Classificação de processos judiciais da Procuradoria-Geral do Estado : Um projeto de data science para automação e otimização da triagem processual

Abstract

Resumo: A gestão do elevado volume de processos judiciais representa um desafio crônico para os órgãos de advocacia pública no Brasil, resultando em gargalos operacionais e custos elevados. Neste cenário, a inteligência artificial emerge como uma ferramenta estratégica para promover celeridade, eficiência e otimização de recursos públicos. O presente trabalho descreve um estudo de caso na Procuradoria-Geral do Estado do Paraná, que enfrentou a necessidade de classificação e triagem de uma carga atípica de mais de 50.000 processos judiciais. Para esta tarefa, foi implementada uma solução baseada em inteligência artificial generativa para classificar os documentos conforme a árvore de assuntos interna da instituição. A solução automatizada processou com sucesso 95,7% do acervo total. Para a validação da assertividade, foi constituído um conjunto de teste padrão-ouro com aproximadamente 2.000 processos, no qual o modelo alcançou uma acurácia de 68% em um cenário zero-shot. O resultado mais expressivo foi o ganho de eficiência: a tarefa, estimada em mais de seis meses de trabalho para uma equipe dedicada, foi concluída em menos de duas semanas de processamento computacional. Conclui-se que a aplicação representa um marco para a modernização da Procuradoria. Este estudo de caso valida a inteligência artificial generativa como uma ferramenta funcional e de alto impacto para a automação da triagem processual, estabelecendo um precedente para a otimização da eficiência operacional em larga escala no setor público

Abstract: The management of a high volume of legal cases represents a chronic challenge for Public Attorney’s Offices in Brazil, this context, artificial intelligence emerges as a strategic tool to enhance efficiency, accelerate proceedings, and optimize resources. This paper presents a case study conducted at the Attorney General’s Office of the State of Paraná, which faced the challenge of triaging an unprecedented influx of over 50,000 legal cases. For this task, a solution based on generative artificial intelligence was implemented to classify the documents according to the institution’s internal subject taxonomy. The automated solution successfully processed 95.7% of the total caseload. To validate assertiveness, a goldstandard test set of approximately 2,000 cases was established, in which the model achieved 68% accuracy in a zero-shot scenario. The most striking result was the gain in efficiency: a task estimated to take a dedicated team over six months was completed in less than two weeks of computation. This application represents a milestone in the modernization of the Attorney’s Office. This case study validates generative artificial intelligence as a functional and high-impact tool for automating case triage, setting a precedent for optimizing operational efficiency at scale in the public sector