8. Responsabilidade sem autoria
Surge daí um problema jurídico ainda mais delicado. Tradicionalmente, existe razoável correspondência entre autoria intelectual e responsabilidade funcional. Quem subscreve uma manifestação é presumidamente responsável pelo raciocínio nela desenvolvido.
A inteligência artificial pode romper essa correspondência. O agente humano poderá ser juridicamente responsável por conclusão cuja estrutura argumentativa, pesquisa, seleção de precedentes e redação tenham sido predominantemente produzidas por sistema artificial.
Não basta resolver o problema afirmando que “o humano continua responsável”. Responsabilidade pressupõe possibilidade real de compreensão, controle e intervenção. Quanto maior a autonomia cognitiva do sistema, maior deverá ser a preocupação com as condições materiais que permitem ao responsável contestá-lo.
A responsabilidade humana não pode converter-se em mero dispositivo jurídico destinado a fornecer um nome ao qual imputar o produto da máquina.
Por isso, supervisão, explicabilidade e rastreabilidade não são apenas requisitos éticos da inteligência artificial. Tornam-se pressupostos para a própria legitimidade da imputação funcional. Se não for possível compreender de onde veio determinada conclusão, quais documentos a sustentaram e quais inferências foram realizadas, a assinatura humana corre o risco de transformar-se em chancela, e não em exercício responsável de competência.
Tal consequência não deve se convolar em receio, ceticismo ou aversão à utilização da inteligência artificial. Há de se encontrar um ponto de equilíbrio e razões de avanço.
9. O risco da monocultura cognitiva
Há outro paradoxo. A inteligência artificial pode eliminar divergências ruins e, simultaneamente, eliminar divergências boas.
Se unidade técnica, Ministério Público, gabinete e autoridade decisória utilizarem o mesmo modelo, alimentado pelos mesmos documentos, bases jurídicas e critérios de recuperação, a aparente convergência entre suas manifestações pode deixar de representar quatro avaliações independentes e passar a constituir quatro derivações do mesmo sistema cognitivo.
Seria possível alcançar extraordinária consistência às custas de algo valioso: diversidade epistêmica.
No controle externo, divergência não constitui necessariamente ineficiência. Pode representar mecanismo de descoberta do erro. A independência institucional possui também dimensão cognitiva, na medida em que diferentes atores enxergam o mesmo problema a partir de funções, experiências, premissas e incentivos distintos.
Consequentemente, sistemas futuros talvez devam ser concebidos não apenas para concordar, mas para divergir deliberadamente. Agentes independentes podem ser encarregados de procurar falhas, construir a melhor tese contrária, testar premissas, identificar precedentes adversos e questionar conclusões predominantes.
A IA, nesse cenário, não eliminaria o contraditório cognitivo. Poderia ampliá-lo. O desafio seria impedir que a eficiência tecnológica convertesse pluralidade institucional em unanimidade algorítmica.
10. Repensando a maturação processual
Também merece revisão o próprio conceito de maturação do processo.
Parte do tempo atualmente necessário à formação da decisão é juridicamente indispensável: contraditório demanda prazo; diligências dependem de respostas; provas precisam ser produzidas; fatos novos podem surgir; interessados devem ter oportunidade de manifestação.
Outra parte, entretanto, corresponde simplesmente ao tempo necessário para seres humanos processarem informação. Autos aguardam análise porque profissionais possuem capacidade finita. Documentos aguardam leitura. Informações aguardam elaboração. Pareceres entram em filas.
A inteligência artificial não elimina o primeiro tempo. Pode comprimir dramaticamente o segundo.
Isso obriga a distinguir tempo processual de garantia e tempo processual de processamento. O primeiro deve ser preservado sempre que necessário à legitimidade da decisão. O segundo não possui valor jurídico intrínseco.
A distinção possui consequências importantes para o princípio da duração razoável do processo e, especialmente no âmbito administrativo, para o princípio da eficiência. Não há virtude institucional em manter demora cuja única causa seja uma limitação de processamento que a tecnologia tornou superável.
11. Eficiência como fundamento de redesenho institucional
O art. 37. da Constituição Federal não apresenta a eficiência como recomendação facultativa. Ela integra o regime constitucional da Administração Pública.
Até aqui, a relação entre eficiência e inteligência artificial tem sido compreendida predominantemente em sentido instrumental: a Administração deve utilizar tecnologias capazes de melhorar seus resultados, desde que respeitados os demais princípios e direitos.
A evolução tecnológica poderá exigir interpretação mais exigente. Se a inteligência artificial demonstrar, mediante evidências, que determinada arquitetura procedimental consome recursos humanos e financeiros substancialmente superiores aos necessários para produzir resultado equivalente ou superior, a própria manutenção dessa arquitetura passará a demandar justificação.
Não se pretende converter eficiência em princípio absoluto. Legalidade, impessoalidade, contraditório, segurança jurídica, proteção de dados, motivação, independência funcional e devido processo permanecem limites inafastáveis. O que se sustenta é diferente: não se pode invocar genericamente a tradição burocrática para preservar trabalho que perdeu sua necessidade funcional.
A LINDB reforça, sob outra perspectiva, a necessidade de considerar consequências práticas das decisões administrativas e de controle. A incorporação da IA não pode resultar de fascínio tecnológico, assim como sua rejeição não pode decorrer de conservadorismo institucional. A reorganização deverá ser experimental, mensurável, auditável e progressiva, avaliando ganhos, riscos, custos de erro e consequências organizacionais concretas.
O próprio TCU já reconhece institucionalmente a inteligência artificial como elemento de modernização do controle externo e de melhoria de sua eficiência e eficácia, inclusive mediante a criação de rede colaborativa específica para iniciativas de IA no âmbito da Secretaria-Geral de Controle Externo (Pesquisa TCU). A questão seguinte, portanto, é inevitável: quando a tecnologia deixa de apenas melhorar uma tarefa e passa a alterar a quantidade e a natureza do trabalho necessário, deve-se modernizar somente a ferramenta ou também a organização que a utiliza?
12. Do Tribunal de Contas para o Estado
O problema observado nos Tribunais de Contas é apenas uma manifestação particularmente visível de fenômeno muito mais amplo.
Ministérios Públicos, advocacias públicas, procuradorias, órgãos de controle interno, agências reguladoras, unidades de assessoramento, setores de licitações, corregedorias e inúmeras estruturas administrativas foram construídos em ambiente histórico no qual informação era abundante, mas capacidade humana de processá-la era escassa.
Grande parte da organização burocrática moderna pode ser compreendida como resposta institucional a essa escassez. Dividem-se processos, especializam-se unidades, criam-se níveis de revisão, produzem-se relatórios, despachos, notas técnicas e pareceres porque o conhecimento precisa ser progressivamente construído e transmitido entre pessoas.
A IA altera o preço dessa cognição intermediária.
Quando ler dez mil páginas deixa de significar necessariamente centenas de horas humanas; quando confrontar milhares de decisões deixa de exigir pesquisa individual; quando extrair dados, comparar documentos e elaborar sínteses deixam de constituir gargalos materiais, muda não apenas a produtividade do trabalhador. Muda a economia institucional que justificava determinada divisão do trabalho.
A burocracia industrial foi transformada pela automação de tarefas físicas e repetitivas. A inteligência artificial inaugura possibilidade distinta: automatizar parcelas do trabalho abstrato sobre as quais se edificou a burocracia profissional contemporânea.
Não significa o fim do servidor especializado. Pode significar, porém, o fim de uma determinada razão para empregá-lo.
13. O profissional depois da burocracia cognitiva
Nesse ambiente, o valor do profissional tende a migrar.
Durante muito tempo, capacidade de localizar informação, conhecer repertórios, estruturar textos, resumir processos e reproduzir padrões técnicos representou parcela importante do capital profissional. A IA reduz progressivamente a escassez dessas capacidades.
Ganham importância competências diferentes: formular o problema correto; perceber aquilo que não está nos autos; distinguir correlação de causalidade; avaliar a qualidade da prova; compreender consequências institucionais; identificar premissas ocultas; desconfiar de respostas excessivamente convincentes; construir soluções novas; exercer prudência; contraditar a máquina; e assumir responsabilidade por escolhas.
O conhecimento substantivo não se torna menos importante. Torna-se mais importante para finalidade diferente. Quem conhece pouco pode receber da IA texto sofisticado e não perceber que está errado. Quem domina profundamente o objeto pode utilizar a mesma tecnologia para ampliar extraordinariamente sua capacidade investigativa e produtiva.
A vantagem profissional desloca-se, portanto, da capacidade de produzir uma resposta para a capacidade de julgar uma resposta.
Talvez esse seja um dos efeitos mais profundos da inteligência artificial sobre profissões técnico-jurídicas. A máquina não torna desnecessário o conhecimento. Torna menos valioso o conhecimento utilizado apenas para executar procedimentos intelectuais padronizáveis.
Conclusão: o fim de qual burocracia?
O título deste artigo contém deliberadamente uma provocação. A inteligência artificial não anuncia necessariamente o fim da burocracia, dos Tribunais de Contas, dos auditores, dos assessores, do Ministério Público ou das autoridades responsáveis por decidir.
Pode, entretanto, anunciar o esgotamento de uma forma específica de organização do trabalho público: aquela estruturada em torno da necessidade de sucessivos seres humanos receberem, reconstruírem, sintetizarem e retransmitirem informação para que uma decisão institucional possa amadurecer.
A essa estrutura denominou-se aqui burocracia cognitiva.
Seu eventual declínio não deve ser comemorado nem temido abstratamente. Deve ser compreendido. Há nela desperdícios que podem desaparecer e garantias que precisam permanecer. Há tarefas automatizáveis e competências indelegáveis. Há redundâncias inúteis e redundâncias protetivas. A dificuldade fundamental estará precisamente em distingui-las.
O caminho responsável não consiste em entregar o controle externo a algoritmos. Consiste em decompor rigorosamente o processo, identificar onde a presença humana acrescenta valor institucional e onde apenas compensa limitações cognitivas que a tecnologia tornou superáveis.
Isso exigirá experiências controladas, métricas de qualidade, sistemas auditáveis, rastreabilidade documental, proteção de dados, diversidade tecnológica, mecanismos de contestação, supervisão humana efetiva e definição clara de responsabilidade. A experiência regulatória brasileira e os princípios desenvolvidos internacionalmente para IA aplicada à administração demonstram que eficiência tecnológica e garantias fundamentais não precisam ser objetivos antagônicos.
Também exigirá coragem institucional para enfrentar questão mais desconfortável. Se a IA efetivamente reduzir em proporção substancial a quantidade de trabalho humano necessária para determinadas atividades, não será suficiente acrescentá-la às estruturas existentes e continuar organizando pessoas, unidades e procedimentos exatamente como antes.
A primeira fase da transformação digital colocou o processo no computador. A segunda colocou inteligência artificial ao lado do profissional. A terceira poderá exigir que se redesenhe o próprio processo.
Nesse momento, a pergunta deixará de ser “como a IA pode ajudar cada profissional a trabalhar mais rápido?” e passará a ser: quais etapas, documentos, unidades e intervenções continuariam existindo se o processo de controle fosse concebido hoje, do zero, para um mundo em que grande parte do processamento cognitivo pudesse ser realizada por máquinas?
Essa pergunta é perturbadora porque desloca o debate da tecnologia para as instituições. E é precisamente por isso que precisa ser feita.
O futuro do controle externo provavelmente continuará humano naquilo que exige legitimidade, independência, prudência, responsabilidade e decisão. Mas não há razão para presumir que continuará humano em tudo aquilo que hoje antecede essas funções.
Talvez o verdadeiro impacto da inteligência artificial sobre o Estado não seja substituir quem decide, mas tornar visível quanto daquilo que construímos ao redor da decisão existia apenas porque, até agora, pensar também era um recurso escasso.
Referências essenciais
BRASIL. Conselho Nacional de Justiça. Resolução nº 615, de 11 de março de 2025. Estabelece diretrizes para desenvolvimento, utilização e governança de soluções de inteligência artificial no Poder Judiciário.
BRASIL. Tribunal de Contas da União. ChatTCU 7.0 marca avanço do TCU no uso de inteligência artificial. Brasília, 20 maio 2026. <https://portal.tcu.gov.br/imprensa/noticias/chattcu-70-marca-avanco-do-tcu-no-uso-de-inteligencia-artificial>
BRASIL. Tribunal de Contas da União. IA no TCU: Transparência e valor público em Inteligência Artificial. Portal institucional, atualizado em 26 jun. 2026. <https://ia.tcu.gov.br>.
BRASIL. Tribunal de Contas da União. Portaria-SEINC nº 2, de 27 de março de 2025. Institui a Rede Colaborativa de Inteligência Artificial para o Controle (RIAC). <https://pesquisa.apps.tcu.gov.br/redireciona/norma/NORMA-36588>.
COUNCIL OF EUROPE. European Commission for the Efficiency of Justice (CEPEJ). European Ethical Charter on the use of artificial intelligence in judicial systems and their environment. Strasbourg, 2018. <https://www.coe.int/en/web/cepej/cepej-european-ethical-charter-on-the-use-of-artificial-intelligence-ai-in-judicial-systems-and-their-environment>.
INTERNATIONAL LABOUR ORGANIZATION. GMYREK, Pawel et al. Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure. ILO Working Paper 140. Geneva: ILO, 2025. DOI 10.54394/HETP0387. <https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure>.
