A litigância de má-fé é uma prática que compromete a credibilidade do sistema de justiça, gera sobrecarga ao Judiciário e acarreta custos desnecessários para as partes envolvidas. Ela ocorre quando alguém utiliza o processo judicial de forma abusiva, distorcendo fatos, criando obstáculos injustificados ou buscando vantagens indevidas.

Com o avanço da tecnologia, especialmente da Inteligência Artificial (IA) aplicada ao Direito, tornou-se possível identificar indícios desse tipo de conduta antes mesmo de a ação ser protocolada. Dessa forma, escritórios, departamentos jurídicos e órgãos públicos podem agir preventivamente, evitando prejuízos e contribuindo para um Judiciário mais ágil e eficiente.

Como afirmou o jurista Lawrence Lessig: “O código é a lei”. Nesse sentido, no cenário jurídico digital, algoritmos bem treinados podem funcionar como guardiões da ética processual.

O que é litigância de má-fé

Segundo o Código de Processo Civil brasileiro (art. 80), configura litigância de má-fé quando uma das partes altera a verdade dos fatos, utiliza o processo para alcançar objetivos ilegítimos, opõe resistência injustificada, provoca incidentes desnecessários ou interpõe recursos manifestamente protelatórios.

Em termos práticos, ela se manifesta de várias formas e, muitas vezes, de maneira sutil. Por exemplo, um advogado pode criar ou apresentar provas falsas, prolongar propositalmente o andamento de um processo, repetir ações já julgadas improcedentes ou usar recursos apenas para atrasar o desfecho da causa.

Portanto, identificar essas condutas antes de o processo ser distribuído é um passo fundamental para reduzir a litigiosidade abusiva e proteger o fluxo regular da justiça.

Como a IA atua na detecção antecipada

A IA no Direito se destaca por sua capacidade de analisar rapidamente grandes volumes de dados, identificando padrões que seriam difíceis de perceber manualmente. Ao cruzar informações de jurisprudência, comportamento processual e histórico das partes, ela consegue apontar possíveis sinais de má-fé antes mesmo do início da ação.

Dessa forma, um algoritmo treinado pode, por exemplo, identificar que determinada parte já ajuizou dezenas de ações idênticas contra diferentes empresas e perdeu todas. Com base nesse histórico, a ferramenta pode gerar um alerta para revisão detalhada antes do protocolo.

Assim, a tecnologia possibilita uma atuação preventiva, evitando que demandas infundadas sobrecarreguem tanto a equipe jurídica quanto o sistema judicial.

Funcionalidades mais usadas para detectar má-fé

Diversos recursos de IA aplicados ao Direito são úteis para identificar esse tipo de conduta. Entre os mais relevantes, estão:

• Análise de histórico processual, para encontrar padrões de litigância abusiva.
• Comparação automática de peças processuais, para detectar repetições suspeitas.
• Verificação de jurisprudência, para medir a viabilidade real da demanda.
• Monitoramento do comportamento processual, acompanhando o histórico das partes.
• Análise de consistência argumentativa, verificando contradições e incoerências.

Além disso, algumas soluções combinam essas funções com modelos preditivos que estimam a probabilidade de o caso ser enquadrado como litigância de má-fé. Com isso, a triagem preventiva se torna ainda mais confiável.

Vantagens de detectar antes do protocolo

Detectar litigância de má-fé antecipadamente oferece ganhos significativos para advogados, empresas e para o próprio Judiciário. Entre as vantagens, podemos citar:

• Economia de tempo e recursos, evitando ações inviáveis.
• Redução de riscos de condenação por má-fé.
• Aumento da qualidade da atuação jurídica, mantendo foco em causas legítimas.
• Desafogamento do Judiciário, que recebe menos processos abusivos.

Portanto, ao usar IA para esse fim, o operador do Direito não apenas otimiza seu trabalho, mas também contribui para um sistema de justiça mais eficiente e justo.

Exemplos práticos de aplicação

Imagine uma empresa que recebe diariamente dezenas de notificações extrajudiciais e potenciais ações. Antes da adoção de sistemas inteligentes, cada demanda passava por análise manual, consumindo tempo e sobrecarregando o time jurídico.

No entanto, com a implementação de IA, as notificações são processadas automaticamente, comparadas com casos anteriores e classificadas de acordo com o risco de má-fé. Assim, apenas as demandas realmente relevantes seguem para análise detalhada, evitando desperdício de recursos.

Outro exemplo está nos órgãos públicos que enfrentam ações repetitivas com o mesmo objeto. Com a tecnologia, essas ocorrências podem ser mapeadas rapidamente, permitindo medidas preventivas, como acordos padronizados ou atuação coordenada.

Ferramentas e métodos utilizados

Existem diferentes abordagens para integrar a detecção de má-fé ao fluxo jurídico. Algumas das mais comuns incluem:

• Plataformas de jurimetria, para análise estatística de processos e decisões.
• Sistemas de busca e cruzamento de dados, integrados aos tribunais eletrônicos.
• Processamento de linguagem natural (PLN), para interpretação de textos jurídicos.
• Integração com bases internas, para identificar reincidências e padrões suspeitos.

Além disso, combinar essas tecnologias com critérios definidos pela equipe jurídica amplia a eficácia da triagem e fortalece o controle sobre as demandas.

O futuro da detecção de má-fé com IA

O avanço da IA no Direito indica que, no futuro, a triagem preventiva de litigância abusiva poderá se tornar rotina obrigatória em escritórios, departamentos e até no próprio Judiciário. À medida que os modelos se tornam mais precisos, a margem para ações de má-fé tende a diminuir drasticamente.

Como destacou o ministro Luís Roberto Barroso: “A tecnologia deve ser utilizada para aproximar a Justiça das pessoas e aumentar sua eficiência”. Por isso, aplicar IA para coibir condutas abusivas está totalmente alinhado a essa visão.

Considerações finais

A detecção de litigância de má-fé antes do protocolo é uma aplicação concreta e altamente eficaz da IA no Direito. Em resumo, essa abordagem permite que profissionais e instituições atuem de forma mais estratégica, reduzindo riscos, evitando desperdícios e fortalecendo a credibilidade do processo judicial.

Portanto, adotar soluções tecnológicas para identificar indícios de má-fé é mais do que um diferencial competitivo: é um compromisso com a ética e com o funcionamento saudável da justiça.

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