Avaliação de impacto algorítmico (AIA): ferramenta para accountability, uso e desenvolvimento ético de IA pelo poder judiciário

O presente trabalho investiga o desenvolvimento de mecanismos de governança e accountability algorítmico para sistemas de inteligência artificial (IA) no Poder Judiciário brasileiro, propondo uma metodologia de Avaliação de Impacto Algorítmico (AIA) aos usos de desenvolvimento de IA no contexto judicial. O estudo parte da constatação do crescente uso e desenvolvimento de sistemas de IA no Poder Judiciário e da recém aprovada Resolução 615 do Conselho Nacional de Justiça (CNJ), o qual representa uma transformação paradigmática na administração da justiça. A pesquisa problematiza os riscos de discriminação algorítmica, opacidade decisória e violação de direitos fundamentais, especialmente sobre grupos vulnerabilizados. Através de metodologia qualitativa e interdisciplinar, combina-se análise normativa, documental e estudo comparativo de frameworks regulatórios internacionais. O referencial teórico articula duas perspectivas: teoria crítica da tecnologia (Crawford, Zuboff, Eubanks) e teoria do accountability democrático (Bovens), propondo uma metodologia de avaliação de impacto algorítmico (Mantelero). A investigação estrutura-se em quatro eixos: mapeamento dos sistemas de IA no Judiciário; análise de riscos éticos e jurídicos; construção de bases do accountability e desenvolvimento de metodologia de AIA. Sustenta-se que os mecanismos atuais estabelecidos pela Resolução CNJ n.º 615/2025, embora representem avanços, são insuficientes para garantir accountability efetivo. Como contribuição principal, propõe-se uma metodologia de AIA que integre salvaguardas técnicas, jurídicas e sociais, visando assegurar transparência, prevenir discriminação e proteger direitos fundamentais, equilibrando inovação tecnológica com valores constitucionais do sistema de justiça brasileiro.