A inserção da tecnologia como forma de imitação da discrionariedade administrativa

Abstract

A presente dissertação examina a influência das novas tecnologias – especialmente sistemas de Inteligência Artificial e ferramentas de Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) – na conformação e na eventual limitação da discricionariedade administrativa, com foco nas decisões estatais tomadas no âmbito do Poder de Polícia. A pesquisa parte da constatação de que a Administração Pública contemporânea, inserida em um ambiente marcado pela Quarta Revolução Industrial e pela sociedade em rede, passou a integrar soluções digitais que ampliam a eficiência, a racionalidade e a velocidade de sua atuação. Entretanto, tais avanços também suscitam tensões jurídicas relevantes, principalmente quando tecnologias dotadas de capacidade preditiva e analítica interferem em escolhas valorativas que, tradicionalmente, competem exclusivamente ao agente público. O problema central indaga se a adoção de tecnologias inteligentes na atuação estatal configura mero apoio instrumental ou se pode efetivamente limitar, condicionar ou substituir a margem de liberdade decisória atribuída pela lei ao administrador público. A questão se adensa quando se verifica que tais sistemas podem sugerir, orientar ou até impor soluções tecnicamente ótimas que conflitem com a avaliação humana fundada em princípios, valores constitucionais e elementos fáticos não parametrizáveis. Como objetivos, o estudo busca: (i) analisar o impacto das tecnologias emergentes na formação do ato discricionário; (ii) identificar os riscos e benefícios da adoção de ferramentas automatizadas no Poder de Polícia; (iii) avaliar se a IA e o OCR podem reduzir a discricionariedade a um espaço puramente residual; e (iv) propor critérios jurídicos que assegurem o equilíbrio entre inovação tecnológica e preservação do juízo administrativo humano. A hipótese principal sustenta que, embora a tecnologia não elimine formalmente a discricionariedade, ela pode produzir limitações materiais capazes de restringir decisivamente a autonomia do agente, seja por força da superioridade técnica dos sistemas, seja pela pressão institucional por escolhas “objetivas”, “eficientes” e “baseadas em dados”. A metodologia empregada adota abordagem qualitativa, fundada em revisão bibliográfica especializada, análise normativa e exame de casos concretos de uso de tecnologias automatizadas na Administração Pública, especialmente na segurança viária e no controle estatal de fluxos. A relevância e justificativa residem na necessidade de compreender os impactos jurídicos dessa transformação digital, sobretudo em um contexto em que decisões administrativas influenciam direitos fundamentais como liberdade de locomoção, igualdade e participação política. Nas considerações finais, conclui-se que as tecnologias não substituem a função decisória estatal, mas moldam e condicionam significativamente sua prática. Assim, impõe-se ao Direito a construção de parâmetros de governança, transparência e responsabilidade que assegurem que a tecnologia permaneça instrumento do interesse público - e não o contrário

This dissertation examines the influence of new technologies-especially Artificial Intelligence systems and Optical Character Recognition (OCR) tools-on the shaping and potential limitation of administrative discretion, with a focus on state decisions taken within the scope of the Police Power. The research begins with the observation that contemporary Public Administration, embedded in an environment marked by the Fourth Industrial Revolution and the network society, has integrated digital solutions that enhance efficiency, rationality, and the speed of its actions. However, such advances also raise relevant legal tensions, particularly when technologies endowed with predictive and analytical capabilities interfere in value-based choices that traditionally belong exclusively to the public agent. The central problem investigates whether the adoption of intelligent technologies in state action constitutes mere instrumental support or whether it can effectively limit, condition, or replace the margin of freedom assigned by law to the public administrator. The issue becomes more complex when it is observed that these systems may suggest, guide, or even impose technically optimal solutions that conflict with human evaluation grounded in principles, constitutional values, and non parametrizable factual elements. The objectives of this study are: (i) to analyze the impact of emerging technologies on the formation of discretionary acts; (ii) to identify the risks and benefits of adopting automated tools within the Police Power; (iii) to assess whether AI and OCR can reduce administrative discretion to a merely residual space; and (iv) to propose legal criteria that ensure a balance between technological innovation and the preservation of human administrative judgment. The main hypothesis argues that although technology does not formally eliminate discretion, it may produce material limitations capable of decisively restricting the agent’s autonomy, either due to the technical superiority of the systems or to institutional pressure for “objective,” “efficient,” and “data-driven” choices. The methodology adopted follows a qualitative approach, based on specialized bibliographic review, normative analysis, and examination of concrete cases involving the use of automated technologies in Public Administration, especially in road safety and state control of flows. The relevance and justification lie in the need to understand the legal impacts of this digital transformation, particularly in a context in which administrative decisions influence fundamental rights such as freedom of movement, equality, and political participation. The final considerations conclude that technologies do not replace the state’s decision-making function, but they significantly shape and condition its practice. Therefore, the Law must develop governance, transparency, and accountability parameters that ensure that technology remains an instrument of the public interest-and not the reverse.