O presente trabalho analisa a aplicação da Teoria Institucional do Direito na identificação de instituições jurídicas em normas federais, utilizando a abordagem proposta por Neil MacCormick. A pesquisa compara o processo manual de identificação e classificação, atualmente realizado no Senado Federal, com outro realizado com o apoio do JusEssentia, um GPT especializado baseado em inteligência artificial. Adota-se uma abordagem qualitativa, com ênfase na análise comparativa entre dois métodos de identificação institucional. A amostra utilizada compreende as Leis Ordinárias nos 14.992 a 15.010/2024, totalizando 19 normas,
cujo conteúdo foi analisado e classificado de acordo com níveis de
institucionalização normativa. Os resultados demonstram que o JusEssentia foi capaz de identificar 100% das instituições já cadastradas no Sigen, além de apontar novos casos válidos. A pesquisa evidencia o potencial do JusEssentia para aprimorar a sistemática de classificação normativa, ampliando a abrangência da identificação institucional e reduzindo a subjetividade do processo. Como
contribuições adicionais, o estudo sugere a inclusão de novos tipos de instituições jurídicas ao sistema de classificação institucional que é parte do tesauro do Sigen e propõe um plano gradual para a adoção do JusEssentia no Senado, permitindo sua implementação como ferramenta auxiliar antes da possível integração com o processo.
Notas:
Monografia apresentada ao Instituto
Legislativo Brasileiro – ILB como
pré-requisito para a obtenção do
certificado de conclusão do Curso de
Pós-Graduação Lato Sensu em Poder
Legislativo e Direito Parlamentar, nas
áreas de concentração Direito e Ciência
de Dados.
Inclui notas bibliográficas e de rodapé.
Banca Examinadora: Dr. João Alberto de Oliveira Lima , Dra. Alethele de Oliveira Santos.
Inclui resumo em português e inglês.