Câmeras de segurança equipadas com inteligência artificial já operam no Brasil com a função de identificar comportamentos suspeitos e alertar sobre potenciais crimes antes que ocorram. Empresas privadas adotaram a tecnologia, conhecida como policiamento preditivo, que processa imagens em tempo real e emite notificações quando detecta situações que fogem de um padrão previamente estabelecido. A ausência de uma legislação específica e o temor de que esses sistemas sejam usados para vigiar cidadãos que não praticam nenhum delito estão entre as principais preocupações de especialistas.
Antes da incorporação de algoritmos de aprendizado de máquina, as imagens captadas pelas câmeras precisavam ser analisadas por operadores humanos, que acompanhavam os fluxos de pessoas e veículos manualmente. Com a automação, o sistema passou a processar o conteúdo visual de forma contínua e a emitir alertas automáticos quando reconhece padrões de comportamento atípicos, como uma pessoa que permanece parada por tempo prolongado em um mesmo local.
O treinamento desses sistemas dura cerca de duas semanas. Durante esse período, o algoritmo absorbe imagens de situações consideradas normais em um determinado ambiente e constrói uma base de dados suficiente para diferenciar o que é rotineiro do que merece atenção. A partir dessa referência, a ferramenta consegue identificar movimentações que se desviam do padrão aprendido.
Segundo as informações disponíveis, a tecnologia analisa apenas os movimentos corporais das pessoas, e não suas características físicas. O sistema não realiza reconhecimento facial e não identifica o rosto do indivíduo para avaliar seu comportamento. Além disso, ao detectar uma situação potencialmente suspeita, a ferramenta não toma nenhuma ação por conta própria. Ela apenas emite um alerta, e a decisão sobre como proceder permanece com operadores humanos.
Apesar dessas limitações técnicas, especialistas em direitos digitais e segurança pública alertam que o uso de sistemas de policiamento preditivo pode restringir o direito de ir e vir dos cidadãos. A maior preocupação apontada é a possibilidade de que pessoas comuns sejam erroneamente identificadas como criminosas, o que pode gerar situações de constrangimento e acusações injustas.
Por isso, pesquisadores reforçam a necessidade de estudos independentes que avaliem a precisão desses sistemas. O objetivo é garantir que os algoritmos não carreguem vieses que possam resultar em discriminação ou em um número elevado de falsos positivos, ou seja, alertas equivocados que apontam uma ameaça onde não existe.
Casos de falhas e limitações no uso dessa tecnologia já foram documentados em outros países. Um dos exemplos mais conhecidos é o do PredPol, sistema adotado por departamentos de polícia nos Estados Unidos. A ferramenta reunia dados como data, hora e local de crimes para orientar onde os policiais deveriam realizar rondas nos momentos sem ocorrências registradas.
O resultado do PredPol, no entanto, foi problemático. O sistema direcionou as patrulhas de forma desproporcional para bairros de renda familiar mais baixa e com menor proporção de moradores brancos. Em 2020, a polícia de Los Angeles suspendeu o uso do programa após pressão de grupos ativistas, que criticaram tanto a falta de eficiência comprovada quanto a vigilância excessiva sobre comunidades negras e latinas.
No Brasil, não existe ainda uma lei específica voltada à regulamentação de sistemas de policiamento preditivo. A Lei Geral de Proteção de Dados, conhecida como LGPD, estabelece regras gerais para o tratamento de informações sensíveis, o que inclui dados biométricos como a biometria facial. Essa legislação, no entanto, não foi desenhada para contemplar todos os aspectos do uso de inteligência artificial em segurança pública.
Uma portaria publicada em 2025 pelo Ministério da Justiça e Segurança Pública determinou que as polícias brasileiras podem utilizar inteligência artificial, desde que realizem revisões humanas em casos que apresentem possíveis riscos a direitos fundamentais. A norma representa um primeiro passo na tentativa de estabelecer parâmetros para o uso dessas tecnologias por órgãos de segurança.
Há ainda um projeto de lei em tramitação no Congresso Nacional que pode classificar como de alto risco os sistemas de IA utilizados por forças policiais para analisar grandes volumes de dados e identificar padrões e perfis comportamentais. O texto foi aprovado no Senado e está em discussão na Câmara dos Deputados.
Se aprovado na forma atual, o projeto prevê que ferramentas classificadas como de alto risco deverão contar com supervisão humana permanente, passar por avaliações de impacto, garantir o direito à explicação para as pessoas afetadas por suas decisões e adotar medidas concretas para evitar discriminações. Esses requisitos visam criar uma camada de accountability, conceito que se refere à responsabilização e transparência na prestação de contas sobre decisões automatizadas.
O debate sobre o equilíbrio entre segurança pública e proteção de direitos individuais tende a se intensificar conforme a tecnologia se torna mais acessível. O caso do PredPol nos Estados Unidos demonstra que, sem mecanismos adequados de auditoria e controle, sistemas de policiamento preditivo podem reproduzir e amplificar desigualdades sociais já existentes, em vez de eliminá-las.
Para o Brasil, o desafio será definir um arcabouço regulatório que permita explorar o potencial dessas ferramentas na prevenção de crimes sem comprometer garantias constitucionais. A aprovação final do projeto de lei em tramitação na Câmara dos Deputados pode definir os contornos legais dessa discussão nos próximos meses.
