Jud-e Assistente de IA para Análise de Processos Judiciais - BNDES

Publicado em 11/03/2026 16h17 Atualizado em 23/03/2026 12h32

O BNDES enfrentava desafio na execução de análises de due diligence jurídica, realizada de forma manual para quase 30 mil clientes, exigindo buscas em mais de 80 tribunais e consumindo, por ano, mais de 11 mil horas de trabalho para triagem de processos. Para reduzir custos e prazos, ampliar o escopo das análises, padronizar procedimentos e mitigar riscos, foi desenvolvida a Jud-e, solução baseada em sistemas multiagentes de IA que automatiza etapas mecânicas do processo mantendo o analista humano no centro de decisões críticas. Concebida sob princípios de IA responsável, assegura transparência, auditabilidade e segurança da informação. Sua arquitetura modular, aliada às exigências regulatórias dos setores financeiro e público, torna a solução escalável e aplicável a diferentes contextos.

https://abbc.org.br/bndes-vence-o-premio-ideia-abbc-2025/

DETALHAMENTO

Implementada por meio da contratação de APIs externas para obtenção de dados de processos judiciais, que são enviados para modelos de llm hospedados na AWS Bedrock para realizar a classificação dos processos judiciais e extração de dados jurídicos.
Cada etapa é validada por um analista humano.
A solução foi arquitetada como um conjunto de agentes de IA especializados, responsáveis por diferentes etapas do processamento e análise das informações.
A arquitetura incorpora mecanismos de mitigação de alucinações e recursos de transparência do raciocínio dos modelos.
A plataforma foi desenhada para garantir auditabilidade completa do processo, registrando inputs recebidos, os outputs gerados pelos modelos, o raciocínio utilizado pela IA e as intervenções humanas realizadas ao longo do fluxo.
Esse modelo adota o paradigma human-in-the-loop, no qual analistas humanos supervisionam decisões automatizadas, assegurando qualidade, rastreabilidade e governança sobre o uso da IA.

RESULTADOS E IMPACTOS ALCANÇADOS

A Jud-e reduz em até 95% o esforço humano, encurta análises de dias para menos de uma hora e amplia significativamente a cobertura de fontes, aumentando a identificação de riscos relevantes.

LIÇÕES APRENDIDAS

Importância de definir e organizar os processos antes de aplicar IA e automação, especialmente em tarefas que não estão bem documentadas, como triagem e classificação de processos. Foi essencial envolver os usuários desde o início, principalmente na definição dos fluxos da IA, já que o trabalho jurídico depende do contexto e isso influencia diretamente o funcionamento das soluções. Essa participação ajuda os usuários a entender como a ferramenta funciona e quais são as limitações, o que aumenta a confiança no sistema.

Outro ponto foi a necessidade de medir e avaliar continuamente a precisão da IA em todas as etapas, para garantir que a solução seja construída sobre bases confiáveis. Ficou claro que a IA deve atuar como ferramenta de apoio ao trabalho humano, auxiliando a equipe técnica na tomada de decisões, e não substituindo seu papel. Percebeu-se que gestão da mudança, capacitação dos usuários e medição dos ganhos de eficiência são fundamentais para que a ferramenta seja adotada.

POTENCIAL DE DISSEMINAÇÃO E ESCALABILIDADE

A arquitetura modular de agentes nos permite facilmente replicar o sucesso da Jud-e a diversos outros casos de negócio. Basta alterar algumas instruções, e podemos aplica-la a recuperação de crédito, avaliação de fornecedores, análise da carteira de contencioso ou para apoiar na avaliação de riscos socioambientais.