Inteligência Artificial (IA) aplicada à execução fiscal: uma avaliação do projeto OSIRIS frente ao paradoxo da ineficiência judicial
DOI:
https://doi.org/10.18256/2238-0604.2025.v21i3.5269Palavras-chave:
Execução Fiscal; Inteligência Artificial; Projeto OSIRIS; Eficiência Judicial; Inovação Tecnológica.Resumo
O sistema judiciário brasileiro enfrenta um grande desafio com a execução fiscal, marcada por um volume massivo de processos, alta morosidade e baixa eficiência na recuperação de crédito público. Este artigo analisa a dicotomia entre a aparente simplicidade do rito legal da execução fiscal e a complexidade fática enfrentada na prática, mediante a utilização dos dados do relatório "Justiça em Números 2024" (CNJ) e da pesquisa sobre o custo da EF no Distrito Federal (FDRP-USP/IPEA). Para endereçar esses desafios, investiga-se o potencial do uso da inteligência artificial por meio do projeto OSIRIS, desenvolvido pela Universidade de Brasília (UnB) em parceria com a Procuradoria-Geral do Distrito Federal (PGDF) e o Tribunal de Justiça do Distrito Federal e Territórios (TJDFT). O OSIRIS propõe uma arquitetura guiada pela lógica processual, demonstrando assertividade na identificação de fases, estados e atos processuais, além de expressiva redução de custos computacionais. Conclui-se que a inteligência artificial possui grande potencial para otimizar a execução fiscal, reduzir a morosidade e aumentar a arrecadação, embora seja necessária a continuidade das pesquisas para quantificar precisamente esses ganhos. A arquitetura do OSIRIS também se apresenta como um modelo replicável para outras áreas do direito.
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