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Projeto de IA do Judiciário · dado do CNJ (Sinapses)CNJ · Sinapses● Piloto/Testes
Assistente Inteligente de Intimação
Tribunal de Justiça do Distrito Federal e dos Territórios (TJDFT)
Solução baseada em Modelo de Linguagem de Grande Escala (LLM) integrada ao PJe para preenchimento automático dos dados de expedição (MiniPAC) a partir da análise do conteúdo da min…
Conformidade e risco
- Classificação de risco
- Ainda não avaliado
- Aderência ao PDPJ-Br
- parcialmente_aderente
- Propriedade da solução
- propriedade_do_orgao
Classificação informada pelo próprio tribunal ao CNJ. O BBSIA não avaliou este projeto.
Problema e objetivo
- Problema que motivou
- O preenchimento manual dos dados de expedição demanda tempo e está sujeito a inconsistências e erros de digitação, especialmente em comunicações de maior complexidade (varias partes). A utilização de um LLM permite identificar e estruturar automaticamente as informações presentes na minuta do ato judicial, promovendo maior eficiência operacional, padronização dos expedientes e redução de retrabalho.
- Objetivos
- Aumentar celeridade processual · Reduzir congestionamento · Automatizar tarefas repetitivas · Otimizar gestão de recursos
- Tarefas de IA
- Outra · Classificação de documentos
- Público-alvo
- Magistrados · Servidores do tribunal
- Foco de atuação
- Apoio direto à atividade jurisdicional
- Etapa do fluxo
- Minuta do Ato Judicial
Situação e linha do tempo
- Situação
- Piloto/Testes
- Concepção
- equipe_tecnica_interna
- Início
- 02/01/2026
- Ano de início
- 2.026
- Usado por outros tribunais
- nao
Desenvolvimento e parcerias
- Forma de desenvolvimento
- desenvolvido_internamente
- Papel da universidade
- nao_houve_participacao
Tecnologia
- Modelo principal — tipo
- llm
- Modelo principal — nome
- OpenAI GPT-5
- Modelo principal — versão
- 5.4
- Usa RAG
- nao
- Multi-LLM
- nao
- Forma de execução
- nuvem_privada
- Linguagens
- Java
- Frameworks
- Outro
Dados e LGPD
- Categorias de dados
- Textos pecas processuais
- Base legal (LGPD)
- nao_sei_informar
- RIPD
- nao
- Usa data lake
- nao
Avaliação e transparência
- Documentação disponível
- Wiki projeto · Nao possui documentacao formal
- Código acessível para auditoria
- acessivel_apenas_internamente
- Relatórios de desempenho
- nao_ha_relatorios
- Capacitação de usuários
- nao_se_aplica
- Possui indicadores
- nao_ha_indicadores
Proveniência
- Identificador no Sinapses
- 01KY0FB0D799T1H4CNB12X84AE
- Cadastrado em
- 2026-07-20T19:16:40.000000Z
- Atualizado em
- 2026-07-20T19:16:40.000000Z
- Consultado no CNJ em
- 2026-09-18T19:01:36.249Z