Prevenção de litígios de massa é destaque no 1º Seminário de Processo Civil AJUFE/IBDP

 

A primeira parte do 1º Seminário de Processo Civil Ajufe/IBDP, nesta terça-feira (23), abordou a questão dos precedentes vinculantes, Fazenda Pública e a prevenção de litígios de massa, e a gestão de precedentes diante da atuação dos núcleos de gerenciamento.

Uniformização da jurisprudência

No primeiro painel do dia, sob a mediação do conselheiro Henrique Ávila, do Conselho Nacional de Justiça (CNJ), os participantes destacaram a importância da uniformização do sistema de justiça para trazer mais segurança, isonomia e celeridade aos processos.

Inicialmente, o advogado Ronaldo Cramer falou sobre o os precedentes vinculantes e persuasivos e afirmou que é preciso se atentar para esse tipo de sistema. Na sequência, a procuradora da Fazenda Nacional, Rita Dias Nolasco, explicou as diversas técnicas de uniformização da jurisprudência e da importância delas para a redução da litigiosidade processual.

O ministro do Superior Tribunal de Justiça, Reynaldo Soares da Fonseca, finalizou o painel abordando a discussão dos precedentes vinculantes, hermenêutica constitucional e confiança nos juízes. Para ele "as decisões de casos semelhantes decididos de forma dispar (sem uniformização) incentiva a litigiosidade, baseada numa percepção de eventual vantagem perante o Judiciário".

Gestão de precedentes

O segundo painel do dia trouxe à luz o debate sobre a gestão de precedentes e a experiência dos NUGEPS - Núcleo de Gerenciamento de Precedentes. A presidência da mesa ficou por conta do desembargador federal, Ítalo Fioravanti Mendes (TRF1). A ministra do STJ, Assusete Magalhães, abriu o painel, destacando os desafios enfrentados pela Justiça Federal no que diz respeito às demandas repetitivas, principalmente, em questões previdenciárias e tributárias.

Na sequência, o assessor-chefe do Núcleo de Gerenciamento de Precedentes do STJ, juiz federal Artur César de Souza, falou sobre as ferramentas e o uso de tecnologia da informação e inteligência artificial como aliados na identificação de casos repetitivos.

 

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