Vivemos tempos de profunda transformação em todas as esferas, e a tecnologia é um motor central dessas mudanças. Historicamente, a tecnologia sempre reconfigurou a sociedade, e hoje assistimos a uma revolução que também acontece nos sistemas jurídicos, impulsionada pela digitalização e, crucialmente, pela inteligência artificial generativa (IAG). Embora ainda se fale muito em “transição digital”, a realidade exige que nos foquemos na “transformação tecnológica”. Essa consciência transformadora é vital para enfrentar os desafios críticos e complexos do presente. Esta realidade pressiona as instituições públicas, incluindo a justiça, a tornarem-se mais eficientes, resilientes e adaptáveis, tornando a adoção de soluções digitais e de inteligência artificial (IA) não uma conveniência, mas um imperativo.

A tecnologia transcende a mera função de ferramenta; ela integra-se profundamente no direito, influenciando as dimensões organizacional, processual e institucional das interações humanas. Esta perspetiva redefine a conceção, produção e aplicação do direito, exigindo uma transição de uma epistemologia puramente centrada no ser humano para uma que considere a capacidade das máquinas em criar conhecimento e apoiar ou mesmo substituir decisões humanas na concretização do direito e na administração da justiça.

As ferramentas tecnológicas aplicáveis ao domínio jurídico e judicial acompanham o desenvolvimento dos sistemas de informação e da IA. No que respeita aos sistemas digitais e de IA mais relevantes nos tribunais, destacam-se os seguintes:

Os sistemas de IA podem ser classificados pela sua tecnologia, estrutura, complexidade, qualidade dos dados e funcionalidades. A IA evoluiu de sistemas mais simples para sistemas cada vez mais autónomos e complexos, culminando em Agentes IA e IA de Agência (Multi-Agent Systems). No domínio jurídico, os melhores exemplos incluem classificadores dedutivos para organização de dados, redes neuronais para análises preditivas e tomada de decisões, e deep learning para aprendizagem a partir de grandes volumes de dados. Os Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) compreendem e geram texto semelhante ao humano, enquanto os Modelos de Linguagem de Pequeno Porte (SLMs) são mais especializados e eficientes em termos de recursos e de contexto. Outras funcionalidades incluem Processamento de Linguagem Natural (PNL) para compreensão da linguagem humana e sistemas especialistas para resolução de problemas. Assistentes e agentes de IA auxiliam em tarefas complexas, e os sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) combinam recuperação de informação com capacidades generativas.

É crucial distinguir entre Agentes de IA e IA de Agência para um desenvolvimento responsável de sistemas autónomos. Agentes de IA são ferramentas focadas numa única tarefa, com baixa autonomia e perfil de risco previsível (ex: chatbots). Em contraste, a IA de Agência, baseada em........

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