A Aplicação da Inteligência Artificial Generativa na Análise das Representações Fiscais para Fins Penais no Ministério Público Federal: Reflexos na Eficiência Processual

Frankslany Silva dos Santos Reis; Mateus Otoni Silva

DOI: 10.22167/2675-6528-202602923

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

A transformação digital no setor público brasileiro impulsionou a incorporação da Inteligência Artificial Generativa como instrumento de apoio institucional. O estudo analisou a aplicação da Inteligência Artificial Generativa no Ministério Público Federal, com foco na eficiência dos processos tributários e na análise de Representações Fiscais para Fins Penais. Objetivou-se examinar como a tecnologia contribuiu para a análise de grandes volumes de dados, o cruzamento de informações e a elaboração de peças jurídicas. A pesquisa, de natureza quantitativa e aplicada, com objetivos exploratórios e descritivos, utilizou pesquisa bibliográfica, documental e levantamento de campo por meio de questionários estruturados. A amostra reuniu quatro membros e três estagiários da instituição. Os resultados indicaram que a Inteligência Artificial Generativa promoveu ganhos de celeridade na análise processual, padronizou atividades e auxiliou na sistematização de informações complexas, direcionando o foco para atividades analíticas. Contudo, verificou-se a necessidade de supervisão humana para validar as informações produzidas, dada a exigência de precisão jurídica. Concluiu-se que a utilização da Inteligência Artificial Generativa representou um avanço significativo na eficiência institucional, embora ainda exija atenção a aspectos éticos, de transparência e proteção de dados.

Palavras-chave: Eficiência processual; Inteligência Artificial Generativa; Ministério Público Federal; Representações Fiscais.

1. Introdução

A Inteligência Artificial (IA), embora presente há mais de duas décadas, ganhou visibilidade expressiva com a popularização de sistemas baseados em modelos de linguagem, como o ChatGPT. Este avanço intensificou debates relacionados à privacidade, segurança da informação e ao uso ético de dados pessoais, provocando transformações significativas em diversos setores da sociedade, incluindo o sistema de justiça (Stryker e Kavlakoglu, 2024).

As tecnologias baseadas em IA podem trazer benefícios para diferentes campos profissionais, auxiliando no diagnóstico e previsão de doenças, na elaboração de petições legais, na previsão de sentenças, na análise e proposição de melhorias de redes, na informação e referência, e no tratamento descritivo de recursos (Stryker e Kavlakoglu, 2024). A UNESCO (2021) destaca que ferramentas de inteligência artificial, especialmente as generativas, possuem a capacidade de processar grandes volumes de dados, responder a demandas complexas e auxiliar na produção de conteúdos, sendo cada vez mais utilizadas em contextos acadêmicos e profissionais.

No contexto brasileiro, a transformação digital no setor público intensificou-se a partir de 2020, com o governo federal estabelecendo a digitalização integral dos serviços públicos como meta. A Lei nº 14.129, de 29 de março de 2021, formalizou essa diretriz, dispondo sobre os princípios, regras e instrumentos do Governo Digital, com foco na inovação, na eficiência administrativa e na ampliação do acesso aos serviços públicos. Essa legislação incentiva o uso de tecnologias emergentes como meio de modernização da administração pública (Brasil, 2021).

No campo prático, a Inteligência Artificial pode ser empregada na triagem de informações, no cruzamento de dados provenientes de diferentes órgãos de controle e na elaboração de minutas de manifestações e relatórios. Isso contribui para maior celeridade, padronização e precisão nas atividades finalísticas do Poder Público. Costa (2020) aponta que a incorporação dessas tecnologias representa uma oportunidade relevante de reconfiguração da avaliação da eficiência do Judiciário, diante dos ganhos observados na agilidade dos trabalhos jurídicos.

No âmbito do Ministério Público Federal (MPF), a adoção da Inteligência Artificial ocorreu de forma gradual e estruturada. As primeiras iniciativas, desenvolvidas entre 2020 e 2021, concentraram-se em projetos internos de automação e triagem processual, com o uso predominante de modelos de IA preditiva voltados à identificação de padrões e à classificação de documentos. Em 2022, o MPF consolidou o uso de inteligência artificial por meio do Sistema TRIA, automatizando a triagem de habeas corpus e inquéritos policiais, com redução do tempo de análise e maior eficiência na priorização dos casos (MPF, 2023).

Em 2023, o MPF avançou para a aplicação de Inteligência Artificial Generativa em um projeto-piloto voltado às representações fiscais para fins penais (RFFP), possibilitando a extração de informações de documentos complexos e a geração automatizada de minutas em investigações envolvendo crimes como sonegação, contrabando, descaminho e lavagem de dinheiro. Diante desse cenário, surge o seguinte problema de pesquisa: em que medida a utilização da Inteligência Artificial Generativa no âmbito do Ministério Público Federal contribui para a eficiência institucional e a celeridade na análise das Representações Fiscais para Fins Penais (RFFP), especialmente quando comparada ao modelo tradicional de processamento?

A relevância do tema justifica-se pela busca contínua por maior eficiência e celeridade na administração pública, especialmente em processos complexos como a análise de RFFP, onde a Inteligência Artificial Generativa pode otimizar o trabalho e apoiar a tomada de decisão. O presente trabalho teve como objetivo analisar a utilização da Inteligência Artificial Generativa no âmbito do Ministério Público Federal, com ênfase em sua aplicação na análise das Representações Fiscais para Fins Penais (RFFP) como instrumento de apoio à eficiência institucional e à celeridade processual.

2. Material e Métodos

A metodologia adotada neste trabalho caracterizou-se como pesquisa quantitativa, de natureza aplicada, com objetivos exploratórios e descritivos, conforme a classificação de Chizzotti (2003). Essa abordagem possibilitou a análise por meio da coleta de dados empíricos estruturados, permitindo a mensuração e a comparação das percepções dos participantes quanto aos impactos da implementação de ferramentas de Inteligência Artificial Generativa na eficiência dos processos internos, alinhando-se à orientação metodológica de Martins e Theophilo (2009).

Quanto aos procedimentos técnicos empregados, a pesquisa utilizou-se de uma combinação de métodos, incluindo a pesquisa bibliográfica, a pesquisa documental e o levantamento de campo. Tais procedimentos, conforme Gil (2017), são adequados para a análise aprofundada de fenômenos sociais e institucionais, como o objeto deste estudo.

A pesquisa bibliográfica foi conduzida com base em um levantamento de literatura especializada. Foram consultados livros, artigos científicos, relatórios técnicos e publicações institucionais que abordam temas como Inteligência Artificial, governança digital e inovação no setor público, fornecendo o embasamento teórico necessário para a compreensão do fenômeno investigado.

Complementarmente, a pesquisa documental consistiu na análise de fontes primárias e secundárias. Examinaram-se a legislação vigente, normativos institucionais e documentos públicos relacionados à adoção de tecnologias de Inteligência Artificial no âmbito do Ministério Público Federal. Esse procedimento permitiu compreender o arcabouço jurídico e institucional que rege a implementação dessas ferramentas.

O levantamento de campo foi realizado por meio da aplicação de questionários estruturados, de forma anônima e voluntária. Os participantes foram indivíduos vinculados ao Ministério Público Federal (MPF) que atuam diretamente na análise de dados, gestão processual e produção de peças jurídicas, áreas diretamente impactadas pela Inteligência Artificial Generativa.

O universo selecionado para a participação na pesquisa foi composto por sete pessoas. A amostra final reuniu quatro membros do MPF e três estagiários da instituição, totalizando sete respondentes. Os servidores do MPF não foram incluídos no universo de aplicação do questionário, não sendo representados nos resultados do levantamento de campo.

A seleção dos participantes considerou sua vinculação ao contexto institucional do objeto investigado. Buscou-se obter percepções específicas acerca da utilização da Inteligência Artificial Generativa, com foco na eficiência, celeridade processual e qualidade das atividades desenvolvidas com o apoio da tecnologia no MPF.

Os questionários aplicados permitiram a coleta de dados quantitativos sobre as percepções dos participantes. As questões abordaram a eficiência, a celeridade processual e a qualidade das atividades desenvolvidas com o apoio da Inteligência Artificial Generativa, conforme o instrumento detalhado no apêndice.

A pesquisa foi conduzida em conformidade com os princípios éticos estabelecidos pelas normas da USP/Esalq. Todos os participantes foram previamente informados sobre os objetivos do estudo, o caráter voluntário de sua participação, a confidencialidade das respostas e o uso exclusivo dos dados para fins acadêmicos.

Em observância à Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (Lei nº 13.709/2018), não foram divulgados nomes, cargos ou quaisquer informações que pudessem identificar os respondentes ou suas unidades de trabalho. Assegurou-se a proteção dos dados pessoais e o anonimato dos participantes durante todo o processo de coleta e análise.

A condução da pesquisa seguiu etapas sequenciais. Inicialmente, procedeu-se à delimitação do objeto de estudo, identificando as Representações Fiscais para Fins Penais (RFFP) como instrumento central da persecução penal tributária e as fases de seu processamento no Ministério Público Federal.

Em seguida, realizou-se o levantamento normativo e doutrinário, abrangendo a legislação tributária e penal aplicável, normativos institucionais, manuais técnicos, orientações da Receita Federal do Brasil e estudos acadêmicos relacionados às RFFP e à utilização da Inteligência Artificial no setor público.

Posteriormente, foram aplicadas ferramentas de Inteligência Artificial Generativa como apoio à leitura, organização, cruzamento e síntese das informações constantes nas RFFP. Este procedimento visou à identificação de indícios de materialidade, autoria e tipicidade penal, como parte da análise do objeto de estudo.

Na sequência, procedeu-se à coleta de percepções institucionais, mediante a aplicação dos questionários estruturados aos membros e estagiários do Ministério Público Federal. O objetivo foi captar as percepções sobre a eficiência, celeridade e qualidade da atuação institucional com o apoio da Inteligência Artificial.

Por fim, realizou-se a análise comparativa dos resultados obtidos. Confrontaram-se os procedimentos tradicionais de análise das RFFP com aqueles apoiados por ferramentas de Inteligência Artificial Generativa, avaliando os impactos na racionalização do trabalho e no suporte à tomada de decisão.

3. Resultados e Discussão

A pesquisa realizada no Ministério Público Federal (MPF) teve como foco a análise da aplicação da Inteligência Artificial Generativa no contexto das Representações Fiscais para Fins Penais (RFFP), buscando compreender seus reflexos na eficiência e celeridade processual. Os achados iniciais revelaram que a tecnologia é percebida como uma ferramenta de apoio relevante para o desempenho das atividades institucionais, especialmente no que se refere à gestão de grandes volumes de dados e à elaboração de peças jurídicas, embora com a ressalva da indispensável supervisão humana.

A amostra do estudo foi composta por sete participantes, sendo quatro membros do Ministério Público Federal, o que corresponde a 57,1% do total, e três estagiários, representando 42,9%. Essa composição permitiu uma análise que privilegiou a perspectiva institucional, dada a predominância de membros, ao mesmo tempo em que incorporou a visão complementar dos estagiários, que atuam diretamente no apoio às atividades processuais. É importante notar que a pesquisa não incluiu servidores do MPF, o que delimita o escopo das percepções coletadas.

As percepções dos respondentes sobre o uso da Inteligência Artificial Generativa foram sistematizadas em categorias analíticas, evidenciando um consenso significativo em alguns aspectos. A totalidade dos participantes, ou seja, 100%, concordou que a Inteligência Artificial Generativa auxilia na organização e análise de dados, e que há uma necessidade inquestionável de revisão humana dos conteúdos produzidos. Esses dois pontos representam os pilares centrais da percepção sobre a ferramenta no MPF.

O auxílio na organização e análise de dados, com 100% de concordância entre os participantes, é um achado particularmente relevante. Ele demonstra o reconhecimento unânime da capacidade da Inteligência Artificial Generativa em lidar com o grande volume documental inerente às Representações Fiscais para Fins Penais, facilitando a síntese de informações complexas e a triagem de conteúdo. Essa percepção alinha-se à literatura que destaca o papel da IA na gestão do conhecimento, apoiando a criação, recuperação e aplicação de informações em ambientes organizacionais complexos, conforme apontado pelo Conselho Nacional do Ministério Público (2023) em suas iniciativas.

A relevância da Inteligência Artificial Generativa para as atividades institucionais e a otimização do tempo e produtividade foram percebidas por seis dos sete respondentes, totalizando 85,7%. Esse percentual expressivo indica uma ampla aceitação da tecnologia como um instrumento valioso de apoio ao trabalho jurídico e administrativo. A capacidade de reduzir o tempo dedicado a tarefas repetitivas e operacionais, liberando membros e equipes para atividades mais analíticas e estratégicas, é um dos benefícios mais destacados, convergindo com estudos que apontam a IA como um meio de ampliar a eficiência organizacional (Kaplan e Haenlein, 2019).

No entanto, é fundamental ressaltar que o presente estudo se baseou nas percepções dos participantes e não realizou uma mensuração objetiva do tempo de análise, da produtividade ou da taxa de correções. Portanto, os achados relacionados à otimização do tempo e produtividade devem ser interpretados como a visão subjetiva dos respondentes sobre o potencial da ferramenta, e não como dados empíricos de desempenho mensurado.

A padronização e a qualidade das peças jurídicas também foram impactadas positivamente pela Inteligência Artificial Generativa, segundo 71,4% dos respondentes. Esse resultado sugere que a ferramenta é vista como um instrumento capaz de conferir maior uniformidade às análises e aos produtos institucionais, como relatórios e minutas. Embora não tenha havido unanimidade, o percentual é significativo e indica uma percepção favorável quanto ao uso da tecnologia na elaboração de textos técnicos, em consonância com experiências internacionais que utilizam IA para auxiliar na produção de respostas padronizadas (Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, 2023).

Um dos achados mais cruciais e com 100% de concordância foi a necessidade de revisão humana integral dos conteúdos gerados pela Inteligência Artificial Generativa. Este dado central da pesquisa demonstra que, apesar de ser percebida como útil e promissora, a IA não é vista como substituta da atuação humana. Há um consenso absoluto entre os participantes de que os conteúdos produzidos devem ser revisados e validados, especialmente em razão da exigência de precisão jurídica, da responsabilidade funcional e da observância de critérios técnicos.

Essa percepção encontra forte respaldo nas diretrizes éticas internacionais e nacionais. A UNESCO (2021) enfatiza que o uso de sistemas de inteligência artificial deve ser fundamentado em princípios como transparência, responsabilidade e supervisão humana, a fim de mitigar riscos relacionados a erros e vieses. A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (2019) e a Comissão Europeia (2019) reforçam a necessidade de controle humano para garantir decisões confiáveis e seguras. No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (Brasil, 2018) e o Conselho Nacional do Ministério Público (2023) também estabelecem diretrizes de governança e transparência para o uso da IA, especialmente diante dos riscos da automação de decisões.

Por fim, a categoria “desafios (capacitação, acesso e confiabilidade)”, apontada por 71,4% dos respondentes, revela que a incorporação da Inteligência Artificial Generativa no setor público não se esgota na disponibilidade técnica da ferramenta. Persistem obstáculos significativos relacionados à formação dos usuários, à padronização do acesso às ferramentas e à confiabilidade dos resultados produzidos. A construção de uma força de trabalho pública preparada para a inteligência artificial exige investimentos contínuos em capacitação e o estabelecimento de estruturas de governança e diretrizes claras de conformidade e uso adequado (Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, 2021; Meijer e Wesseling, 2019).

Em síntese, a utilização da Inteligência Artificial Generativa no Ministério Público Federal demonstrou contribuir significativamente para a eficiência institucional e a celeridade na análise das Representações Fiscais para Fins Penais, principalmente ao otimizar a organização e análise de dados e padronizar a elaboração de peças. Contudo, essa contribuição é intrinsecamente condicionada à supervisão humana rigorosa, à capacitação contínua dos usuários e à implementação de diretrizes claras de governança, assegurando que a tecnologia atue como um apoio estratégico e não como um substituto da expertise jurídica.

4. Conclusão

O presente estudo analisou a utilização da Inteligência Artificial Generativa no Ministério Público Federal, com ênfase em sua aplicação na análise das Representações Fiscais para Fins Penais (RFFP) como instrumento de apoio à eficiência institucional e à celeridade processual. Verificou-se que a tecnologia é percebida como uma ferramenta relevante para o desempenho das atividades, especialmente no auxílio à organização e análise de grandes volumes de dados, bem como na padronização e qualidade das peças jurídicas. Os achados indicaram que a Inteligência Artificial Generativa promoveu ganhos de celeridade na análise processual e auxiliou na sistematização de informações complexas, direcionando o foco para atividades analíticas. Contudo, observou-se a necessidade unânime de supervisão humana para validar as informações produzidas, dada a exigência de precisão jurídica e a responsabilidade funcional inerente à atuação ministerial. A principal contribuição do estudo reside em demonstrar que a incorporação da Inteligência Artificial Generativa representa um avanço significativo na otimização dos fluxos de trabalho e na melhoria da qualidade técnica das manifestações institucionais.

Apesar dos benefícios identificados, o estudo apresentou limitações decorrentes da dimensão reduzida e da composição específica da amostra, que não incluiu servidores, e da concentração da pesquisa em uma única instituição, o que restringe a generalização dos resultados. Ademais, os achados refletem percepções dos participantes, sem mensuração objetiva do tempo de análise ou da produtividade. Persistem desafios relacionados à capacitação dos usuários, ao acesso padronizado às ferramentas e à confiabilidade dos resultados, indicando que a adoção dessas tecnologias demanda uma abordagem integrada que envolva governança, qualificação profissional e alinhamento com os princípios éticos, jurídicos e administrativos. Para estudos futuros, recomenda-se a realização de comparações objetivas entre o processamento tradicional das RFFP e aquele apoiado por Inteligência Artificial Generativa, utilizando indicadores de desempenho, e a proposição de diretrizes de governança para o uso da IA que assegurem a qualidade jurídica e a supervisão humana como elementos centrais.

Referências Bibliográficas

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Gestão Tributária do MBA USP/Esalq

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