O Ministerio da Justica da Argentina e o SAIJ testaram IA generativa em todo o Judiciario: 5.000 funcionarios avaliaram a experiencia como 81% positiva, e identificar fundamentos de recurso caiu de 25 para 2,5 minutos, com buscas de jurisprudencia ate 90% mais rapidas.
~5,000
Pessoal judicial inquirido (2024-2025)
81%
Avaliação positiva da experiência (2024-2025)
25 minutes -> ~2.5 minutes
Tempo para identificar fundamentos de recurso (agravios), antes vs. assistido por IA (2024-2025)
~77%
Padrão de qualidade mantido na tarefa assistida por IA (2024-2025)
~90%
Redução no tempo de pesquisa de jurisprudência (2024-2025)
1,007 (three trials each), ~3,000 prompts
Casos de teste estruturados realizados (2024-2025)
Detalhes
Maturidade
Piloto
Promotor
Ministerio de Justicia de la Nación / Sistema Argentino de Información Jurídica (SAIJ)
Período
2024-2025
Palavras-chave
justice, judiciary, generative AI, public administration, legal research
Contexto
O sistema judicial argentino procurava testar se a IA generativa podia acelerar tarefas analíticas comuns, como a redação e a investigação jurídica, em tribunais de todo o país.
Objetivos
Testar o uso estratégico e responsável da IA generativa com juízes, procuradores e funcionários judiciais, medindo tanto a opinião dos utilizadores como o tempo/qualidade da conclusão das tarefas em casos de teste estruturados.
Atividades
O Ministério da Justiça da Argentina, através do SAIJ e do Programa Nacional de Inteligência Artificial na Justiça, realizou o projeto-piloto em 2024-2025 com parceiros de laboratórios universitários de IA (UBA-IALAB, ALTA, JusLab, UNLZ Innovation Laboratory), executando 1.007 casos de teste estruturados (três ensaios cada) e cerca de 3.000 pedidos (prompts), e inquirindo cerca de 5.000 membros do sistema judicial.
Resultados
81% do pessoal judicial inquirido avaliou a experiência positivamente. Na identificação dos fundamentos (agravios) de um recurso de amparo, o trabalho assistido por IA reduziu o tempo de conclusão de 25 minutos para cerca de 2,5 minutos, mantendo cerca de 77% do padrão de qualidade, e as pesquisas de jurisprudência foram aceleradas em cerca de 90%.
Conclusões
Os números preliminares e autorreportados do projeto-piloto são indicadores promissores de poupança de tempo e boa receção, mas o material-fonte não divulga taxas de erro ou de falsos positivos, pelo que os resultados devem ser lidos como indicadores da fase piloto e não como uma avaliação de impacto validada de forma independente.
Implementação
Custo indicativo
Baixo (< 50 mil €) — A software pilot using generative AI in partnership with university labs rather than bespoke infrastructure build-out, consistent with a low-cost pilot-stage deployment.
Tempo até resultados
Curto (< 1 ano) — Pilot ran through 2024-2025, with preliminary results presented in April 2025.
Equipa e competências
Ministerio de Justicia de la Nación / SAIJ programme team, university AI-lab partners: UBA-IALAB, ALTA, JusLab, UNLZ Innovation Laboratory, participating judges, prosecutors and court staff nationwide
Condições de sucesso
Partnership with multiple university AI labs to design and validate the pilot methodology
Structured testing protocol (1,007 test cases, three trials each) rather than anecdotal use
National-scale survey of nearly 5,000 judicial staff to gauge reception
Modos de falha comuns
Results are self-reported by the implementing programme rather than independently audited
Error or false-positive rates for the AI outputs are not disclosed in the source material
Onde se enquadra
Tipo de governação
national justice ministry / judiciary
Escala
nationwide pilot, ~5,000 staff surveyed
Nível de rendimento
upper-middle-income
Habitualmente financiado por
National / regional programmes
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Fontes de dados
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