LABORATÓRIOS DE INOVAÇÃO E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO PODER JUDICIÁRIO: DA IDEAÇÃO À PROTOTIPAÇÃO DE SOLUÇÕES

REGISTRO DOI: 10.70773/revistatopicos/790028999

RESUMO
Os laboratórios de inovação consolidaram-se como estrutura permanente do Poder Judiciário brasileiro, e a inteligência artificial (IA) tornou-se um de seus objetos preferenciais de trabalho. Essa expansão passou a conviver com um ciclo de vida regulatório mais exigente, instituído pela Resolução CNJ nº 615/2025, que impõe etapas de avaliação de risco, cadastro e governança às soluções de IA. Este artigo propõe um modelo de articulação entre as metodologias de ideação e prototipação dos laboratórios de inovação do Judiciário e as etapas desse ciclo. Trata-se de pesquisa qualitativa, exploratória e propositiva, bibliográfica e documental, que examinou a Resolução CNJ nº 395/2021 e a Resolução CNJ nº 615/2025, além de levantamento não exaustivo de laboratórios e de projetos de IA divulgados publicamente pelo Conselho Nacional de Justiça e por tribunais brasileiros. Os resultados indicam que o design thinking, estruturado segundo a lógica do duplo diamante, é a metodologia predominante entre os laboratórios pesquisados, e que as obrigações da Resolução CNJ nº 615/2025 podem ser posicionadas ao longo dessas fases sem descaracterizar o método, desde que a avaliação preliminar de risco anteceda a prototipagem e o cadastro na Plataforma Sinapses anteceda o desenvolvimento de soluções de maior risco. Propõe-se um modelo integrado, em quatro fases, com os pontos de verificação regulatória ao longo do processo. Conclui-se que a articulação entre metodologia de inovação e regulação de risco é possível e desejável, e que sua ausência pode gerar retrabalho ou soluções que não atendem, desde a concepção, às exigências normativas.
Palavras-chave: Laboratórios de inovação; Inteligência artificial; Poder Judiciário; Design thinking; Gestão da inovação.

ABSTRACT
Innovation labs have become a permanent structure within the Brazilian Judiciary, and artificial intelligence (AI) has become one of their preferred objects of work. This expansion now coexists with a more demanding regulatory life cycle, established by CNJ Resolution No. 615/2025, which imposes risk assessment, registration and governance stages on AI solutions. This article proposes a model articulating the ideation and prototyping methodologies of the Judiciary's innovation labs with the stages of this regulatory cycle. This is a qualitative, exploratory and propositional study, based on bibliographic and documentary research, which examined CNJ Resolution No. 395/2021 and CNJ Resolution No. 615/2025, together with a non-exhaustive survey of innovation labs and AI projects publicly disclosed by the National Council of Justice and by Brazilian courts. The results indicate that design thinking, structured according to the double diamond logic, is the predominant methodology among the labs surveyed, and that the obligations of CNJ Resolution No. 615/2025 can be positioned along these phases without changing the nature of the method, provided that the preliminary risk assessment precedes prototyping and registration in the Sinapses Platform precedes the development of higher-risk solutions. An integrated four-phase model is proposed, positioning regulatory checkpoints throughout the innovation process. It is concluded that articulating innovation methodology with risk regulation is both possible and desirable, and that its absence may generate rework or solutions that fail, from conception, to meet regulatory requirements.
Keywords: Innovation labs; Artificial intelligence; Judiciary; Design thinking; Innovation management.

1. INTRODUÇÃO

Desde a instituição da Política de Gestão da Inovação do Poder Judiciário, pela Resolução CNJ nº 395, de 7 de junho de 2021, os laboratórios de inovação deixaram de ser experiências isoladas em alguns tribunais para se tornarem estrutura recomendada em todo o sistema de justiça brasileiro. Levantamento do Comitê Gestor da Estratégia Judiciária Nacional, divulgado pelo Conselho Nacional de Justiça (CNJ) em 2021, identificou pelo menos 68 laboratórios de inovação distribuídos por 59 tribunais, alguns deles com mais de uma unidade, como o Tribunal Regional Federal da 4ª Região, que instalou quatro (Conselho Nacional de Justiça, 2021). Dados mais recentes, apresentados na plataforma da Rede de Inovação do Poder Judiciário (Renovajud), apontam mais de 550 iniciativas de inovação cadastradas por 93 tribunais (Conselho Nacional de Justiça, 2024).

Entre os temas mais frequentes nesses projetos está a inteligência artificial (IA). Levantamento apresentado em reunião da Rede de Inovação em 2024 identificou 21 iniciativas cadastradas na plataforma sob o tema, ao lado de 26 sobre linguagem simples e 39 sobre gestão (Conselho Nacional de Justiça, 2024). Essa centralidade da IA como objeto de inovação tornou-se ainda mais evidente com o lançamento, pelo CNJ, da Plataforma Sinapses, ecossistema nacional concebido para desenvolver, treinar, armazenar, versionar e auditar modelos de inteligência artificial em uso no Poder Judiciário (Conselho Nacional de Justiça, 2026).

Paralelamente à expansão desses projetos, o CNJ editou a Resolução nº 615, de 11 de março de 2025, que instituiu um ciclo de vida regulatório para as soluções de IA no Judiciário, com etapas de avaliação preliminar de risco, cadastro na Plataforma Sinapses, avaliação de impacto algorítmico e auditoria continuada, entre outras exigências (Conselho Nacional de Justiça, 2025). Diferentemente da Política de Gestão da Inovação, que trata do processo de geração de ideias e de soluções, a Resolução nº 615/2025 impõe controles que incidem sobre o resultado desse processo, quando aplicado à inteligência artificial.

A justaposição dessas duas camadas normativas - uma voltada ao processo de inovação, outra ao produto de inteligência artificial - levanta uma questão pouco explorada na literatura: como as metodologias de ideação e prototipação já consolidadas nos laboratórios de inovação do Judiciário podem incorporar, ao longo de seu próprio processo, os pontos de verificação exigidos pela regulação de risco da IA? A ausência dessa articulação pode gerar dois problemas simétricos: de um lado, o desenvolvimento de protótipos de IA que precisam ser refeitos ao final do processo para atender a exigências regulatórias que poderiam ter sido consideradas desde o início; de outro, a burocratização excessiva do processo criativo, caso os controles regulatórios sejam aplicados de forma indiscriminada a todas as fases da inovação.

Diante desse problema, este artigo tem como objetivo geral propor um modelo de articulação entre as metodologias de ideação e prototipação empregadas pelos laboratórios de inovação do Judiciário e as etapas do ciclo de vida regulatório da inteligência artificial estabelecido pela Resolução CNJ nº 615/2025. Como objetivos específicos, busca-se: (i) caracterizar os laboratórios de inovação no setor público e no Poder Judiciário; (ii) descrever as metodologias de ideação e prototipação mais utilizadas nesses laboratórios; (iii) identificar as etapas e obrigações do ciclo de vida regulatório da IA na Resolução CNJ nº 615/2025; e (iv) propor um modelo integrado que posicione essas obrigações ao longo do processo de inovação.

Metodologicamente, trata-se de pesquisa qualitativa, exploratória e propositiva, de natureza bibliográfica e documental, que utiliza exclusivamente fontes de acesso público, o que dispensa apreciação por comitê de ética em pesquisa, nos termos do art. 1º, parágrafo único, incisos II e III, da Resolução CNS nº 510/2016 (Conselho Nacional de Saúde, 2016). O artigo está estruturado em sete seções, além desta introdução: o referencial teórico sobre laboratórios de inovação; as metodologias de ideação e prototipação; o ciclo de vida regulatório da IA; os procedimentos metodológicos; os resultados e a discussão, incluindo o modelo proposto; e a conclusão.

2. LABORATÓRIOS DE INOVAÇÃO NO SETOR PÚBLICO E NO PODER JUDICIÁRIO

2.1. Conceito e Função dos Laboratórios de Inovação

Sano (2020), em estudo de mapeamento e diagnóstico de experiências nacionais, descreve os laboratórios de inovação como unidades ou espaços, físicos ou virtuais, criados no interior de organizações públicas para experimentar métodos e ferramentas de resolução de problemas distintos dos processos burocráticos convencionais, com ênfase na centralidade do usuário e na experimentação controlada de soluções antes de sua implementação em larga escala. Essas unidades se multiplicaram na administração pública brasileira a partir da segunda metade da década de 2010, impulsionadas por iniciativas como o GNova, laboratório de inovação da Escola Nacional de Administração Pública, que difundiu metodologias de design thinking e de design sprint no setor público federal.

No Poder Judiciário, essa difusão foi impulsionada pela criação, em 2019, do Laboratório de Inovação, Inteligência e Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (LIODS) do CNJ, responsável, entre outras iniciativas, pela concepção da própria Rede de Inovação do Poder Judiciário (Conselho Nacional de Justiça, 2021). Segundo descrição divulgada por tribunal integrante da rede, a principal metodologia empregada pelos laboratórios de inovação do Judiciário é o design thinking, definido como abordagem prática e centrada na experiência do usuário, dividida em etapas de imersão, ideação e prototipagem, que propicia entendimento holístico dos problemas e a geração e o teste de ideias inovadoras (Tribunal Regional Eleitoral de São Paulo, 2019).

2.2. A Política de Gestão da Inovação do Judiciário e a Renovajud

A Resolução CNJ nº 395/2021 instituiu a Política de Gestão da Inovação no âmbito do Poder Judiciário e criou a Rede de Inovação do Poder Judiciário Brasileiro (Renovajud), com o objetivo de promover a colaboração, a transparência e a troca de experiências entre os laboratórios dos diferentes tribunais (Conselho Nacional de Justiça, 2021). A norma recomenda aos tribunais a instituição de laboratórios de inovação e estabelece princípios como o foco no usuário, a colaboração, a experimentação e a transparência.

A Plataforma Renovajud, lançada para dar suporte a essa política, funciona como repositório nacional de iniciativas de inovação, alimentado pelos próprios tribunais, e permite a visualização de indicadores gerais e por segmento de justiça, bem como a identificação de temas recorrentes por meio de etiquetas (Conselho Nacional de Justiça, 2024). Passados quatro anos da edição da resolução, reportagem especializada noticiou estudo do CNJ sobre laboratórios de inovação que identificou predomínio de projetos relacionados a tecnologias da informação, entre os quais a inteligência artificial ocupa posição de destaque (Conjur, 2024).

3. METODOLOGIAS DE IDEAÇÃO E PROTOTIPAÇÃO

3.1. Design Thinking e o Duplo Diamante

O design thinking é descrito por Brown (2008) como abordagem que utiliza a sensibilidade e os métodos do design para atender às necessidades das pessoas com o que é tecnologicamente viável e o que uma estratégia de negócio viável pode converter em valor para o usuário e em oportunidade de mercado; no contexto público, essa última dimensão é substituída pela geração de valor público. Uma das representações mais difundidas do processo é o modelo do duplo diamante, desenvolvido pelo Design Council do Reino Unido, que organiza o processo em quatro fases dispostas em dois losangos sucessivos: descobrir, definir, desenvolver e entregar. As duas primeiras fases (descobrir e definir) correspondem a um primeiro movimento de expansão e síntese, voltado a compreender o problema; as duas últimas (desenvolver e entregar) correspondem a um segundo movimento, voltado a gerar e a refinar soluções.

Documentos de órgãos públicos brasileiros e tribunais eleitorais que relatam projetos de inovação premiados pelo CNJ registram expressamente o uso do design thinking com base no conceito do duplo diamante, com etapas de imersão, ideação, prototipagem e teste, e destacam a exigência de participação dos atores impactados pelo problema como critério de representatividade da solução (Tribunal Regional Eleitoral do Rio Grande do Norte, 2023; Conselho Nacional de Justiça, [2023]). A Escola Nacional de Administração Pública sistematizou essas etapas em um kit de ferramentas voltado à formação de facilitadores no setor público, hoje amplamente utilizado como referência por laboratórios de inovação, inclusive do Poder Judiciário (Escola Nacional de Administração Pública, 2019).

3.2. Design Sprint e Prototipagem Rápida

O design sprint é descrito na literatura de gestão como processo estruturado de cinco etapas, normalmente conduzido ao longo de uma semana, que combina elementos do design thinking, do desenvolvimento ágil e da prototipagem rápida para reduzir o risco e a incerteza associados ao desenvolvimento de um novo produto ou serviço, permitindo que equipes multidisciplinares testem uma ideia com usuários reais antes de investir recursos significativos em sua construção (Knapp; Zeratsky; Kowitz, 2016). Enquanto o design thinking oferece um referencial mais amplo para a compreensão do problema, o design sprint funciona como técnica de aceleração, útil quando já existe hipótese de solução a ser validada rapidamente.

Programas de capacitação de laboratoristas do Poder Judiciário brasileiro têm incorporado módulos específicos sobre design thinking, com aplicação prática a partir de problemas reais ou fictícios do tribunal, o que indica que a metodologia não é apenas referencial teórico, mas conteúdo efetivamente ensinado às equipes responsáveis pela condução dos projetos de inovação (Tribunal Regional do Trabalho da 9ª Região, 2023).

4. O CICLO DE VIDA REGULATÓRIO DA IA NA RESOLUÇÃO CNJ Nº 615/2025

A Resolução CNJ nº 615/2025 impõe às soluções de inteligência artificial um conjunto de etapas que, tomadas em conjunto, configuram um ciclo de vida regulatório. A primeira etapa é a avaliação preliminar de risco, prevista no art. 9º, que classifica as soluções conforme fatores como o impacto potencial nos direitos fundamentais e a quantidade de dados sensíveis envolvidos, distinguindo soluções de risco excessivo, vedadas pelo art. 10, de soluções de alto e de baixo risco, conforme o Anexo de Classificação de Riscos (Conselho Nacional de Justiça, 2025).

A segunda etapa é o cadastro da solução na Plataforma Sinapses, exigido pelos arts. 23, 24 e 37 da resolução, que também prevê um modelo comunitário de desenvolvimento, com reaproveitamento de modelos e de dados entre tribunais (Conselho Nacional de Justiça, 2025, 2026). A terceira etapa, aplicável às soluções de alto risco, compreende a avaliação de impacto algorítmico, prevista no art. 14, que pode incluir participação pública e cuja conclusão deve ser publicada. A quarta etapa é a auditoria continuada, prevista nos arts. 16 e 39, que inclui a revisão periódica da classificação de risco e a prestação de contas.

Essas quatro etapas não correspondem a fases de criação da solução, mas a pontos de controle que incidem sobre um processo de criação que, no caso dos laboratórios de inovação, já é conduzido segundo metodologias próprias, como o design thinking. A questão que se coloca, portanto, é em que momento do processo de inovação cada um desses pontos de controle deveria ser inserido, de modo a produzir informação útil para a tomada de decisão, sem se converter em etapa meramente formal ao final do processo.

5. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

Trata-se de pesquisa qualitativa, exploratória e propositiva, de natureza bibliográfica e documental. O corpus normativo foi composto pela Resolução CNJ nº 395/2021 e pela Resolução CNJ nº 615/2025, incluindo o Anexo de Classificação de Riscos desta última, examinadas por análise de conteúdo. O corpus empírico foi constituído por um levantamento exploratório e não exaustivo de laboratórios de inovação e de projetos de inteligência artificial no Poder Judiciário brasileiro, com base em documentos institucionais, notícias oficiais do CNJ e de tribunais, e relatórios de projetos submetidos ao Prêmio CNJ de Qualidade, localizados por meio de busca em sítios eletrônicos públicos.

A amostra não obedeceu a critério de representatividade estatística, mas à disponibilidade pública de descrições metodológicas suficientemente detalhadas para permitir a identificação das etapas seguidas em cada projeto, limitação retomada na conclusão. A análise dos documentos permitiu identificar as metodologias declaradas pelos laboratórios e as fases do processo de inovação em que se situam os projetos de inteligência artificial mapeados. Com base nessa análise e no cotejo com as etapas do ciclo de vida regulatório descritas na seção 4, foi elaborado um modelo integrado, apresentado na seção seguinte, que constitui o produto principal deste artigo.

6. RESULTADOS E DISCUSSÃO

6.1. Panorama dos Laboratórios e Projetos Mapeados

O levantamento confirmou a centralidade do design thinking, estruturado segundo a lógica do duplo diamante, como metodologia predominante entre os laboratórios de inovação do Poder Judiciário examinados. O Tribunal Regional Eleitoral do Rio Grande do Norte, por exemplo, relatou expressamente a utilização dessa metodologia no desenvolvimento de portal de serviços acessível para eleitores com deficiência auditiva e visual, com participação dos atores impactados na etapa de definição do problema (Tribunal Regional Eleitoral do Rio Grande do Norte, 2023). Programas de capacitação de laboratoristas, como o promovido pelo TRT da 9ª Região, dedicam módulo específico à metodologia, com aplicação a problemas reais do tribunal, o que indica sua difusão como competência institucional, e não apenas como conhecimento pontual de projetos isolados (Tribunal Regional do Trabalho da 9ª Região, 2023).

Quanto aos projetos de inteligência artificial especificamente, o Laboratório de Inovação e Inteligência Artificial da Justiça Eleitoral, com instalação física inaugurada em dezembro de 2021, exemplifica a tendência de os laboratórios se especializarem no tema (Conselho Nacional de Justiça, 2021). Em escala nacional, a Plataforma Sinapses passou a funcionar como infraestrutura compartilhada para o desenvolvimento colaborativo dessas soluções entre tribunais, reduzindo a necessidade de que cada laboratório desenvolva capacidades técnicas de inteligência artificial de forma isolada (Conselho Nacional de Justiça, 2026). Chama atenção que, no Anexo de Classificação de Riscos da Resolução CNJ nº 615/2025, a própria anonimização de documentos por IA está prevista como finalidade de baixo risco, o que sinaliza a existência de um espaço regulatório mais favorável para os laboratórios experimentarem soluções desse tipo com menor exigência procedimental.

6.2. Proposta de Modelo Integrado

Com base na análise anterior, propõe-se um modelo que posiciona as quatro etapas do ciclo de vida regulatório da IA (Resolução CNJ nº 615/2025) ao longo das quatro fases do duplo diamante, adotado como referência por já integrar o vocabulário metodológico dos laboratórios de inovação do Judiciário. O Quadro 1 sintetiza essa proposta.

Quadro 1. Modelo integrado entre as fases do duplo diamante e o ciclo de vida regulatório da IA (Resolução CNJ nº 615/2025)

Fonte: elaborado pelo autor (2026), com base em Design Council (2005), Conselho Nacional de Justiça (2021; 2025).

O modelo proposto localiza a avaliação preliminar de risco ao final da fase de definição, e não ao final de todo o processo, por entender que essa é a etapa em que o problema e o escopo da solução já estão delimitados o suficiente para permitir uma classificação de risco minimamente informada, mas anterior ao investimento em prototipagem. Essa escolha reduz o risco de que um protótipo já construído seja descartado por classificação de risco excessivo, hipótese vedada pelo art. 10 da Resolução CNJ nº 615/2025.

O cadastro na Plataforma Sinapses é posicionado no início da fase de desenvolvimento, de modo a viabilizar o reaproveitamento de modelos e de dados já disponíveis na plataforma antes que a equipe do laboratório invista tempo na construção de uma solução equivalente a outra já existente em tribunal diverso, em sintonia com o modelo comunitário de desenvolvimento previsto na própria resolução. Já a avaliação de impacto algorítmico e a auditoria continuada, por incidirem sobre soluções de alto risco já suficientemente amadurecidas, são posicionadas nas fases finais do duplo diamante, com continuidade após a entrega da solução pelo laboratório à área responsável por sua operação continuada, o que exige que a resolução seja lida em conjunto com os arranjos de governança interna de cada tribunal para essa transição de responsabilidade.

O modelo apresenta limitações. Sua validação apoiou-se em documentos que descrevem projetos concluídos antes ou no início da vigência da Resolução CNJ nº 615/2025, de modo que nenhum dos casos analisados foi conduzido, desde a origem, segundo essa articulação. O modelo constitui, portanto, proposta teórica a ser testada empiricamente, e não descrição de prática já consolidada nos laboratórios pesquisados.

7. CONCLUSÃO

Este artigo teve como objetivo propor um modelo de articulação entre as metodologias de ideação e prototipação empregadas pelos laboratórios de inovação do Poder Judiciário e as etapas do ciclo de vida regulatório da inteligência artificial estabelecido pela Resolução CNJ nº 615/2025. A revisão da literatura e da documentação institucional confirmou o design thinking, estruturado segundo a lógica do duplo diamante, como metodologia predominante entre os laboratórios examinados, e permitiu identificar quatro etapas do ciclo de vida regulatório da IA: a avaliação preliminar de risco, o cadastro na Plataforma Sinapses, a avaliação de impacto algorítmico e a auditoria continuada.

A partir desse referencial, propôs-se um modelo integrado que posiciona cada uma dessas etapas ao longo das quatro fases do duplo diamante, de modo que a avaliação de risco anteceda o investimento em prototipagem, o cadastro na plataforma nacional anteceda o desenvolvimento de soluções redundantes e a avaliação de impacto e a auditoria acompanhem a maturação e a entrega da solução. Responde-se, assim, à questão de pesquisa: é possível articular as metodologias de inovação já consolidadas nos laboratórios do Judiciário com o ciclo de vida regulatório da IA sem descaracterizar o método, desde que os pontos de controle regulatório sejam posicionados nas transições entre as fases do processo, e não apenas ao seu final.

Como contribuição prática, o modelo oferece a gestores de laboratórios de inovação um roteiro para incorporar, desde a concepção de novos projetos de inteligência artificial, as exigências da Resolução CNJ nº 615/2025, reduzindo o risco de retrabalho e de descontinuidade de soluções já prototipadas. Como limitações, destacam-se o caráter não exaustivo do levantamento documental, a ausência de casos conduzidos integralmente sob a vigência da nova resolução e a natureza propositiva, e não descritiva, do modelo apresentado. Recomenda-se, como agenda de pesquisa, a aplicação empírica do modelo a projetos de inteligência artificial em desenvolvimento em laboratórios de inovação do Judiciário, com acompanhamento longitudinal de sua efetividade.

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¹ Mestre em Administração Pública (UFMS). Bacharel em Direito (UFMT). Tecnólogo em Desenvolvimento de Sistemas para Internet (CEFET-MT). Técnico Judiciário do Tribunal Regional do Trabalho da 23ª Região (TRT-23), com atuação em segurança da informação e proteção de dados pessoais. Cuiabá/MT. E-mail: [clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail.

² Especialista em Direito Ambiental Urbano (UFMT), em Gestão Pública (UFMT) e em Direito Processual Civil (UNIDERP). Bacharel em Direito (UNEMAT). Analista Judiciário do Tribunal de Justiça do Estado de Mato Grosso (TJMT), com atuação em direito privado, inovação e uso de inteligência artificial no Poder Judiciário. Cuiabá/MT. E-mail: [clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail.