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https://repositorio.pucsp.br/jspui/handle/handle/25749| Tipo: | Dissertação |
| Título: | Inteligência artificial na advocacia: desafios e possibilidades |
| Autor(es): | Magalhães, Priscila Reis |
| Primeiro Orientador: | Kaufman, Dora |
| Resumo: | Com a pesquisa, objetivou-se identificar como o uso da Inteligência Artificial (IA), mormente a técnica de machine learning/deep learning, pode contribuir para otimizar o trabalho dos profissionais do Direito, particularmente os advogados, e os desafios éticos associados. Buscou-se mapear o estágio atual de adoção da IA por um conjunto de grandes escritórios de advocacia brasileiros, previamente selecionado. O pressuposto é que essas tecnologias, no estágio atual de desenvolvimento, não são potenciais substitutos do advogado, mas complementares, seja na tomada de decisões, na análise de documentos, na pesquisa por referências/jurisprudências, ou mesmo na execução de funções repetitivas/previsíveis. O propósito foi investigar como a IA pode contribuir com o empoderamento do advogado, e quais os principais desafios a serem enfrentados, considerando-se as limitações e restrições intrínsecas aos modelos preditivos baseados em IA. A metodologia contempla duas abordagens: a) Teóricaanalítica, identificando os modelos de IA disponíveis para o mercado de Direito, com revisão de estudos anteriores com foco no período 2012–2020, a partir de artigos científicos, livros, teses e dissertações disponíveis on-line no banco de teses e dissertações da PUC-SP, da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes), do Google Scholar, e da Scientific Electronic Library Online (SciELO); e b) Empírica, por meio de instrumento de coleta de dados (questionário) aplicado a profissionais de escritórios de advocacia |
| Abstract: | The research aimed to identify how the use of Artificial Intelligence (AI), especially the machine learning / deep learning technique, can contribute to optimize the work of legal professionals, particularly lawyers, and the associated ethical challenges. We sought to map the current stage of AI adoption by a set of large Brazilian law firms, previously selected. The assumption is that these technologies, at the current stage of development, are not potential substitutes for lawyers, but complementary, whether in decision-making, document analysis, search for references / jurisprudence, or even in the execution of repetitive / predictable functions. The purpose was to investigate how AI can contribute to the empowerment of the lawyer, and what are the main challenges to be faced, considering the limitations and restrictions intrinsic to the predictive models based on AI. The methodology includes two approaches: a) Theoreticalanalytical, identifying the AI models available for the Law market, with review of previous studies focusing on the period 2012–2020, from scientific articles, books, theses and dissertations available online at the bank of theses and dissertations at PUCSP, the Coordination for the Improvement of Higher Education Personnel (Capes), Google Scholar, and the Scientific Electronic Library Online (SciELO); and b) Empirical, through a data collection instrument (questionnaire) applied to professionals from law firms |
| Palavras-chave: | Inteligência artificial Deep learning Advocacia Artificial intelligence Deep learning Advocacy |
| CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Pontifícia Universidade Católica de São Paulo |
| Sigla da Instituição: | PUC-SP |
| metadata.dc.publisher.department: | Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia |
| metadata.dc.publisher.program: | Programa de Estudos Pós-Graduados em Tecnologias da Inteligência e Design Digital |
| Citação: | Magalhães, Priscila Reis. Inteligência artificial na advocacia: desafios e possibilidades. 2021. Dissertação (Mestrado em Tecnologias da Inteligência e Design Digital) - Programa de Estudos Pós-Graduados em Tecnologias da Inteligência e Design Digital da Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, São Paulo, 2021. |
| Tipo de Acesso: | Acesso Restrito |
| URI: | https://repositorio.pucsp.br/jspui/handle/handle/25749 |
| Data do documento: | 10-Mar-2021 |
| Aparece nas coleções: | Programa de Pós-Graduação em Tecnologias da Inteligência e Design Digital |
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