Magistrado apresenta orientações práticas e riscos envolvendo uso da IA na rotina judicial

Minicurso que encerrou o 2º Módulo de Formação Continuada da Ejud-12 abordou técnicas de elaboração de “prompts” e o uso de ferramentas homologadas

19/06/2026 14h03, atualizada em 19/06/2026 15h36
Laura Gheller

Técnicas para elaboração de comandos mais eficientes, cuidados com a proteção de dados, prevenção à chamada prompt injection e reflexões sobre os limites do uso da inteligência artificial (IA) estiveram no centro do minicurso que encerrou, nesta sexta-feira (19/6), o 2º Módulo de Formação Continuada de 2026 da Escola Judicial do TRT-SC (Ejud-12).

Conduzida pelo juiz do Trabalho Fausto Siqueira Gaia, do TRT da 17ª Região (ES), a atividade reuniu magistrados, magistradas, servidores e servidoras de forma presencial e telepresencial. A moderação foi realizada pela juíza do TRT-SC Janice Bastos.

Ser humano no centro


Doutor em Direito do Trabalho pela PUC-SP, mestre em Direitos e Garantias Fundamentais pela Faculdade de Direito de Vitória (FDV) e professor de pós-graduação, Gaia compartilhou experiências desenvolvidas ao longo de sua atuação em projetos voltados à aplicação da inteligência artificial na Justiça do Trabalho.

Logo no início da atividade, o magistrado destacou que qualquer discussão sobre o tema deve partir de uma premissa fundamental: por trás de toda tecnologia existem pessoas impactadas por suas decisões.

Segundo ele, a IA pode auxiliar na elaboração de minutas, análises e rotinas de trabalho, mas não substitui elementos humanos essenciais à atividade jurisdicional. Entre eles, a capacidade de interpretar contextos, avaliar comportamentos e perceber nuances que muitas vezes surgem apenas no contato direto com as partes.
 

Por que o prompt faz diferença


Na parte conceitual do minicurso, Gaia explicou que a qualidade das respostas geradas pela inteligência artificial depende diretamente dos comandos fornecidos pelo usuário, os chamados prompts.

Para ilustrar a ideia, comparou o processo a uma receita de bolo. “Assim como bons ingredientes não garantem um resultado satisfatório sem uma técnica adequada de preparo, um modelo avançado de inteligência artificial também depende de comandos claros e bem estruturados para entregar respostas mais precisas”, frisou Gaia.

Ao longo da exposição, o magistrado apresentou técnicas para reduzir ambiguidades, organizar tarefas complexas em etapas e utilizar exemplos como referência para aprimorar os resultados obtidos.
 

Uso de ferramentas homologadas


Ao tratar dos desafios relacionados à utilização da inteligência artificial, o magistrado dedicou atenção especial à proteção de dados e à segurança da informação.

Segundo ele, o uso de plataformas externas não homologadas pode gerar riscos quando documentos processuais, dados pessoais ou gravações de audiências são inseridos em ambientes sobre os quais o usuário não possui controle.

Por essa razão, o instrutor recomendou a utilização das ferramentas disponibilizadas oficialmente pela Justiça do Trabalho, como o Chat-JT, destacando que esses ambientes estão alinhados às diretrizes estabelecidas pelos órgãos de governança do Poder Judiciário.

“Não precisamos levar para fora. Podemos usar algo gratuito e que já está disponível para magistrados e servidores”, concluiu.
 

Prompt injection: quando documentos tentam influenciar a IA
 

Outro tema abordado durante o minicurso foi a chamada “prompt injection”, técnica utilizada para inserir nas petições comandos destinados a influenciar ou alterar o comportamento de sistemas de inteligência artificial.

Segundo Gaia, essas instruções podem aparecer de forma explícita no texto ou ficar ocultas em imagens, links e até em “metadados” – informações que ficam armazenadas nos próprios documentos eletrônicos, sem aparecer para o usuário durante a leitura.

O juiz também relatou que, a partir de verificações no dia a dia da atividade jurisdicional, identificou indícios de prompt injection em pelo menos metade das petições recebidas.

Como medida de prevenção, recomendou que documentos submetidos à inteligência artificial passem sempre por verificações e leituras prévias capazes de identificar comandos ocultos ou instruções, além da revisão humana dos resultados gerados ao final.
 


Carlos Nogueira
Secretaria de Comunicação Social do TRT-SC
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