PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Direito
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorMoura, Gabriel Borges dept_BR
dc.date.accessioned2026-06-20T18:50:54Z-
dc.date.available2026-06-20T18:50:54Z-
dc.date.issued2026-06-03-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/10698-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectInteligência artificial, processo civil, atos autônomos, regulamentação. explicabilidade (XAI), reserva de humanidade.pt_BR
dc.titleInteligência artificial no processo civil atos autônomos, regulamentação e eticidadept_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Oliveira, José Carlos dept_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9843215276514728pt_BR
dc.contributor.referee1Curvo, Silvia Maria Gonçalves Santos de Lacerda Santanapt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5596905238327400pt_BR
dc.description.resumoA presente monografia analisa o impacto da Inteligência Artificial (IA) no âmbito do Processo Civil brasileiro, com foco nos atos processuais autônomos, na necessidade de regulamentação e nos dilemas éticos advindos da automação. A pesquisa parte do fenômeno da "virada tecnológica", que busca responder à crise de eficiência do Poder Judiciário, o qual já apresenta uma adesão institucional de 96,8% ao uso de ferramentas inteligentes. O objetivo geral é investigar como a integração da IA pode coexistir com os princípios constitucionais, garantindo que a celeridade processual não ocorra em detrimento de garantias fundamentais. Metodologicamente, o trabalho utiliza a técnica qualitativa de revisão bibliográfica e análise documental comparativa, examinando o marco regulatório europeu (AI Act) e as normativas nacionais, com destaque para o Projeto de Lei nº 2338/2023 e a Resolução nº 615/2025 do Conselho Nacional de Justiça. Os resultados demonstram que, embora sistemas como Victor (STF) e Elis (TJPE) proporcionem ganhos extraordinários de eficiência operacional, a opacidade dos algoritmos de Deep Learning (caixas-pretas) gera riscos de violação ao dever de motivação das decisões e ao contraditório dinâmico. Conclui-se pela imperatividade de um "Devido Processo Tecnológico", fundamentado na "Reserva de Humanidade", que assegure a explicabilidade algorítmica (XAI) e o controle humano efetivo sobre todos os atos que toquem a substância jurisdicional, preservando assim a legitimidade do Estado Democrático de Direito.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola de Direito, Negócios e Comunicaçãopt_BR
dc.publisher.initialsPUC Goiáspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADASpt_BR
dc.degree.graduationDireitopt_BR
dc.degree.levelGraduaçãopt_BR
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