Mineração de processos assistida por LLMs : avaliação de estratégias de interação para usuários não especialistas no poder judiciário

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: PESSOA, João Tiago Ferreira Soares
Orientador(a): OLIVEIRA, Adriano Lorena Inacio de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Mineração de processos
LLMs
Modelos de linguagem de grande escala
GPT
Gemin
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/65445
Resumo: O crescente volume processual no sistema judiciário brasileiro demanda soluções que otimizem os fluxos de trabalho, sendo a mineração de processos uma ferramenta valiosa para essa finalidade. Contudo, a complexidade inerente a essa área limita significativamente sua adoção por profissionais do direito, criando uma barreira entre o potencial da tecnologia e sua aplicação prática. Esta pesquisa investigou o uso de Large Language Models (LLMs) como interfaces cognitivas para democratizar o acesso às tecnologias de mineração de processos, utilizando dados reais da plataforma Judiciário & Mineração de Processos (JuMP). O estudo comparou sistematicamente duas estratégias distintas de implementação: engenharia de prompts diretos e arquitetura baseada em agentes inteligentes. A avaliação foi conduzida utilizando os modelos GPT- 4o e Gemini 2.0 Flash, através de testes empíricos que envolveram diferentes cenários de complexidade computacional e volumes de dados. Os resultados demonstraram superioridade da abordagem baseada em agentes inteligentes para o processamento de grandes volumes de dados e execução de computações complexas, apresentando maior robustez, precisão e capacidade de lidar com tarefas multifacetadas. Em contraste, a interação direta através de prompts mostrou-se adequada para consultas simples e pontuais, com limitações em cenários mais complexos. A pesquisa evidenciou que os LLMs, quando integrados em arquiteturas de agentes, constituem uma solução tecnológica promissora para democratizar a mineração de processos entre profissionais do poder Judiciário brasileiro e podem contribuir diretamente para o aumento da produtividade, padronização dos procedimentos e qualificação dos fluxos de trabalho no sistema judicial.
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Esta pesquisa investigou o uso de Large Language Models (LLMs) como interfaces cognitivas para democratizar o acesso às tecnologias de mineração de processos, utilizando dados reais da plataforma Judiciário & Mineração de Processos (JuMP). O estudo comparou sistematicamente duas estratégias distintas de implementação: engenharia de prompts diretos e arquitetura baseada em agentes inteligentes. A avaliação foi conduzida utilizando os modelos GPT- 4o e Gemini 2.0 Flash, através de testes empíricos que envolveram diferentes cenários de complexidade computacional e volumes de dados. Os resultados demonstraram superioridade da abordagem baseada em agentes inteligentes para o processamento de grandes volumes de dados e execução de computações complexas, apresentando maior robustez, precisão e capacidade de lidar com tarefas multifacetadas. Em contraste, a interação direta através de prompts mostrou-se adequada para consultas simples e pontuais, com limitações em cenários mais complexos. A pesquisa evidenciou que os LLMs, quando integrados em arquiteturas de agentes, constituem uma solução tecnológica promissora para democratizar a mineração de processos entre profissionais do poder Judiciário brasileiro e podem contribuir diretamente para o aumento da produtividade, padronização dos procedimentos e qualificação dos fluxos de trabalho no sistema judicial.The growing volume of cases in the Brazilian judicial system demands solutions that optimize workflows, with process mining being a valuable tool for this purpose. However, the inherent complexity of this area significantly limits its adoption by legal professionals, creating a barrier between the potential of the technology and its practical application. This research investigated the use of Large Language Models (LLMs) as cognitive interfaces to democratize access to process mining technologies, using real data from the Judiciário & Mineração de Processos (JuMP) platform. The study systematically compared two distinct implementation strategies: direct prompt engineering and intelligent agent-based architecture. The evaluation was conducted using the GPT- 4o and Gemini 2.0 Flash models, through empirical tests involving different scenarios of computational complexity and data volumes. The results demonstrated the superiority of the intelligent agent-based approach for processing large volumes of data and performing complex computations, showing greater robustness, accuracy, and ability to handle multifaceted tasks. In contrast, direct interaction through prompts proved adequate for simple and specific queries, with limitations in more complex scenarios. The research showed that LLMs, when integrated into agent architectures, constitute a promising technological solution for democratizing process mining among Brazilian judicial professionals and can directly contribute to increased productivity, standardization of procedures, and qualification of workflows in the judicial system.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessMineração de processosLLMsModelos de linguagem de grande escalaGPTGeminMineração de processos assistida por LLMs : avaliação de estratégias de interação para usuários não especialistas no poder judiciárioinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETEXTDISSERTAÇÃO Joao Tiago Ferreira Soares Pessoa.pdf.txtDISSERTAÇÃO Joao Tiago Ferreira Soares Pessoa.pdf.txtExtracted texttext/plain282682https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/65445/3/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Joao%20Tiago%20Ferreira%20Soares%20Pessoa.pdf.txt0f60bd73f047687bb8a3ab6ad7678c13MD53THUMBNAILDISSERTAÇÃO Joao Tiago Ferreira Soares Pessoa.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Joao Tiago Ferreira Soares Pessoa.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1272https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/65445/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Joao%20Tiago%20Ferreira%20Soares%20Pessoa.pdf.jpg43b8b99000e458ba02720276b5f2f527MD54ORIGINALDISSERTAÇÃO Joao Tiago Ferreira Soares Pessoa.pdfDISSERTAÇÃO Joao Tiago Ferreira Soares Pessoa.pdfapplication/pdf2015436https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/65445/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Joao%20Tiago%20Ferreira%20Soares%20Pessoa.pdfebaee69666b198371399b3b88839dfdfMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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