Por Jomar Martins (jomar@painelderiscos.com.br)

Convencendo-se, pelas circunstâncias, de que autor e réu se serviram do processo para praticar ato simulado ou conseguir fim vedado por lei, o juiz proferirá decisão que impeça os objetivos das partes, aplicando, de ofício, as penalidades da litigância de má-fé.

Aplicação literal do artigo 142 do Código de Processo Civil (CPC) serviu, à perfeição, para selar o destino de uma ação reclamatória ajuizada, julgada e extinta na 2ª Vara do Trabalho de São José dos Pinhais – sentença integralmente confirmada pela 3ª Turma do Tribunal Regional do Trabalho da 9ª Região (TRT-9, Paraná).

O caso envolve uma empresa de locação e manutenção de equipamentos e um funcionário de confiança da reclamada, que pleiteou o reconhecimento de rescisão indireta, as verbas decorrentes do fim da relação contratual e o pagamento de danos morais, estimando o valor da ação em R$ 45,9 mil. Os pedidos: baixa na carteira de trabalho, guias do FGTS e seguro-desemprego, depósitos do FGTS, pagamento de multas e justiça gratuita.

A reclamada foi devidamente notificada para apresentar defesa, porém, ‘‘quedou-se inerte’’. A parte autora, então, requereu a revelia e a aplicação da pena de confissão ficta. Houve designação de audiência de conciliação para o dia 28 de julho de 2022 e petição de acordo protocolada pelas partes. A reclamada, que deixou de apresentar defesa, compareceu nos autos, juntou procuração e ratificou os termos do acordo.

Após idas e vindas processuais, a juíza do trabalho Lara Cristina Vanni Romano se deu conta que estava diante de uma lide simulada e não validou o acordo. Ela constatou que o autor da ação, tal como como outros que integraram a Tutela Cautelar Antecedente 0000597-03.2021.5.09.0892, integraram ou integram o quadro societário de empresas do mesmo grupo econômico da reclamada.

Em razão dos fortes inícios de lide simulada, a julgadora extinguiu o processo sem resolver o seu mérito jurídico. E mais: condenou as partes e seus patronos, de forma solidárias, ao pagamento de multa no valor de 1% do valor da causa – valor revertido a um lar de caridade localizado na cidade de São José dos Pinhais. A juíza também envio ofícios – com cópia integral dos autos – à seccional da OAB em Araucária e ao Ministério Público Federal (MPF), para apuração das condutas dos advogados das partes.

Para a juíza, a simulação da lide traria benefícios para todos os envolvidos, com o objetivo de salvaguardar o patrimônio da empresa em prejuízo dos demais credores, utilizando o processo judicial trabalhista na tentativa de alcançar este objetivo ilegal.

‘‘A petição inicial omite deliberadamente informações que são essenciais e apresenta a parte autora como um singelo trabalhador cujos direitos trabalhistas teriam sido violados, o que, à toda evidência, viola o artigo 77 do CPC/2015. A Lei Processual é clara em estabelecer para as partes a obrigação de expor os fatos conforme a verdade, o que infelizmente nem sempre é observado’’, explicou na sentença.

O relator do recurso ordinário trabalhista (ROT) no TRT paranaense, desembargador Eduardo Milleo Baracat, seguiu na mesma linha: ‘‘Sopesando todas estas informações, forçoso reconhecer que nunca houve litigiosidade propriamente dita, até mesmo porque a reclamada sistematicamente deixa de apresentar contestação e, além disso, celebra acordos cujos termos não têm a menor intenção de cumprir, revelando nítida manobra processual para obter a constituição de créditos trabalhistas fraudulentos e, assim, blindar seu patrimônio contra execuções que não gozam do mesmo privilégio’’.

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ATOrd 0000705-87.2021.5.09.0130 (São José dos Pinhais-PR)

 

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Qual é o escopo do compartilhamento de dados entre empresas e quais são as implicações econômicas? Em seu estudo de coautoria Dados como um Ativo em Rede, apoiado pelo Stevens Center for Innovation in Finance, Huan Tang, professora de finanças da Wharton School, escola de negócios da Universidade da Pensilvânia/EUA, descobre uma rede oculta de fluxos de dados entre empresas – revelando que as empresas estão conectadas não apenas por produtos ou cadeias de suprimentos, mas também pelas informações que trocam.

A pesquisa mostra que essa rede de dados influencia o desempenho das empresas, como elas respondem a choques e como são avaliadas no mercado. Tang explica as implicações financeiras e econômicas dos dados como um ativo em rede na conversa abaixo.

Qual é a relevância da sua pesquisa para investidores, empresas e formuladores de políticas?

Huan Tang – Nosso artigo é motivado pela escala sem precedentes da economia de dados. Com smartphones em todos os bolsos e tecnologias de rastreamento como cookies incorporadas em sites e aplicativos, as empresas hoje podem coletar e trocar dados sobre os usuários em tempo real – em grande escala.

Essa mudança é exemplificada pela ascensão de agregadores de dados como Oracle e Acxiom, que silenciosamente criaram perfis detalhados de bilhões de indivíduos, extraindo dados de uma ampla gama de fontes – o que navegamos e compramos, aonde vamos e até mesmo com quem interagimos.

À medida que as empresas se tornam cada vez mais conectadas por meio do compartilhamento de dados, é importante entender como elas usam os dados, como os trocam e quais são as consequências mais amplas desse compartilhamento. Nossa pesquisa lança luz sobre isso ao revelar a rede de compartilhamento de dados entre empresas, oferecendo insights para empresas que buscam crescimento impulsionado por dados, para investidores que avaliam o valor das empresas e para formuladores de políticas que elaboram leis de privacidade de dados que podem remodelar a estrutura da economia de dados de maneiras que ainda não compreendemos completamente.

Sua pesquisa identifica o compartilhamento de dados como um elo econômico entre empresas. Como os dados conectam as empresas e como isso difere de outros elos do setor?

Tang – Mostramos que as conexões baseadas em dados entre empresas são amplamente distintas de vínculos tradicionais, como relacionamentos na cadeia de suprimentos ou sobreposição entre produtos e mercados. Por exemplo, os principais concorrentes da Amazon conectados por dados incluem General Motors, American Express, Vodafone e Morgan Stanley – empresas que abrangem setores muito diferentes.

Isso sugere que descobrimos um novo tipo de vínculo econômico. Em vez de estarem conectadas por insumos físicos ou mercados compartilhados, essas empresas estão vinculadas pela forma como usam e se beneficiam dos dados umas das outras. Isso abre uma nova perspectiva para pensar como as empresas interagem e criam valor na economia digital.

Você percebe que empresas conectadas por meio de dados compartilhados frequentemente se movimentam juntas no mercado de ações — mesmo quando não operam no mesmo setor. Por que isso acontece e como isso molda nossa compreensão dos mercados financeiros?

Tang – Este é o cerne do nosso estudo. As empresas usam dados como um ativo produtivo – para entender clientes, segmentar produtos e impulsionar a demanda. Mas os dados não estão isolados dentro de cada empresa; eles fazem parte de uma rede mais ampla de compartilhamento de dados. Os dados de uma empresa podem ajudar outra a tomar decisões melhores.

Vejamos a Amazon novamente: dados da GM sobre compras de carros, financiamento ou veículos conectados podem ajudar a Amazon a prever a demanda por acessórios automotivos ou o estoque em regiões onde a adoção de veículos elétricos está crescendo. Assim, quando uma empresa aprimora seus dados, seus pares também se beneficiam. Chamamos esse fenômeno de externalidades de dados.

Essa natureza interconectada dos dados explica por que os retornos das ações de empresas vinculadas a dados podem se mover em conjunto, mesmo quando seus negócios principais parecem não ter relação. Isso revela uma camada oculta de interdependência econômica à qual os investidores devem prestar atenção.

O que sua pesquisa revela sobre a propagação de choques na economia digital, quando as empresas compartilham dados em uma escala tão grande?

Tang – Em linha com o padrão de co-movimento de retorno, constatamos que choques – como um ataque cibernético – podem se propagar pela rede de dados. Uma interrupção em uma empresa não se mantém contida; pode afetar seus pares conectados por dados, especialmente quando a empresa ocupa um lugar central na rede.

Isso tem implicações importantes. Sugere que a economia digital possui seus próprios canais de propagação de choques.

Assim como o contágio financeiro no setor bancário, o compartilhamento de dados pode se tornar um caminho para disseminar disrupção, mesmo entre empresas que não competem ou realizam transações diretamente.

Você conclui que empresas de compartilhamento de dados tomam decisões de design de produtos que demonstram comportamento de manada. O que você quer dizer com comportamento de manada e qual o impacto nos setores dessas empresas?

Tang – Agrupamento significa que as empresas tendem a se unir em suas escolhas de design de produtos – como oferecer recursos gratuitos para atrair usuários e acumular dados, ou mudar para recursos pagos para monetizar a base de clientes. Essa escolha envolve uma compensação: focar no engajamento do usuário agora ajuda a expandir os ativos de dados da empresa, enquanto a monetização gera fluxo de caixa de curto prazo, mas pode desacelerar o crescimento dos dados. O que descobrimos é que as decisões das empresas são moldadas pelo que seus pares de dados estão fazendo.

Devido às externalidades positivas dos dados, se algumas empresas oferecem recursos gratuitos e intensificam a coleta de dados, outras se beneficiam dos insights aprimorados sem arcar com o custo total. Isso as incentiva a também adotar estratégias focadas no engajamento. Por outro lado, se seus pares começarem a priorizar a monetização, outras podem seguir o exemplo.

Esse efeito de manada significa que mudanças no design de produtos das empresas – frequentemente influenciadas por fatores externos, como regulamentações de privacidade – podem se propagar pela rede. Hoje, muitos produtos digitais são gratuitos. Mas mudanças nas políticas ou nas atitudes dos consumidores podem inclinar a balança para recursos pagos, potencialmente, transformando todo o cenário digital.

Como pesquisas futuras podem se basear em suas descobertas?

Tang – As pessoas costumam dizer: ‘‘Dados são o novo petróleo’’. Isso não está longe da realidade – já que os dados se tornam um insumo essencial na produção. Mas, diferentemente do capital físico, os dados são intangíveis, difíceis de mensurar e se comportam de maneiras únicas.

Nosso artigo é um primeiro passo para mensurar e caracterizar dados como um ativo em rede. A rede de dados que construímos, juntamente com medidas de centralidade e conectividade, pode ajudar pesquisadores e profissionais a entenderem melhor como empresas orientadas por dados são avaliadas e como os choques se propagam na economia de dados.

Trabalhos futuros poderiam se basear nisso, perguntando: como as empresas escolhem seus pares de dados? Que tipos de estruturas de rede levam à maior produtividade na economia de dados? E como podemos elaborar políticas que equilibrem a privacidade do consumidor com a inovação e o crescimento na economia de dados?

A Wharton School é a primeira escola de negócios universitária do mundo, fundada em 1881, na Universidade da Pensilvânia. É uma instituição de referência global em Administração, conhecida por seus programas de graduação e pós-graduação, como o MBA, e por sua forte ligação com a comunidade empresarial.

Este artigo foi publicado originalmente pelo Finance at Wharton .