IA para o Judiciário: 7 automações vendáveis e como começar

# pip install pytesseract pdfplumber sentence-transformers requests
from pathlib import Path
import pdfplumber
import pytesseract
from sentence_transformers import SentenceTransformer

MODEL = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

def pdf_to_text(path: Path):
    texts = []
    with pdfplumber.open(path) as pdf:
        for p in pdf.pages:
            txt = p.extract_text()
            if not txt:
                # fallback OCR
                img = p.to_image(resolution=300).original
                txt = pytesseract.image_to_string(img)
            texts.append(txt or '')
    return '\n'.join(texts)

def chunk_and_embed(text: str, chunk_size=800):
    chunks = [text[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(text), chunk_size)]
    embeddings = MODEL.encode(chunks)
    return list(zip(chunks, embeddings))

# depois, envie embeddings para um vetor DB (Pinecone/Milvus) e exponha uma rota de consulta

IA para o Judiciário: 7 automações vendáveis e como começar

Gancho: por que falar disso agora

1) Oportunidade e regras do jogo

2) 7 ideias de serviços automáticos (fáceis de vender)

3) Arquitetura mínima (produtizável)

4) Pipeline mínimo — do PDF à busca semântica (exemplo conceitual em Python)

5) Como estruturar o MVP e validar com clientes públicos

6) Riscos e mitigação

7) Checklist prático para começar (MVP rápido)

Como precificar e vender

Conclusão e próximo passo

Fontes