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Tipo: Dissertação
Título: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO PODER JUDICIÁRIO: UMA ANÁLISE NA PERSPECTIVA DO MODELO DE ACEITAÇÃO TECNOLÓGICA (TAM)
Autor(es): Felipe Nery da Silva
Primeiro orientador: Robert Armando Espejo
Resumo: A Inteligência Artificial (IA), com seus avanços recentes em áreas antes restritas ao raciocínio humano, como a análise adaptativa e a tomada de decisões, é considerada uma possível solução para a morosidade do Judiciário brasileiro. Entretanto, a IA permanece sujeita a críticas e percepções de risco, além de ainda ser pouco compreendida, o que pode dificultar sua adoção. Para explorar os benefícios dessa tecnologia emergente, esta dissertação aplica o Modelo de Aceitação Tecnológica (Technology Acceptance Model – TAM), proposto por Davis (1989), a fim de identificar os fatores que influenciam a aceitação da IA no Poder Judiciário de Mato Grosso do Sul (PJMS). O TAM postula que a atitude em relação ao uso (Attitude Toward Using – ATT) depende da percepção de sua facilidade de uso (Perceived Ease of Use – PEOU) e de sua utilidade (Perceived Usefulness – PU). A pesquisa seguiu uma abordagem quantitativa, com questionário estruturado aplicado a 507 respondentes e análise estatística realizada por Modelagem de Equações Estruturais. Os resultados confirmaram a validade do TAM no contexto judicial, apresentando índices de ajuste satisfatórios (CFI e TLI próximos de 1; RMSEA e SRMR dentro dos limites aceitos). Todos os caminhos foram estatisticamente significativos, em especial o efeito de PEOU sobre PU (β = 0,53; IC95%: 0,512–0,741) e de PU sobre ATT (β = 0,649; IC95%: 0,720–1,130). Os achados oferecem à Administração do PJMS uma análise situacional relevante, destacando a necessidade de intensificação de programas de treinamento — identificados como a principal barreira e a prioridade mais sugerida —, além de outras recomendações para uma implementação segura e responsável da IA. Palavras chaves: Inteligência Artificial. Poder Judiciário de Mato Grosso do Sul. Modelo de Aceitação Tecnológica (Technoloy Acceptance Model – TAM).
Abstract: Artificial Intelligence (AI), with its recent advances in areas once limited to human reasoning, such as adaptive analysis and decision-making, is regarded as a potential solution to the chronic delays of the Brazilian Judiciary. Nevertheless, AI remains subject to criticism, risk perceptions, and limited understanding, which may hinder its acceptance. To explore the potential of this emerging technology, this dissertation applies the Technology Acceptance Model (TAM), proposed by Davis (1989), in order to identify the factors influencing AI acceptance within the Judiciary of Mato Grosso do Sul (PJMS). TAM posits that the attitude toward using a technology (ATT) depends on its perceived ease of use (PEOU) and perceived usefulness (PU). A quantitative approach was employed, using a structured questionnaire administered to 507 respondents, with data analyzed through Structural Equation Modeling. The results confirmed the validity of TAM in the judicial context, showing satisfactory fit indices (CFI and TLI close to 1; RMSEA and SRMR within accepted thresholds). All paths were statistically significant, particularly the effect of PEOU on PU (β = 0.53; 95% CI: 0.512–0.741) and of PU on ATT (β = 0.649; 95% CI: 0.720–1.130). The findings provide the PJMS administration with a relevant situational analysis, underscoring the need to strengthen training programs—identified both as the main barrier and the most frequently suggested priority—alongside other recommendations for the safe and responsible implementation of AI. Keywords: Artificial Intelligence; Judiciary of Mato Grosso do Sul; Technology Acceptance Model (TAM)
Palavras-chave: Inteligência Artificial, Poder Judiciário
Modelo de Aceitação Tecnológica(TAM)
País: Brasil
Editor: Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
Sigla da Instituição: UFMS
Tipo de acesso: Acesso Restrito
URI: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/12646
Data do documento: 2025
Aparece nas coleções:Programa de Pós-graduação em Administração Pública em Rede Nacional

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