Ontem vocês acharam a dor. Hoje descobrem que tipo de inteligência resolve cada uma.
Prof. Anderson Fraiha Machado Caso II · Poder Judiciário 9h00 às 17h00
Direito SP Graduação
Retomada · 9h00
A parede de ontem, com os carimbos
As três dores mais votadas, lidas em voz alta.
Cada uma já carimbada como automação, IA ou as duas.
O carimbo de ontem é grosso demais. Dentro de IA cabe coisa muito diferente.
Quiz de aquecimento
Oito perguntas no Kahoot, duas delas usando dores reais da parede. Não comente acerto: comente a pergunta em que a turma mais errou.
Labtech · Graduação 202602
15 min. Fotografe o mural no fim da segunda e projete agora. Anuncie que a pergunta mais errada é o assunto dos próximos 60 minutos. REVISAR O KAHOOT ANTIGO antes da aula.
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Abertura · 9h10 · programação
O Dia 2 inteiro, hora a hora
Manhã
9h00Retomada + quiz IA × automação jogo15 min
9h15O que é IA, LLM e GPT? aula60 min
10h15Café intervalo15 min
10h30Qual tecnologia resolve esta dor? jogo15 min
10h45Construção de uma petição vencedora aula105 min
12h30Almoço intervalo90 min
Tarde
14h00Caso II · Poder Judiciário convidado45 min
14h45Da dor ao problema solucionável laboratório45 min
15h30Café intervalo15 min
15h45Exercício aplicado · setor público avaliação60 min
16h45Pitch relâmpago + riscos entrega15 min
17h00Fim do dia fim
Labtech · Graduação 202603
Passe o olho. O que precisa ficar: o bloco das 10h45 é o mais longo do curso e atravessa o dia inteiro num caso só.
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“
Usar IA generativa para prever resultado de processo é usar a ferramenta certa para a pergunta errada. E a assinatura na petição continua sendo pessoal.
A tese do diaLabtech · FGV Direito SP, 2026
Labtech · Graduação 202604
1 min. Enuncie e siga. Volta na etapa (d) da petição e no fechamento.
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1
O que é IA, LLM e GPT?
A base conceitual entra agora, porque a partir daqui ela faz falta.
Labtech · Graduação 202605
9h15. Bloco de 60 min. Demonstração antes de conceito, sempre. Este é o bloco que vira o vocabulário do curso inteiro: as famílias voltam no jogo das 10h30, no exercício das 15h45 e na quarta-feira.
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1 · a palavra seguinte · 9h15
Complete a frase antes de mim
O réu foi condenado a pagar danos morais
danos morais0.31
a quantia0.19
as custas0.14
indenização0.11
o valor0.08
Peça em voz alta
A sala completa a frase junto. Todo mundo acerta mais ou menos a mesma coisa, e ninguém leu processo nenhum para isso.
Os números aqui são ilustração. O que vale é a frase rodando ao vivo no projetor, com a turma apostando antes.
Labtech · Graduação 202606
5 min. Rode ao vivo com as duas frases: 'O réu foi condenado a pagar…' e depois 'O réu foi absolvido porque…'. A segunda costuma sair mais convicta e mais errada. Não explique nada ainda.
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1 · a palavra seguinte · 9h20
Ele não consultou o processo. Escolheu a continuação mais provável
O mesmo mecanismo que você já usa todo dia na barra de busca.
O buscador completa sua frase sem saber nada sobre você.
Ele viu milhões de frases parecidas e aposta na continuação mais frequente.
Um modelo de linguagem faz isso, palavra após palavra, com texto jurídico no meio do treino.
Por isso ele acerta a forma da petição e erra o número do processo.
Labtech · Graduação 202607
5 min. Segure aqui: esta é a frase que a turma precisa levar da semana inteira. Regularidade de linguagem não é verdade sobre o mundo.
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1 · conceitos · 9h25
O nome tem setenta anos. A pergunta continua a mesma
John McCarthy, 1956
O ramo da ciência da computação que se preocupa com a automação de comportamentos inteligentes.
Em 1956o problema era fazer a máquina resolver o que exigia raciocínio.
Hojefala-se em sistemas capazes de pensar como seres humanos — e é aí que a definição começa a prometer demais.
Para nósimporta menos o que a definição promete e mais que tipo de tarefa cada tecnologia resolve.
Labtech · Graduação 202608
4 min. Não vire aula de história. A definição de 1956 é sóbria; a de hoje é de marketing. Diga isso com todas as letras.
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1 · conceitos · 9h29
Não é que ficou inteligente. É que passou da nossa marca em tarefas medíveis
Desempenho de modelos em tarefas com gabarito, contra a linha de base humana. Fonte: Stanford AI Index 2024 (dados até 2023) — confira a edição do ano antes da aula.
Labtech · Graduação 202609
4 min. A linha pontilhada é o humano médio naquela tarefa. Repare que tudo que cruzou tem gabarito: classificar imagem, compreender leitura, matemática de prova. Onde não há gabarito, não há curva. Pergunte à sala que tarefa do Direito tem gabarito.
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1 · conceitos · 9h33
Toda IA que existe hoje é fraca. A forte ainda não saiu do papel
IA fraca (ou estreita)
Faz uma tarefa específica, e só ela
Reconhecer voz, classificar imagem, extrair texto de um PDF
Depende dos dados com que foi treinada
Não generaliza para fora do que foi especificado
É isto que está em todo sistema em produção hoje
IA forte (ou geral)
Resolveria tarefas de qualquer domínio
Pressupõe alguma forma de autoconsciência
Raciocinar, aprender e decidir como um humano
Vai além do que foi programado
Não existe um único caso real
Labtech · Graduação 202610
4 min. Quando a manchete de ontem falava em 'IA que pensa', estava falando de IA forte. Nada do que vocês vão usar esta semana é IA forte.
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1 · conceitos · 9h37
Uma segue a regra que alguém escreveu. A outra procura a regra nos dados
Sistema especialista
Regras definidas pelo programador, uma a uma
Determinístico: mesma entrada, mesma saída
Erra onde a regra não previu o caso
Quem erra é quem escreveu a regra
Ex.: cálculo de prazo processual
Machine learning
Regras aprendidas a partir de exemplos
Probabilístico: devolve o mais provável
Erra onde os exemplos eram enviesados ou escassos
Quem erra é quem escolheu os dados
Ex.: separar petições por assunto
Labtech · Graduação 202611
4 min. Esta é a distinção que o jogo do autômato de ontem preparou. Cobre a resposta: 'quem responde pelo erro' muda de lado nas duas colunas.
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1 · machine learning · 9h41
A máquina não aprende com a resposta. Aprende com a correção
Dadosmilhares de exemplos já resolvidos por gente.
Treinoo modelo chuta, erra, e é corrigido, muitas vezes.
Testeuma parte dos dados fica escondida, para ver se ele decorou ou entendeu.
Acuráciaa nota dele na parte escondida. Nunca é 100%, e isso não é defeito.
Labtech · Graduação 202612
4 min. Sublinhe o teste: sem dado escondido, qualquer modelo parece ótimo. É o mesmo motivo pelo qual não se avalia aluno com a prova que ele já viu.
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1 · machine learning · 9h45
Três jeitos de aprender, e o que separa os dois primeiros é o rótulo
Supervisionado
Aprende com exemplos já rotulados por humanos. Ex.: mil sentenças marcadas como procedente ou improcedente.
Não supervisionado
Recebe os dados sem rótulo e procura padrão sozinho. Ex.: agrupar dez mil petições sem ninguém dizer quais grupos existem.
Por reforço
Aprende por tentativa e erro, com prêmio e punição. Ex.: um agente que testa caminhos até achar o que funciona.
No supervisionado, alguém rotulou. Esse alguém é normalmente o profissional mais júnior da equipe — e é o viés dele que entra no modelo.
Labtech · Graduação 202613
3 min. O callout é o gancho da aula de segunda sobre o degrau do estagiário. Não passe batido.
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As famílias de tarefa
Seis famílias. Escolher a errada custa caro, e o prompt não conserta.
Labtech · Graduação 202614
9h48. Daqui até 10h00. É a parte que volta no jogo das 10h30.
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1 · famílias · 9h48
Com rótulo: ou você prevê um número, ou escolhe uma caixa
Previsão (regressão)
Devolve um número
Prever o valor de condenação em uma disputa
Prever quanto tempo um recurso vai demorar
Pede histórico estruturado, não texto solto
Erra feio quando o passado muda de regra
Classificação
Devolve uma caixa, entre caixas que já existem
Dizer se a peça é petição, contestação ou sentença
Triar um processo por assunto na distribuição
Pede exemplos rotulados de cada caixa
Erra quando aparece uma caixa que ninguém previu
Labtech · Graduação 202615
4 min. Puxe do mural: alguma dor de ontem é previsão? Quase sempre a turma confunde as duas. Prever valor é regressão; dizer o tipo é classificação.
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1 · famílias · 9h52
Sem rótulo: ou você encolhe o texto, ou junta o que se parece
Simplificação
Reduz o tamanho mantendo o que importa
Resumir uma peça pelas palavras-chave
Extrair as variáveis que explicam um resultado
O ganho é tempo de leitura
O risco é que o resumo decide o que some
Agrupamento
Junta o que é parecido, sem saber os nomes dos grupos
Separar dez mil documentos por conteúdo
Achar teses repetidas dentro de um acervo
O ganho é enxergar o que ninguém catalogou
O risco é achar grupo onde só há ruído
Labtech · Graduação 202616
4 min. 'O resumo decide o que some' é a frase desta tela. Volta na etapa (e) da petição, às 12h10.
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1 · famílias · 9h56
O T transforma o que já existe. O G escreve o que não existia
Transformação — o T de GPT
Entra um conteúdo, sai o mesmo conteúdo em outra forma
Traduzir, reescrever em linguagem simples, virar tabela
A referência está na entrada: dá para conferir
É onde a tecnologia está mais madura
Ex.: transformar uma sentença de 40 páginas em ficha de 10 campos
Geração — o G de GPT
Entra um pedido, sai conteúdo que não estava em lugar nenhum
Redigir minuta, criar hipótese, propor argumento
Não há entrada para conferir: a fonte precisa vir de fora
É onde mora a alucinação
Ex.: escrever a minuta de contestação a partir do caso
As duas moram na mesma sigla e na mesma janela de chat. O risco jurídico de cada uma é completamente diferente.
Labtech · Graduação 202617
4 min. Este slide é novo, e é a ponte para a segunda metade do bloco. Pergunte: das dores da parede, quantas são transformação e quantas são geração? Transformação é quase sempre a mais fácil de entregar e a menos vendida.
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1 · GPT · 10h00
Três palavras, e cada uma resolve um problema diferente
G
Generative
Gera texto de forma autônoma e coerente, calculando a probabilidade de cada termo dado o contexto em que ele apareceria.
P
Pre-trained
Já vem treinado. O que ele aprendeu está codificado num espaço abstrato que pode ser manipulado matematicamente.
T
Transformer
A arquitetura que traduz uma sequência de um domínio para outro passando pela ideia, e não pela palavra.
Labtech · Graduação 202618
4 min. Do deck do Pinheiro Neto. Não aprofunde: o P e o T ganham um slide cada logo a seguir, e é neles que a ficha cai.
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1 · GPT · 10h04
De que banco estamos falando?
Fiquei muito tempo esperando no banco.
Tinha muita fila no banco. Agora é instituição financeira.
Um sofá iria bem, mas um banco já serve. Agora é mobília.
A palavra não mudou. O que mudou foi a vizinhança dela na frase.
Espaço latente
O modelo não guarda palavras: guarda posições. Termos que aparecem em contextos parecidos ficam perto, e é a vizinhança que desfaz a ambiguidade.
Vale para 'recurso', 'instância', 'parte' e 'execução'. É por isso que o mesmo termo jurídico volta certo numa frase e errado na outra.
Labtech · Graduação 202619
3 min. Peça exemplos jurídicos à sala antes de mostrar os do slide. 'Execução' costuma render.
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1 · GPT · 10h07
Traduzir é passar pela ideia, não pela palavra
O tabuleiro do jogo Concept: cada ícone vale por uma ideia, não por uma palavra.
líquido + branco + comestívelleite. Troque branco por vermelho e vira ketchup ou vinho.
ferramenta + mecânica + corta madeiramotosserra.
homem + artes + orelha cortadaVan Gogh.
a mesma ideia, saindo em outro idiomaé isso que o modelo faz quando traduz.
É isto que o transformer faz: codifica a frase numa sequência de ideias e decodifica no domínio de saída. Por isso a mesma máquina traduz, resume e reescreve.
Labtech · Graduação 202620
3 min. O jogo é o Concept, e os exemplos são do tabuleiro dele. Se sobrar fôlego, desenhe um ditado em ícones e deixe a sala adivinhar. Encoder é a entrada virando ideia; decoder é a ideia virando saída.
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1 · GPT · 10h10
Parece que entende. Está seguindo o manual muito bem
Você está trancado numa sala, com símbolos em chinês e um manual em português.
Chega uma pergunta em chinês. O manual diz quais símbolos devolver.
Quem está do lado de fora jura que você fala chinês.
Você não entendeu uma palavra sequer.
Onde isso quebra no Direito
Número de processo, artigo de lei e nome de precedente são o ponto mais frágil: são a parte do texto que tem forma regular e conteúdo arbitrário. O modelo acerta a forma e inventa o conteúdo.
Labtech · Graduação 202621
3 min. O quarto chinês é de Searle, 1980, e não é consenso filosófico — apresente como experimento mental, não como prova. O que não é opinião é a segunda coluna: mostre um precedente inventado se tiver um à mão. Volta na etapa (d), às 11h53.
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1 · fecho · 10h13
Quatro caixas encaixadas, e o chat é só a porta
Inteligência artificial
tudo que imita comportamento inteligente
Machine learning
aprende a regra a partir de dados
LLM
aprendeu a partir de texto, e devolve texto
GPT
um LLM específico, de uma empresa específica
O chat é a porta, não a caixa
Nem toda IA é machine learning. Cálculo de prazo é regra.
Nem todo machine learning é LLM. Classificar petição não precisa de chat.
Daqui a quinze minutos vocês vão receber dez dores e escolher a família de cada uma.
Escolher a família errada é o erro caro. O prompt malfeito custa cinco minutos.
Labtech · Graduação 202622
2 min. Fecho do bloco. Anuncie o café e o jogo da consultoria das 10h30. A frase final é a ponte e precisa ser dita exatamente assim.
Direito SP Graduação
2 · consultoria · 10h30
Quando o problema tem regra clara, IA é o caminho caro
Dez situações reais de escritório e de tribunal.
Seis famílias, mais a alternativa nenhuma delas.
A 3 e a 9 são o par que separa simplificar de transformar.
Vinte segundos por pergunta, em grupos.
As duas pegadinhas
Duas das dez se resolvem melhor sem IA nenhuma. Uma planilha e um filtro bastam, e a turma vai marcar gerar nas duas.
25 min. Escrever o critério antes de votar é metade do aprendizado. As quatro versões precisam estar escritas antes da aula.
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3 · petição · 11h53
A máquina redige, o humano assina e responde
Precedente inventado
confira uma a uma as citações da versão sem acervo
uma delas não existe
é o modo de falha mais documentado
Prompt injection
instrução escondida dentro do documento que você mandou ler
o modelo obedece ao documento, não a você
quem assina responde pessoalmente
O Estatuto da OAB e o dever de lealdade processual não têm cláusula de exceção para software.
Labtech · Graduação 202628
17 min. Pegue a peça mais bem votada e quebre na frente da turma. Prepare o documento com injection embutido na véspera.
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3 · petição · 12h10
Resumir é uma família. Prever é outra, e pede outro dado
A montar juntos · cerca de 3 slides
15 min(e) Sumarização e prognóstico Transformar é onde a tecnologia está mais madura, com a ressalva de que o resumo decide o que some. Prever pede dado histórico estruturado
Perfilamento e limites do profiling Onde termina a estatística legítima sobre decisões públicas e começa a manipulação da distribuição
5 minO fecho: quem assina Volte aos critérios da sala e pergunte qual deles só um humano garante
Ancorar na Resolução CNJ 615 e nos exemplos do programa, JEC do Rio e votos sobre tecnologia no STJ. CONFERIR OS DADOS NA FONTE OFICIAL antes de levar para a sala.
Labtech · Graduação 202629
20 min. É a etapa mais expositiva e a primeira a cair se o relógio apertar.
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Almoço
Voltamos 14h00, com o convidado já na sala.
Labtech · Graduação 202630
12h30 às 14h00.
Direito SP Graduação
4
Caso II Poder Judiciário
Como o trabalho chega e sai da mesa de quem decide.
Labtech · Graduação 202631
14h00. Pedido enviado antes: volume, prazo, o que é repetitivo, o que é irredutível, e um caso em que a tecnologia atrapalhou.
Direito SP Graduação
4 · caso II · 14h30
Pergunta que propõe solução não vale
Não vale
vocês já pensaram em usar...
não seria melhor se...
por que não automatizam isso?
Vale
quantos processos por dia?
quem confere antes de sair?
o que acontece quando erra?
Labtech · Graduação 202632
12 min. Mesma regra de ontem. Ouvir o volume real é mais transformador que qualquer slide.
Direito SP Graduação
5
Da dor ao problema solucionável
A ficha de ontem ganha quatro campos e vira especificação.
Labtech · Graduação 202633
14h45. O convidado fica na sala e circula entre os grupos.
Direito SP Graduação
5 · agente · 14h45
Sem dizer qual dado é preciso ter, não é especificação
Campo novo
O que escrever
Onde os grupos travam
Família tecnológica
uma das cinco do Bloco 1
escrevem gerar quando é classificar
Que dado é preciso ter
a fonte concreta, com formato
o dado não existe, ou está em PDF escaneado
Quem valida a saída
uma pessoa, com cargo
respondem que o sistema valida
Se ninguém validar
a consequência real
respondem nada demais
Troca de fichas entre grupos. O vizinho procura uma coisa só: a família tecnológica está certa?
Labtech · Graduação 202634
6 min de explicação, 20 de escrita, 13 de crítica cruzada, 6 de consolidação. A descoberta de que o dado não existe é metade da aula.
Direito SP Graduação
6
Exercício aplicado Setor público
Vale metade dos 30% de exercícios. Feito em sala, entregue em sala.
Labtech · Graduação 202635
15h45. Enunciado escrito, mesmo problema para todos, com uma restrição incômoda embutida.
Direito SP Graduação
6 · exercício · 15h50
Cinco itens, e nada além disso
O problema em uma frase, com o usuário nomeado.
A família tecnológica escolhida, e por que não as outras quatro.
Os dados necessários e de onde vêm.
O ponto de validação humana.
O risco do erro: quem se machuca, e quanto.
Uso de IA permitido e obrigatoriamente declarado: ferramenta, fontes e prompts. Sem declaração, a entrega fica incompleta.
Labtech · Graduação 202636
35 min de trabalho com o professor circulando, 15 de checagem cruzada, 5 de entrega. Pergunta fixa na ronda: e se o dado que você precisa não existir?
Direito SP Graduação
7 · pitch · 16h45
Duas frases obrigatórias, e são elas que valem
Noventa segundos por grupo. Um slide ou o quadro.
Sem perguntas entre uma apresentação e outra. O debate fica para amanhã.
As duas frases
Nossa solução falha quando… / Quem confere é…
Labtech · Graduação 202637
2 min de regra, 11 de apresentações, 2 de fechamento. Anote apenas as falhas declaradas e leia as seis em voz alta no fim.
Direito SP Graduação
16h58
Vocês escolheram a tecnologia. Amanhã aparece o outro lado da mesa
Até aqui vocês desenharam sozinhos, como se do outro lado não houvesse ninguém com interesses próprios.
anderson.machado@fgv.br Quarta: agentes, contexto e negociação
