Defensoria Pública do Estado do Tocantins
O DefGPT é a plataforma de agentes de inteligência artificial desenvolvida pela Defensoria Pública do Estado do Tocantins. Roda em servidores próprios, protege os dados dos assistidos e não custou nada além da infraestrutura e mão de obra que a instituição já tinha.
O problema
A Defensoria tem direito a receber honorários em parte dos processos em que atua. Para cobrá-los, alguém precisa ler cada processo e verificar se há valor devido. Em meados de 2024, eram quase 60 mil processos esperando essa leitura.
Um analista examinava em média 55 processos por dia. Enquanto isso, entrava mais que o dobro. Cada processo parado era um risco de prescrição e dinheiro público que deixava de voltar para a instituição.
No atendimento, o gargalo era outro: defensores precisavam ler longos históricos de conversa para entender cada caso antes de agir.
Contratar uma IA comercial esbarrava em dois limites: orçamento e sigilo. Os dados dos assistidos não podem sair da Defensoria.
Fila de processos aguardando análise de honorários, com entrada de 15,37% contra saída manual de 6,11%. Na última barra, o total já analisado pelo DefGPT.
A principal inovação
Em vez de um sistema genérico, o DefGPT é uma plataforma de vários agentes especializados, cada um responsável por uma tarefa. Isso permite crescer aos poucos e criar um agente novo sempre que surge uma demanda, sem reconstruir o que já funciona.
A IA roda nos servidores da própria Defensoria, com modelos abertos via Ollama (hoje, Qwen 3). Nenhuma informação de assistido vai para empresa externa.
Cada agente escolhe o modelo por configuração. Outra Defensoria ou outro órgão público pode usar Gemini ou OpenAI, se já tiver contrato, sem reescrever nada.
Os agentes são módulos independentes. Outras Defensorias podem adaptar agentes, modelos e regras de negócio sem começar do zero.
Cada resposta guarda qual agente, modelo e instrução foram usados, e o trecho que a justifica. Servidores avaliam a qualidade.
Como funciona
Solar, ProcAPI ou outro sistema da Defensoria envia o número do processo, do prazo ou do atendimento.
Milhares de pedidos esperam a vez sem travar nada, inclusive fora do expediente.
Busca os documentos, separa o trecho que importa e pede à IA uma resposta em formato padronizado.
O resultado retorna ao sistema de origem. Cada etapa fica registrada e pode ser avaliada por uma pessoa.
Estatísticas relevantes
Num servidor que a Defensoria já tinha, com 32 GB de memória e sem placa de vídeo dedicada.
| Quando | Volume | Manual | DefGPT | Destaque |
|---|---|---|---|---|
| set. 2024testes iniciais | 60 mil decisões | 4,4 anos | 7 dias | 230× mais rápido |
| jun. 2025CNTI.Def | 35 mil processos | 2,1 anos | 11,7 dias | R$ 4,6 mi em potencial |
A IA não substitui o analista. Ela faz a triagem pesada e entrega à equipe só os processos com potencial de honorários, para a conferência final e a cobrança. O processamento roda à noite, em feriados e em horários ociosos, sem atrapalhar a operação do dia.
Custos envolvidos
O DefGPT foi feito com o que a Defensoria já tinha: servidores, equipe e software livre. Não houve compra de equipamento, licença ou contrato de API para o agente de honorários.
A integração com o WhatsApp é a exceção: ela depende de uma empresa de atendimento omnichannel, contratada à parte.
Custo adicional do agente de honorários
Total adicionalR$ 0,00
Como foi criado
A equipe da Diretoria de Tecnologia da Informação conduziu tudo, com a infraestrutura disponível e entregas curtas, validadas por quem usa o resultado.
Chatbots desde 2017, transcrição automática de audiências em 2020 e categorização de atendimentos em 2021 prepararam a equipe e a instituição.
Em abril de 2024, os primeiros testes com modelos abertos rodando no servidor da Defensoria. Em seis semanas, a plataforma base estava em produção.
O resumidor de atendimentos provou o ganho num problema pequeno e visível antes de qualquer passo maior.
Com o ganho comprovado, veio o agente de honorários: testes contínuos, ajuste fino das instruções, validação humana e integração com o e-Proc.
Em 2026, os agentes viraram módulos independentes, prontos para serem adaptados e compartilhados.
Impacto social
Casos entendidos mais rápido e providências tomadas mais cedo. Os dados de uma população vulnerável ficam dentro da instituição que a atende.
O trabalho repetitivo sai da mesa. Sobra tempo para escuta qualificada, julgamento humano e atuação jurídica estratégica, sem ampliar as equipes na mesma proporção.
Honorários que se perderiam por prescrição voltam à Defensoria e são revertidos em investimentos na infraestrutura física e tecnológica da instituição, com impacto direto no atendimento jurídico gratuito prestado à população, sem aumento de impostos para o cidadão.
Toda análise feita por IA deixa rastro: pode ser revisada, auditada e medida. Inovação com controle e prestação de contas.
Uma solução pública, gratuita e compartilhável. A DPE-TO passou a ser procurada por outras instituições públicas para conhecê-la.
Os agentes
Transforma longos históricos de conversa no WhatsApp e no RocketChat do Solar em sínteses objetivas para o defensor. Tornou o atendimento 5 vezes mais eficiente e provou o modelo antes do salto para a área processual.
Lê as decisões de cada processo no e-Proc, via ProcAPI, e aponta se há honorários devidos à Defensoria, conferindo recursos pendentes e prescrição. É o principal case do DefGPT: até 3 mil processos por dia. Toda resposta traz o trecho da decisão que a justifica:
{
"honorarios": true,
"trecho": "Condeno ainda a parte Requerida ao pagamento das despesas processuais e honorários advocatícios sucumbenciais que arbitro em 15% do valor da ação, conforme artigo 85, § 2º do CPC."
}Classifica prazos processuais, identifica se envolvem audiência ou diligência e destaca o trecho do documento que justifica a classificação.
Monta um rascunho de petição inicial a partir da ficha de atendimento do Solar, para o defensor revisar. Passa por avaliação da equipe antes de entrar na rotina.
Executa uma instrução enviada por outro sistema e devolve a resposta de forma segura ao endereço indicado. Já está sendo usado para extrair informações e categorizar documentos internos, sem precisar de um agente novo para cada caso.
Reconhecimento
Conhecido como o Oscar da inovação no sistema de justiça. Finalistas incluíam o STJ (LIA), a AGU (GER@AGU), o TJAM (AranduGPT) e o TJRS (Conexão GAIA).
Congresso Nacional de Tecnologia e Inovação das Defensorias Públicas, realizado com o ENASTIC. Categoria Eficiência Operacional, Segurança e Sustentabilidade Tecnológica. Foi o primeiro prêmio de tecnologia e inovação entre as Defensorias.
Esmat, Palmas, novembro de 2025. O DefGPT foi apresentado como caso de sucesso em IA no setor público.
São Paulo. O maior evento de Ruby on Rails da América Latina recebeu o DefGPT como exemplo de IA aplicada com poucos recursos.
Linha do tempo
Equipe
Servidores da Defensoria Pública do Estado do Tocantins, com apoio das áreas finalísticas que usam os resultados no dia a dia.
Luiz Arão Araújo Carvalho recebe o 1º lugar no CNTI.Def 2025, em Foz do Iguaçu. Veja o pitch.
Perguntas frequentes
O DefGPT é uma plataforma de agentes de inteligência artificial desenvolvida pela Defensoria Pública do Estado do Tocantins (DPE-TO). Cada agente faz uma tarefa específica: analisar honorários em processos judiciais, classificar prazos, resumir atendimentos, redigir rascunhos de petição inicial e extrair informações de documentos internos.
Os modelos de IA rodam nos servidores da própria Defensoria, com software livre (Ruby on Rails e Ollama) e modelos abertos, como o Qwen 3. O projeto começou em abril de 2024, está na rotina da instituição desde novembro de 2024 e recebeu o Prêmio J.Ex 2025 e o Prêmio Inovação Tecnológica Condege 2025.
Não. O DefGPT foi projetado para que a análise aconteça dentro da infraestrutura da DPE-TO. Os modelos de IA são instalados nos servidores da Defensoria por meio do Ollama, e nenhum dado de assistido é enviado a empresas de tecnologia.
A plataforma aceita provedores externos, como Google Gemini ou OpenAI, por configuração de cada agente. Isso permite que outra instituição use um serviço que já tenha contratado. No Tocantins, a opção padrão é a IA local, justamente para garantir o sigilo.
O custo adicional foi de R$ 0. O agente de honorários roda num servidor que a Defensoria já tinha, com 32 GB de memória, 128 núcleos e sem placa de vídeo dedicada. Não houve compra de equipamento, licença de software nem contrato de API cobrada por uso.
O desenvolvimento foi feito pela equipe interna da Diretoria de Tecnologia da Informação. A única exceção é a integração com o WhatsApp, que depende de uma empresa de atendimento omnichannel contratada à parte.
O agente de honorários analisa cerca de 3 mil processos por dia, contra 55 por analista, 54 vezes mais. Em junho de 2025, 35 mil processos que levariam 2,1 anos de análise manual foram concluídos em 11,7 dias, um ganho de tempo de 97%, com retorno potencial de R$ 4,6 milhões em honorários.
Ao todo, o DefGPT já analisou mais de 120 mil processos, e o retorno potencial estimado de toda a fila chega a R$ 7 milhões. No atendimento, o resumo automático de conversas tornou o trabalho 5 vezes mais eficiente.
Os honorários arrecadados são revertidos em investimentos na infraestrutura física e tecnológica da Defensoria, com impacto direto no atendimento jurídico gratuito prestado à população.
Não. O DefGPT faz a triagem pesada e repetitiva. Os servidores recebem apenas os casos que precisam de decisão humana, como os processos com potencial de honorários, para a conferência final e a cobrança.
Cada resposta da IA registra qual agente, modelo e instrução foram usados, além do trecho do documento que a justifica. Isso permite revisão, auditoria e avaliação de qualidade por pessoas.
Sim, a plataforma foi pensada para ser compartilhada. Desde janeiro de 2026, cada agente é um módulo independente, e cada Defensoria configura seus próprios modelos, instruções e regras de negócio sem reconstruir o sistema.
Um agente criado por uma instituição pode ser adotado pelas outras. A DPE-TO já é procurada por outras instituições públicas interessadas em conhecer a solução.