Projeto de IA do Judiciário · dado do CNJ (Sinapses)CNJ · Sinapses● Em produção/uso regular

CAND-IA - 2026

Tribunal Regional Eleitoral de São Paulo (TRE-SP)

• A(o)s candidata(o)s fazem a inclusão no CANDEX-WEB, juntam os documentos no PJe; • Um procedimento é executado, de tempos em tempos, com as perguntas definidas pela área negocial…

⚠ Conformidade e risco — classificado como ALTO RISCO

Classificação de risco: Alto risco
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: Os trâmites do processo podem demorar alguns dias; • Os processos muitas vezes vem com prazos exíguo; • A análise é manual(macros), a comparação entre aquilo que é lançado no PJe, com aquilo que está em sistema próprio; • A(o)s servidora(e)s têm que analisar cada um dos documentos, de cada um da(o)s candidata(o)s; • Os documentos anexados nem sempre são legíveis; • Em eleições gerais, o TRE-SP recebe 3 mil processos, aproximadamente; • Em eleições municipais, o TRE-SP recebe mais de 30 mil processos, aproximadamente; • Cada processo pode ter dezenas, ou centenas, de documentos para analisar; • Analisar as fotos.
Objetivos: Aumentar celeridade processual · Reduzir congestionamento · Melhorar qualidade das decisões · Otimizar gestão de recursos
Tarefas de IA: Sumarização de textos/documentos · Busca semântica · Reconhecimento de imagem
Público-alvo: Servidores do tribunal · Uso interno exclusivo (gestão)
Foco de atuação: Atividades-meio e apoio administrativo

Situação e linha do tempo

Situação: Em produção/uso regular
Concepção: equipe_tecnica_interna
Início: 07/05/2026
Ano de início: 2.026
Entrada em produção: 20/07/2026
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: Gemma
Modelo principal — versão: 4 26B
Modelos auxiliares: Ray para processamento paralelo
Usa RAG: nao
Multi-LLM: sim
Forma de execução: on_premise
Linguagens: Python · Outra
Frameworks: Outro

Dados e LGPD

Categorias de dados: Dados pessoais comuns · Dados pessoais sensiveis
Base legal (LGPD): nao_sei_informar
RIPD: nao_sei_informar
Usa data lake: nao

Avaliação e transparência

Documentação disponível: Em desenvolvimento
Código acessível para auditoria: sim_parcialmente_acessivel
Relatórios de desempenho: nao_ha_relatorios
Capacitação de usuários: nao_houve
Possui indicadores: em_desenvolvimento

Proveniência

Identificador no Sinapses: 01M0G0X0RFYC679MRGBCHKKCKD
Cadastrado em: 2026-08-20T16:43:37.000000Z
Atualizado em: 2026-08-20T16:43:37.000000Z
Consultado no CNJ em: 2026-09-18T19:01:36.249Z

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