O Risco da Automação no Judiciário: Juiz Trabalhista Corrige Erro Causado por IA em Degravação
Análise do caso na 10ª Vara do Trabalho de Maceió/AL e os limites probatórios das ferramentas de IA
Douglas Vilar | OAB/PR 47.278
Advogado Trabalhista e Especialista em Inovação Jurídica
www.douglasvilar.com.br
Curitiba/PR — 29 de Julho de 2026
RESUMO E ABSTRACT
RESUMO
Examina-se recente decisão proferida pela 10ª Vara do Trabalho de Maceió (TRT-19), na qual o magistrado corrigiu, em sede de embargos de declaração, um erro de cálculo na condenação derivado diretamente de uma falha de transcrição realizada por Inteligência Artificial (IA). O sistema de degravação automática alterou os valores informados pelo reclamante em audiência (de R$ 1.000 a R$ 1.500 para R$ 800 a R$ 1.000). A sentença inicial baseou-se no resumo da IA, resultando em condenação inferior à devida. O magistrado, ao sanar o erro material, reafirmou a tese de que a IA possui caráter estritamente auxiliar e que a gravação audiovisual consubstancia a prova original e inafastável. O artigo explora as implicações dogmáticas e os riscos de automação excessiva na valoração probatória.
Palavras-chave: inteligência-artificial, direito-trabalho, erro-judicial, prova-audiovisual, trt19.
ABSTRACT
This article examines a recent decision from the 10th Labor Court of Maceió (TRT-19), in which the judge corrected, through a motion for clarification, a calculation error in a sentence directly derived from a transcription failure by Artificial Intelligence (AI). The automated transcription system altered the values stated by the plaintiff during the hearing (from R$ 1,000 to R$ 1,500 down to R$ 800 to R$ 1,000). The initial ruling relied on the AI's summary, resulting in a lower award than owed. In correcting the material error, the judge reaffirmed that AI is strictly an auxiliary tool and that the audiovisual recording remains the original, irrefutable evidence. The article explores the dogmatic implications and the risks of over-automation in evidentiary assessment.
Keywords: artificial-intelligence, labor-law, judicial-error, audiovisual-evidence, trt19.
QUADRO SINÓPTICO
| O que | Juiz trabalhista corrige erro material em sentença derivado de falha na transcrição por IA. |
|---|---|
| Quem | Juiz Carlos Arthur de Macedo Figueiredo (10ª VT de Maceió/AL). |
| Quando | Julho de 2026. |
| Onde | Tribunal Regional do Trabalho da 19ª Região (TRT-19). |
| Por quê | Define os limites do uso da IA como ferramenta auxiliar no Judiciário, reafirmando a primazia da prova audiovisual. |
| Status | Sentença corrigida via embargos de declaração. |
| Pontos de Atenção | • Sistemas de degravação podem gerar "alucinações" numéricas. • Revisão humana continua imprescindível. • Risco sistêmico de adoção acrítica de resumos gerados por IA. |
1. INTRODUÇÃO
Trata-se de um debate central sobre os limites da automação processual e os riscos de "alucinações" tecnológicas no âmbito do Poder Judiciário. O recente episódio envolvendo a 10ª Vara do Trabalho de Maceió (AL) ilustra de forma pragmática as armadilhas da dependência excessiva de sistemas de degravação automática baseados em Inteligência Artificial (IA) Migalhas, 2026.
Conforme reportado pela mídia jurídica E-Notório, 2026, a utilização da IA para transcrição de depoimentos levou a uma falha na captação de valores numéricos essenciais para o deslinde de uma ação trabalhista, culminando em uma sentença com erro de cálculo material. O problema jurídico que se apresenta vai além do mero equívoco matemático: questiona-se a validade probatória e o grau de confiabilidade que magistrados e serventuários vêm depositando em ferramentas automatizadas.
Cumpre observar que, neste artigo, estruturaremos a análise partindo do contexto fático, passando pelo alcance jurídico da norma processual sobre provas eletrônicas, analisando a interface com resoluções do Conselho Nacional de Justiça (CNJ), e culminando com as consequências práticas e recomendações para advogados que atuam na seara trabalhista.
2. DESENVOLVIMENTO
2.1 Contexto e Cenário Fático
Em audiência de instrução, o reclamante afirmou, sob juramento, que as promessas de premiação variavam entre R$ 1.000 e R$ 1.500 Rota Jurídica, 2026. Contudo, a ferramenta de inteligência artificial utilizada pela vara trabalhista transcreveu equivocadamente os valores para uma faixa de "R$ 800 a R$ 1.000".
O juiz utilizou esse resumo gerado pela IA para fixar a média das premiações em R$ 900. Após abater valores confessadamente recebidos (R$ 100), a sentença condenou a empregadora ao pagamento de R$ 800 mensais a título de diferença Diário de Justiça, 2026. Inconformada com a contradição entre a realidade do depoimento e o texto da sentença, a parte autora opôs embargos de declaração, forçando o magistrado a revisitar o arquivo original de áudio e vídeo. Constatado o erro, o valor da condenação foi retificado para R$ 1.150 mensais.
2.2 Norma Central e Alcance Jurídico
A questão central orbita a força probante da degravação em contraponto ao registro audiovisual. O Código de Processo Civil (CPC) e o próprio rito trabalhista admitem a utilização de meios eletrônicos, mas as resoluções atinentes à PJe e ao registro de audiências (como as diretrizes emanadas pelo CSJT CSJT, 2026) apontam que a gravação audiovisual é o registro fidedigno.
Nesse diapasão, a transcrição por IA possui natureza de documento auxiliar. Não se trata da prova em si, mas de um indexador facilitador. Quando há divergência entre a síntese textual produzida por algoritmo e o depoimento oral registrado em vídeo, a primazia é inquestionavelmente do registro audiovisual.
2.3 Análise Dogmática do Erro Material e Prova
A decisão que acolheu os embargos de declaração consubstancia a premissa de que o "erro material", estipulado no art. 897-A da CLT e art. 1.022 do CPC, engloba hodiernamente equívocos importados de sistemas automatizados de transcrição Revista Sapiências, 2026.
"A degravação feita por sistemas de inteligência artificial possui caráter meramente auxiliar, prevalecendo, em qualquer hipótese de divergência, a gravação audiovisual, que é a prova efetivamente produzida." (Decisão do Juiz Carlos Arthur de Macedo Figueiredo, TRT-19, 2026) Juristas, 2026.
A postura do juízo reflete a aderência aos princípios do contraditório e da ampla defesa, ao garantir que a sentença seja estritamente um espelho das provas carreadas aos autos, e não refém de uma interpretação probabilística algorítmica.
2.4 Interface com Resoluções do CNJ
O Conselho Nacional de Justiça, por meio de resoluções que regulamentam a implementação de IA no Judiciário, preconiza o controle humano sobre as decisões automatizadas CNJ, 2026. O caso ilustra o que o CNJ tenta prevenir: a delegação tácita do poder de síntese probatória à máquina.
A Resolução nº 332/2020 do CNJ, que dispõe sobre a ética, a transparência e a governança na produção e uso de Inteligência Artificial no Poder Judiciário, determina que sistemas de IA sejam ferramentas de otimização, vedando-se a substituição do dever inalienável do juiz de valorar a prova.
| Ferramenta de IA | Natureza Jurídica | Nível de Confiabilidade |
|---|---|---|
| Degravação Automática (Speech-to-text) | Documento meramente auxiliar | Probabilística (sujeita a alucinações de valores) |
| Gravação Audiovisual Original (PJe Mídias) | Prova estrita e original | Máxima (fidedigna ao ato) |
2.5 Responsabilização e Consequências Práticas
Note-se que a falha da ferramenta não enseja responsabilização civil do provedor da tecnologia neste contexto processual, dado que cabe ao magistrado a valoração e revisão da minuta gerada. Contudo, cria-se um ónus processual para a advocacia: a necessidade imperiosa de conferir palavra por palavra da transcrição anexada aos autos com o áudio original. A inércia da defesa em embargar a decisão tempestivamente poderia ter cristalizado o erro material sob o manto da preclusão temporal TRT-19, 2026.
3. CONCLUSÃO
O episódio na 10ª Vara do Trabalho de Maceió ratifica a tese de que a inteligência artificial, embora promova celeridade inegável na redação de atas e resumos, introduz vetores de risco semântico e numérico no rito processual. A zona cinzenta reside na confiança cega que a rotina forense pode, perigosamente, passar a depositar nos resumos gerados por grandes modelos de linguagem ou motores de transcrição.
Diferentemente do entusiasmo tecnocrata, a realidade processual exige ceticismo institucional. Para advogados que atuam na Justiça do Trabalho e demais ramos:
- Auditar as transcrições: Não aceite passivamente resumos e transcrições automáticas de atas de audiência; cruze as numerações vitais com o arquivo de vídeo.
- Documentar divergências no ato: Se possível, requeira que conste em ata qualquer ressalva sobre a imprecisão do sistema de degravação durante a própria audiência.
- Manejar Embargos Tempestivos: Utilize os embargos de declaração de forma incisiva para atacar erros materiais evidentes causados por alucinação da IA.
- Indicar minutagem exata: Ao peticionar requerendo a correção, cite o timestamp (minuto e segundo) exato do vídeo em que o depoente pronuncia o valor correto.
- Implementar rotinas no escritório: Treine a equipe de estagiários e paralegais para realizar uma audição de dupla checagem das gravações antes da interposição de recursos.
A tecnologia é um servo excelente, mas um juiz de instrução péssimo.
REFERÊNCIAS
- BRASIL. Consolidação das Leis do Trabalho (CLT). Decreto-Lei nº 5.452, de 1º de maio de 1943. Disponível em: https://www.planalto.gov.br. Acesso em: 29 jul. 2026.
- CONSELHO NACIONAL DE JUSTIÇA (CNJ). Resolução nº 332, de 21 de agosto de 2020. Disponível em: https://www.cnj.jus.br. Acesso em: 29 jul. 2026.
- CONSELHO SUPERIOR DA JUSTIÇA DO TRABALHO (CSJT). Resoluções sobre Processo Eletrônico. Disponível em: https://www.csjt.jus.br. Acesso em: 29 jul. 2026.
- DIÁRIO DE JUSTIÇA. Juiz do Trabalho corrige erro material provocado por falha de IA em degravação de audiência. Disponível em: https://www.diariodejustica.com.br/juiz-do-trabalho-corrige-erro-material-provocado-por-falha-de-ia-em-degravacao-de-audiencia/. Acesso em: 29 jul. 2026.
- E-NOTÓRIO. Juiz Trabalhista corrige erro provocado por falha de IA em degravação. Disponível em: https://www.enotorio.com.br/noticias/juiz-trabalhista-corrige-erro-provocado-por-falha-de-ia-em-degravacao. Acesso em: 29 jul. 2026.
- JURISTAS. Erro de IA na degravação no TRT-19. Disponível em: https://juristas.com.br/2026/07/28/erro-ia-degravacao-trt19/. Acesso em: 29 jul. 2026.
- MIGALHAS. Juiz corrige erro de cálculo gerado por IA em degravação de audiência. Quentes. Disponível em: https://www.migalhas.com.br/quentes/412035/juiz-corrige-erro-de-calculo-gerado-por-ia-em-degravacao-de-audiencia. Acesso em: 29 jul. 2026.
- ROTA JURÍDICA. Juiz do Trabalho em Alagoas corrige erro de cálculo gerado por inteligência artificial em degravação. Disponível em: https://www.rotajuridica.com.br/juiz-do-trabalho-em-alagoas-corrige-erro-de-calculo-gerado-por-inteligencia-artificial-em-degravacao/. Acesso em: 29 jul. 2026.
GLOSSÁRIO TÉCNICO
- Alucinação (IA): Resposta gerada por um modelo de Inteligência Artificial que é factualmente incorreta, inventada ou não fundamentada nos dados de entrada originais.
- Degravação: Processo de transcrição de conteúdo gravado em áudio ou vídeo para o formato textual.
- Embargos de Declaração: Recurso cuja finalidade é esclarecer contradição, omissão ou obscuridade, bem como corrigir erro material na decisão judicial.
- Erro Material: Inexatidão de cálculo ou lapso na redação de uma sentença perceptível à primeira vista, corrigível a qualquer tempo.
- Speech-to-text: Tecnologia que converte linguagem falada em texto escrito.
COMO CITAR ESTE ARTIGO
VILAR, Douglas. O Risco da Automação no Judiciário: Juiz Trabalhista Corrige Erro Causado por IA em Degravação. Curitiba: Douglas Vilar Sociedade de Advogados, 29 jul. 2026. Disponível em: https://www.douglasvilar.com.br. Acesso em: 29 jul. 2026. (ID: joaopest-2026-07-29-001)
SEÇÃO DE TRANSPARÊNCIA
1. Origem do conteúdo
Este artigo foi produzido a partir de fatos reais reportados na mídia jurídica nacional em julho de 2026 referentes à decisão da 10ª Vara do Trabalho de Maceió (TRT-19).
2. Sistemas de IA utilizados
| Fase | Sistema / Agente | Função |
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| Pesquisa | Claude 3.5 Sonnet (@joaopestagiario) | Recuperação de fontes e estruturação de texto |
| Revisão Editorial | Humano (Douglas Vilar) | Adequação técnica e homologação jurídica |
| Geração de Arte | Higgsfield Nano Banana Pro | Ilustração de capa |
3. Declaração anti-alucinação tripla
(a) Pipeline técnico — todas as URLs citadas foram validadas programaticamente; cada afirmação factual foi cruzada com fonte primária antes da redação; nenhuma jurisprudência ou número foi inventado.
(b) Revisão humana — este artigo foi revisado por Douglas Vilar (OAB/PR 47.278) antes da publicação. Erros remanescentes são de responsabilidade do autor, não do sistema de IA.
(c) Canal de correção — caso identifique inexatidão, escreva para douglas@vilar.adv.br. Correções serão publicadas com novo hash SHA-256 e nota de errata no início do artigo.
4. Aviso legal
Este material tem fins informativos e acadêmicos. Não substitui o aconselhamento jurídico especializado para casos concretos.
5. Hashes de integridade
SHA-256 (gerado automaticamente no pipeline de publicação).
6. ID canônico: joaopest-2026-07-29-001
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