa nova cultura permitirá fortalecer
as instituições e o mercado com novos paradigmas de integridade institucional, qualidade e proteção
dos direitos fundamentais, além de eficiência e competitividade. Nesse cenário, nossa conclusão é
no sentido de que esse novo arcabouço será viabilizado por meio de novos modelos de compliance
transformativo, tanto no setor público quanto no privado.
No que se refere à inovação tecnológica no âmbito jurídico, é importante refletir sobre três frentes
prioritárias de atuação: (a) a implementação criteriosa da inteligência artificial na organização e
análise de acervos documentais e jurisprudenciais; (b) a educação sistemática sobre precedentes
nas instituições de ensino superior e entidades governamentais; e (c) a ampliação da aplicação da
lógica dos precedentes para além do Judiciário, englobando também a esfera administrativa, como
tribunais de contas, defensorias públicas e agências reguladoras.
Algumas das características do mundo contemporâneo, especialmente no Brasil, são o emaranhado
normativo e a profusão permanente de leis, emendas constitucionais, atos normativos infralegais,
regulamentos e regras de toda espécie, fenômeno que configura uma rede normativa
permanentemente complexa e em contínua transformação. Não bastasse essa sofisticada
engrenagem, todo esse aparato normativo abstrato sofre uma metamorfose surpreendente quando
aplicado nos casos concretos submetidos a julgamentos nas instâncias judiciais e administrativas,
nas quais as mais diversas autoridades ostentam autonomias decisórias.
Na prática, estamos falando de milhares de juízes, desembargadores e outros tantos ministros de
tribunais superiores, além de membros dos Ministérios Públicos, das Advocacias Públicas, de
agências reguladoras, dos tribunais de contas, das autarquias, das Administrações descentralizadas
e de organismos estatais múltiplos, ou até mesmo de instituições de controle de atividades
essenciais à Justiça. O emaranhado normativo abstrato transforma-se em uma multiplicidade
jurisprudencial ainda mais complexa e imprevisível, agravada pela dificuldade de acesso dos
administrados e jurisdicionados. Esse cenário acentua, sobremaneira, o comprometimento das
expectativas relacionadas à segurança jurídica, isonomia, transparência, impessoalidade,
publicidade substancial e interdição à arbitrariedade dos poderes públicos.
2 Transparência decisória e bancos de dados como imperativo constitucional inerente ao
direito à compreensão acerca das decisões restritivas de direitos fundamentais
2.1 Banco de dados jurídico: arquitetura da transparência e da responsabilidade estatal
A atuação do Estado, em sua configuração contemporânea, ultrapassa os limites da legislação
formal e das decisões judiciais. A vinculação jurídica da pessoa – seja humana, seja jurídica – não
decorre apenas das normas elaboradas pelo Poder Legislativo ou das decisões proferidas pelos
tribunais. Ela se desdobra em uma multiplicidade de manifestações estatais dotadas de força
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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jurídica: decisões administrativas, jurisprudências judicial e administrativa, acordos celebrados com
autoridades públicas, contratos administrativos, atos normativos infralegais e demais atos
administrativos que, de modo direto ou indireto, impliquem restrição, modulação ou reconhecimento
de direitos fundamentais.
Essa pluralidade decisória, dispersa por diferentes esferas e instâncias do poder público, exige uma
resposta institucional compatível com sua complexidade e impacto. Não basta que tais
manifestações estejam formalmente acessíveis, é indispensável que estejam organizadas de modo
sistemático, inteligível e tecnicamente estruturado. Surge, assim, a necessidade de um banco de
dados jurídico, não como instrumento meramente arquivístico, mas como fundamento material da
transparência institucional e da responsabilidade estatal.
Esse banco de dados deve reunir e tornar acessíveis os atos decisórios do Estado que, ainda que
não tenham forma normativa típica, produzam efeitos jurídicos relevantes sobre a esfera de direitos
das pessoas. Trata-se de uma infraestrutura voltada à publicidade qualificada, à pesquisa
estruturada, à auditoria institucional e à governança democrática.
Imperioso, nesse cenário, tratarmos conceitualmente do banco de dados jurídico e seu impacto na
ressignificação acerca da compreensão das decisões das autoridades públicas.
Banco de dados jurídico é, inicialmente, uma estrutura digital, seja pública ou privada, mas
necessariamente organizada, inteligente e auditável, cuja finalidade é capturar, reunir, receber,
classificar, ordenar, explicar, viabilizar a interação de terceiros e tornar inteligíveis os dados e
informações, com o fim de otimizar a atuação institucional do respectivo titular desse banco e de
seus usuários, respeitando os direitos fundamentais e individuais envolvidos, preservando, quando
necessário, os limites inerentes aos deveres de sigilo, além da memória institucional das decisões e
padrões detectados.
Essa definição de banco de dados, que sempre envolve aspectos jurídicos, reconhece o banco de
dados como um sujeito necessariamente inteligente. Nesse contexto, o banco de dados jurídico deve
desempenhar pelo menos algumas funções essenciais perfeitamente auditáveis: função ordenatória
e classificatória; função inteligente e estatística; função interativa e organizativa; função de
segurança institucional e protetiva3.
São compreendidos nesse escopo as decisões judiciais, decisões administrativas, jurisprudências
judicial e administrativa, acordos judiciais e extrajudiciais firmados perante ou com autoridades
públicas, contratos administrativos, atos normativos e quaisquer atos administrativos que produzam
efeitos jurídicos sobre a esfera de liberdade, propriedade, autodeterminação ou prerrogativas legais
da pessoa.
O banco de dados jurídico, nesse sentido, não é apenas um repositório informacional, mas um
instrumento técnico-normativo voltado à consolidação da integridade pública, da previsibilidade
institucional e do controle social sobre os atos estatais.
Examinaremos os fundamentos jurídicos, constitucionais e técnicos do conceito proposto, bem como
os desafios operacionais e os potenciais de sua aplicação no contexto da transformação digital do
Estado e da consolidação de modelos de governança orientados por dados.
A função de um banco de dados no campo jurídico transcende a concepção instrumental de mero
repositório de documentos. Trata-se de uma infraestrutura institucional orientada à sistematização,
racionalização e transparência do conhecimento jurídico, que reúne e organiza, de forma criteriosa,
decisões judiciais, decisões administrativas, jurisprudência, acordos formais e atos administrativos
com impacto jurídico relevante. Ao adotar critérios lógicos, cronológicos, temáticos e funcionais, esse
tipo de banco de dados oferece suporte estratégico à interpretação e à aplicação do direito,
permitindo acesso qualificado a precedentes, fundamentos normativos e linhas argumentativas
coerentes.
Quando bem estruturado, o banco de dados jurídico contribui diretamente para a promoção da
segurança jurídica, da previsibilidade institucional e da efetividade da justiça. Sua função não se
limita à consulta: ele atua como ferramenta de consolidação de entendimentos, de apoio à pesquisa
jurídica e de reforço à integridade das decisões estatais. Assim, deixa de ser um instrumento técnico
secundário e se afirma como pilar fundamental na arquitetura da confiança institucional,
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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autoridades públicas, contratos administrativos, atos normativos infralegais e demais atos
administrativos que, de modo direto ou indireto, impliquem restrição, modulação ou reconhecimento
de direitos fundamentais.
Essa pluralidade decisória, dispersa por diferentes esferas e instâncias do poder público, exige uma
resposta institucional compatível com sua complexidade e impacto. Não basta que tais
manifestações estejam formalmente acessíveis, é indispensável que estejam organizadas de modo
sistemático, inteligível e tecnicamente estruturado. Surge, assim, a necessidade de um banco de
dados jurídico, não como instrumento meramente arquivístico, mas como fundamento material da
transparência institucional e da responsabilidade estatal.
Esse banco de dados deve reunir e tornar acessíveis os atos decisórios do Estado que, ainda que
não tenham forma normativa típica, produzam efeitos jurídicos relevantes sobre a esfera de direitos
das pessoas. Trata-se de uma infraestrutura voltada à publicidade qualificada, à pesquisa
estruturada, à auditoria institucional e à governança democrática.
Imperioso, nesse cenário, tratarmos conceitualmente do banco de dados jurídico e seu impacto na
ressignificação acerca da compreensão das decisões das autoridades públicas.
Banco de dados jurídico é, inicialmente, uma estrutura digital, seja pública ou privada, mas
necessariamente organizada, inteligente e auditável, cuja finalidade é capturar, reunir, receber,
classificar, ordenar, explicar, viabilizar a interação de terceiros e tornar inteligíveis os dados e
informações, com o fim de otimizar a atuação institucional do respectivo titular desse banco e de
seus usuários, respeitando os direitos fundamentais e individuais envolvidos, preservando, quando
necessário, os limites inerentes aos deveres de sigilo, além da memória institucional das decisões e
padrões detectados.
Essa definição de banco de dados, que sempre envolve aspectos jurídicos, reconhece o banco de
dados como um sujeito necessariamente inteligente. Nesse contexto, o banco de dados jurídico deve
desempenhar pelo menos algumas funções essenciais perfeitamente auditáveis: função ordenatória
e classificatória; função inteligente e estatística; função interativa e organizativa; função de
segurança institucional e protetiva3.
São compreendidos nesse escopo as decisões judiciais, decisões administrativas, jurisprudências
judicial e administrativa, acordos judiciais e extrajudiciais firmados perante ou com autoridades
públicas, contratos administrativos, atos normativos e quaisquer atos administrativos que produzam
efeitos jurídicos sobre a esfera de liberdade, propriedade, autodeterminação ou prerrogativas legais
da pessoa.
O banco de dados jurídico, nesse sentido, não é apenas um repositório informacional, mas um
instrumento técnico-normativo voltado à consolidação da integridade pública, da previsibilidade
institucional e do controle social sobre os atos estatais.
Examinaremos os fundamentos jurídicos, constitucionais e técnicos do conceito proposto, bem como
os desafios operacionais e os potenciais de sua aplicação no contexto da transformação digital do
Estado e da consolidação de modelos de governança orientados por dados.
A função de um banco de dados no campo jurídico transcende a concepção instrumental de mero
repositório de documentos. Trata-se de uma infraestrutura institucional orientada à sistematização,
racionalização e transparência do conhecimento jurídico, que reúne e organiza, de forma criteriosa,
decisões judiciais, decisões administrativas, jurisprudência, acordos formais e atos administrativos
com impacto jurídico relevante. Ao adotar critérios lógicos, cronológicos, temáticos e funcionais, esse
tipo de banco de dados oferece suporte estratégico à interpretação e à aplicação do direito,
permitindo acesso qualificado a precedentes, fundamentos normativos e linhas argumentativas
coerentes.
Quando bem estruturado, o banco de dados jurídico contribui diretamente para a promoção da
segurança jurídica, da previsibilidade institucional e da efetividade da justiça. Sua função não se
limita à consulta: ele atua como ferramenta de consolidação de entendimentos, de apoio à pesquisa
jurídica e de reforço à integridade das decisões estatais. Assim, deixa de ser um instrumento técnico
secundário e se afirma como pilar fundamental na arquitetura da confiança institucional,
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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especialmente em um contexto de crescente complexidade normativa e de necessidade de controle
público sobre os atos estatais.
2.2 Inteligência Artificial e estatística como infraestrutura da inferência institucional e da
motivação pública
A estatística, na Era das decisões massificadas, padronizadas e da complexidade institucional e
tecnológica4, deve ser compreendida como a forma científica da escuta racional. Trata-se de um
sistema estruturado de inferência sobre regularidades e exceções, capaz de identificar padrões,
indicar riscos de arbitrariedade e oferecer suporte epistêmico à legitimidade das decisões públicas.
Ao transformar dados em juízos, a estatística permite ao Estado compreender a si mesmo, revisar
sua linguagem e agir com previsibilidade, responsabilidade e prudência.
Não se trata apenas de um instrumental técnico de quantificação, mas de uma linguagem formal da
razoabilidade. Ela organiza a relação entre variabilidade e coerência, oferecendo critérios objetivos
para distinguir flutuações aceitáveis de desvios injustificados. Em um cenário em que decisões
públicas produzem efeitos massivos, imediatos e transversais, a estatística torna-se base de
responsabilidade estrutural: ela fornece ao julgador, ao gestor e ao regulador um espelho metódico
da própria instituição.
É nesse mesmo plano que se deve compreender a inteligência artificial, especialmente em sua
vertente preditiva e explicável. A inteligência artificial não é substituta da razão pública, mas
extensão técnica da sua capacidade de análise. Quando orientada por dados jurídicos estruturados e
articulada à inferência estatística, a IA permite detectar padrões de comportamento institucional,
reconhecer decisões fora dos parâmetros esperados, sugerir precedentes relevantes e reforçar a
consistência argumentativa5.
A inteligência artificial atua como instrumento de rastreabilidade interpretativa, permitindo que a
motivação pública não se reduza a um gesto formal ou retórico, mas se converta em um processo
reconstruível, auditável e comparável. Sua função é ampliar o campo da atenção institucional,
detectar incoerências antes que se consolidem como dubiedade estrutural e oferecer suporte técnico
à coerência normativa. Assim como a estatística, a inteligência artificial não decide: ela ilumina,
sinaliza e sugere – para que o juízo humano atue com mais densidade, mais contexto e mais
prudência.
Integradas, estatística e inteligência artificial tornam-se infraestrutura da motivação pública, da
rastreabilidade institucional e da interdição da arbitrariedade. Operam como pilares invisíveis de uma
nova forma de responsabilidade decisória, que já não se sustenta apenas na autoridade da função,
mas na coerência verificável dos fundamentos. Trata-se, em última análise, de dotar a linguagem
pública de instrumentos técnicos que reforcem seu compromisso com a legalidade, a previsibilidade
e a integridade no século XXI.
A estatística e a inteligência artificial, no contexto das instituições públicas do século XXI, devem ser
compreendidas como expressões convergentes de uma mesma racionalidade aplicada: a inferência
institucional sob incerteza. Ambas não apenas operam sobre dados; operam sobre dúvidas,
assimetrias, variações e repetições – aquilo que, no cotidiano da decisão pública, exige prudência,
comparação e motivação. A estatística fornece o método da escuta racional; a inteligência artificial
amplia a escala, a velocidade e a capacidade de reconhecimento de padrões. Juntas, estruturam
uma arquitetura silenciosa de verificação.
A estatística não é apenas uma técnica de mensuração. É uma forma científica de interpretar
regularidades, reconhecer exceções e estimar riscos com base em evidências. Ela transforma
dispersão em estrutura, variação em sinal e ruído em diagnóstico. Em um ambiente institucional
complexo, marcado por decisões reiteradas e interpretações em tensão, a estatística opera como
filtro da razoabilidade: permite distinguir o que varia de forma legítima daquilo que se desvia de
maneira injustificada. Sua função é ancorar a linguagem pública em critérios que possam ser
auditados, comparados e eventualmente revistos.
A inteligência artificial, em sua vertente preditiva e explicável, deve ser compreendida como
continuidade computacional da inferência estatística. Todo modelo que sugere, classifica ou antecipa
o desfecho de uma decisão institucional o faz com base em estruturas probabilísticas – por vezes
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tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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público sobre os atos estatais.
2.2 Inteligência Artificial e estatística como infraestrutura da inferência institucional e da
motivação pública
A estatística, na Era das decisões massificadas, padronizadas e da complexidade institucional e
tecnológica4, deve ser compreendida como a forma científica da escuta racional. Trata-se de um
sistema estruturado de inferência sobre regularidades e exceções, capaz de identificar padrões,
indicar riscos de arbitrariedade e oferecer suporte epistêmico à legitimidade das decisões públicas.
Ao transformar dados em juízos, a estatística permite ao Estado compreender a si mesmo, revisar
sua linguagem e agir com previsibilidade, responsabilidade e prudência.
Não se trata apenas de um instrumental técnico de quantificação, mas de uma linguagem formal da
razoabilidade. Ela organiza a relação entre variabilidade e coerência, oferecendo critérios objetivos
para distinguir flutuações aceitáveis de desvios injustificados. Em um cenário em que decisões
públicas produzem efeitos massivos, imediatos e transversais, a estatística torna-se base de
responsabilidade estrutural: ela fornece ao julgador, ao gestor e ao regulador um espelho metódico
da própria instituição.
É nesse mesmo plano que se deve compreender a inteligência artificial, especialmente em sua
vertente preditiva e explicável. A inteligência artificial não é substituta da razão pública, mas
extensão técnica da sua capacidade de análise. Quando orientada por dados jurídicos estruturados e
articulada à inferência estatística, a IA permite detectar padrões de comportamento institucional,
reconhecer decisões fora dos parâmetros esperados, sugerir precedentes relevantes e reforçar a
consistência argumentativa5.
A inteligência artificial atua como instrumento de rastreabilidade interpretativa, permitindo que a
motivação pública não se reduza a um gesto formal ou retórico, mas se converta em um processo
reconstruível, auditável e comparável. Sua função é ampliar o campo da atenção institucional,
detectar incoerências antes que se consolidem como dubiedade estrutural e oferecer suporte técnico
à coerência normativa. Assim como a estatística, a inteligência artificial não decide: ela ilumina,
sinaliza e sugere – para que o juízo humano atue com mais densidade, mais contexto e mais
prudência.
Integradas, estatística e inteligência artificial tornam-se infraestrutura da motivação pública, da
rastreabilidade institucional e da interdição da arbitrariedade. Operam como pilares invisíveis de uma
nova forma de responsabilidade decisória, que já não se sustenta apenas na autoridade da função,
mas na coerência verificável dos fundamentos. Trata-se, em última análise, de dotar a linguagem
pública de instrumentos técnicos que reforcem seu compromisso com a legalidade, a previsibilidade
e a integridade no século XXI.
A estatística e a inteligência artificial, no contexto das instituições públicas do século XXI, devem ser
compreendidas como expressões convergentes de uma mesma racionalidade aplicada: a inferência
institucional sob incerteza. Ambas não apenas operam sobre dados; operam sobre dúvidas,
assimetrias, variações e repetições – aquilo que, no cotidiano da decisão pública, exige prudência,
comparação e motivação. A estatística fornece o método da escuta racional; a inteligência artificial
amplia a escala, a velocidade e a capacidade de reconhecimento de padrões. Juntas, estruturam
uma arquitetura silenciosa de verificação.
A estatística não é apenas uma técnica de mensuração. É uma forma científica de interpretar
regularidades, reconhecer exceções e estimar riscos com base em evidências. Ela transforma
dispersão em estrutura, variação em sinal e ruído em diagnóstico. Em um ambiente institucional
complexo, marcado por decisões reiteradas e interpretações em tensão, a estatística opera como
filtro da razoabilidade: permite distinguir o que varia de forma legítima daquilo que se desvia de
maneira injustificada. Sua função é ancorar a linguagem pública em critérios que possam ser
auditados, comparados e eventualmente revistos.
A inteligência artificial, em sua vertente preditiva e explicável, deve ser compreendida como
continuidade computacional da inferência estatística. Todo modelo que sugere, classifica ou antecipa
o desfecho de uma decisão institucional o faz com base em estruturas probabilísticas – por vezes
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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ocultas, mas sempre inferenciais. Quando associada a bancos de dados jurídicos estruturados e
guiada por princípios de rastreabilidade, a IA se torna uma extensão interpretativa da memória
institucional: permite identificar precedentes relevantes, sugerir convergências argumentativas e
sinalizar decisões fora dos padrões reconhecíveis.
A motivação pública – que, no plano jurídico, exige fundamentação clara e verificável – encontra na
estatística e na inteligência artificial um suporte técnico legítimo. Não se trata de substituir o juízo,
mas de qualificá-lo. A decisão que incorpora inferência estatística e inteligência computacional não é
menos humana; é mais densa, mais contextualizada, mais exposta à crítica pública. A motivação
deixa de ser um ritual de linguagem e passa a ser uma manifestação de coerência institucional
alimentada por padrões, referências e responsabilidade.
Ao integrar estatística e inteligência artificial, o Estado reforça seu compromisso com a
rastreabilidade da linguagem decisória e com a interdição da arbitrariedade. Onde há padrões
identificáveis, devem existir critérios para justificar rupturas. Onde há regularidade normativa, deve
haver controle sobre exceções. O papel dessas tecnologias não é decidir – é iluminar. São
ferramentas de escuta institucional: permitem que o Estado se ouça, se compare, se explique e,
quando necessário, se corrija.
Esse entendimento – de que a estatística e a inteligência artificial, integradas e fundadas em bancos
de dados jurídicos estruturados, devem atuar como infraestrutura técnica da motivação pública e
como garantias de rastreabilidade, coerência e interdição da arbitrariedade – foi recentemente
corroborado, em escala internacional, pelo estudo de Chutisant Kerdvibulvech (Big Data and
AI-driven evidence analysis: a global perspective on citation trends, accessibility, and future research
in legal applications, 2024)6.
Kerdvibulvech demonstra, por meio de análise empírica e revisão de literatura global, que os
sistemas de inteligência artificial aplicados à análise jurídica – especialmente na revisão documental,
na predição de litígios, na análise de imagens forenses e na avaliação de contratos – somente
produzem efeitos legítimos e admissíveis quando são acompanhados de validação estatística
rigorosa, rastreabilidade metodológica e parâmetros éticos transparentes. A estatística, nesse
contexto, não aparece como técnica acessória, mas como garantia epistêmica da racionalidade
institucional.
Kerdvibulvech sustenta que a inferência estatística é indispensável para o controle de vieses, a
mensuração de incertezas e a identificação de padrões e exceções. Ao mesmo tempo, a inteligência
artificial deve ser aplicada sob diretrizes interpretáveis e auditáveis, de modo que a decisão
institucional – administrativa, judicial ou investigativa – não se converta em gesto automático, mas
em ato motivado com densidade, prudência e responsabilidade inferencial.
Essa constatação confirma a tese central deste tópico: a decisão pública contemporânea exige, além
de fundamentação jurídica, um lastro técnico de inferência, verificação e explicação, para viabilizar o
direito à compreensão. Mais ainda, as decisões precisam ser lidas em um contexto sistêmico para
viabilizar a compreensão da sociedade. Ao integrar estatística e IA, a instituição pública se
compromete com um modelo de linguagem decisória sistêmica e complexa, autenticamente
integrada, capaz de resistir à dubiedade estrutural, de prevenir incoerências normativas e de garantir
previsibilidade sem rigidez. A motivação deixa de ser um requisito formal e passa a ser um exercício
contínuo de escuta institucional: escuta dos dados, dos padrões, das rupturas e dos limites do
próprio poder de decidir.
A estruturação de bancos de dados jurisprudenciais, administrativos e negociais não deve servir
apenas à estatística retrospectiva ou à inteligência artificial preditiva. Seu papel mais profundo está
em fornecer uma linguagem estável, auditável e tecnicamente fundamentada para a celebração de
acordos extrajudiciais e para orientar as próprias autoridades públicas em suas decisões, cuja
legitimidade depende da coerência com decisões pretéritas – sejam elas judiciais, administrativas ou
negociais. A ausência dessa ancoragem em precedentes e em acordos anteriores compromete não
apenas a equidade entre partes em situações semelhantes, mas também a integridade lógica da
função normativa exercida pelas instituições. Como demonstra Chutisant Kerdvibulvech (2024),
dados desorganizados ou não interligados fragilizam os sistemas de inteligência artificial, impedem a
detecção de padrões e obscurecem os desvios sistêmicos. Por isso, os acordos judiciais ou
extrajudiciais, para que sejam legítimos, eficazes e transparentes, devem integrar-se à memória
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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guiada por princípios de rastreabilidade, a IA se torna uma extensão interpretativa da memória
institucional: permite identificar precedentes relevantes, sugerir convergências argumentativas e
sinalizar decisões fora dos padrões reconhecíveis.
A motivação pública – que, no plano jurídico, exige fundamentação clara e verificável – encontra na
estatística e na inteligência artificial um suporte técnico legítimo. Não se trata de substituir o juízo,
mas de qualificá-lo. A decisão que incorpora inferência estatística e inteligência computacional não é
menos humana; é mais densa, mais contextualizada, mais exposta à crítica pública. A motivação
deixa de ser um ritual de linguagem e passa a ser uma manifestação de coerência institucional
alimentada por padrões, referências e responsabilidade.
Ao integrar estatística e inteligência artificial, o Estado reforça seu compromisso com a
rastreabilidade da linguagem decisória e com a interdição da arbitrariedade. Onde há padrões
identificáveis, devem existir critérios para justificar rupturas. Onde há regularidade normativa, deve
haver controle sobre exceções. O papel dessas tecnologias não é decidir – é iluminar. São
ferramentas de escuta institucional: permitem que o Estado se ouça, se compare, se explique e,
quando necessário, se corrija.
Esse entendimento – de que a estatística e a inteligência artificial, integradas e fundadas em bancos
de dados jurídicos estruturados, devem atuar como infraestrutura técnica da motivação pública e
como garantias de rastreabilidade, coerência e interdição da arbitrariedade – foi recentemente
corroborado, em escala internacional, pelo estudo de Chutisant Kerdvibulvech (Big Data and
AI-driven evidence analysis: a global perspective on citation trends, accessibility, and future research
in legal applications, 2024)6.
Kerdvibulvech demonstra, por meio de análise empírica e revisão de literatura global, que os
sistemas de inteligência artificial aplicados à análise jurídica – especialmente na revisão documental,
na predição de litígios, na análise de imagens forenses e na avaliação de contratos – somente
produzem efeitos legítimos e admissíveis quando são acompanhados de validação estatística
rigorosa, rastreabilidade metodológica e parâmetros éticos transparentes. A estatística, nesse
contexto, não aparece como técnica acessória, mas como garantia epistêmica da racionalidade
institucional.
Kerdvibulvech sustenta que a inferência estatística é indispensável para o controle de vieses, a
mensuração de incertezas e a identificação de padrões e exceções. Ao mesmo tempo, a inteligência
artificial deve ser aplicada sob diretrizes interpretáveis e auditáveis, de modo que a decisão
institucional – administrativa, judicial ou investigativa – não se converta em gesto automático, mas
em ato motivado com densidade, prudência e responsabilidade inferencial.
Essa constatação confirma a tese central deste tópico: a decisão pública contemporânea exige, além
de fundamentação jurídica, um lastro técnico de inferência, verificação e explicação, para viabilizar o
direito à compreensão. Mais ainda, as decisões precisam ser lidas em um contexto sistêmico para
viabilizar a compreensão da sociedade. Ao integrar estatística e IA, a instituição pública se
compromete com um modelo de linguagem decisória sistêmica e complexa, autenticamente
integrada, capaz de resistir à dubiedade estrutural, de prevenir incoerências normativas e de garantir
previsibilidade sem rigidez. A motivação deixa de ser um requisito formal e passa a ser um exercício
contínuo de escuta institucional: escuta dos dados, dos padrões, das rupturas e dos limites do
próprio poder de decidir.
A estruturação de bancos de dados jurisprudenciais, administrativos e negociais não deve servir
apenas à estatística retrospectiva ou à inteligência artificial preditiva. Seu papel mais profundo está
em fornecer uma linguagem estável, auditável e tecnicamente fundamentada para a celebração de
acordos extrajudiciais e para orientar as próprias autoridades públicas em suas decisões, cuja
legitimidade depende da coerência com decisões pretéritas – sejam elas judiciais, administrativas ou
negociais. A ausência dessa ancoragem em precedentes e em acordos anteriores compromete não
apenas a equidade entre partes em situações semelhantes, mas também a integridade lógica da
função normativa exercida pelas instituições. Como demonstra Chutisant Kerdvibulvech (2024),
dados desorganizados ou não interligados fragilizam os sistemas de inteligência artificial, impedem a
detecção de padrões e obscurecem os desvios sistêmicos. Por isso, os acordos judiciais ou
extrajudiciais, para que sejam legítimos, eficazes e transparentes, devem integrar-se à memória
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tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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institucional formalizada dentro dos padrões tecnológicos contemporâneos e não na metodologia do
Século XX, refletindo padrões já reconhecidos e permitindo o controle público de sua coerência com
a linguagem histórica das decisões.
Nesse contexto, a aplicação coordenada da estatística e da inteligência artificial oferece às
instituições públicas e privadas a possibilidade de desenvolver uma infraestrutura cognitiva voltada à
análise, cruzamento e validação desses bancos de dados. A estatística permite mapear frequências
decisórias, identificar padrões argumentativos recorrentes e reconhecer pontos de inflexão
hermenêutica – inclusive em séries históricas de acordos extrajudiciais e decisões administrativas. Já
a inteligência artificial, alimentada por esse universo estruturado, torna-se capaz de realizar tarefas
mais sofisticadas: detectar incoerências internas, apontar divergências injustificadas entre casos
análogos, avaliar a aderência a precedentes e sinalizar, de forma preditiva, os riscos decorrentes de
soluções fora do padrão institucional.
Essa funcionalidade combinada atua como uma engrenagem silenciosa da coerência. Sistemas
treinados com dados adequadamente classificados, versionados e rastreáveis podem oferecer, por
exemplo, sugestões de cláusulas alinhadas aos termos firmados em acordos similares anteriores,
alertar para riscos de decisões contraditórias ou projetar impactos normativos ainda não percebidos
pela racionalidade jurídica tradicional. O potencial dessa arquitetura de análise não se limita à
eficiência, mas alcança um nível mais profundo: a autoconsciência institucional. Permite que as
organizações se observem, se revisem, aprendam com seus próprios registros e, sobretudo,
estabeleçam uma linguagem que possa ser reconhecida e replicada com responsabilidade.
O direito constitucional à compreensão inaugura um novo paradigma interpretativo e rompe os limites
da transparência e publicidade administrativas e jurisdicionais. Os atos decisórios devem ser
compreensíveis, não basta sejam públicos e transparentes. Precisam ser fundamentados, racionais e
coerentes. Ninguém compreende um ato arbitrário. A coerência deixa de ser apenas uma aspiração
retórica e passa a ser monitorável, auditável e mensurável por métricas informadas por padrões
empíricos. Até mesmo o acordo extrajudicial ou judicial deixa de ser um gesto isolado de
conveniência e passa a se inserir num ecossistema de decisões interdependentes, passíveis de
escrutínio técnico e de revisão comparada. Com isso, amplia-se a capacidade do Estado e das
corporações de dialogar com seus próprios precedentes – judiciais, administrativos e negociais –
sem perder de vista a singularidade de cada caso. A inteligência artificial e a estatística, juntas, não
substituem a deliberação institucional, mas a acompanham com um horizonte ético: evitar distorções,
preservar a memória e impedir que o arbitrário se disfarce de discricionariedade.
Para que a teoria dos precedentes opere como núcleo racional do sistema jurídico – conforme exige
o stare decisis –, é indispensável que a jurisprudência seja analisada não apenas por via
hermenêutica, mas também por meio de recursos estatísticos e computacionais capazes de
diagnosticar suas fraturas internas. A estatística, nesse campo, permite identificar padrões
divergentes entre decisões sobre casos análogos, mapear a dispersão de fundamentos em
diferentes câmaras e tribunais, e quantificar o grau de aderência ou de afastamento das decisões em
relação a precedentes qualificados, sinalizando quais os espaços de legítima controvérsia ou
discricionariedade hermenêutica e quais seriam as zonas de pura anomalia e arbitrariedade. Trata-se
de uma função diagnóstica e preditiva: evidencia onde o sistema se comporta de forma coerente e
onde, por falhas interpretativas ou contextuais, começa a perder sua consistência e, inclusive,
adentrar zonas suspeitas.
A inteligência artificial, alimentada por bancos de dados estruturados com metadados robustos
(tema, tese, órgão julgador, relator, resultado, fundamentos principais, dispositivos legais invocados),
pode ir além: ela consegue não apenas identificar essas inconsistências, mas projetar futuros
desvios com base em tendências decisórias emergentes. Por meio de algoritmos supervisionados, é
possível treinar modelos que indiquem, por exemplo, a probabilidade de uma determinada tese vir a
ser revista, tensionada ou ignorada por determinadas instâncias ou regiões. Esse monitoramento é
vital para a preservação da integridade do sistema de precedentes, pois permite não só o alerta
precoce sobre a erosão de entendimentos consolidados, mas também a calibragem contínua da
linguagem judicial a partir de sua própria memória decisória.
Para que esse processo seja confiável, porém, a alimentação dos bancos de dados é determinante.
Sem curadoria técnica adequada, a inteligência artificial se torna cega e a estatística, ilusória. É
indispensável que as decisões estejam corretamente classificadas, que os precedentes qualificados
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Século XX, refletindo padrões já reconhecidos e permitindo o controle público de sua coerência com
a linguagem histórica das decisões.
Nesse contexto, a aplicação coordenada da estatística e da inteligência artificial oferece às
instituições públicas e privadas a possibilidade de desenvolver uma infraestrutura cognitiva voltada à
análise, cruzamento e validação desses bancos de dados. A estatística permite mapear frequências
decisórias, identificar padrões argumentativos recorrentes e reconhecer pontos de inflexão
hermenêutica – inclusive em séries históricas de acordos extrajudiciais e decisões administrativas. Já
a inteligência artificial, alimentada por esse universo estruturado, torna-se capaz de realizar tarefas
mais sofisticadas: detectar incoerências internas, apontar divergências injustificadas entre casos
análogos, avaliar a aderência a precedentes e sinalizar, de forma preditiva, os riscos decorrentes de
soluções fora do padrão institucional.
Essa funcionalidade combinada atua como uma engrenagem silenciosa da coerência. Sistemas
treinados com dados adequadamente classificados, versionados e rastreáveis podem oferecer, por
exemplo, sugestões de cláusulas alinhadas aos termos firmados em acordos similares anteriores,
alertar para riscos de decisões contraditórias ou projetar impactos normativos ainda não percebidos
pela racionalidade jurídica tradicional. O potencial dessa arquitetura de análise não se limita à
eficiência, mas alcança um nível mais profundo: a autoconsciência institucional. Permite que as
organizações se observem, se revisem, aprendam com seus próprios registros e, sobretudo,
estabeleçam uma linguagem que possa ser reconhecida e replicada com responsabilidade.
O direito constitucional à compreensão inaugura um novo paradigma interpretativo e rompe os limites
da transparência e publicidade administrativas e jurisdicionais. Os atos decisórios devem ser
compreensíveis, não basta sejam públicos e transparentes. Precisam ser fundamentados, racionais e
coerentes. Ninguém compreende um ato arbitrário. A coerência deixa de ser apenas uma aspiração
retórica e passa a ser monitorável, auditável e mensurável por métricas informadas por padrões
empíricos. Até mesmo o acordo extrajudicial ou judicial deixa de ser um gesto isolado de
conveniência e passa a se inserir num ecossistema de decisões interdependentes, passíveis de
escrutínio técnico e de revisão comparada. Com isso, amplia-se a capacidade do Estado e das
corporações de dialogar com seus próprios precedentes – judiciais, administrativos e negociais –
sem perder de vista a singularidade de cada caso. A inteligência artificial e a estatística, juntas, não
substituem a deliberação institucional, mas a acompanham com um horizonte ético: evitar distorções,
preservar a memória e impedir que o arbitrário se disfarce de discricionariedade.
Para que a teoria dos precedentes opere como núcleo racional do sistema jurídico – conforme exige
o stare decisis –, é indispensável que a jurisprudência seja analisada não apenas por via
hermenêutica, mas também por meio de recursos estatísticos e computacionais capazes de
diagnosticar suas fraturas internas. A estatística, nesse campo, permite identificar padrões
divergentes entre decisões sobre casos análogos, mapear a dispersão de fundamentos em
diferentes câmaras e tribunais, e quantificar o grau de aderência ou de afastamento das decisões em
relação a precedentes qualificados, sinalizando quais os espaços de legítima controvérsia ou
discricionariedade hermenêutica e quais seriam as zonas de pura anomalia e arbitrariedade. Trata-se
de uma função diagnóstica e preditiva: evidencia onde o sistema se comporta de forma coerente e
onde, por falhas interpretativas ou contextuais, começa a perder sua consistência e, inclusive,
adentrar zonas suspeitas.
A inteligência artificial, alimentada por bancos de dados estruturados com metadados robustos
(tema, tese, órgão julgador, relator, resultado, fundamentos principais, dispositivos legais invocados),
pode ir além: ela consegue não apenas identificar essas inconsistências, mas projetar futuros
desvios com base em tendências decisórias emergentes. Por meio de algoritmos supervisionados, é
possível treinar modelos que indiquem, por exemplo, a probabilidade de uma determinada tese vir a
ser revista, tensionada ou ignorada por determinadas instâncias ou regiões. Esse monitoramento é
vital para a preservação da integridade do sistema de precedentes, pois permite não só o alerta
precoce sobre a erosão de entendimentos consolidados, mas também a calibragem contínua da
linguagem judicial a partir de sua própria memória decisória.
Para que esse processo seja confiável, porém, a alimentação dos bancos de dados é determinante.
Sem curadoria técnica adequada, a inteligência artificial se torna cega e a estatística, ilusória. É
indispensável que as decisões estejam corretamente classificadas, que os precedentes qualificados
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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sejam distintamente marcados, e que haja um protocolo institucional para o registro dos fundamentos
relevantes. Os dados precisam ser limpos, atualizados, normalizados e enriquecidos com contexto.
Não se trata apenas de digitalizar acórdãos: é necessário transformar decisões em linguagem
estruturada, com campos específicos que permitam sua interpretação algorítmica sem perda de
densidade jurídica. Essa estrutura é que permitirá filtrar os casos relevantes, distinguir ratio decidendi
de obiter dicta, e mapear com precisão os núcleos de sentido normativo que se irradiam dos
precedentes.
Assim, a preservação do stare decisis na Era da complexidade não será garantida apenas por
declarações formais de vinculação, mas pelas capacidades institucionais de monitorar, auditar e
projetar coerência jurídica de forma sistemática. A estatística e a IA, nesse sentido, operam como
instrumentos de lucidez: revelam a estrutura por trás do discurso, a regularidade por trás da exceção
e a instabilidade por trás da aparência de uniformidade. O Direito deixa de ser uma narrativa
autocentrada e passa a ser também um campo de observação empírica e responsabilidade
interpretativa.
A lógica de estruturação, análise estatística e leitura preditiva aplicada à jurisprudência e aos
acordos extrajudiciais deve ser estendida aos contratos públicos e atos normativos, cujos efeitos
regulatórios são muitas vezes mais amplos e duradouros que decisões judiciais pontuais. A formação
de bancos de dados estruturados contendo cláusulas contratuais, condições de execução, termos
aditivos, pareceres jurídicos e resultados práticos permite à inteligência artificial detectar recorrências
abusivas, omissões estratégicas, incoerências de interpretação e assimetrias de tratamento entre
contratantes distintos em situações similares. Já no campo normativo, a organização sistemática de
resoluções, instruções, portarias e decretos, com metadados sobre fundamentos legais, órgãos
emissores, motivação expressa e vigência, possibilita análises que revelam o grau de uniformidade
interpretativa entre entes federativos e órgãos reguladores. A estatística aplicada a esse conjunto
torna-se um instrumento de auditoria constitucional contínua, capaz de verificar se os atos
normativos respeitam os marcos legais e dialogam com o sistema de precedentes, evitando
contradições, redundâncias normativas ou lacunas regulatórias. Quando alimentados com rigor
técnico e tratados por IA explicável, esses acervos passam a compor uma inteligência institucional
integrada, em que contratos e normas não apenas produzem efeitos jurídicos, mas também
retroalimentam a memória normativa do Estado, permitindo que a governança pública aprenda com
seus próprios atos e se antecipe a desvios recorrentes.
2.3 Inteligência artificial, rastreabilidade e interdição da arbitrariedade
A aplicação da inteligência artificial na administração pública é um tema de crescente importância.
Nesse contexto, destaca-se a relevância dessa tecnologia na sistematização e categorização das
razões que fundamentam as decisões de diferentes órgãos em situações semelhantes. Essa
capacidade de organização não apenas permite a identificação de incongruências, mas também
ajuda a esclarecer incoerências interpretativas. Além disso, a sistematização favorece a promoção
de uma consistência institucional, amplamente desejável.
Entretanto, é fundamental que a implementação da inteligência artificial nesse âmbito seja guiada por
critérios públicos e auditáveis7, respeitando os princípios constitucionais em vigor. Essa orientação é
especialmente importante quanto aos princípios que garantem a segurança jurídica e a adequada
motivação dos atos administrativos. A motivação, entendida como a exigência de uma
fundamentação racional, está intimamente relacionada ao conceito de rastreabilidade. Um ato
administrativo que apresenta uma motivação adequada é aquele cujas razões podem ser facilmente
reconstruídas, verificadas e contestadas.
Vale ressaltar que essa exigência de motivação não se limita apenas às decisões judiciais. Ela se
estende também aos atos administrativos sancionadores, pareceres vinculantes, resoluções
normativas e acordos firmados entre entidades públicas. Nesse sentido, a organização da
jurisprudência administrativa em bancos de dados estruturados, aprimorados pela inteligência
artificial e disponibilizados para o acesso público, configura uma estratégia eficaz. Essa abordagem
não apenas garante a transparência, mas também estabelece um modelo de justiça administrativa
fundamentado na coerência, racionalidade e integridade da linguagem jurídica.
Por fim, é imperativo que os avanços tecnológicos no setor público sejam acompanhados por um
firme comprometimento com os valores que sustentam o Estado Democrático de Direito. A
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
Página 8
relevantes. Os dados precisam ser limpos, atualizados, normalizados e enriquecidos com contexto.
Não se trata apenas de digitalizar acórdãos: é necessário transformar decisões em linguagem
estruturada, com campos específicos que permitam sua interpretação algorítmica sem perda de
densidade jurídica. Essa estrutura é que permitirá filtrar os casos relevantes, distinguir ratio decidendi
de obiter dicta, e mapear com precisão os núcleos de sentido normativo que se irradiam dos
precedentes.
Assim, a preservação do stare decisis na Era da complexidade não será garantida apenas por
declarações formais de vinculação, mas pelas capacidades institucionais de monitorar, auditar e
projetar coerência jurídica de forma sistemática. A estatística e a IA, nesse sentido, operam como
instrumentos de lucidez: revelam a estrutura por trás do discurso, a regularidade por trás da exceção
e a instabilidade por trás da aparência de uniformidade. O Direito deixa de ser uma narrativa
autocentrada e passa a ser também um campo de observação empírica e responsabilidade
interpretativa.
A lógica de estruturação, análise estatística e leitura preditiva aplicada à jurisprudência e aos
acordos extrajudiciais deve ser estendida aos contratos públicos e atos normativos, cujos efeitos
regulatórios são muitas vezes mais amplos e duradouros que decisões judiciais pontuais. A formação
de bancos de dados estruturados contendo cláusulas contratuais, condições de execução, termos
aditivos, pareceres jurídicos e resultados práticos permite à inteligência artificial detectar recorrências
abusivas, omissões estratégicas, incoerências de interpretação e assimetrias de tratamento entre
contratantes distintos em situações similares. Já no campo normativo, a organização sistemática de
resoluções, instruções, portarias e decretos, com metadados sobre fundamentos legais, órgãos
emissores, motivação expressa e vigência, possibilita análises que revelam o grau de uniformidade
interpretativa entre entes federativos e órgãos reguladores. A estatística aplicada a esse conjunto
torna-se um instrumento de auditoria constitucional contínua, capaz de verificar se os atos
normativos respeitam os marcos legais e dialogam com o sistema de precedentes, evitando
contradições, redundâncias normativas ou lacunas regulatórias. Quando alimentados com rigor
técnico e tratados por IA explicável, esses acervos passam a compor uma inteligência institucional
integrada, em que contratos e normas não apenas produzem efeitos jurídicos, mas também
retroalimentam a memória normativa do Estado, permitindo que a governança pública aprenda com
seus próprios atos e se antecipe a desvios recorrentes.
2.3 Inteligência artificial, rastreabilidade e interdição da arbitrariedade
A aplicação da inteligência artificial na administração pública é um tema de crescente importância.
Nesse contexto, destaca-se a relevância dessa tecnologia na sistematização e categorização das
razões que fundamentam as decisões de diferentes órgãos em situações semelhantes. Essa
capacidade de organização não apenas permite a identificação de incongruências, mas também
ajuda a esclarecer incoerências interpretativas. Além disso, a sistematização favorece a promoção
de uma consistência institucional, amplamente desejável.
Entretanto, é fundamental que a implementação da inteligência artificial nesse âmbito seja guiada por
critérios públicos e auditáveis7, respeitando os princípios constitucionais em vigor. Essa orientação é
especialmente importante quanto aos princípios que garantem a segurança jurídica e a adequada
motivação dos atos administrativos. A motivação, entendida como a exigência de uma
fundamentação racional, está intimamente relacionada ao conceito de rastreabilidade. Um ato
administrativo que apresenta uma motivação adequada é aquele cujas razões podem ser facilmente
reconstruídas, verificadas e contestadas.
Vale ressaltar que essa exigência de motivação não se limita apenas às decisões judiciais. Ela se
estende também aos atos administrativos sancionadores, pareceres vinculantes, resoluções
normativas e acordos firmados entre entidades públicas. Nesse sentido, a organização da
jurisprudência administrativa em bancos de dados estruturados, aprimorados pela inteligência
artificial e disponibilizados para o acesso público, configura uma estratégia eficaz. Essa abordagem
não apenas garante a transparência, mas também estabelece um modelo de justiça administrativa
fundamentado na coerência, racionalidade e integridade da linguagem jurídica.
Por fim, é imperativo que os avanços tecnológicos no setor público sejam acompanhados por um
firme comprometimento com os valores que sustentam o Estado Democrático de Direito. A
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tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
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integração responsável da inteligência artificial pode, assim, contribuir significativamente para uma
administração pública mais eficiente, justa e transparente.
2.4 Hermenêutica integradora do direito constitucional à compreensão: convergência entre
jurisprudência administrativa e judicial por meio de bancos de dados
O direito constitucional à compreensão sobre o conteúdo das decisões públicas restritivas de direitos
fundamentais exige uma hermenêutica que visualize o conjunto de decisões como um todo, é dizer o
sistema normativo devidamente estruturado, organizado, classificado e habilitado a uma pesquisa
profunda na Era tecnológica. Nesse sentido, essa hermenêutica, independentemente da corrente
que se pretenda designar, parte de um pressuposto contemporâneo inevitável: a visualização da
decisão em seu contexto normativo totalizante e organizado. Inviável ignorar que esse contexto se
insere na Era da complexidade, como já se disse desde o início8.
A estatística, em sua abordagem contemporânea, transcende a mera mensuração de fenômenos
quantitativos. Ela se estabelece como uma ciência que abarca a estrutura, a inferência e a tomada
de decisões, com foco na organização da informação, na identificação de padrões, na antecipação
de riscos e na fundamentação racional de escolhas institucionais. No contexto jurídico, essa função
adquire uma importância crucial, revelando-se como um elemento vital para a racionalidade pública,
a consistência nas decisões e a integridade da governança.
A estatística jurídica se apoia em três pilares fundamentais: primeiramente, a coleta sistemática e
estruturada de dados públicos relevantes; em segundo lugar, a modelagem matemática dos padrões
identificáveis em diferentes contextos, que vão desde os regulatórios até os judiciais; finalmente, a
inferência responsável, que deve ser auditável e justificável publicamente, concernente a riscos,
tendências, repetições e desvios. Assim, seu objeto de estudo vai além dos números, abrangendo o
comportamento institucional, a linguagem das decisões e a lógica das instituições diante de
situações incertas.
Nesse sentido, a estatística transforma o banco de dados jurídico em um espaço de observação
sistêmica, onde possibilita a identificação de assimetrias, a previsão de conflitos e a racionalização
da atuação estatal. A relação entre estatística, bancos de dados e a linguagem jurídica é, portanto,
de natureza estrutural. Sem dados que sejam confiáveis, organizados e auditáveis, não é possível
realizar uma inferência legítima; da mesma forma, sem uma estatística institucionalizada, os bancos
de dados se tornam meros depósitos técnicos, desprovidos de valor analítico. Além disso, sem uma
linguagem jurídica padronizada, classificar, cruzar e interpretar as decisões torna-se um desafio.
Dentro do sistema de justiça, a estatística exerce quatro funções centrais. Primeiramente, uma
função diagnóstica, que busca identificar padrões interpretativos, zonas de instabilidade,
incongruências nas decisões e desigualdade de tratamento em casos análogos. A função preventiva,
por sua vez, antecipa o surgimento de conflitos, de riscos jurídicos ou distorções argumentativas,
com base em séries históricas e padrões institucionais. Em seguida, a função estratégica
fundamenta a gestão do provisionamento de causas, a priorização de agendas e a estruturação de
respostas públicas coerentes. Por fim, a função reparadora fornece subsídios objetivos para a
revisão de práticas disfuncionais e a correção de vieses institucionais, abrangendo também a
perspectiva do controle externo.
Por essas razões, é essencial que a estatística seja entendida como um princípio da governança
democrática, especialmente em ambientes jurídicos complexos e sensíveis. Ela fortalece a
capacidade do Estado de introspecção, permitindo a revisão de suas estruturas e promovendo ações
baseadas em padrões de coerência, eficiência e equidade. A aplicação dessa racionalidade no
sistema de justiça se apresenta como um imperativo em tempos de complexidade. Para isso,
tribunais, agências reguladoras, Ministérios Públicos, tribunais de contas e órgãos de controle interno
devem incorporar ferramentas estatísticas, pautadas por finalidades públicas claras e rotinas éticas,
auditáveis e conectadas permanentemente à linguagem constitucional.
Assim, a estatística jurídica não deve ser vista apenas como uma técnica auxiliar, mas como uma
base epistemológica que sustenta a integridade institucional. Ela não substitui a argumentação, mas
a aprimora; não suplanta a norma, mas a estrutura; e não automatiza a justiça, mas a ancora em
evidências, memória e responsabilidade pública. Ao traduzir dados jurídicos em uma linguagem
analítica, a estatística fundamenta a justiça como uma expressão de inteligência coletiva.
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
Página 9
administração pública mais eficiente, justa e transparente.
2.4 Hermenêutica integradora do direito constitucional à compreensão: convergência entre
jurisprudência administrativa e judicial por meio de bancos de dados
O direito constitucional à compreensão sobre o conteúdo das decisões públicas restritivas de direitos
fundamentais exige uma hermenêutica que visualize o conjunto de decisões como um todo, é dizer o
sistema normativo devidamente estruturado, organizado, classificado e habilitado a uma pesquisa
profunda na Era tecnológica. Nesse sentido, essa hermenêutica, independentemente da corrente
que se pretenda designar, parte de um pressuposto contemporâneo inevitável: a visualização da
decisão em seu contexto normativo totalizante e organizado. Inviável ignorar que esse contexto se
insere na Era da complexidade, como já se disse desde o início8.
A estatística, em sua abordagem contemporânea, transcende a mera mensuração de fenômenos
quantitativos. Ela se estabelece como uma ciência que abarca a estrutura, a inferência e a tomada
de decisões, com foco na organização da informação, na identificação de padrões, na antecipação
de riscos e na fundamentação racional de escolhas institucionais. No contexto jurídico, essa função
adquire uma importância crucial, revelando-se como um elemento vital para a racionalidade pública,
a consistência nas decisões e a integridade da governança.
A estatística jurídica se apoia em três pilares fundamentais: primeiramente, a coleta sistemática e
estruturada de dados públicos relevantes; em segundo lugar, a modelagem matemática dos padrões
identificáveis em diferentes contextos, que vão desde os regulatórios até os judiciais; finalmente, a
inferência responsável, que deve ser auditável e justificável publicamente, concernente a riscos,
tendências, repetições e desvios. Assim, seu objeto de estudo vai além dos números, abrangendo o
comportamento institucional, a linguagem das decisões e a lógica das instituições diante de
situações incertas.
Nesse sentido, a estatística transforma o banco de dados jurídico em um espaço de observação
sistêmica, onde possibilita a identificação de assimetrias, a previsão de conflitos e a racionalização
da atuação estatal. A relação entre estatística, bancos de dados e a linguagem jurídica é, portanto,
de natureza estrutural. Sem dados que sejam confiáveis, organizados e auditáveis, não é possível
realizar uma inferência legítima; da mesma forma, sem uma estatística institucionalizada, os bancos
de dados se tornam meros depósitos técnicos, desprovidos de valor analítico. Além disso, sem uma
linguagem jurídica padronizada, classificar, cruzar e interpretar as decisões torna-se um desafio.
Dentro do sistema de justiça, a estatística exerce quatro funções centrais. Primeiramente, uma
função diagnóstica, que busca identificar padrões interpretativos, zonas de instabilidade,
incongruências nas decisões e desigualdade de tratamento em casos análogos. A função preventiva,
por sua vez, antecipa o surgimento de conflitos, de riscos jurídicos ou distorções argumentativas,
com base em séries históricas e padrões institucionais. Em seguida, a função estratégica
fundamenta a gestão do provisionamento de causas, a priorização de agendas e a estruturação de
respostas públicas coerentes. Por fim, a função reparadora fornece subsídios objetivos para a
revisão de práticas disfuncionais e a correção de vieses institucionais, abrangendo também a
perspectiva do controle externo.
Por essas razões, é essencial que a estatística seja entendida como um princípio da governança
democrática, especialmente em ambientes jurídicos complexos e sensíveis. Ela fortalece a
capacidade do Estado de introspecção, permitindo a revisão de suas estruturas e promovendo ações
baseadas em padrões de coerência, eficiência e equidade. A aplicação dessa racionalidade no
sistema de justiça se apresenta como um imperativo em tempos de complexidade. Para isso,
tribunais, agências reguladoras, Ministérios Públicos, tribunais de contas e órgãos de controle interno
devem incorporar ferramentas estatísticas, pautadas por finalidades públicas claras e rotinas éticas,
auditáveis e conectadas permanentemente à linguagem constitucional.
Assim, a estatística jurídica não deve ser vista apenas como uma técnica auxiliar, mas como uma
base epistemológica que sustenta a integridade institucional. Ela não substitui a argumentação, mas
a aprimora; não suplanta a norma, mas a estrutura; e não automatiza a justiça, mas a ancora em
evidências, memória e responsabilidade pública. Ao traduzir dados jurídicos em uma linguagem
analítica, a estatística fundamenta a justiça como uma expressão de inteligência coletiva.
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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3 Transparência métrica na Era do Algoritmo
3.1 A função da estatística no universo jurídico e no aperfeiçoamento do sistema de justiça
Importante registrar, desde logo, a diferença conceitual entre dados e algoritmos, embora se parta da
premissa de que esses conceitos estejam subjacentes à lógica deste ensaio. Adotam-se, aqui, os
conceitos extraídos do Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0), elaborado
pelo National Institute of Standards and Technology – NIST (2023), bem como do Regulamento (UE)
2024/1689 do Parlamento Europeu e do Conselho, que trata da inteligência artificial no âmbito da
União Europeia (UNIÃO EUROPEIA, 2024). Ambos partem de premissas essenciais inerentes à
governança digital9.
A distinção conceitual entre dados, metadados e algoritmos constitui um elemento estruturante nos
debates contemporâneos sobre inteligência artificial, governança automatizada e regulação digital.
Trata-se de uma distinção imprescindível para a adequada interpretação das obrigações impostas às
instituições que buscam assegurar o acesso justo e isonômico, a leitura compreensível e a proteção
informacional no uso ético dos dados, nos espaços jurídico, econômico e comunicacional brasileiros
– especialmente em ambientes digitais, como as redes sociais, em que o tratamento de dados atinge
proporções massivas e efeitos amplificados.
Dados são registros ou representações digitais – estruturados ou não – de qualquer fato, ato,
ocorrência, estado, processo ou evento que possa ser capturado e possua relevância. Metadados,
por sua vez, são dados sobre os dados, conforme o contexto de sua coleta. No âmbito jurídico e
técnico europeu, abrangem tanto dados brutos (como data e hora de uma compra) quanto dados
processados (como o histórico de consumo de um usuário). No modelo RFM, os dados
correspondem aos elementos observáveis que alimentam as métricas: número de compras
realizadas, data da última transação e valor total gasto.
Já os algoritmos são conjuntos finitos de regras e instruções lógicas ou matemáticas utilizados para
processar dados, extrair padrões, categorizar sujeitos ou tomar decisões automatizadas. Um
algoritmo baseado no modelo RFM deve ser explicável por meio de fórmulas predefinidas,
fundamentadas em modelos de risco contextualizados por segmentos.
Sob a perspectiva normativa, o Regulamento Europeu (UE) 2023/2854 qualifica os algoritmos como
operações sobre dados que devem observar princípios fundamentais, tais como proporcionalidade,
não discriminação, necessidade e transparência. Tal qualificação implica reconhecer que os
algoritmos não estão imunes à supervisão, sobretudo em contextos nos quais impactam direitos
fundamentais, o acesso a serviços essenciais, ou a classificação de normas, acordos e decisões que
produzem efeitos diretos sobre esses direitos.
No contexto brasileiro, a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD – Lei 13.709/2018
(LGL\2018\7222)) estabelece diretrizes fundamentais para o tratamento de dados pessoais, com
destaque para os princípios da finalidade, adequação, necessidade, livre acesso, qualidade dos
dados, transparência, segurança, prevenção e não discriminação. A LGPD também impõe
obrigações relativas à proteção do sigilo e à segurança da informação, exigindo que tanto o
controlador quanto o operador adotem medidas técnicas e administrativas eficazes para resguardar
os dados pessoais contra acessos não autorizados ou incidentes – acidentais ou ilícitos – que
possam resultar em destruição, perda, modificação, comunicação ou difusão indevida dessas
informações.
A distinção entre dados, metadados e algoritmos, portanto, não é meramente burocrática: trata-se de
um elemento estrutural para a governança ética e normativa dos sistemas digitais. Os dados
constituem a matéria-prima; os algoritmos, os instrumentos de transformação. A proteção da
integridade do processo exige fiscalização sobre ambos: a origem, a classificação e o uso dos
dados, bem como os critérios e os impactos associados aos algoritmos.
A estruturação da documentação, o tratamento rigoroso dos dados e a auditabilidade dos sistemas
digitais, inclusive dos algoritmos, proporcionam novos paradigmas de legitimidade das decisões
públicas.
A consolidação e o fortalecimento dos precedentes estão conectados ao direito à compreensão, que
deriva de um sistema constitucional integrado numa cultura institucional dinâmica, autocrítica e
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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3.1 A função da estatística no universo jurídico e no aperfeiçoamento do sistema de justiça
Importante registrar, desde logo, a diferença conceitual entre dados e algoritmos, embora se parta da
premissa de que esses conceitos estejam subjacentes à lógica deste ensaio. Adotam-se, aqui, os
conceitos extraídos do Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0), elaborado
pelo National Institute of Standards and Technology – NIST (2023), bem como do Regulamento (UE)
2024/1689 do Parlamento Europeu e do Conselho, que trata da inteligência artificial no âmbito da
União Europeia (UNIÃO EUROPEIA, 2024). Ambos partem de premissas essenciais inerentes à
governança digital9.
A distinção conceitual entre dados, metadados e algoritmos constitui um elemento estruturante nos
debates contemporâneos sobre inteligência artificial, governança automatizada e regulação digital.
Trata-se de uma distinção imprescindível para a adequada interpretação das obrigações impostas às
instituições que buscam assegurar o acesso justo e isonômico, a leitura compreensível e a proteção
informacional no uso ético dos dados, nos espaços jurídico, econômico e comunicacional brasileiros
– especialmente em ambientes digitais, como as redes sociais, em que o tratamento de dados atinge
proporções massivas e efeitos amplificados.
Dados são registros ou representações digitais – estruturados ou não – de qualquer fato, ato,
ocorrência, estado, processo ou evento que possa ser capturado e possua relevância. Metadados,
por sua vez, são dados sobre os dados, conforme o contexto de sua coleta. No âmbito jurídico e
técnico europeu, abrangem tanto dados brutos (como data e hora de uma compra) quanto dados
processados (como o histórico de consumo de um usuário). No modelo RFM, os dados
correspondem aos elementos observáveis que alimentam as métricas: número de compras
realizadas, data da última transação e valor total gasto.
Já os algoritmos são conjuntos finitos de regras e instruções lógicas ou matemáticas utilizados para
processar dados, extrair padrões, categorizar sujeitos ou tomar decisões automatizadas. Um
algoritmo baseado no modelo RFM deve ser explicável por meio de fórmulas predefinidas,
fundamentadas em modelos de risco contextualizados por segmentos.
Sob a perspectiva normativa, o Regulamento Europeu (UE) 2023/2854 qualifica os algoritmos como
operações sobre dados que devem observar princípios fundamentais, tais como proporcionalidade,
não discriminação, necessidade e transparência. Tal qualificação implica reconhecer que os
algoritmos não estão imunes à supervisão, sobretudo em contextos nos quais impactam direitos
fundamentais, o acesso a serviços essenciais, ou a classificação de normas, acordos e decisões que
produzem efeitos diretos sobre esses direitos.
No contexto brasileiro, a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD – Lei 13.709/2018
(LGL\2018\7222)) estabelece diretrizes fundamentais para o tratamento de dados pessoais, com
destaque para os princípios da finalidade, adequação, necessidade, livre acesso, qualidade dos
dados, transparência, segurança, prevenção e não discriminação. A LGPD também impõe
obrigações relativas à proteção do sigilo e à segurança da informação, exigindo que tanto o
controlador quanto o operador adotem medidas técnicas e administrativas eficazes para resguardar
os dados pessoais contra acessos não autorizados ou incidentes – acidentais ou ilícitos – que
possam resultar em destruição, perda, modificação, comunicação ou difusão indevida dessas
informações.
A distinção entre dados, metadados e algoritmos, portanto, não é meramente burocrática: trata-se de
um elemento estrutural para a governança ética e normativa dos sistemas digitais. Os dados
constituem a matéria-prima; os algoritmos, os instrumentos de transformação. A proteção da
integridade do processo exige fiscalização sobre ambos: a origem, a classificação e o uso dos
dados, bem como os critérios e os impactos associados aos algoritmos.
A estruturação da documentação, o tratamento rigoroso dos dados e a auditabilidade dos sistemas
digitais, inclusive dos algoritmos, proporcionam novos paradigmas de legitimidade das decisões
públicas.
A consolidação e o fortalecimento dos precedentes estão conectados ao direito à compreensão, que
deriva de um sistema constitucional integrado numa cultura institucional dinâmica, autocrítica e
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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regenerativa. Esta cultura deve não apenas se defender, mas também se renovar constantemente e
dialogar com o Estado. Nesse contexto, também nasce o compliance transformativo nas empresas,
que se revela como o elo entre a estrutura técnica e a essência institucional, representando a
inteligência ética que orienta a inteligência artificial, a integridade que organiza os dados e a
confiança que fundamenta a previsibilidade, com autonomia regulatória e um novo olhar sobre a
identidade da organização.
Conforme já referi, a complexidade decisória, a ausência de transparência e a dificuldade de acesso
às decisões e atos estatais decorrem de múltiplos fatores. O banco de dados jurídico carece de
integração com o uso de estatísticas, pois se trata de uma ferramenta inteligente que habilita a
possibilidade de uma leitura sofisticada da memória institucional. Ficou claro que a estatística revela
padrões, desvios, permite a interpretação crítica de tendências, vícios ocultos, fissuras,
desigualdades, assimetrias e diagnósticos a respeito das incidências normativas e decisórias. No
contexto atual, o aprimoramento das ferramentas estatísticas apresenta tendências de integração
com a inteligência artificial, de modo a cumprir funções extremamente relevantes na análise,
diagnóstico e antecipação de cenários e riscos na arquitetura da decisão institucional. Nesses novos
cenários, a IA amplia consideravelmente a escala e a abrangência de incidência da estatística, e os
avanços tecnológicos permitem, cada vez mais, a identificação de padrões invisíveis e sofisticados.
Existem metodologias que permitem revisões contínuas, à medida que as evidências aparecem ou
sofrem transformações. De qualquer modo, registre-se que a estatística e a inteligência artificial não
substituem o julgamento humano, mas constituem instrumentos auxiliares e possuem metodologias
auditáveis e variáveis10.
3.2 Como os algoritmos impactam e estruturam os bancos de dados jurídicos
No que concerne ao conceito de algoritmo, no âmbito da tecnologia da informação, é imperativo
recordar que ele se configura como um conjunto estruturado de instruções, destinado a resolver
problemas ou a executar tarefas de maneira automatizada. No universo digital, o algoritmo opera
como uma receita que orienta os computadores em suas decisões, fundamentando-se em dados.
Em lugar de adotar uma postura aleatória, o algoritmo obedece a etapas meticulosamente
delineadas, com vistas à classificação, ordenação, correlação ou previsão de informações. Tal
dinâmica se revela crucial, por exemplo, quando um sistema jurídico eletrônico é capaz de identificar
decisões análogas, quando uma plataforma detecta riscos contratuais ou, ainda, quando um
programa de compliance aponta inconsistências nas operações empresariais.
Embora sejam elaborados por especialistas em tecnologia, os algoritmos não gozam de
neutralidade; pelo contrário, eles refletem escolhas humanas sobre o que deve ser valorizado, o que
pode ser desconsiderado e quais caminhos merecem ser priorizados. Diante disso, sua aplicação em
esferas jurídicas requer um compromisso com a responsabilidade, a transparência e o controle.
Quando concebidos e auditados de forma adequada, os algoritmos têm a capacidade de organizar
vastos volumes de dados, reduzir a incidência de erros e aumentar a coerência das decisões.
Contudo, quando operam sem supervisão apropriada ou com dados enviesados, correm o risco de
perpetuar desigualdades, criar vulnerabilidades legais e comprometer a integridade institucional.
Os algoritmos se constituem, atualmente, no eixo dinâmico que transforma bancos de dados
jurídicos em sistemas funcionais de racionalidade institucional. Se o banco de dados é responsável
por armazenar e organizar decisões, atos normativos, contratos e pareceres, são os algoritmos que
conferem forma, inteligibilidade e operacionalidade a esse acervo. Por meio deles, torna-se viável
classificar documentos, extrair padrões linguísticos e normativos, identificar recorrências, avaliar a
coerência argumentativa e construir inferências aplicáveis a novos casos ou cenários regulatórios.
Nos bancos de dados jurídicos contemporâneos, os algoritmos desempenham uma variedade de
funções estruturais, como a indexação semântica e a organização hierárquica do conteúdo, onde
algoritmos de classificação categoricamente organizam decisões segundo matéria, fundamento legal,
órgão julgador, jurisprudência citada, tipo de pedido ou tese jurídica, assegurando uma recuperação
precisa da informação, mesmo em acervos massivos e heterogêneos.
Ademais, a detecção de padrões e inconsistências se torna uma função vital, na qual algoritmos de
agrupamento e de detecção de anomalias facilitam a identificação de incoerências entre decisões
semelhantes, revelando zonas de instabilidade jurisprudencial e localizando interpretações fora do
padrão histórico. A rastreabilidade temporal e a inferência preditiva também são cruciais, com
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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dialogar com o Estado. Nesse contexto, também nasce o compliance transformativo nas empresas,
que se revela como o elo entre a estrutura técnica e a essência institucional, representando a
inteligência ética que orienta a inteligência artificial, a integridade que organiza os dados e a
confiança que fundamenta a previsibilidade, com autonomia regulatória e um novo olhar sobre a
identidade da organização.
Conforme já referi, a complexidade decisória, a ausência de transparência e a dificuldade de acesso
às decisões e atos estatais decorrem de múltiplos fatores. O banco de dados jurídico carece de
integração com o uso de estatísticas, pois se trata de uma ferramenta inteligente que habilita a
possibilidade de uma leitura sofisticada da memória institucional. Ficou claro que a estatística revela
padrões, desvios, permite a interpretação crítica de tendências, vícios ocultos, fissuras,
desigualdades, assimetrias e diagnósticos a respeito das incidências normativas e decisórias. No
contexto atual, o aprimoramento das ferramentas estatísticas apresenta tendências de integração
com a inteligência artificial, de modo a cumprir funções extremamente relevantes na análise,
diagnóstico e antecipação de cenários e riscos na arquitetura da decisão institucional. Nesses novos
cenários, a IA amplia consideravelmente a escala e a abrangência de incidência da estatística, e os
avanços tecnológicos permitem, cada vez mais, a identificação de padrões invisíveis e sofisticados.
Existem metodologias que permitem revisões contínuas, à medida que as evidências aparecem ou
sofrem transformações. De qualquer modo, registre-se que a estatística e a inteligência artificial não
substituem o julgamento humano, mas constituem instrumentos auxiliares e possuem metodologias
auditáveis e variáveis10.
3.2 Como os algoritmos impactam e estruturam os bancos de dados jurídicos
No que concerne ao conceito de algoritmo, no âmbito da tecnologia da informação, é imperativo
recordar que ele se configura como um conjunto estruturado de instruções, destinado a resolver
problemas ou a executar tarefas de maneira automatizada. No universo digital, o algoritmo opera
como uma receita que orienta os computadores em suas decisões, fundamentando-se em dados.
Em lugar de adotar uma postura aleatória, o algoritmo obedece a etapas meticulosamente
delineadas, com vistas à classificação, ordenação, correlação ou previsão de informações. Tal
dinâmica se revela crucial, por exemplo, quando um sistema jurídico eletrônico é capaz de identificar
decisões análogas, quando uma plataforma detecta riscos contratuais ou, ainda, quando um
programa de compliance aponta inconsistências nas operações empresariais.
Embora sejam elaborados por especialistas em tecnologia, os algoritmos não gozam de
neutralidade; pelo contrário, eles refletem escolhas humanas sobre o que deve ser valorizado, o que
pode ser desconsiderado e quais caminhos merecem ser priorizados. Diante disso, sua aplicação em
esferas jurídicas requer um compromisso com a responsabilidade, a transparência e o controle.
Quando concebidos e auditados de forma adequada, os algoritmos têm a capacidade de organizar
vastos volumes de dados, reduzir a incidência de erros e aumentar a coerência das decisões.
Contudo, quando operam sem supervisão apropriada ou com dados enviesados, correm o risco de
perpetuar desigualdades, criar vulnerabilidades legais e comprometer a integridade institucional.
Os algoritmos se constituem, atualmente, no eixo dinâmico que transforma bancos de dados
jurídicos em sistemas funcionais de racionalidade institucional. Se o banco de dados é responsável
por armazenar e organizar decisões, atos normativos, contratos e pareceres, são os algoritmos que
conferem forma, inteligibilidade e operacionalidade a esse acervo. Por meio deles, torna-se viável
classificar documentos, extrair padrões linguísticos e normativos, identificar recorrências, avaliar a
coerência argumentativa e construir inferências aplicáveis a novos casos ou cenários regulatórios.
Nos bancos de dados jurídicos contemporâneos, os algoritmos desempenham uma variedade de
funções estruturais, como a indexação semântica e a organização hierárquica do conteúdo, onde
algoritmos de classificação categoricamente organizam decisões segundo matéria, fundamento legal,
órgão julgador, jurisprudência citada, tipo de pedido ou tese jurídica, assegurando uma recuperação
precisa da informação, mesmo em acervos massivos e heterogêneos.
Ademais, a detecção de padrões e inconsistências se torna uma função vital, na qual algoritmos de
agrupamento e de detecção de anomalias facilitam a identificação de incoerências entre decisões
semelhantes, revelando zonas de instabilidade jurisprudencial e localizando interpretações fora do
padrão histórico. A rastreabilidade temporal e a inferência preditiva também são cruciais, com
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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algoritmos de séries temporais permitindo a detecção de sazonalidades decisórias, rupturas
interpretativas e efeitos normativos ao longo do tempo, o que se configura como essencial para
inferências estatísticas, alocação de recursos e simulações de impacto institucional.
A explicabilidade e a inferência jurídica em inteligência artificial são igualmente relevantes; em
sistemas mais avançados, os algoritmos se transformam em mecanismos de inferência lógica,
utilizados para sugerir argumentos, reconstruir fundamentos jurídicos, prever desfechos processuais
ou recomendar cláusulas contratuais, sendo que toda essa funcionalidade depende da integridade
do banco de dados e da governança ética do algoritmo aplicado.
Por fim, a filtragem, a limpeza e a anonimização de dados sensíveis por meio de algoritmos de
pré-processamento se fazem essenciais para eliminar duplicidades, corrigir inconsistências e garantir
a anonimização de dados pessoais antes que esses sejam utilizados para treinamento de IA ou
análise pública.
Em consequência, os bancos de dados jurídicos se metamorfoseiam em ambientes algorítmicos,
deixando de ser meros repositórios passivos para se tornarem infraestruturas dinâmicas de
inferência, memória institucional e inteligência pública ou corporativa. Sem a presença de algoritmos,
há apenas uma massa documental; com a sua aplicação, há estrutura, sentido, criticidade e
potencial decisório. Contudo, essa transformação somente se legitima se os algoritmos forem:
explicáveis, para que se possa compreender como realizam classificações, recomendações ou
exclusões; auditáveis, para que erros e vieses possam ser corrigidos; e controláveis, para que não
substituam o juízo humano, mas o fortaleçam com base empírica.
3.3 Como a estatística opera preliminarmente na construção do algoritmo
A propósito da intersecção entre estatística e algoritmos no contexto jurídico, é crucial ressaltar que a
fundamentação estatística serve como alicerce para a construção de qualquer sistema algorítmico.
Numa etapa inicial, a estatística desempenha três papéis cardinalmente relevantes: em primeiro
lugar, orienta a seleção e curadoria dos dados, definindo quais variáveis serão consideradas, quais
serão excluídas, como serão normalizadas e a forma de sua distribuição. Tal processo é vital para
evitar distorções que possam comprometer a integridade das análises, como a super-representação
de categorias irrelevantes ou a sub-representação de grupos vulneráveis. Em ambientes de dados
jurídicos, isso implica a escolha criteriosa entre jurisprudência, contratos, pareceres ou normativas,
que servirão como fontes primárias para o aprendizado algorítmico.
Em segundo lugar, a partir da delimitação do problema – seja ele a previsão de riscos jurídicos, a
classificação de decisões ou a identificação de incoerências – a estatística se encarrega de mapear
quais interações entre variáveis devem ser modeladas. Essa tarefa pode abranger desde correlações
e probabilidades condicionais até regressões logísticas ou outros modelos estatísticos que, em um
segundo momento, serão convertidos em uma linguagem algorítmica. Assim, a estatística estabelece
a lógica inferencial que será adotada pelo algoritmo em questão.
Por fim, cabe destacar que a estatística também permite a avaliação da adequação dos modelos em
relação ao tipo de dados e à complexidade do desafio proposto – sejam eles modelos lineares,
árvores de decisão, classificadores ou redes probabilísticas. Além disso, proporciona métricas de
desempenho, como acurácia e sensibilidade, que orientam o processo de calibração inicial,
assegurando que o algoritmo aprenda de maneira coerente, evitando armadilhas como o sobreajuste
ou o viés.
Em suma, a estatística não se restringe a ser uma aplicação posterior ao algoritmo; ela é, de fato, a
linguagem que fundamenta sua racionalidade. Define os dados que serão utilizados, a lógica de
organização e os parâmetros decisórios. Sem a estrutura estatística, o algoritmo se reduz a um mero
código desprovido de conteúdo: um mecanismo destituído de critério, uma estrutura carente de
epistemologia. Ademais, a própria inteligência artificial, em suas múltiplas manifestações, pode ser
utilizada na criação de novos algoritmos, especialmente em sistemas que envolvem aprendizado
profundo (deep learning), autoajuste e programação evolutiva. Essa realidade representa uma
transformação epistemológica significativa, pois desafia a concepção tradicional de que apenas
seres humanos são capazes de projetar a lógica algorítmica de maneira consciente e deliberada.
3.4 A inteligência artificial na construção de algoritmos: quando o sistema aprende a projetar
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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interpretativas e efeitos normativos ao longo do tempo, o que se configura como essencial para
inferências estatísticas, alocação de recursos e simulações de impacto institucional.
A explicabilidade e a inferência jurídica em inteligência artificial são igualmente relevantes; em
sistemas mais avançados, os algoritmos se transformam em mecanismos de inferência lógica,
utilizados para sugerir argumentos, reconstruir fundamentos jurídicos, prever desfechos processuais
ou recomendar cláusulas contratuais, sendo que toda essa funcionalidade depende da integridade
do banco de dados e da governança ética do algoritmo aplicado.
Por fim, a filtragem, a limpeza e a anonimização de dados sensíveis por meio de algoritmos de
pré-processamento se fazem essenciais para eliminar duplicidades, corrigir inconsistências e garantir
a anonimização de dados pessoais antes que esses sejam utilizados para treinamento de IA ou
análise pública.
Em consequência, os bancos de dados jurídicos se metamorfoseiam em ambientes algorítmicos,
deixando de ser meros repositórios passivos para se tornarem infraestruturas dinâmicas de
inferência, memória institucional e inteligência pública ou corporativa. Sem a presença de algoritmos,
há apenas uma massa documental; com a sua aplicação, há estrutura, sentido, criticidade e
potencial decisório. Contudo, essa transformação somente se legitima se os algoritmos forem:
explicáveis, para que se possa compreender como realizam classificações, recomendações ou
exclusões; auditáveis, para que erros e vieses possam ser corrigidos; e controláveis, para que não
substituam o juízo humano, mas o fortaleçam com base empírica.
3.3 Como a estatística opera preliminarmente na construção do algoritmo
A propósito da intersecção entre estatística e algoritmos no contexto jurídico, é crucial ressaltar que a
fundamentação estatística serve como alicerce para a construção de qualquer sistema algorítmico.
Numa etapa inicial, a estatística desempenha três papéis cardinalmente relevantes: em primeiro
lugar, orienta a seleção e curadoria dos dados, definindo quais variáveis serão consideradas, quais
serão excluídas, como serão normalizadas e a forma de sua distribuição. Tal processo é vital para
evitar distorções que possam comprometer a integridade das análises, como a super-representação
de categorias irrelevantes ou a sub-representação de grupos vulneráveis. Em ambientes de dados
jurídicos, isso implica a escolha criteriosa entre jurisprudência, contratos, pareceres ou normativas,
que servirão como fontes primárias para o aprendizado algorítmico.
Em segundo lugar, a partir da delimitação do problema – seja ele a previsão de riscos jurídicos, a
classificação de decisões ou a identificação de incoerências – a estatística se encarrega de mapear
quais interações entre variáveis devem ser modeladas. Essa tarefa pode abranger desde correlações
e probabilidades condicionais até regressões logísticas ou outros modelos estatísticos que, em um
segundo momento, serão convertidos em uma linguagem algorítmica. Assim, a estatística estabelece
a lógica inferencial que será adotada pelo algoritmo em questão.
Por fim, cabe destacar que a estatística também permite a avaliação da adequação dos modelos em
relação ao tipo de dados e à complexidade do desafio proposto – sejam eles modelos lineares,
árvores de decisão, classificadores ou redes probabilísticas. Além disso, proporciona métricas de
desempenho, como acurácia e sensibilidade, que orientam o processo de calibração inicial,
assegurando que o algoritmo aprenda de maneira coerente, evitando armadilhas como o sobreajuste
ou o viés.
Em suma, a estatística não se restringe a ser uma aplicação posterior ao algoritmo; ela é, de fato, a
linguagem que fundamenta sua racionalidade. Define os dados que serão utilizados, a lógica de
organização e os parâmetros decisórios. Sem a estrutura estatística, o algoritmo se reduz a um mero
código desprovido de conteúdo: um mecanismo destituído de critério, uma estrutura carente de
epistemologia. Ademais, a própria inteligência artificial, em suas múltiplas manifestações, pode ser
utilizada na criação de novos algoritmos, especialmente em sistemas que envolvem aprendizado
profundo (deep learning), autoajuste e programação evolutiva. Essa realidade representa uma
transformação epistemológica significativa, pois desafia a concepção tradicional de que apenas
seres humanos são capazes de projetar a lógica algorítmica de maneira consciente e deliberada.
3.4 A inteligência artificial na construção de algoritmos: quando o sistema aprende a projetar
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
Página 12
lógica
Na Era da inteligência artificial autorreflexiva, os sistemas computacionais transcendem a mera
execução de comandos predeterminados e ingressam numa nova etapa de autonomia operativa, na
qual reconfiguram os próprios algoritmos com base em mecanismos iterativos de avaliação de
desempenho, contextualização ambiental e depuração estatística. Constata-se, assim, uma inflexão
paradigmática: o algoritmo, outrora concebido como estrutura rígida, passa a configurar-se como
entidade maleável e contingente, moldada pela confluência entre inferência estatística, aprendizado
contínuo e fluxo permanente de dados. Estamos diante de uma nova epistemologia da decisão
automatizada, que altera profundamente as bases do controle, da previsibilidade e da accountability,
nas esferas pública e privada.
Nos domínios mais sofisticados do aprendizado de máquina, com especial relevo para o machine
learning automatizado (AutoML), verifica-se uma mutação estrutural no papel atribuído à inteligência
artificial. Essa, ao invés de apenas executar modelos previamente concebidos por agentes humanos,
passa a intervir de forma ativa e autônoma na própria engenharia dos sistemas de inferência. A
inteligência artificial, nesses contextos, desempenha funções de seleção criteriosa de variáveis,
escolha estratégica de modelos, otimização de parâmetros estatísticos e, inclusive, criação de novas
estruturas lógicas adaptativas. Tal avanço é possibilitado por uma tríade de mecanismos
interdependentes que configuram o núcleo da aprendizagem computacional auto-organizada.
O primeiro desses mecanismos é o meta-learning, processo por meio do qual a inteligência artificial
aprende a aprender, isto é, adquire a capacidade de identificar, a partir da experiência acumulada,
quais algoritmos apresentam melhor desempenho em determinados contextos, ajustando-se de
forma dinâmica às peculiaridades de cada base de dados. O segundo mecanismo é o AutoML
propriamente dito, em que os sistemas artificiais são concebidos para projetar, testar e calibrar seus
próprios modelos, guiando-se por critérios estatísticos de desempenho e por métricas de eficiência
preditiva. Por fim, emerge o Neural Architecture Search (NAS), modalidade de refinamento em que
redes neurais são empregadas para projetar outras redes neurais, otimizando a arquitetura dos
modelos por meio da reorganização inteligente de suas camadas e conexões internas.
Esse novo patamar de autonomia algorítmica impõe desafios inéditos às estruturas tradicionais de
controle e responsabilização, pois desloca o centro decisório da engenharia humana para sistemas
que se aperfeiçoam iterativamente com base em dados e estatísticas. Diante disso, torna-se
imperativo repensar os fundamentos normativos e epistemológicos da governança tecnológica, sob
pena de se comprometer a ancoragem institucional dos processos decisórios mediados por
inteligência artificial.
Nesse cenário, a crescente autonomia técnica da inteligência artificial na construção de seus
próprios algoritmos impõe a formulação de novos paradigmas de controle, responsabilidade e
rastreabilidade, aptos a preservar os princípios estruturantes do Estado de Direito, especialmente no
tocante à accountability e à governança tecnológica. Tal evolução não implica a abdicação da
supervisão humana nem o enfraquecimento das exigências de transparência. Ao contrário:
intensifica a necessidade de protocolos normativos robustos que assegurem a auditabilidade dos
sistemas e a inteligibilidade de suas decisões automatizadas.
É com esse pano de fundo que instrumentos regulatórios de vanguarda, como o AI Act da União
Europeia – notadamente em seus artigos 9, 17 e 25, que versam sobre a gestão de riscos, os
sistemas internos de governança e o monitoramento contínuo de desempenho, respectivamente –, e
o NIST AI Risk Management Framework (2023), com destaque para a seção 3.1, estabelecem
diretrizes que reafirmam a imprescindibilidade de mecanismos de documentação rigorosa e
rastreabilidade algorítmica. Esses dispositivos normativos reconhecem que, diante da crescente
autonomia técnica dos sistemas de inteligência artificial na construção de seus próprios modelos,
torna-se crucial assegurar a manutenção de trilhas auditáveis que permitam reconstruir, com
precisão e transparência, os caminhos pelos quais se chegaram a determinadas inferências,
estruturas ou decisões. Tais trilhas devem conter, de forma acessível e tecnicamente validada,
informações sobre os dados utilizados, os critérios de escolha e combinação de modelos, os
parâmetros ajustados e os métodos de teste empregados, permitindo aferição externa, supervisão
regulatória e responsabilização objetiva. Trata-se, em essência, de garantir a confiabilidade, a
validade e a robustez das decisões automatizadas, conforme exigido pelos referidos marcos, como
condição indispensável à sua legitimidade técnico-jurídica e à preservação dos valores estruturantes
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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Na Era da inteligência artificial autorreflexiva, os sistemas computacionais transcendem a mera
execução de comandos predeterminados e ingressam numa nova etapa de autonomia operativa, na
qual reconfiguram os próprios algoritmos com base em mecanismos iterativos de avaliação de
desempenho, contextualização ambiental e depuração estatística. Constata-se, assim, uma inflexão
paradigmática: o algoritmo, outrora concebido como estrutura rígida, passa a configurar-se como
entidade maleável e contingente, moldada pela confluência entre inferência estatística, aprendizado
contínuo e fluxo permanente de dados. Estamos diante de uma nova epistemologia da decisão
automatizada, que altera profundamente as bases do controle, da previsibilidade e da accountability,
nas esferas pública e privada.
Nos domínios mais sofisticados do aprendizado de máquina, com especial relevo para o machine
learning automatizado (AutoML), verifica-se uma mutação estrutural no papel atribuído à inteligência
artificial. Essa, ao invés de apenas executar modelos previamente concebidos por agentes humanos,
passa a intervir de forma ativa e autônoma na própria engenharia dos sistemas de inferência. A
inteligência artificial, nesses contextos, desempenha funções de seleção criteriosa de variáveis,
escolha estratégica de modelos, otimização de parâmetros estatísticos e, inclusive, criação de novas
estruturas lógicas adaptativas. Tal avanço é possibilitado por uma tríade de mecanismos
interdependentes que configuram o núcleo da aprendizagem computacional auto-organizada.
O primeiro desses mecanismos é o meta-learning, processo por meio do qual a inteligência artificial
aprende a aprender, isto é, adquire a capacidade de identificar, a partir da experiência acumulada,
quais algoritmos apresentam melhor desempenho em determinados contextos, ajustando-se de
forma dinâmica às peculiaridades de cada base de dados. O segundo mecanismo é o AutoML
propriamente dito, em que os sistemas artificiais são concebidos para projetar, testar e calibrar seus
próprios modelos, guiando-se por critérios estatísticos de desempenho e por métricas de eficiência
preditiva. Por fim, emerge o Neural Architecture Search (NAS), modalidade de refinamento em que
redes neurais são empregadas para projetar outras redes neurais, otimizando a arquitetura dos
modelos por meio da reorganização inteligente de suas camadas e conexões internas.
Esse novo patamar de autonomia algorítmica impõe desafios inéditos às estruturas tradicionais de
controle e responsabilização, pois desloca o centro decisório da engenharia humana para sistemas
que se aperfeiçoam iterativamente com base em dados e estatísticas. Diante disso, torna-se
imperativo repensar os fundamentos normativos e epistemológicos da governança tecnológica, sob
pena de se comprometer a ancoragem institucional dos processos decisórios mediados por
inteligência artificial.
Nesse cenário, a crescente autonomia técnica da inteligência artificial na construção de seus
próprios algoritmos impõe a formulação de novos paradigmas de controle, responsabilidade e
rastreabilidade, aptos a preservar os princípios estruturantes do Estado de Direito, especialmente no
tocante à accountability e à governança tecnológica. Tal evolução não implica a abdicação da
supervisão humana nem o enfraquecimento das exigências de transparência. Ao contrário:
intensifica a necessidade de protocolos normativos robustos que assegurem a auditabilidade dos
sistemas e a inteligibilidade de suas decisões automatizadas.
É com esse pano de fundo que instrumentos regulatórios de vanguarda, como o AI Act da União
Europeia – notadamente em seus artigos 9, 17 e 25, que versam sobre a gestão de riscos, os
sistemas internos de governança e o monitoramento contínuo de desempenho, respectivamente –, e
o NIST AI Risk Management Framework (2023), com destaque para a seção 3.1, estabelecem
diretrizes que reafirmam a imprescindibilidade de mecanismos de documentação rigorosa e
rastreabilidade algorítmica. Esses dispositivos normativos reconhecem que, diante da crescente
autonomia técnica dos sistemas de inteligência artificial na construção de seus próprios modelos,
torna-se crucial assegurar a manutenção de trilhas auditáveis que permitam reconstruir, com
precisão e transparência, os caminhos pelos quais se chegaram a determinadas inferências,
estruturas ou decisões. Tais trilhas devem conter, de forma acessível e tecnicamente validada,
informações sobre os dados utilizados, os critérios de escolha e combinação de modelos, os
parâmetros ajustados e os métodos de teste empregados, permitindo aferição externa, supervisão
regulatória e responsabilização objetiva. Trata-se, em essência, de garantir a confiabilidade, a
validade e a robustez das decisões automatizadas, conforme exigido pelos referidos marcos, como
condição indispensável à sua legitimidade técnico-jurídica e à preservação dos valores estruturantes
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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do Estado de Direito11.
Do ponto de vista jurídico, essa nova topografia da inteligência artificial demanda a implementação
de salvaguardas permanentes, entre as quais se destacam: a curadoria humana contínua, que
assegure o acompanhamento responsável das fases críticas de treinamento, ajuste e implantação
dos modelos; sistemas de validação externa e cruzada, que permitam a verificação independente da
consistência e da legitimidade dos algoritmos gerados; e mecanismos de explicabilidade, concebidos
para permitir a reconstituição lógica das inferências e decisões produzidas de forma automatizada.
Tais requisitos não são meramente técnicos, mas expressam exigências constitucionais de
legalidade, motivação e controle, com especial incidência nas esferas pública e regulatória.
Ao final, o uso de inteligência artificial para edificar estruturas algorítmicas não pode se dar à
margem de uma arquitetura normativa ancorada na racionalidade pública, sob pena de erosão da
confiança institucional e da própria juridicidade dos sistemas decisórios contemporâneos.
Essa constatação ganha especial relevo quando se observa que, embora a Lei Geral de Proteção de
Dados Pessoais (LGPD) e os principais marcos regulatórios internacionais façam referência explícita
às decisões automatizadas como categoria juridicamente sensível, a exigência de auditabilidade
deve ser expandida – e aprofundada – no tocante aos algoritmos que estruturam bancos de dados
jurídicos, ainda que não estejam diretamente vinculados a decisões individualizadas. A razão é
conceitual: tais algoritmos, embora não decidam, configuram o espaço da decisão. São eles que
determinam o que será indexado, agrupado, destacado ou interpretado como recorrente ou atípico.
Dessa forma, moldam silenciosamente o horizonte cognitivo dos agentes jurídicos, reguladores e
corporativos, influenciando a própria construção da normatividade.
Nesse sentido, normas internacionais de referência, como o AI Act da União Europeia (2024, art. 17
e Recitais 10 e 12), a Recomendação da UNESCO sobre Ética da Inteligência Artificial (2021, arts.
35 a 41) e o NIST AI Risk Management Framework (2023), estabelecem com clareza que sistemas
algorítmicos destinados à estruturação do conhecimento institucional – ainda que não exerçam juízo
decisório – devem ser rastreáveis, auditáveis e submetidos a supervisão contínua e, especialmente,
à supervisão humana. Essa diretriz aplica-se, com especial acuidade, aos bancos de dados jurídicos,
que classificam jurisprudência, organizam contratos, criam categorias decisórias e consolidam
fundamentos interpretativos mobilizados em ambientes judiciais, administrativos e regulatórios.
Adicionalmente, cumpre destacar que a Recomendação da OCDE sobre Inteligência Artificial (2019,
com revisão em 2024) consagra a diretriz segundo a qual sistemas algorítmicos vocacionados à
organização de dados com incidência sobre o espaço público devem observar exigências de
explicabilidade, rastreabilidade e governança responsável, ainda que não operem decisões finais ou
vinculantes sobre indivíduos. A preocupação normativa transcende o resultado pontual das
inferências automatizadas, alcançando a configuração estrutural do campo interpretativo em que tais
sistemas operam. Com efeito, quando a lógica computacional automatizada é mobilizada para
estruturar a memória institucional, mediante filtros classificatórios, hierarquias informacionais e
esquemas taxonômicos aplicáveis a dados jurídicos – contratos, precedentes, fundamentos
normativos –, ela incide diretamente na formação da racionalidade pública. E, sempre que se produz
racionalidade institucional, impõe-se, como corolário da juridicidade e da moralidade administrativa, o
dever de fundamentação, a possibilidade de reconstrução crítica e a presença de mecanismos
institucionais de controle e responsabilização. Trata-se, pois, de assegurar que os sistemas de
inteligência artificial não operem em zonas opacas de poder informacional, mas estejam submetidos
ao regime de transparência compatível com os princípios estruturantes do Estado de Direito
contemporâneo.
Desse modo, os bancos de dados jurídicos devem ser compreendidos como infraestruturas
cognitivas de elevada densidade normativa, cuja governança reclama critérios de transparência e
auditabilidade comparáveis àqueles aplicáveis às decisões automatizadas. A responsabilidade
algorítmica, nesse plano, transcende o mero acesso à informação e vincula-se à exigência de
compreender, revisar e justificar as estruturas lógicas que orientam a produção jurídica e moldam a
ação institucional. Trata-se, em última análise, de assegurar que a racionalidade pública permaneça
ancorada em fundamentos acessíveis, verificáveis e compatíveis com os postulados do Estado
Democrático de Direito.
4 Do pensamento linear à inteligência sistêmica
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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Do ponto de vista jurídico, essa nova topografia da inteligência artificial demanda a implementação
de salvaguardas permanentes, entre as quais se destacam: a curadoria humana contínua, que
assegure o acompanhamento responsável das fases críticas de treinamento, ajuste e implantação
dos modelos; sistemas de validação externa e cruzada, que permitam a verificação independente da
consistência e da legitimidade dos algoritmos gerados; e mecanismos de explicabilidade, concebidos
para permitir a reconstituição lógica das inferências e decisões produzidas de forma automatizada.
Tais requisitos não são meramente técnicos, mas expressam exigências constitucionais de
legalidade, motivação e controle, com especial incidência nas esferas pública e regulatória.
Ao final, o uso de inteligência artificial para edificar estruturas algorítmicas não pode se dar à
margem de uma arquitetura normativa ancorada na racionalidade pública, sob pena de erosão da
confiança institucional e da própria juridicidade dos sistemas decisórios contemporâneos.
Essa constatação ganha especial relevo quando se observa que, embora a Lei Geral de Proteção de
Dados Pessoais (LGPD) e os principais marcos regulatórios internacionais façam referência explícita
às decisões automatizadas como categoria juridicamente sensível, a exigência de auditabilidade
deve ser expandida – e aprofundada – no tocante aos algoritmos que estruturam bancos de dados
jurídicos, ainda que não estejam diretamente vinculados a decisões individualizadas. A razão é
conceitual: tais algoritmos, embora não decidam, configuram o espaço da decisão. São eles que
determinam o que será indexado, agrupado, destacado ou interpretado como recorrente ou atípico.
Dessa forma, moldam silenciosamente o horizonte cognitivo dos agentes jurídicos, reguladores e
corporativos, influenciando a própria construção da normatividade.
Nesse sentido, normas internacionais de referência, como o AI Act da União Europeia (2024, art. 17
e Recitais 10 e 12), a Recomendação da UNESCO sobre Ética da Inteligência Artificial (2021, arts.
35 a 41) e o NIST AI Risk Management Framework (2023), estabelecem com clareza que sistemas
algorítmicos destinados à estruturação do conhecimento institucional – ainda que não exerçam juízo
decisório – devem ser rastreáveis, auditáveis e submetidos a supervisão contínua e, especialmente,
à supervisão humana. Essa diretriz aplica-se, com especial acuidade, aos bancos de dados jurídicos,
que classificam jurisprudência, organizam contratos, criam categorias decisórias e consolidam
fundamentos interpretativos mobilizados em ambientes judiciais, administrativos e regulatórios.
Adicionalmente, cumpre destacar que a Recomendação da OCDE sobre Inteligência Artificial (2019,
com revisão em 2024) consagra a diretriz segundo a qual sistemas algorítmicos vocacionados à
organização de dados com incidência sobre o espaço público devem observar exigências de
explicabilidade, rastreabilidade e governança responsável, ainda que não operem decisões finais ou
vinculantes sobre indivíduos. A preocupação normativa transcende o resultado pontual das
inferências automatizadas, alcançando a configuração estrutural do campo interpretativo em que tais
sistemas operam. Com efeito, quando a lógica computacional automatizada é mobilizada para
estruturar a memória institucional, mediante filtros classificatórios, hierarquias informacionais e
esquemas taxonômicos aplicáveis a dados jurídicos – contratos, precedentes, fundamentos
normativos –, ela incide diretamente na formação da racionalidade pública. E, sempre que se produz
racionalidade institucional, impõe-se, como corolário da juridicidade e da moralidade administrativa, o
dever de fundamentação, a possibilidade de reconstrução crítica e a presença de mecanismos
institucionais de controle e responsabilização. Trata-se, pois, de assegurar que os sistemas de
inteligência artificial não operem em zonas opacas de poder informacional, mas estejam submetidos
ao regime de transparência compatível com os princípios estruturantes do Estado de Direito
contemporâneo.
Desse modo, os bancos de dados jurídicos devem ser compreendidos como infraestruturas
cognitivas de elevada densidade normativa, cuja governança reclama critérios de transparência e
auditabilidade comparáveis àqueles aplicáveis às decisões automatizadas. A responsabilidade
algorítmica, nesse plano, transcende o mero acesso à informação e vincula-se à exigência de
compreender, revisar e justificar as estruturas lógicas que orientam a produção jurídica e moldam a
ação institucional. Trata-se, em última análise, de assegurar que a racionalidade pública permaneça
ancorada em fundamentos acessíveis, verificáveis e compatíveis com os postulados do Estado
Democrático de Direito.
4 Do pensamento linear à inteligência sistêmica
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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A reflexão sobre o universo da inteligência artificial e dos bancos de dados estruturados é uma
questão que vai além das lógicas lineares que costumamos empregar. Neste contexto,
deparamo-nos com sistemas dinâmicos, que se caracterizam por uma retroalimentação constante e
uma imprevisibilidade que é parte integrante de sua natureza. A tomada de decisão, seja nas esferas
jurídica, política, econômica ou administrativa, deve, portanto, ser guiada por três princípios
fundamentais. Esses princípios incluem a interdependência entre os diversos elementos envolvidos,
um sólido embasamento estatístico sustentado por ferramentas de inteligência artificial, e a
participação em ciclos contínuos que englobem dados, inferências, aprendizado e uma atualização
sem fim.
Edgar Morin nos lembra que apenas um pensamento que considere as inter-relações dos elementos
e as contradições que delas surgem será capaz de captar a essência da realidade. Sob essa
perspectiva, a inteligência artificial não se limita a ser uma tecnologia isolada; ela representa, na
verdade, uma reconfiguração profunda do conhecimento e do poder em uma rede interconectada.
Essa compreensão deve ser enriquecida pelo reconhecimento de que a estatística, nesse âmbito, se
mostra não apenas como um conjunto de números, mas como uma inteligência que revela padrões e
tendências cruciais para nossa compreensão do mundo.
4.1 Tensão como matéria estrutural
A intersecção entre transparência e privacidade, bem como a entre previsibilidade e celeridade das
transformações, exigem que reconheçamos a importância de não tratar esses elementos como
opostos, mas sim como partes integrantes de um sistema complexo. O pensamento complexo, por
sua própria natureza, não busca promover uma síntese simplista; ao contrário, ele nos convida a
abraçar e conviver com a ambivalência que caracteriza essas relações.
Nesse contexto, a inteligência artificial deve ser regida por parâmetros que vão além de simples
normas. É essencial que consideremos dimensões epistêmicas, éticas e técnicas, as quais não se
destinam a eliminar o dissenso, mas, contrariamente, a criar um ambiente no qual esse dissenso
possa se manifestar de forma auditável e controlável. Essa abordagem é fundamental para garantir a
legitimidade dos processos envolvidos e assegurar a pluralidade de vozes.
Por fim, o objetivo é construir um espaço no qual a complexidade não apenas seja tolerada, mas
celebrada. Esse espaço deve permitir a coexistência de diferentes perspectivas, enriquecendo assim
a nossa compreensão das dinâmicas em ação. Com isso, podemos promover um entendimento mais
profundo e abrangente das questões que nos cercam.
4.2 A Decisão como objeto composto
No contexto atual das decisões influenciadas pela inteligência artificial, é fundamental destacar que o
ato de decidir vai além da simples escolha entre alternativas normativas. Na sua essência, trata-se
de um processo epistemológico complexo que exige a consideração de quatro elementos principais.
Esses elementos incluem uma trilha lógica rigorosa, a elaboração de uma documentação estrutural
robusta, a disponibilização de uma explicabilidade pública acessível e a definição de uma
responsabilidade compartilhada entre os diferentes agentes envolvidos.
Denomino essa abordagem de decisão composta, na qual dados, algoritmos, contexto e valores
interagem para formar uma unidade operacional de singular complexidade. Essa concepção não
apenas reflete as exigências modernas de governança e transparência, mas também ressalta a
importância de um arcabouço normativo adequado para regular o uso de tecnologias emergentes no
processo decisório. É crucial garantir que as decisões tomadas sejam não apenas eficazes, mas
também éticas e justas.
Assim, a integração desses componentes torna-se essencial para o fortalecimento da confiança
pública nas instituições que operam sob essa nova lógica de tomada de decisão. Somente por meio
dessa abordagem é que podemos imaginar um futuro em que tecnologia e ética caminhem juntas,
contribuindo para uma sociedade mais equitativa e bem-informada.
4.3 A ética como forma de estrutura
No âmbito da reflexão acerca da intersecção entre ética e técnica dentro do pensamento complexo, é
fundamental ressaltar que a ética não deve ser compreendida como um mero adorno ou um
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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questão que vai além das lógicas lineares que costumamos empregar. Neste contexto,
deparamo-nos com sistemas dinâmicos, que se caracterizam por uma retroalimentação constante e
uma imprevisibilidade que é parte integrante de sua natureza. A tomada de decisão, seja nas esferas
jurídica, política, econômica ou administrativa, deve, portanto, ser guiada por três princípios
fundamentais. Esses princípios incluem a interdependência entre os diversos elementos envolvidos,
um sólido embasamento estatístico sustentado por ferramentas de inteligência artificial, e a
participação em ciclos contínuos que englobem dados, inferências, aprendizado e uma atualização
sem fim.
Edgar Morin nos lembra que apenas um pensamento que considere as inter-relações dos elementos
e as contradições que delas surgem será capaz de captar a essência da realidade. Sob essa
perspectiva, a inteligência artificial não se limita a ser uma tecnologia isolada; ela representa, na
verdade, uma reconfiguração profunda do conhecimento e do poder em uma rede interconectada.
Essa compreensão deve ser enriquecida pelo reconhecimento de que a estatística, nesse âmbito, se
mostra não apenas como um conjunto de números, mas como uma inteligência que revela padrões e
tendências cruciais para nossa compreensão do mundo.
4.1 Tensão como matéria estrutural
A intersecção entre transparência e privacidade, bem como a entre previsibilidade e celeridade das
transformações, exigem que reconheçamos a importância de não tratar esses elementos como
opostos, mas sim como partes integrantes de um sistema complexo. O pensamento complexo, por
sua própria natureza, não busca promover uma síntese simplista; ao contrário, ele nos convida a
abraçar e conviver com a ambivalência que caracteriza essas relações.
Nesse contexto, a inteligência artificial deve ser regida por parâmetros que vão além de simples
normas. É essencial que consideremos dimensões epistêmicas, éticas e técnicas, as quais não se
destinam a eliminar o dissenso, mas, contrariamente, a criar um ambiente no qual esse dissenso
possa se manifestar de forma auditável e controlável. Essa abordagem é fundamental para garantir a
legitimidade dos processos envolvidos e assegurar a pluralidade de vozes.
Por fim, o objetivo é construir um espaço no qual a complexidade não apenas seja tolerada, mas
celebrada. Esse espaço deve permitir a coexistência de diferentes perspectivas, enriquecendo assim
a nossa compreensão das dinâmicas em ação. Com isso, podemos promover um entendimento mais
profundo e abrangente das questões que nos cercam.
4.2 A Decisão como objeto composto
No contexto atual das decisões influenciadas pela inteligência artificial, é fundamental destacar que o
ato de decidir vai além da simples escolha entre alternativas normativas. Na sua essência, trata-se
de um processo epistemológico complexo que exige a consideração de quatro elementos principais.
Esses elementos incluem uma trilha lógica rigorosa, a elaboração de uma documentação estrutural
robusta, a disponibilização de uma explicabilidade pública acessível e a definição de uma
responsabilidade compartilhada entre os diferentes agentes envolvidos.
Denomino essa abordagem de decisão composta, na qual dados, algoritmos, contexto e valores
interagem para formar uma unidade operacional de singular complexidade. Essa concepção não
apenas reflete as exigências modernas de governança e transparência, mas também ressalta a
importância de um arcabouço normativo adequado para regular o uso de tecnologias emergentes no
processo decisório. É crucial garantir que as decisões tomadas sejam não apenas eficazes, mas
também éticas e justas.
Assim, a integração desses componentes torna-se essencial para o fortalecimento da confiança
pública nas instituições que operam sob essa nova lógica de tomada de decisão. Somente por meio
dessa abordagem é que podemos imaginar um futuro em que tecnologia e ética caminhem juntas,
contribuindo para uma sociedade mais equitativa e bem-informada.
4.3 A ética como forma de estrutura
No âmbito da reflexão acerca da intersecção entre ética e técnica dentro do pensamento complexo, é
fundamental ressaltar que a ética não deve ser compreendida como um mero adorno ou um
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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acessório da técnica. Pelo contrário, a ética emerge como a condição de legitimidade que
fundamenta todo o processo decisório. Nesse sentido, é imprescindível que a estrutura das decisões
respeite três critérios essenciais: primeiramente, a validabilidade técnica, que garante a coerência e
a eficácia dos atos realizados; em segundo lugar, a rastreabilidade epistêmica, que proporciona a
verificação e a transparência dos caminhos que levaram a uma determinada conclusão; por último,
mas não menos importante, a justificação ética, que assegura que as decisões estejam em
conformidade com os preceitos morais e sociais.
Em um contexto como esse, a ética da complexidade propõe uma abordagem que exige uma
reflexividade contínua, articulada a um processo de autocorreção sistemática. Essa abordagem não
apenas promove a participação plural, mas também enfatiza a importância da escuta atenta das
vozes marginalizadas, dos erros e dos excluídos. Assim, o desafio que se impõe é a construção de
um espaço decisório que, além de respeitar, busque incorporar a diversidade de perspectivas e
experiências. É essencial que esse espaço reconheça a importância de manter um diálogo que
transborde os limites convencionais da técnica e da racionalidade, permitindo uma convivência mais
harmoniosa entre esses diversos elementos.
4.4 A cultura da integração e o direito à compreensão
A necessidade de cultivar uma cultura institucional voltada para a integração se torna cada vez mais
premente diante das transformações contemporâneas. É crucial que haja um alinhamento
harmonioso entre os diversos elementos que constituem a complexa teia social, abrangendo a
integração entre dados e direitos, algoritmos e valores, estatísticas e narrativas, bem como sistemas
e sujeitos. Essa interconexão vai muito além do simples direito à informação; trata-se do direito à
compreensão. Cada indivíduo deve ter a capacidade de decifrar os mecanismos que o inserem ou o
excluem, que o preveem ou o governam, especialmente em um contexto em que são aplicados
sistemas baseados em inteligência artificial, decisões judiciais, ações de autoridades públicas,
normativas, análises estatísticas, bancos de dados e processos democráticos.
Nesse cenário, a promoção e o fortalecimento de uma cultura integrativa não devem ser vistos
apenas como uma opção, mas como um imperativo ético. Essa dinâmica é fundamental para garantir
uma convivência harmoniosa e respeitosa entre os diversos sujeitos e as múltiplas instâncias que
interagem em um ambiente de constante evolução tecnológica. Portanto, a construção de um espaço
onde a transparência e a responsabilidade se tornem pilares essenciais é um desafio que não pode
ser adiado. Essa tarefa exige a colaboração de todos os atores sociais, criando assim um ambiente
propício ao diálogo e ao entendimento mútuo.
Esse espaço de troca é vital para a consolidação de um futuro que não apenas respeite a dignidade
humana, mas que também afirme os direitos fundamentais de cada indivíduo. A busca por essa
integração é um passo decisivo para que possamos avançar coletivamente em direção a um cenário
mais justo e inclusivo.
5 A cultura dos precedentes como infraestrutura da decisão racional, rastreável e coerente
A respeito da implementação de mecanismos decisórios que atendam aos rigorosos critérios de
rastreabilidade e transparência, integrando-se de forma coesa à inteligência artificial e
fundamentados em bancos de dados meticulosamente estruturados, é imperativo reconhecer que tal
empreendimento esbarra na necessidade premente da consolidação de uma cultura institucional
voltada para os precedentes. Essa cultura, que se apresenta como um pilar essencial, não pode ser
instaurada por mera imposição de normas ou por decisões jurisprudenciais isoladas; ao contrário,
requer uma verdadeira revolução epistemológica e pedagógica acerca da formação, atualização e
capacitação dos operadores do Direito.
Ainda que as obras teóricas que abordam a temática dos precedentes sejam dotadas de elevada
sofisticação e erudição, é preciso afirmar que elas se mostram insuficientes se a estrutura cognitiva e
simbólica dos juristas não passar por uma transformação significativa. A falta de uma compreensão
técnica, metódica e filosófica do sistema de precedentes não apenas obstrui sua assimilação prática,
mas também o condena à superficialidade ou à manipulação a serviço de interesses momentâneos.
Nesse sentido, a construção de um ambiente jurídico que valorize e concretize os precedentes exige
um comprometimento profundo e sustentado, que transcenda a mera adoção de práticas e se
enraíze na cultura institucional do Direito.
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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fundamenta todo o processo decisório. Nesse sentido, é imprescindível que a estrutura das decisões
respeite três critérios essenciais: primeiramente, a validabilidade técnica, que garante a coerência e
a eficácia dos atos realizados; em segundo lugar, a rastreabilidade epistêmica, que proporciona a
verificação e a transparência dos caminhos que levaram a uma determinada conclusão; por último,
mas não menos importante, a justificação ética, que assegura que as decisões estejam em
conformidade com os preceitos morais e sociais.
Em um contexto como esse, a ética da complexidade propõe uma abordagem que exige uma
reflexividade contínua, articulada a um processo de autocorreção sistemática. Essa abordagem não
apenas promove a participação plural, mas também enfatiza a importância da escuta atenta das
vozes marginalizadas, dos erros e dos excluídos. Assim, o desafio que se impõe é a construção de
um espaço decisório que, além de respeitar, busque incorporar a diversidade de perspectivas e
experiências. É essencial que esse espaço reconheça a importância de manter um diálogo que
transborde os limites convencionais da técnica e da racionalidade, permitindo uma convivência mais
harmoniosa entre esses diversos elementos.
4.4 A cultura da integração e o direito à compreensão
A necessidade de cultivar uma cultura institucional voltada para a integração se torna cada vez mais
premente diante das transformações contemporâneas. É crucial que haja um alinhamento
harmonioso entre os diversos elementos que constituem a complexa teia social, abrangendo a
integração entre dados e direitos, algoritmos e valores, estatísticas e narrativas, bem como sistemas
e sujeitos. Essa interconexão vai muito além do simples direito à informação; trata-se do direito à
compreensão. Cada indivíduo deve ter a capacidade de decifrar os mecanismos que o inserem ou o
excluem, que o preveem ou o governam, especialmente em um contexto em que são aplicados
sistemas baseados em inteligência artificial, decisões judiciais, ações de autoridades públicas,
normativas, análises estatísticas, bancos de dados e processos democráticos.
Nesse cenário, a promoção e o fortalecimento de uma cultura integrativa não devem ser vistos
apenas como uma opção, mas como um imperativo ético. Essa dinâmica é fundamental para garantir
uma convivência harmoniosa e respeitosa entre os diversos sujeitos e as múltiplas instâncias que
interagem em um ambiente de constante evolução tecnológica. Portanto, a construção de um espaço
onde a transparência e a responsabilidade se tornem pilares essenciais é um desafio que não pode
ser adiado. Essa tarefa exige a colaboração de todos os atores sociais, criando assim um ambiente
propício ao diálogo e ao entendimento mútuo.
Esse espaço de troca é vital para a consolidação de um futuro que não apenas respeite a dignidade
humana, mas que também afirme os direitos fundamentais de cada indivíduo. A busca por essa
integração é um passo decisivo para que possamos avançar coletivamente em direção a um cenário
mais justo e inclusivo.
5 A cultura dos precedentes como infraestrutura da decisão racional, rastreável e coerente
A respeito da implementação de mecanismos decisórios que atendam aos rigorosos critérios de
rastreabilidade e transparência, integrando-se de forma coesa à inteligência artificial e
fundamentados em bancos de dados meticulosamente estruturados, é imperativo reconhecer que tal
empreendimento esbarra na necessidade premente da consolidação de uma cultura institucional
voltada para os precedentes. Essa cultura, que se apresenta como um pilar essencial, não pode ser
instaurada por mera imposição de normas ou por decisões jurisprudenciais isoladas; ao contrário,
requer uma verdadeira revolução epistemológica e pedagógica acerca da formação, atualização e
capacitação dos operadores do Direito.
Ainda que as obras teóricas que abordam a temática dos precedentes sejam dotadas de elevada
sofisticação e erudição, é preciso afirmar que elas se mostram insuficientes se a estrutura cognitiva e
simbólica dos juristas não passar por uma transformação significativa. A falta de uma compreensão
técnica, metódica e filosófica do sistema de precedentes não apenas obstrui sua assimilação prática,
mas também o condena à superficialidade ou à manipulação a serviço de interesses momentâneos.
Nesse sentido, a construção de um ambiente jurídico que valorize e concretize os precedentes exige
um comprometimento profundo e sustentado, que transcenda a mera adoção de práticas e se
enraíze na cultura institucional do Direito.
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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5.1 Inserção cultural sistêmica
A inserção da cultura dos precedentes no âmbito jurídico brasileiro é uma questão de extrema
relevância, demandando uma reflexão aprofundada e abrangente que vá além da superficialidade do
debate. Essa integração não deve ser encarada de forma isolada, mas deve se manifestar de
maneira estrutural e sistemática, promovendo o surgimento de um novo paradigma educacional.
Para tanto, faz-se necessário que essa temática seja incluída obrigatoriamente nos currículos das
faculdades de Direito, com diretrizes claras definidas pelo Ministério da Educação. Esse passo é
fundamental para assegurar uma formação que seja robusta e transversal, capaz de abarcar a
essência do fenômeno dos precedentes.
Ademais, é imprescindível que a formação contínua e especializada de magistrados, defensores,
membros do Ministério Público e advogados, tanto públicos quanto privados, priorize a cultura dos
precedentes. Essa formação deveria ser especialmente contemplada nas instituições educacionais
voltadas à magistratura, nas escolas de contas e nos centros de excelência jurídica, que
desempenham um papel crucial na preparação dos operadores do direito. Além disso, os programas
de pós-graduação e as disciplinas fundamentais que compõem o ensino jurídico, incluindo áreas
como Direito Constitucional, Direito Processual, Teoria Geral do Direito, e as diversas vertentes dos
Direitos Administrativo, Penal, Civil, Tributário e Ambiental, precisam incorporar a abordagem dos
precedentes como um eixo central para reflexão e estudo.
Por último, é vital que a cultura dos precedentes seja tratada como um conteúdo transdisciplinar, que
favoreça a integração de múltiplas áreas do conhecimento. É necessário envolver aspectos como
lógica argumentativa, teoria da decisão, estatística jurídica, ética judicial, teoria hermenêutica e
fundamentos de inteligência artificial aplicáveis ao direito. Essa articulação criará uma rede de
saberes, enriquecendo a prática jurídica contemporânea. Portanto, a adoção desse modelo
proporcionará uma formação mais sólida e coerente, além de incentivar uma prática jurídica que
valorize as decisões precedentes, garantindo maior segurança jurídica e previsibilidade nas relações
sociais.
5.2 Precedente como estrutura e não como norma isolada
A propósito da relevância do precedente no contexto jurídico contemporâneo, cumpre destacar que
esse não se restringe a uma mera norma decisória do passado, mas se revela como uma estrutura
dinâmica de articulação institucional, capaz de promover previsibilidade sistêmica e controle social
racional das decisões proferidas pelo Judiciário. Assim, o precedente emerge como uma linguagem
compartilhada, constituindo-se em fundamento para o aprendizado institucional da magistratura. É,
portanto, a gramática que sustenta a racionalidade intersubjetiva no seio do sistema jurídico.
Sem a devida compreensão e aplicação dessa gramática, a própria utilização de inteligência artificial
no âmbito do Direito poderá resultar em um sistema instável, incoerente e, por conseguinte, injusto.
Isso porque os modelos preditivos, os bancos de dados e as ferramentas de rastreabilidade estarão
submetidos a decisões que, por sua natureza, podem ser casuísticas, contraditórias, opacas ou até
mesmo arbitrárias. Nesse sentido, a construção de um arcabouço jurídico sólido e confiável depende
da rigorosa observância dos precedentes, que, em última análise, conferem estabilidade e
legitimidade ao ato jurisdicional, promovendo, assim, um ambiente de confiança e segurança jurídica
indispensáveis à convivência social harmônica. Em tal contexto, a teoria dos precedentes não pode
ser vista como um apêndice ou apenas uma disciplina inserida dentro do direito processual civil.
Nas universidades de maior prestígio dos Estados Unidos, como Harvard, Columbia, Yale, Stanford e
Chicago, a teoria dos precedentes constitui eixo epistemológico da formação jurídica, estruturando
disciplinas como Legal Reasoning, Jurisprudence, Judicial Process, Federal Courts, Criminal
Procedure e Constitutional Law. Desde os primeiros semestres, os estudantes são introduzidos à
lógica interpretativa dos precedentes como fundamento do raciocínio jurídico, mediante o case
method, que analisa decisões majoritárias, votos concorrentes e dissidentes, compreendendo o
precedente como campo de disputa retórica e jurídica. No processo penal, precedentes como
Miranda v. Arizona, Gideon v. Wainwright e Mapp v. Ohio fundamentam direitos constitucionais,
sendo fonte viva aplicada desde a investigação até a sentença, vinculando cortes estaduais e
federais. Em contrapartida, embora a Constituição de 1988 e o CPC de 2015 tenham impulsionado a
jurisprudência vinculante, o processo penal brasileiro ainda resiste à plena assimilação da teoria dos
precedentes, carecendo de disciplina autônoma dedicada ao tema. Propõe-se, portanto, a criação de
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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A inserção da cultura dos precedentes no âmbito jurídico brasileiro é uma questão de extrema
relevância, demandando uma reflexão aprofundada e abrangente que vá além da superficialidade do
debate. Essa integração não deve ser encarada de forma isolada, mas deve se manifestar de
maneira estrutural e sistemática, promovendo o surgimento de um novo paradigma educacional.
Para tanto, faz-se necessário que essa temática seja incluída obrigatoriamente nos currículos das
faculdades de Direito, com diretrizes claras definidas pelo Ministério da Educação. Esse passo é
fundamental para assegurar uma formação que seja robusta e transversal, capaz de abarcar a
essência do fenômeno dos precedentes.
Ademais, é imprescindível que a formação contínua e especializada de magistrados, defensores,
membros do Ministério Público e advogados, tanto públicos quanto privados, priorize a cultura dos
precedentes. Essa formação deveria ser especialmente contemplada nas instituições educacionais
voltadas à magistratura, nas escolas de contas e nos centros de excelência jurídica, que
desempenham um papel crucial na preparação dos operadores do direito. Além disso, os programas
de pós-graduação e as disciplinas fundamentais que compõem o ensino jurídico, incluindo áreas
como Direito Constitucional, Direito Processual, Teoria Geral do Direito, e as diversas vertentes dos
Direitos Administrativo, Penal, Civil, Tributário e Ambiental, precisam incorporar a abordagem dos
precedentes como um eixo central para reflexão e estudo.
Por último, é vital que a cultura dos precedentes seja tratada como um conteúdo transdisciplinar, que
favoreça a integração de múltiplas áreas do conhecimento. É necessário envolver aspectos como
lógica argumentativa, teoria da decisão, estatística jurídica, ética judicial, teoria hermenêutica e
fundamentos de inteligência artificial aplicáveis ao direito. Essa articulação criará uma rede de
saberes, enriquecendo a prática jurídica contemporânea. Portanto, a adoção desse modelo
proporcionará uma formação mais sólida e coerente, além de incentivar uma prática jurídica que
valorize as decisões precedentes, garantindo maior segurança jurídica e previsibilidade nas relações
sociais.
5.2 Precedente como estrutura e não como norma isolada
A propósito da relevância do precedente no contexto jurídico contemporâneo, cumpre destacar que
esse não se restringe a uma mera norma decisória do passado, mas se revela como uma estrutura
dinâmica de articulação institucional, capaz de promover previsibilidade sistêmica e controle social
racional das decisões proferidas pelo Judiciário. Assim, o precedente emerge como uma linguagem
compartilhada, constituindo-se em fundamento para o aprendizado institucional da magistratura. É,
portanto, a gramática que sustenta a racionalidade intersubjetiva no seio do sistema jurídico.
Sem a devida compreensão e aplicação dessa gramática, a própria utilização de inteligência artificial
no âmbito do Direito poderá resultar em um sistema instável, incoerente e, por conseguinte, injusto.
Isso porque os modelos preditivos, os bancos de dados e as ferramentas de rastreabilidade estarão
submetidos a decisões que, por sua natureza, podem ser casuísticas, contraditórias, opacas ou até
mesmo arbitrárias. Nesse sentido, a construção de um arcabouço jurídico sólido e confiável depende
da rigorosa observância dos precedentes, que, em última análise, conferem estabilidade e
legitimidade ao ato jurisdicional, promovendo, assim, um ambiente de confiança e segurança jurídica
indispensáveis à convivência social harmônica. Em tal contexto, a teoria dos precedentes não pode
ser vista como um apêndice ou apenas uma disciplina inserida dentro do direito processual civil.
Nas universidades de maior prestígio dos Estados Unidos, como Harvard, Columbia, Yale, Stanford e
Chicago, a teoria dos precedentes constitui eixo epistemológico da formação jurídica, estruturando
disciplinas como Legal Reasoning, Jurisprudence, Judicial Process, Federal Courts, Criminal
Procedure e Constitutional Law. Desde os primeiros semestres, os estudantes são introduzidos à
lógica interpretativa dos precedentes como fundamento do raciocínio jurídico, mediante o case
method, que analisa decisões majoritárias, votos concorrentes e dissidentes, compreendendo o
precedente como campo de disputa retórica e jurídica. No processo penal, precedentes como
Miranda v. Arizona, Gideon v. Wainwright e Mapp v. Ohio fundamentam direitos constitucionais,
sendo fonte viva aplicada desde a investigação até a sentença, vinculando cortes estaduais e
federais. Em contrapartida, embora a Constituição de 1988 e o CPC de 2015 tenham impulsionado a
jurisprudência vinculante, o processo penal brasileiro ainda resiste à plena assimilação da teoria dos
precedentes, carecendo de disciplina autônoma dedicada ao tema. Propõe-se, portanto, a criação de
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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disciplina intitulada “Teoria dos Precedentes, Interpretação Judicial e Vinculação Decisória nos
Sistemas de Justiça”, destinada a suprir essa lacuna metodológica e formativa, promovendo
coerência institucional, segurança jurídica e integridade decisória no Brasil.
5.3 Cultura dos precedentes como alicerce da justiça complexa
A importância da cultura dos precedentes no Direito contemporâneo merece ser ressaltada, pois sua
adoção se revela essencial para a construção de um sistema de justiça que almeje não apenas ser
eficiente, mas também ético e acessível. É fundamental compreender que os precedentes judiciais
formam a base para a elaboração de decisões consistentes e previsíveis, o que vai além de um mero
capricho normativo. Trata-se, na verdade, de uma condição indispensável para a consolidação de
um Estado democrático de direito que funcione de maneira plena.
A ausência de uma cultura robusta de precedentes compromete a confiança da sociedade nas
instituições, fragilizando os pilares da igualdade de tratamento e da previsibilidade nas decisões
judiciais. Por outro lado, a adoção dessa cultura permite que o sistema jurídico transite de forma
fluida entre tradição e inovação. Essa dinâmica é crucial para possibilitar a interação com tecnologias
emergentes, como a inteligência artificial e modelos analíticos de dados, sem que se comprometam
os princípios fundamentais que orientam a prática jurídica.
Ademais, é imprescindível que a cultura dos precedentes seja vista como uma infraestrutura
simbólica, que não apenas sustenta o Direito, mas também o projeta para o futuro. Essa perspectiva
assegura que a justiça esteja alinhada com os valores democráticos e os direitos fundamentais
consagrados pela Constituição. Portanto, construir um arcabouço jurídico que valorize a
previsibilidade e a transparência nas decisões judiciais é um passo decisivo para a edificação de
uma sociedade mais justa e equitativa. Nesse contexto, a articulação entre a tradição dos
precedentes e a inovação tecnológica deve ocorrer de maneira harmônica, sempre respeitando os
princípios do devido processo legal e a ética que devem guiar todas as deliberações judiciais.
6 Infraestrutura pública de dados, convênios interinstitucionais e cultura nacional de
inteligência artificial
A transformação decisória que se aproxima, impulsionada pelas inovações em inteligência artificial,
estatística e gestão de bancos de dados estruturados, exige cuidados significativos. Para que essa
mudança ocorra de maneira eficaz, é imprescindível a criação de uma robusta arquitetura
institucional e intersetorial, que requer não apenas investimentos públicos robustos, mas também
uma colaboração efetiva entre o Estado, universidades, instituições privadas, órgãos de controle e
entidades da sociedade civil.
Essa questão transcende meros aspectos técnicos; ela se configura como uma política pública
essencial, que busca construir um novo ecossistema nacional voltado para a racionalidade nas
decisões. Nesse cenário, a cooperação interinstitucional deve ser valorizada, pois a verdadeira
transformação depende da capacidade de diálogo e da integração de diferentes saberes e
experiências. Isso permitirá a construção de um futuro em que as decisões sejam fundamentadas em
dados sólidos e análises criteriosas.
Por fim, é vital que haja um comprometimento coletivo que se traduza em ações concretas, não se
resumindo a simples promessas. Somente assim será possível que o Brasil colha os frutos desta
nova era, marcada pela utilização eficaz de dados e pela inteligência artificial.
6.1 Educação como pilar da soberania algorítmica
No que tange à soberania informacional do nosso país, é essencial destacar que a capacidade de
desenvolver modelos preditivos, criar políticas públicas com base em evidências e proteger os
próprios critérios de inferência está inextricavelmente ligada a uma revolução educacional
fundamentada nas bases da ciência de dados e da inteligência artificial. Portanto, surge a
necessidade de promover uma inserção curricular que aborde de maneira transversal disciplinas
como estatística, ciência dos dados e inteligência artificial nos cursos relacionados às áreas jurídica,
administrativa, econômica e social.
Além disso, é fundamental incentivar a pós-graduação e a pesquisa aplicada, focando na análise de
dados públicos, bancos de informações jurídicas, plataformas de governança digital e modelos
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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Sistemas de Justiça”, destinada a suprir essa lacuna metodológica e formativa, promovendo
coerência institucional, segurança jurídica e integridade decisória no Brasil.
5.3 Cultura dos precedentes como alicerce da justiça complexa
A importância da cultura dos precedentes no Direito contemporâneo merece ser ressaltada, pois sua
adoção se revela essencial para a construção de um sistema de justiça que almeje não apenas ser
eficiente, mas também ético e acessível. É fundamental compreender que os precedentes judiciais
formam a base para a elaboração de decisões consistentes e previsíveis, o que vai além de um mero
capricho normativo. Trata-se, na verdade, de uma condição indispensável para a consolidação de
um Estado democrático de direito que funcione de maneira plena.
A ausência de uma cultura robusta de precedentes compromete a confiança da sociedade nas
instituições, fragilizando os pilares da igualdade de tratamento e da previsibilidade nas decisões
judiciais. Por outro lado, a adoção dessa cultura permite que o sistema jurídico transite de forma
fluida entre tradição e inovação. Essa dinâmica é crucial para possibilitar a interação com tecnologias
emergentes, como a inteligência artificial e modelos analíticos de dados, sem que se comprometam
os princípios fundamentais que orientam a prática jurídica.
Ademais, é imprescindível que a cultura dos precedentes seja vista como uma infraestrutura
simbólica, que não apenas sustenta o Direito, mas também o projeta para o futuro. Essa perspectiva
assegura que a justiça esteja alinhada com os valores democráticos e os direitos fundamentais
consagrados pela Constituição. Portanto, construir um arcabouço jurídico que valorize a
previsibilidade e a transparência nas decisões judiciais é um passo decisivo para a edificação de
uma sociedade mais justa e equitativa. Nesse contexto, a articulação entre a tradição dos
precedentes e a inovação tecnológica deve ocorrer de maneira harmônica, sempre respeitando os
princípios do devido processo legal e a ética que devem guiar todas as deliberações judiciais.
6 Infraestrutura pública de dados, convênios interinstitucionais e cultura nacional de
inteligência artificial
A transformação decisória que se aproxima, impulsionada pelas inovações em inteligência artificial,
estatística e gestão de bancos de dados estruturados, exige cuidados significativos. Para que essa
mudança ocorra de maneira eficaz, é imprescindível a criação de uma robusta arquitetura
institucional e intersetorial, que requer não apenas investimentos públicos robustos, mas também
uma colaboração efetiva entre o Estado, universidades, instituições privadas, órgãos de controle e
entidades da sociedade civil.
Essa questão transcende meros aspectos técnicos; ela se configura como uma política pública
essencial, que busca construir um novo ecossistema nacional voltado para a racionalidade nas
decisões. Nesse cenário, a cooperação interinstitucional deve ser valorizada, pois a verdadeira
transformação depende da capacidade de diálogo e da integração de diferentes saberes e
experiências. Isso permitirá a construção de um futuro em que as decisões sejam fundamentadas em
dados sólidos e análises criteriosas.
Por fim, é vital que haja um comprometimento coletivo que se traduza em ações concretas, não se
resumindo a simples promessas. Somente assim será possível que o Brasil colha os frutos desta
nova era, marcada pela utilização eficaz de dados e pela inteligência artificial.
6.1 Educação como pilar da soberania algorítmica
No que tange à soberania informacional do nosso país, é essencial destacar que a capacidade de
desenvolver modelos preditivos, criar políticas públicas com base em evidências e proteger os
próprios critérios de inferência está inextricavelmente ligada a uma revolução educacional
fundamentada nas bases da ciência de dados e da inteligência artificial. Portanto, surge a
necessidade de promover uma inserção curricular que aborde de maneira transversal disciplinas
como estatística, ciência dos dados e inteligência artificial nos cursos relacionados às áreas jurídica,
administrativa, econômica e social.
Além disso, é fundamental incentivar a pós-graduação e a pesquisa aplicada, focando na análise de
dados públicos, bancos de informações jurídicas, plataformas de governança digital e modelos
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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algorítmicos que ofereçam suporte à tomada de decisões. Igualmente, o financiamento e a
priorização de linhas de pesquisa transdisciplinares em nível nacional são imprescindíveis. Essas
linhas devem integrar os campos do direito, da computação, da ética, da ciência política, da
sociologia e da linguística computacional.
Dessa forma, não se pode considerar exagerado afirmar que a construção desse arcabouço
educacional é uma condição sine qua non para avançarmos no fortalecimento da autonomia
informacional do Estado. Essa autonomia, por sua vez, é crucial para garantir uma gestão pública
mais eficiente e alinhada às demandas contemporâneas da sociedade.
6.2 Convênios públicos e governança de dados compartilhada
A respeito da essencialidade dos convênios interinstitucionais no fortalecimento da base
educacional, é fundamental enfatizar a relevância das parcerias entre entidades públicas e privadas.
Essas parcerias se configuram como instrumentos cruciais para a aceleração da construção de
bancos de dados estruturados, integrados e confiáveis. Para tanto, é necessário que a política a ser
elaborada abranja diversos aspectos interligados, com o objetivo de alcançar uma efetiva
transformação no setor educacional.
Primeiramente, deve-se promover uma integração sinérgica entre a jurisprudência judicial, os
precedentes administrativos e os acordos judiciais e extrajudiciais. Essa integração propiciará um
tratamento analítico das interconexões normativas e fáticas, permitindo uma compreensão mais
aprofundada das dinâmicas envolvidas. Simultaneamente, a criação de plataformas públicas é
crucial para assegurar a rastreabilidade de atos administrativos, contratos públicos, licitações e
serviços digitais. Essa iniciativa não apenas facilita o monitoramento das ações governamentais, mas
também contribui para a democratização do controle social.
Ademais, é imprescindível incentivar parcerias com o setor privado e centros universitários, tendo
como meta o desenvolvimento de plataformas de dados abertas, auditáveis e interoperáveis. Essa
transparência e acessibilidade nas informações são essenciais para a construção de um sistema
educacional mais eficiente e participativo. Outro aspecto relevante é o fortalecimento da capacidade
investigativa dos órgãos de fiscalização e controle, que deve ser garantido por meio de um acesso
facilitado a dados relevantes. Tais informações são indispensáveis para a prevenção de fraudes e
para o combate à má gestão.
Por fim, é preciso enfrentar o desafio representado pelo mercado clandestino de bancos de dados
paralelos. Para tanto, deve-se estabelecer uma política de dados que se baseie em princípios de
legalidade, ética, transparência e equidade, garantindo assim a integridade e a responsabilidade nas
ações empreendidas. Ao articular essas diretrizes, vislumbra-se um avanço significativo na
governança pública, promovendo um ambiente educacional mais íntegro e responsável, o que, sem
dúvida, beneficiará toda a sociedade.
6.3 Dados como infraestrutura democrática
A crescente relevância dos dados na esfera da administração pública merece uma reflexão
aprofundada, uma vez que, além de serem considerados um recurso técnico, eles assumem o papel
de uma infraestrutura democrática fundamental. A sua importância se evidencia na criação de um
vínculo essencial entre o controle social e a participação cidadã efetiva. A documentação metódica
das informações administrativas e das decisões tomadas se mostra crucial para a responsabilização
das instituições, além de ser um fator determinante para o fortalecimento da confiança da população.
Em um cenário contemporâneo, que se caracteriza pela ascensão da inteligência artificial, a
qualidade dos dados vai além de uma simples representação da realidade. Eles se tornam um
agente ativo na construção da realidade institucional, moldando os contornos da justiça que se
deseja alcançar. Nesse contexto, a gestão dos dados se posiciona como um pilar fundamental para a
promoção da transparência e da accountability. Portanto, é imprescindível que as instituições adotem
um comprometimento ético na manipulação e utilização desses dados.
É necessário, assim, que se amplie a reflexão sobre os mecanismos que garantam a integridade e a
veracidade das informações coletadas. Somente por meio dessa vigilância constante será possível
assegurar que a administração pública atenda aos preceitos de uma sociedade verdadeiramente
democrática, onde o acesso à informação e a responsabilidade institucional sejam valores centrais.
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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priorização de linhas de pesquisa transdisciplinares em nível nacional são imprescindíveis. Essas
linhas devem integrar os campos do direito, da computação, da ética, da ciência política, da
sociologia e da linguística computacional.
Dessa forma, não se pode considerar exagerado afirmar que a construção desse arcabouço
educacional é uma condição sine qua non para avançarmos no fortalecimento da autonomia
informacional do Estado. Essa autonomia, por sua vez, é crucial para garantir uma gestão pública
mais eficiente e alinhada às demandas contemporâneas da sociedade.
6.2 Convênios públicos e governança de dados compartilhada
A respeito da essencialidade dos convênios interinstitucionais no fortalecimento da base
educacional, é fundamental enfatizar a relevância das parcerias entre entidades públicas e privadas.
Essas parcerias se configuram como instrumentos cruciais para a aceleração da construção de
bancos de dados estruturados, integrados e confiáveis. Para tanto, é necessário que a política a ser
elaborada abranja diversos aspectos interligados, com o objetivo de alcançar uma efetiva
transformação no setor educacional.
Primeiramente, deve-se promover uma integração sinérgica entre a jurisprudência judicial, os
precedentes administrativos e os acordos judiciais e extrajudiciais. Essa integração propiciará um
tratamento analítico das interconexões normativas e fáticas, permitindo uma compreensão mais
aprofundada das dinâmicas envolvidas. Simultaneamente, a criação de plataformas públicas é
crucial para assegurar a rastreabilidade de atos administrativos, contratos públicos, licitações e
serviços digitais. Essa iniciativa não apenas facilita o monitoramento das ações governamentais, mas
também contribui para a democratização do controle social.
Ademais, é imprescindível incentivar parcerias com o setor privado e centros universitários, tendo
como meta o desenvolvimento de plataformas de dados abertas, auditáveis e interoperáveis. Essa
transparência e acessibilidade nas informações são essenciais para a construção de um sistema
educacional mais eficiente e participativo. Outro aspecto relevante é o fortalecimento da capacidade
investigativa dos órgãos de fiscalização e controle, que deve ser garantido por meio de um acesso
facilitado a dados relevantes. Tais informações são indispensáveis para a prevenção de fraudes e
para o combate à má gestão.
Por fim, é preciso enfrentar o desafio representado pelo mercado clandestino de bancos de dados
paralelos. Para tanto, deve-se estabelecer uma política de dados que se baseie em princípios de
legalidade, ética, transparência e equidade, garantindo assim a integridade e a responsabilidade nas
ações empreendidas. Ao articular essas diretrizes, vislumbra-se um avanço significativo na
governança pública, promovendo um ambiente educacional mais íntegro e responsável, o que, sem
dúvida, beneficiará toda a sociedade.
6.3 Dados como infraestrutura democrática
A crescente relevância dos dados na esfera da administração pública merece uma reflexão
aprofundada, uma vez que, além de serem considerados um recurso técnico, eles assumem o papel
de uma infraestrutura democrática fundamental. A sua importância se evidencia na criação de um
vínculo essencial entre o controle social e a participação cidadã efetiva. A documentação metódica
das informações administrativas e das decisões tomadas se mostra crucial para a responsabilização
das instituições, além de ser um fator determinante para o fortalecimento da confiança da população.
Em um cenário contemporâneo, que se caracteriza pela ascensão da inteligência artificial, a
qualidade dos dados vai além de uma simples representação da realidade. Eles se tornam um
agente ativo na construção da realidade institucional, moldando os contornos da justiça que se
deseja alcançar. Nesse contexto, a gestão dos dados se posiciona como um pilar fundamental para a
promoção da transparência e da accountability. Portanto, é imprescindível que as instituições adotem
um comprometimento ético na manipulação e utilização desses dados.
É necessário, assim, que se amplie a reflexão sobre os mecanismos que garantam a integridade e a
veracidade das informações coletadas. Somente por meio dessa vigilância constante será possível
assegurar que a administração pública atenda aos preceitos de uma sociedade verdadeiramente
democrática, onde o acesso à informação e a responsabilidade institucional sejam valores centrais.
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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7 Conclusão: uma nova arquitetura decisória
A emergência de uma nova configuração decisória destaca-se pela sua natureza sistêmica,
transparente, interdisciplinar e, acima de tudo, rastreável. É fundamental compreender que essa
estrutura se alicerça em pilares robustos, como a inteligência artificial auditável, a aplicação ética da
estatística e a interoperabilidade entre bancos de dados estruturados. O culto aos precedentes
também se apresenta como um fundamento essencial da racionalidade no processo decisório.
Contudo, é importante frisar que essa arquitetura não se restringe a uma inovação técnica; trata-se
de um desafio civilizacional que requer uma nova abordagem ética e cultural.
A ampliação dos instrumentos de previsão e controle, que se concretiza por meio de algoritmos,
modelos preditivos e análises estatísticas, invoca um novo ethos de responsabilidade que não pode
ser ignorado. Nesse contexto, a transparência surge como um valor imprescindível, configurando-se
como a infraestrutura da legitimidade. Essa transparência deve ser compreendida em sua totalidade:
precisa ser documentada, comparável, legível, acionável e robusta, conforme preconizado pelo
arcabouço do CLeAR Documentation Framework12. Documentar revela-se, portanto, como sinônimo
de responsabilização, escuta ativa e humanização da máquina, transformando-se em um imperativo
nessa nova racionalidade algorítmica.
É imprescindível, ainda, considerar que o sistema jurídico brasileiro, em especial, enfrenta resistência
à adoção da cultura dos precedentes, que ainda é visto como uma mera teoria, sem uma efetiva
substância prática. Para que se alcance previsibilidade e integridade institucional de forma
sustentável, é necessária a inclusão dessa abordagem nos currículos acadêmicos, nos programas
do MEC e na formação de magistrados. Além disso, torna-se urgente o fortalecimento de parcerias
estruturantes entre universidades e o setor público e privado, com o objetivo de construir grandes
bancos de dados integrados que alimentem com precisão os sistemas decisórios do Estado.
Esse movimento deve se concretizar tanto no âmbito educacional, por meio da inserção de
conteúdos relevantes nas grades curriculares e de investimentos em pós-graduação, quanto na
prática institucional, promovendo a interoperabilidade entre decisões administrativas, judiciais e
extrajudiciais. Um controle social efetivo sobre contratos, licitações e atos públicos também se faz
necessário. Nesse cenário, o conceito de compliance transformativo emerge como um elemento
fundamental. Esse conceito transcende a mera observância de normas, propondo, na verdade, uma
reconfiguração cultural das instituições. Dentre seus princípios, estão a escuta interna, a empatia
ética, a autorregulação simbólica e a capacidade de transformação contínua.
A estruturação da documentação, o tratamento rigoroso dos dados, a auditabilidade dos algoritmos e
a legitimação dos precedentes só terão sentido se inseridos em uma cultura institucional dinâmica,
autocrítica e regenerativa. Essa cultura deve não apenas se defender, mas também se renovar
constantemente. Portanto, o compliance transformativo se revela como o elo entre a estrutura
técnica e a essência institucional, representando a inteligência ética que orienta a inteligência
artificial, a integridade que organiza os dados e a confiança que fundamenta a previsibilidade.
Estamos, assim, à beira de uma inflexão histórica. A justiça, a Administração Pública e as
organizações serão compelidas a operar com inteligência ampliada, documentação contínua e
responsabilidade conectada. A nova arquitetura decisória, longe de representar apenas um avanço
tecnológico, é, antes de tudo, uma transformação cultural que requer um comprometimento contínuo
com a evolução e a inovação.
8 Referências bibliográficas
ARRIETA, Alejandro Barredo et al. Explainable Artificial Intelligence (XAI): concepts, taxonomies,
opportunities and challenges toward responsible AI. Information Fusion, v. 58, p. 82-115, 2020.
Disponível em: [https://doi.org/10.1016/j.inffus.2019.12.012]. Acesso em: 14.05.2025.
CHMIELINSKI, Kasia et al. The CLeAR Documentation Framework for AI Transparency:
recommendations for practitioners and context for policymakers. Cambridge, MA: Shorenstein Center
on Media, Politics and Public Policy, Harvard Kennedy School, 2024. Disponível em:
[https://shorensteincenter.org/clear-documentation-framework-ai-transparency-recommendations-practitioners-context-
Acesso em: 01.06.2025.
EUROSTAT. Código de Prática das Estatísticas Europeias. Luxemburgo: Sistema Estatístico
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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A emergência de uma nova configuração decisória destaca-se pela sua natureza sistêmica,
transparente, interdisciplinar e, acima de tudo, rastreável. É fundamental compreender que essa
estrutura se alicerça em pilares robustos, como a inteligência artificial auditável, a aplicação ética da
estatística e a interoperabilidade entre bancos de dados estruturados. O culto aos precedentes
também se apresenta como um fundamento essencial da racionalidade no processo decisório.
Contudo, é importante frisar que essa arquitetura não se restringe a uma inovação técnica; trata-se
de um desafio civilizacional que requer uma nova abordagem ética e cultural.
A ampliação dos instrumentos de previsão e controle, que se concretiza por meio de algoritmos,
modelos preditivos e análises estatísticas, invoca um novo ethos de responsabilidade que não pode
ser ignorado. Nesse contexto, a transparência surge como um valor imprescindível, configurando-se
como a infraestrutura da legitimidade. Essa transparência deve ser compreendida em sua totalidade:
precisa ser documentada, comparável, legível, acionável e robusta, conforme preconizado pelo
arcabouço do CLeAR Documentation Framework12. Documentar revela-se, portanto, como sinônimo
de responsabilização, escuta ativa e humanização da máquina, transformando-se em um imperativo
nessa nova racionalidade algorítmica.
É imprescindível, ainda, considerar que o sistema jurídico brasileiro, em especial, enfrenta resistência
à adoção da cultura dos precedentes, que ainda é visto como uma mera teoria, sem uma efetiva
substância prática. Para que se alcance previsibilidade e integridade institucional de forma
sustentável, é necessária a inclusão dessa abordagem nos currículos acadêmicos, nos programas
do MEC e na formação de magistrados. Além disso, torna-se urgente o fortalecimento de parcerias
estruturantes entre universidades e o setor público e privado, com o objetivo de construir grandes
bancos de dados integrados que alimentem com precisão os sistemas decisórios do Estado.
Esse movimento deve se concretizar tanto no âmbito educacional, por meio da inserção de
conteúdos relevantes nas grades curriculares e de investimentos em pós-graduação, quanto na
prática institucional, promovendo a interoperabilidade entre decisões administrativas, judiciais e
extrajudiciais. Um controle social efetivo sobre contratos, licitações e atos públicos também se faz
necessário. Nesse cenário, o conceito de compliance transformativo emerge como um elemento
fundamental. Esse conceito transcende a mera observância de normas, propondo, na verdade, uma
reconfiguração cultural das instituições. Dentre seus princípios, estão a escuta interna, a empatia
ética, a autorregulação simbólica e a capacidade de transformação contínua.
A estruturação da documentação, o tratamento rigoroso dos dados, a auditabilidade dos algoritmos e
a legitimação dos precedentes só terão sentido se inseridos em uma cultura institucional dinâmica,
autocrítica e regenerativa. Essa cultura deve não apenas se defender, mas também se renovar
constantemente. Portanto, o compliance transformativo se revela como o elo entre a estrutura
técnica e a essência institucional, representando a inteligência ética que orienta a inteligência
artificial, a integridade que organiza os dados e a confiança que fundamenta a previsibilidade.
Estamos, assim, à beira de uma inflexão histórica. A justiça, a Administração Pública e as
organizações serão compelidas a operar com inteligência ampliada, documentação contínua e
responsabilidade conectada. A nova arquitetura decisória, longe de representar apenas um avanço
tecnológico, é, antes de tudo, uma transformação cultural que requer um comprometimento contínuo
com a evolução e a inovação.
8 Referências bibliográficas
ARRIETA, Alejandro Barredo et al. Explainable Artificial Intelligence (XAI): concepts, taxonomies,
opportunities and challenges toward responsible AI. Information Fusion, v. 58, p. 82-115, 2020.
Disponível em: [https://doi.org/10.1016/j.inffus.2019.12.012]. Acesso em: 14.05.2025.
CHMIELINSKI, Kasia et al. The CLeAR Documentation Framework for AI Transparency:
recommendations for practitioners and context for policymakers. Cambridge, MA: Shorenstein Center
on Media, Politics and Public Policy, Harvard Kennedy School, 2024. Disponível em:
[https://shorensteincenter.org/clear-documentation-framework-ai-transparency-recommendations-practitioners-context-
Acesso em: 01.06.2025.
EUROSTAT. Código de Prática das Estatísticas Europeias. Luxemburgo: Sistema Estatístico
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
Página 20
Europeu, 2017. Disponível em:
[https://ec.europa.eu/eurostat/documents/4031688/8971242/KS-02-18-142-PT-N.pdf]. Acesso em:
28.05.2025.
INTERNATIONAL MONETARY FUND – IMF. Data Quality Assessment Framework (DQAF).
Washington, D.C.: IMF, 2012. Disponível em: [https://dsbb.imf.org/dqrs]. Acesso em: 28.05.2025.
KERDVIBULVECH, Chutisant. Big data and AI-driven evidence analysis: a global perspective on
citation trends, accessibility, and future research in legal applications. Journal of Big Data, v. 11, n.
180, 2024. Disponível em: [https://doi.org/10.1186/s40537-024-01046-w]. Acesso em: 14.05.2025.
KÜÇÜK, Dilek; CAN, Fazli. Computational law: datasets, benchmarks, and ontologies. arXiv preprint,
arXiv:2503.04305, 2025. Disponível em: [https://arxiv.org/abs/2503.04305]. Acesso em: 1º.06.2025.
MORIN, Edgar. El método 6: ética. Barcelona: Editorial Seix Barral, 2015.
MORIN, Edgar. Introducción al pensamiento complejo. Trad. Marcelo Pakman. Barcelona: Editorial
Gedisa, 2005.
MORIN, Edgar. La cabeza bien puesta: repensar la reforma, reformar el pensamiento. Trad. Paula
Mahler. Buenos Aires: Nueva Visión, 2002.
NIST. AI Risk Management Framework. Gaithersburg: National Institute of Standards and
Technology (NIST), 2023. Disponível em: [www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework]. Acesso
em: 20.05.2025.
PADIU, Bogdan; IACOB, Radu; REBEDEA, Traian; DASCALU, Mihai. To what extent have LLMs
reshaped the legal domain so far? A scoping literature review. Information, Basel, v. 15, n. 11, art.
662, 2024. Disponível em: [https://doi.org/10.3390/info15110662]. Acesso em: 01.06.2025.
UNITED NATIONS. Fundamental Principles of Official Statistics. New York: United Nations Statistics
Division, 2014. Disponível em: [https://unstats.un.org/unsd/dnss/gp/fundprinciples.aspx]. Acesso em:
28.05.2025.
9 Referências legislativas
BRASIL. Constituição da República Federativa do Brasil de 1988. Brasília, DF: Senado Federal,
1988.
BRASIL. Lei 13.105, de 16 de março de 2015. Código de Processo Civil. Diário Oficial da União:
seção 1, Brasília, DF, 17.03.2015.
BRASIL. Lei 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).
Diário Oficial da União: seção 1, Brasília, DF, 15.08.2018.
OCDE. Recomendação do Conselho sobre Inteligência Artificial. 2019. Revisada em 2024.
Disponível em: [https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0449]. Acesso em:
20.05.2025.
ORGANIZAÇÃO PARA A COOPERAÇÃO E DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO – OCDE.
Recommendation of the Council on Enhanced Access to and Sharing of Data. Paris: OECD, 2019.
Disponível em: [https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0463]. Acesso em:
28.05.2025.
UNIÃO EUROPEIA. AI Act – Artificial Intelligence Act. Bruxelas: Parlamento Europeu, 2024.
Disponível em: [https://eur-lex.europa.eu]. Acesso em: 20.05.2025.
UNIÃO EUROPEIA. Regulamento (CE) 223/2009 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 11 de
março de 2009, relativo às estatísticas europeias. Jornal Oficial da União Europeia, L 87, p. 164-173,
31.03.2009. Disponível em:
[https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PT/TXT/?uri=CELEX:32009R0223]. Acesso em: 28.05.2025.
UNESCO. Recomendação sobre a Ética da Inteligência Artificial. Paris: UNESCO, 2021. Disponível
em: [https://unesdoc.unesco.org]. Acesso em: 20.05.2025.
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
Página 21
[https://ec.europa.eu/eurostat/documents/4031688/8971242/KS-02-18-142-PT-N.pdf]. Acesso em:
28.05.2025.
INTERNATIONAL MONETARY FUND – IMF. Data Quality Assessment Framework (DQAF).
Washington, D.C.: IMF, 2012. Disponível em: [https://dsbb.imf.org/dqrs]. Acesso em: 28.05.2025.
KERDVIBULVECH, Chutisant. Big data and AI-driven evidence analysis: a global perspective on
citation trends, accessibility, and future research in legal applications. Journal of Big Data, v. 11, n.
180, 2024. Disponível em: [https://doi.org/10.1186/s40537-024-01046-w]. Acesso em: 14.05.2025.
KÜÇÜK, Dilek; CAN, Fazli. Computational law: datasets, benchmarks, and ontologies. arXiv preprint,
arXiv:2503.04305, 2025. Disponível em: [https://arxiv.org/abs/2503.04305]. Acesso em: 1º.06.2025.
MORIN, Edgar. El método 6: ética. Barcelona: Editorial Seix Barral, 2015.
MORIN, Edgar. Introducción al pensamiento complejo. Trad. Marcelo Pakman. Barcelona: Editorial
Gedisa, 2005.
MORIN, Edgar. La cabeza bien puesta: repensar la reforma, reformar el pensamiento. Trad. Paula
Mahler. Buenos Aires: Nueva Visión, 2002.
NIST. AI Risk Management Framework. Gaithersburg: National Institute of Standards and
Technology (NIST), 2023. Disponível em: [www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework]. Acesso
em: 20.05.2025.
PADIU, Bogdan; IACOB, Radu; REBEDEA, Traian; DASCALU, Mihai. To what extent have LLMs
reshaped the legal domain so far? A scoping literature review. Information, Basel, v. 15, n. 11, art.
662, 2024. Disponível em: [https://doi.org/10.3390/info15110662]. Acesso em: 01.06.2025.
UNITED NATIONS. Fundamental Principles of Official Statistics. New York: United Nations Statistics
Division, 2014. Disponível em: [https://unstats.un.org/unsd/dnss/gp/fundprinciples.aspx]. Acesso em:
28.05.2025.
9 Referências legislativas
BRASIL. Constituição da República Federativa do Brasil de 1988. Brasília, DF: Senado Federal,
1988.
BRASIL. Lei 13.105, de 16 de março de 2015. Código de Processo Civil. Diário Oficial da União:
seção 1, Brasília, DF, 17.03.2015.
BRASIL. Lei 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).
Diário Oficial da União: seção 1, Brasília, DF, 15.08.2018.
OCDE. Recomendação do Conselho sobre Inteligência Artificial. 2019. Revisada em 2024.
Disponível em: [https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0449]. Acesso em:
20.05.2025.
ORGANIZAÇÃO PARA A COOPERAÇÃO E DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO – OCDE.
Recommendation of the Council on Enhanced Access to and Sharing of Data. Paris: OECD, 2019.
Disponível em: [https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0463]. Acesso em:
28.05.2025.
UNIÃO EUROPEIA. AI Act – Artificial Intelligence Act. Bruxelas: Parlamento Europeu, 2024.
Disponível em: [https://eur-lex.europa.eu]. Acesso em: 20.05.2025.
UNIÃO EUROPEIA. Regulamento (CE) 223/2009 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 11 de
março de 2009, relativo às estatísticas europeias. Jornal Oficial da União Europeia, L 87, p. 164-173,
31.03.2009. Disponível em:
[https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PT/TXT/?uri=CELEX:32009R0223]. Acesso em: 28.05.2025.
UNESCO. Recomendação sobre a Ética da Inteligência Artificial. Paris: UNESCO, 2021. Disponível
em: [https://unesdoc.unesco.org]. Acesso em: 20.05.2025.
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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1 Nesse contexto, destacam-se os seguintes dispositivos constitucionais: art. 5º, X, XII, XIV e XXXIII;
art. 37, § 3º, II; art. 93, IX; art. 102, § 2º; e art. 103-B, § 3º, todos da Constituição da República
Federativa do Brasil.
2 A propósito da teoria dos precedentes, no Brasil, há excelentes trabalhos produzidos. Confiram-se:
FUX, Luiz; MENDES, Aluisio Gonçalves de Castro; FUX, Rodrigo. Sistema brasileiro de precedentes:
principais características e desafios. Revista Eletrônica de Direito Processual – REDP, Rio de
Janeiro, v. 23, n. 3, set.-dez. 2022, p. 221-237. Disponível em: [www.redp.uerj.br]. Acesso em:
14.05.2025.; TAUK, Caroline Somesom; SALOMÃO, Luis Felipe. Inteligência artificial no Judiciário
brasileiro: estudo empírico sobre algoritmos e discriminação. Diké – Revista do Programa de
Pós-Graduação em Direito da Universidade Estadual de Santa Cruz, Ilhéus, v. 22, n. 23, jan.-jun.
2023, p. 2-32. Disponível em: [https://periodicos.uesc.br/index.php/dike/article/download/3819/2419/].
Acesso em: 14.05.2025.; DIDIER JR., Fredie. Sistema brasileiro de precedentes judiciais obrigatórios
e os deveres institucionais dos tribunais: uniformidade, estabilidade, integridade e coerência da
jurisprudência. Revista do Ministério Público do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, n. 64,
abr.-jun. 2017, p. 135-147; e MARINONI, Luiz Guilherme. Precedentes obrigatórios. 7. ed. São
Paulo: Ed. RT, 2022.
3 A propósito, esse conceito harmoniza-se com os princípios da finalidade, transparência e
responsabilização ativa no tratamento de dados pessoais, conforme previsto no art. 6º, I, VI e X, da
Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais. Além disso, alinha-se às garantias asseguradas ao titular
no que se refere ao direito à explicação de decisões automatizadas e ao acesso claro, facilitado,
estruturado e inteligível aos seus dados pessoais, nos termos dos arts. 9º, I, II, III, IV, V, VI e VII, 18,
I, II, III, IV, VI, VII, VIII e IX e 20 do mesmo diploma legal. Tais diretrizes também encontram paralelo
nos arts. 15 a 22 do Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados da União Europeia (GDPR), que
exigem base jurídica, finalidade legítima e documentação verificável, assegurando ao titular o direito
de acessar, revisar, contestar e compreender decisões automatizadas.
4 Para que se possa compreender melhor a complexidade funcional crescente do direito
contemporâneo, confira-se o artigo de KÜÇÜK, Dilek; CAN, Fazli. Computational law: datasets,
benchmarks, and ontologies. arXiv preprint, arXiv:2503.04305, 2025. Disponível em:
[https://arxiv.org/abs/2503.04305]. Acesso em: 25.05.2025. Neste trabalho, demonstra-se a
possibilidade de sistematização de recursos técnico-computacionais, com o objetivo de sistematizar
e otimizar a estruturação do conhecimento jurídico contemporâneo, incluindo datasets, benchmarks e
ontologias. As ontologias jurídicas seriam autênticos mapas conceituais que afetam a programação
das máquinas para a leitura das decisões a serem classificadas e rastreadas, o que impacta a
própria organização documental. Os datasets são os próprios bancos de dados jurídicos, que
viabilizam as análises inteligentes e sobre grandes volumes de dados massificados. Os benchmarks
são testes padronizados que viabilizam a auditabilidade da inteligência artificial.
5 Confira-se o relevante trabalho de PADIU, Bogdan; IACOB, Radu; REBEDEA, Traian; DASCALU,
Mihai. To what extent have LLMs reshaped the legal domain so far? A scoping literature review.
Information, Basel, v. 15, n. 11, art. 662, 2024. Disponível em: [https://doi.org/10.3390/info15110662].
Acesso em: 01º.06.2025. Neste trabalho, de forma mais específica, os autores analisam os modelos
de inteligência artificial que são treinados para avaliar grandes volumes de textos. Para que
funcionem adequadamente, esses modelos necessitam de bancos normativos e bancos de dados
reais com classificações documentais corretas. Dentre os aspectos mencionados no texto,
destaca-se a própria estruturação documental dos bancos de dados para que a inteligência artificial
funcione adequadamente, sublinhando-se a classificação estruturada dos atos normativos e
decisões. No caso das decisões, estas devem ser classificadas em conformidade com determinados
padrões que permitam uma indexação correta, de acordo com valores semânticos transparentes, a
fim de garantir mensuração e rastreabilidade. É importante valorar a qualidade institucional e
epistemológica dos dados jurídicos a partir da programação dos algoritmos empregados na
estruturação dos bancos de dados.
6 KERDVIBULVECH, Chutisant. Big data and AI-driven evidence analysis: a global perspective on
citation trends, accessibility, and future research in legal applications. Journal of Big Data, v. 11, n.
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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art. 37, § 3º, II; art. 93, IX; art. 102, § 2º; e art. 103-B, § 3º, todos da Constituição da República
Federativa do Brasil.
2 A propósito da teoria dos precedentes, no Brasil, há excelentes trabalhos produzidos. Confiram-se:
FUX, Luiz; MENDES, Aluisio Gonçalves de Castro; FUX, Rodrigo. Sistema brasileiro de precedentes:
principais características e desafios. Revista Eletrônica de Direito Processual – REDP, Rio de
Janeiro, v. 23, n. 3, set.-dez. 2022, p. 221-237. Disponível em: [www.redp.uerj.br]. Acesso em:
14.05.2025.; TAUK, Caroline Somesom; SALOMÃO, Luis Felipe. Inteligência artificial no Judiciário
brasileiro: estudo empírico sobre algoritmos e discriminação. Diké – Revista do Programa de
Pós-Graduação em Direito da Universidade Estadual de Santa Cruz, Ilhéus, v. 22, n. 23, jan.-jun.
2023, p. 2-32. Disponível em: [https://periodicos.uesc.br/index.php/dike/article/download/3819/2419/].
Acesso em: 14.05.2025.; DIDIER JR., Fredie. Sistema brasileiro de precedentes judiciais obrigatórios
e os deveres institucionais dos tribunais: uniformidade, estabilidade, integridade e coerência da
jurisprudência. Revista do Ministério Público do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, n. 64,
abr.-jun. 2017, p. 135-147; e MARINONI, Luiz Guilherme. Precedentes obrigatórios. 7. ed. São
Paulo: Ed. RT, 2022.
3 A propósito, esse conceito harmoniza-se com os princípios da finalidade, transparência e
responsabilização ativa no tratamento de dados pessoais, conforme previsto no art. 6º, I, VI e X, da
Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais. Além disso, alinha-se às garantias asseguradas ao titular
no que se refere ao direito à explicação de decisões automatizadas e ao acesso claro, facilitado,
estruturado e inteligível aos seus dados pessoais, nos termos dos arts. 9º, I, II, III, IV, V, VI e VII, 18,
I, II, III, IV, VI, VII, VIII e IX e 20 do mesmo diploma legal. Tais diretrizes também encontram paralelo
nos arts. 15 a 22 do Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados da União Europeia (GDPR), que
exigem base jurídica, finalidade legítima e documentação verificável, assegurando ao titular o direito
de acessar, revisar, contestar e compreender decisões automatizadas.
4 Para que se possa compreender melhor a complexidade funcional crescente do direito
contemporâneo, confira-se o artigo de KÜÇÜK, Dilek; CAN, Fazli. Computational law: datasets,
benchmarks, and ontologies. arXiv preprint, arXiv:2503.04305, 2025. Disponível em:
[https://arxiv.org/abs/2503.04305]. Acesso em: 25.05.2025. Neste trabalho, demonstra-se a
possibilidade de sistematização de recursos técnico-computacionais, com o objetivo de sistematizar
e otimizar a estruturação do conhecimento jurídico contemporâneo, incluindo datasets, benchmarks e
ontologias. As ontologias jurídicas seriam autênticos mapas conceituais que afetam a programação
das máquinas para a leitura das decisões a serem classificadas e rastreadas, o que impacta a
própria organização documental. Os datasets são os próprios bancos de dados jurídicos, que
viabilizam as análises inteligentes e sobre grandes volumes de dados massificados. Os benchmarks
são testes padronizados que viabilizam a auditabilidade da inteligência artificial.
5 Confira-se o relevante trabalho de PADIU, Bogdan; IACOB, Radu; REBEDEA, Traian; DASCALU,
Mihai. To what extent have LLMs reshaped the legal domain so far? A scoping literature review.
Information, Basel, v. 15, n. 11, art. 662, 2024. Disponível em: [https://doi.org/10.3390/info15110662].
Acesso em: 01º.06.2025. Neste trabalho, de forma mais específica, os autores analisam os modelos
de inteligência artificial que são treinados para avaliar grandes volumes de textos. Para que
funcionem adequadamente, esses modelos necessitam de bancos normativos e bancos de dados
reais com classificações documentais corretas. Dentre os aspectos mencionados no texto,
destaca-se a própria estruturação documental dos bancos de dados para que a inteligência artificial
funcione adequadamente, sublinhando-se a classificação estruturada dos atos normativos e
decisões. No caso das decisões, estas devem ser classificadas em conformidade com determinados
padrões que permitam uma indexação correta, de acordo com valores semânticos transparentes, a
fim de garantir mensuração e rastreabilidade. É importante valorar a qualidade institucional e
epistemológica dos dados jurídicos a partir da programação dos algoritmos empregados na
estruturação dos bancos de dados.
6 KERDVIBULVECH, Chutisant. Big data and AI-driven evidence analysis: a global perspective on
citation trends, accessibility, and future research in legal applications. Journal of Big Data, v. 11, n.
O direito à compreensão na Era da complexidade
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algorítmicos da transparência decisória
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180, 2024. Disponível em: [https://doi.org/10.1186/s40537-024-01046-w]. Acesso em: 14.05.2025.
7 Nesse sentido, não se pode olvidar do quanto disposto no art. 20 da Lei Geral de Proteção de
Dados Pessoais. A esse propósito, confira-se o artigo produzido por ARRIETA, Alejandro Barredo et
al. Explainable Artificial Intelligence (XAI): concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward
responsible AI. Information Fusion, v. 58, 2020, p. 82-115. Disponível em:
[https://doi.org/10.1016/j.inffus.2019.12.012]. Acesso em: 14.05.2025. Neste trabalho de enorme
relevância, os autores alertam para a essencialidade dos parâmetros de auditoria da inteligência
artificial conectados à explicabilidade das conclusões adotadas, baseados na consistência,
fidelidade, utilidade para o destinatário, estabilidade (sem variações arbitrárias), com transparência
metodológica. “To summarize the most commonly used nomenclature, in this section we clarify the
distinction and similarities among terms often used in the ethical AI and XAI communities. •
Understandability (or equivalently, intelligibility) denotes the characteristic of a model to make a
human understand its function – how the model works – without any need for explaining its internal
structure or the algorithmic means by which the model processes data internally [18]. •
Comprehensibility: when conceived for ML models, comprehensibility refers to the ability of a learning
algorithm to represent its learned knowledge in a human understandable fashion [19, 20, 21]. This
notion of model comprehensibility stems from the postulates of Michalski [22], which stated that “the
results of computer induction should be symbolic descriptions of given entities, semantically and
structurally similar to those a human expert might produce observing the same entities. Components
of these descriptions should be comprehensible as single ‘chunks’ of information, directly
interpretable in natural language, and should relate quantitative and qualitative concepts in an
integrated fashion.” Given its difficult quantification, comprehensibility is normally tied to the
evaluation of the model complexity [17]. • Interpretability: it is defined as the ability to explain or to
provide the meaning in understandable terms to a human. • Explainability: explainability is associated
with the notion of explanation as an interface between humans and a decision maker that is, at the
same time, both an accurate proxy of the decision maker and comprehensible to humans [17]. •
Transparency: a model is considered to be transparent if by itself it is understandable. Since a model
can feature different degrees of understandability, transparent models in Section 3 are divided into
three categories: simulatable models, decomposable models and algorithmically transparent models
[5]”.
8 MORIN, Edgar. El método 6. Ética. Barcelona: Editorial Seix Barral, 2015; MORIN, Edgar.
Introducción al pensamiento complejo. Trad. Marcelo Pakman. Barcelona: Editorial Gedisa, 2005; e
MORIN, Edgar. La cabeza bien puesta: repensar la reforma. Reformar el pensamiento. Trad. Paula
Mahler. Buenos Aires: Nueva Visión, 2002. Não por acaso, Morin propõe a educação como pilar
essencial para a transformação ética no âmbito cognitivo e plural, para que os sujeitos possam
melhor lidar com a incerteza e as dúvidas. Morin é uma referência da escuta institucional complexa.
E, nesse sentido, traduz a importância de uma linguagem que permita a compreensão cada vez
maior dos destinatários. O pensamento complexo deve integrar o todo e as partes e, nesse aspecto,
o fenômeno decisório não pode ser compreendido, se interpretarmos essa concepção no campo do
direito, sem a dimensão tecnológica que conecta a publicidade, a transparência, o dever de
fundamentação das decisões e sua sistematização, estruturação e organização tecnológica em
bancos de dados acessíveis à sociedade.
9 UNIÃO EUROPEIA. Regulamento (UE) 2024/1689 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 13
de junho de 2024, relativo à Inteligência Artificial e que altera os Regulamentos (UE) 2022/2065 e
(UE) 2022/1925 e a Diretiva (UE) 2020/1828. Jornal Oficial da União Europeia, L 168, p. 01-254, 12
jun. 2024. Disponível em: [https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PT/TXT/?uri=OJ:L:2024:168:TOC].
Acesso em: 1º.06.2025. E NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY (NIST).
Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). Gaithersburg, MD: U.S. Department
of Commerce, jan. 2023. NIST.AI.100-1. Disponível em: [https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1].
10 No contexto internacional, existem normas que regulam o uso de estatísticas. Confiram-se os
seguintes diplomas: UNITED NATIONS. Fundamental Principles of Official Statistics. New York:
United Nations Statistics Division, 2014. Disponível em:
[https://unstats.un.org/unsd/dnss/gp/fundprinciples.aspx]. Acesso em: 28.05.2025; UNIÃO
EUROPEIA. Regulamento (CE) 223/2009 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 11 de março de
2009, relativo às estatísticas europeias. Jornal Oficial da União Europeia, L 87, 31.03.2009, p.
164-173. Disponível em: [https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PT/TXT/?uri=CELEX:32009R0223].
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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7 Nesse sentido, não se pode olvidar do quanto disposto no art. 20 da Lei Geral de Proteção de
Dados Pessoais. A esse propósito, confira-se o artigo produzido por ARRIETA, Alejandro Barredo et
al. Explainable Artificial Intelligence (XAI): concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward
responsible AI. Information Fusion, v. 58, 2020, p. 82-115. Disponível em:
[https://doi.org/10.1016/j.inffus.2019.12.012]. Acesso em: 14.05.2025. Neste trabalho de enorme
relevância, os autores alertam para a essencialidade dos parâmetros de auditoria da inteligência
artificial conectados à explicabilidade das conclusões adotadas, baseados na consistência,
fidelidade, utilidade para o destinatário, estabilidade (sem variações arbitrárias), com transparência
metodológica. “To summarize the most commonly used nomenclature, in this section we clarify the
distinction and similarities among terms often used in the ethical AI and XAI communities. •
Understandability (or equivalently, intelligibility) denotes the characteristic of a model to make a
human understand its function – how the model works – without any need for explaining its internal
structure or the algorithmic means by which the model processes data internally [18]. •
Comprehensibility: when conceived for ML models, comprehensibility refers to the ability of a learning
algorithm to represent its learned knowledge in a human understandable fashion [19, 20, 21]. This
notion of model comprehensibility stems from the postulates of Michalski [22], which stated that “the
results of computer induction should be symbolic descriptions of given entities, semantically and
structurally similar to those a human expert might produce observing the same entities. Components
of these descriptions should be comprehensible as single ‘chunks’ of information, directly
interpretable in natural language, and should relate quantitative and qualitative concepts in an
integrated fashion.” Given its difficult quantification, comprehensibility is normally tied to the
evaluation of the model complexity [17]. • Interpretability: it is defined as the ability to explain or to
provide the meaning in understandable terms to a human. • Explainability: explainability is associated
with the notion of explanation as an interface between humans and a decision maker that is, at the
same time, both an accurate proxy of the decision maker and comprehensible to humans [17]. •
Transparency: a model is considered to be transparent if by itself it is understandable. Since a model
can feature different degrees of understandability, transparent models in Section 3 are divided into
three categories: simulatable models, decomposable models and algorithmically transparent models
[5]”.
8 MORIN, Edgar. El método 6. Ética. Barcelona: Editorial Seix Barral, 2015; MORIN, Edgar.
Introducción al pensamiento complejo. Trad. Marcelo Pakman. Barcelona: Editorial Gedisa, 2005; e
MORIN, Edgar. La cabeza bien puesta: repensar la reforma. Reformar el pensamiento. Trad. Paula
Mahler. Buenos Aires: Nueva Visión, 2002. Não por acaso, Morin propõe a educação como pilar
essencial para a transformação ética no âmbito cognitivo e plural, para que os sujeitos possam
melhor lidar com a incerteza e as dúvidas. Morin é uma referência da escuta institucional complexa.
E, nesse sentido, traduz a importância de uma linguagem que permita a compreensão cada vez
maior dos destinatários. O pensamento complexo deve integrar o todo e as partes e, nesse aspecto,
o fenômeno decisório não pode ser compreendido, se interpretarmos essa concepção no campo do
direito, sem a dimensão tecnológica que conecta a publicidade, a transparência, o dever de
fundamentação das decisões e sua sistematização, estruturação e organização tecnológica em
bancos de dados acessíveis à sociedade.
9 UNIÃO EUROPEIA. Regulamento (UE) 2024/1689 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 13
de junho de 2024, relativo à Inteligência Artificial e que altera os Regulamentos (UE) 2022/2065 e
(UE) 2022/1925 e a Diretiva (UE) 2020/1828. Jornal Oficial da União Europeia, L 168, p. 01-254, 12
jun. 2024. Disponível em: [https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PT/TXT/?uri=OJ:L:2024:168:TOC].
Acesso em: 1º.06.2025. E NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY (NIST).
Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). Gaithersburg, MD: U.S. Department
of Commerce, jan. 2023. NIST.AI.100-1. Disponível em: [https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1].
10 No contexto internacional, existem normas que regulam o uso de estatísticas. Confiram-se os
seguintes diplomas: UNITED NATIONS. Fundamental Principles of Official Statistics. New York:
United Nations Statistics Division, 2014. Disponível em:
[https://unstats.un.org/unsd/dnss/gp/fundprinciples.aspx]. Acesso em: 28.05.2025; UNIÃO
EUROPEIA. Regulamento (CE) 223/2009 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 11 de março de
2009, relativo às estatísticas europeias. Jornal Oficial da União Europeia, L 87, 31.03.2009, p.
164-173. Disponível em: [https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PT/TXT/?uri=CELEX:32009R0223].
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
Página 23
Acesso em: 28.05.2025; EUROSTAT. Código de Prática das Estatísticas Europeias. Luxemburgo:
Sistema Estatístico Europeu, 2017. Disponível em:
[https://ec.europa.eu/eurostat/documents/4031688/8971242/KS-02-18-142-PT-N.pdf]. Acesso em:
28.05.2025; ORGANIZAÇÃO PARA A COOPERAÇÃO E DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO –
OCDE. Recommendation of the Council on Enhanced Access to and Sharing of Data. Paris: OECD,
2019. Disponível em: [https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0463]. Acesso
em: 28.05.2025; INTERNATIONAL MONETARY FUND – IMF. Data Quality Assessment Framework
(DQAF). Washington, D.C.: IMF, 2012. Disponível em: [https://dsbb.imf.org/dqrs]. Acesso em:
28.05.2025. Nesse sentido, pode-se ser tomada como exemplo a obrigação de proteção da
confidencialidade dos dados estatísticos e a integridade das fontes, que é ressaltada no artigo 5º, §
1º, e, do Regulamento (CE) 223/2009, que estabelece que as estatísticas europeias devem respeitar
“a confidencialidade estatística” como princípio fundamental. De forma convergente, o Princípio 6 dos
Fundamental Principles of Official Statistics da ONU determina que os dados individuais coletados
para fins estatísticos devem ser estritamente protegidos e utilizados exclusivamente para esses fins.
Nesse sentido, o Código de Prática das Estatísticas Europeias estabelece como um dos seus 16
princípios a “confidencialidade estatística”, exigindo que os dados dos informantes sejam protegidos
contra acesso não autorizado. Esses dispositivos evidenciam um consenso normativo internacional
de que a integridade e a proteção da informação são condições estruturantes para a confiança
pública nos sistemas estatísticos.
11 A propósito da auditabilidade dos múltiplos sistemas de inteligência artificial, e aqui entendo que
se aplica o conceito aos bancos de dados jurídicos, fundamental consultar o Documento Artificial
Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0), que foi elaborado pelo National Institute of
Standards and Technology (NIST), órgão vinculado ao Departamento de Comércio dos Estados
Unidos, e publicado oficialmente em janeiro de 2023. Trata-se de uma referência técnica
internacionalmente reconhecida, produto de consulta pública multissetorial, revisado por pares, e
com validação científica interinstitucional. Esse documento propôs como paradigma framework
orientador de boas práticas em gestão de riscos de sistemas de inteligência artificial por diversos
setores públicos e privados nos Estados Unidos e globalmente. Seu número de referência oficial é
NIST.AI.100-1. O principal objetivo desse framework é fornecer credibilidade internacional aos
sistemas de inteligência artificial, assegurando-lhes pilares metodológicos que confiram segurança,
confiabilidade e responsabilidade em suas finalidades e funções. Para tanto, esse framework
internacional promove uma gestão de riscos e uma estrutura científica baseada e estruturada para
mitigar esses riscos.
12 A obra CHMIELINSKI, Kasia et al. The CLeAR Documentation Framework for AI Transparency:
recommendations for practitioners and context for policymakers. Cambridge, MA: Shorenstein Center
on Media, Politics and Public Policy, Harvard Kennedy School, 2024. Disponível em:
[https://shorensteincenter.org/clear-documentation-framework-ai-transparency-recommendations-practitioners-context-
Acesso em: 01.06.2025 – se apresenta como uma ferramenta metodológica desenvolvida por
pesquisadores do Shorenstein Center da Harvard Kennedy School, com a finalidade de validar
sistemas de inteligência artificial transparentes e auditáveis e, via de consequência, bancos de dados
confiáveis. Para tanto, esse framework sustenta a importância de se estruturar no espaço digital uma
documentação transparente, interpretável e institucionalmente responsável. Nesse sentido, o CLeAR
apresenta uma metodologia de governança algorítmica, fundamentada em pilares interdependentes:
(a) descrição explícita do contexto e circunstâncias detalhadas de utilização do sistema; (b)
identificação formal de suas limitações operacionais, jurídicas e epistêmicas; de modo a identificar
previamente os riscos e estabelecer limites e garantias; (c) a apresentação da motivação razoável
para as decisões automatizadas e inferências; (d) mapeamento transparente das premissas e
pressupostos incorporados à modelagem e treinamento; e (e) avaliação dos riscos envolvidos, com
respectivas estratégias de mitigação e contingências. Sua aplicabilidade aos bancos de dados
jurídicos no Brasil é evidente, pois permite validar não apenas a robustez técnica de modelos
estatísticos, mas todas as variáveis inerentes aos sistemas de inteligência artificial e aos algoritmos,
viabilizando graus elevados de auditabilidade.
O direito à compreensão na Era da complexidade
tecnológica: fundamentos constitucionais, estatísticos e
algorítmicos da transparência decisória
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Sistema Estatístico Europeu, 2017. Disponível em:
[https://ec.europa.eu/eurostat/documents/4031688/8971242/KS-02-18-142-PT-N.pdf]. Acesso em:
28.05.2025; ORGANIZAÇÃO PARA A COOPERAÇÃO E DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO –
OCDE. Recommendation of the Council on Enhanced Access to and Sharing of Data. Paris: OECD,
2019. Disponível em: [https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0463]. Acesso
em: 28.05.2025; INTERNATIONAL MONETARY FUND – IMF. Data Quality Assessment Framework
(DQAF). Washington, D.C.: IMF, 2012. Disponível em: [https://dsbb.imf.org/dqrs]. Acesso em:
28.05.2025. Nesse sentido, pode-se ser tomada como exemplo a obrigação de proteção da
confidencialidade dos dados estatísticos e a integridade das fontes, que é ressaltada no artigo 5º, §
1º, e, do Regulamento (CE) 223/2009, que estabelece que as estatísticas europeias devem respeitar
“a confidencialidade estatística” como princípio fundamental. De forma convergente, o Princípio 6 dos
Fundamental Principles of Official Statistics da ONU determina que os dados individuais coletados
para fins estatísticos devem ser estritamente protegidos e utilizados exclusivamente para esses fins.
Nesse sentido, o Código de Prática das Estatísticas Europeias estabelece como um dos seus 16
princípios a “confidencialidade estatística”, exigindo que os dados dos informantes sejam protegidos
contra acesso não autorizado. Esses dispositivos evidenciam um consenso normativo internacional
de que a integridade e a proteção da informação são condições estruturantes para a confiança
pública nos sistemas estatísticos.
11 A propósito da auditabilidade dos múltiplos sistemas de inteligência artificial, e aqui entendo que
se aplica o conceito aos bancos de dados jurídicos, fundamental consultar o Documento Artificial
Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0), que foi elaborado pelo National Institute of
Standards and Technology (NIST), órgão vinculado ao Departamento de Comércio dos Estados
Unidos, e publicado oficialmente em janeiro de 2023. Trata-se de uma referência técnica
internacionalmente reconhecida, produto de consulta pública multissetorial, revisado por pares, e
com validação científica interinstitucional. Esse documento propôs como paradigma framework
orientador de boas práticas em gestão de riscos de sistemas de inteligência artificial por diversos
setores públicos e privados nos Estados Unidos e globalmente. Seu número de referência oficial é
NIST.AI.100-1. O principal objetivo desse framework é fornecer credibilidade internacional aos
sistemas de inteligência artificial, assegurando-lhes pilares metodológicos que confiram segurança,
confiabilidade e responsabilidade em suas finalidades e funções. Para tanto, esse framework
internacional promove uma gestão de riscos e uma estrutura científica baseada e estruturada para
mitigar esses riscos.
12 A obra CHMIELINSKI, Kasia et al. The CLeAR Documentation Framework for AI Transparency:
recommendations for practitioners and context for policymakers. Cambridge, MA: Shorenstein Center
on Media, Politics and Public Policy, Harvard Kennedy School, 2024. Disponível em:
[https://shorensteincenter.org/clear-documentation-framework-ai-transparency-recommendations-practitioners-context-
Acesso em: 01.06.2025 – se apresenta como uma ferramenta metodológica desenvolvida por
pesquisadores do Shorenstein Center da Harvard Kennedy School, com a finalidade de validar
sistemas de inteligência artificial transparentes e auditáveis e, via de consequência, bancos de dados
confiáveis. Para tanto, esse framework sustenta a importância de se estruturar no espaço digital uma
documentação transparente, interpretável e institucionalmente responsável. Nesse sentido, o CLeAR
apresenta uma metodologia de governança algorítmica, fundamentada em pilares interdependentes:
(a) descrição explícita do contexto e circunstâncias detalhadas de utilização do sistema; (b)
identificação formal de suas limitações operacionais, jurídicas e epistêmicas; de modo a identificar
previamente os riscos e estabelecer limites e garantias; (c) a apresentação da motivação razoável
para as decisões automatizadas e inferências; (d) mapeamento transparente das premissas e
pressupostos incorporados à modelagem e treinamento; e (e) avaliação dos riscos envolvidos, com
respectivas estratégias de mitigação e contingências. Sua aplicabilidade aos bancos de dados
jurídicos no Brasil é evidente, pois permite validar não apenas a robustez técnica de modelos
estatísticos, mas todas as variáveis inerentes aos sistemas de inteligência artificial e aos algoritmos,
viabilizando graus elevados de auditabilidade.
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