A inteligência artificial está mudando o papel das câmeras de segurança. Em vez de apenas registrar imagens para uma análise posterior, novos sistemas conseguem interpretar o que acontece diante das lentes, identificar comportamentos considerados fora do padrão e emitir alertas em tempo real.
A proposta é transformar horas de gravações em informações que possam ajudar operadores de segurança a agir de maneira mais rápida. Na prática, porém, a evolução também abre uma discussão importante: até onde é aceitável utilizar IA para observar e interpretar o comportamento das pessoas?
Da gravação passiva ao monitoramento inteligente
Um exemplo brasileiro é a plataforma Agatha, desenvolvida pela startup Noleak com apoio do Programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE), da FAPESP.
A tecnologia utiliza inteligência artificial para aprender padrões de comportamento de um determinado ambiente. Quando identifica uma alteração considerada relevante, o sistema gera um alerta para que um operador humano avalie a situação.
A lógica é diferente de simplesmente gravar tudo. Em vez de obrigar uma pessoa a acompanhar continuamente dezenas ou centenas de telas, o software faz uma primeira triagem e direciona a atenção humana para situações consideradas anormais.
Segundo informações divulgadas pela FAPESP, a plataforma consegue filtrar mais de 99,8% das imagens consideradas irrelevantes. A empresa afirma ainda que um operador pode supervisionar entre 1 mil e 2 mil câmeras simultaneamente quando recebe apenas os trechos que exigem análise.
Isso não significa, entretanto, que a IA seja capaz de determinar que um crime necessariamente acontecerá.
O sistema trabalha com padrões e desvios de comportamento. Uma situação identificada como incomum pode gerar um alerta, mas a interpretação e a decisão sobre o que fazer continuam dependendo de uma avaliação humana.
Por que a IA é usada nas câmeras?
Um dos principais problemas enfrentados por sistemas tradicionais de videomonitoramento é justamente a quantidade de imagens produzidas.
Quanto maior o número de câmeras, mais difícil se torna para uma equipe acompanhar tudo o que acontece. A fadiga e a perda de atenção podem fazer com que eventos importantes passem despercebidos.
A IA entra nesse processo como uma camada de filtragem. O algoritmo pode procurar alterações em determinadas áreas, identificar permanência prolongada de pessoas em locais específicos ou detectar situações previamente definidas pelo responsável pelo monitoramento.
A tecnologia também pode ser utilizada em ambientes privados, condomínios, empresas, eventos e outras estruturas que já contam com câmeras instaladas.
De acordo com dados apresentados pela FAPESP, o mercado brasileiro de sistemas eletrônicos de segurança faturou R$ 14 bilhões em 2024, crescimento de 16,1% em relação ao ano anterior. No mesmo período, a participação de soluções que utilizavam IA no segmento passou de 54% para 64,3%.
O problema começa quando a câmera passa a interpretar pessoas
A capacidade de analisar imagens em tempo real também aumenta os riscos relacionados à privacidade.
Uma câmera convencional registra uma cena. Um sistema equipado com inteligência artificial pode ir além: dependendo da tecnologia empregada, pode classificar comportamentos, identificar pessoas, reconhecer rostos, analisar características físicas ou cruzar informações com outras bases de dados.
Essa diferença é relevante porque dados biométricos, como características faciais, são considerados dados pessoais sensíveis pela Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
A Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) destaca que tecnologias de reconhecimento facial podem trazer benefícios para segurança e prevenção de fraudes, mas também apresentam riscos relacionados a erros de identificação, discriminação e impactos sobre os direitos dos cidadãos.
A própria ANPD considera o uso de tecnologias emergentes, a vigilância de áreas acessíveis ao público, decisões automatizadas e o tratamento de dados sensíveis como fatores que podem caracterizar operações de maior risco para os titulares.
Um alerta para o risco de falsos positivos
Outro desafio está na precisão dos algoritmos.
Uma IA pode interpretar determinada movimentação como suspeita sem que exista qualquer crime. Se esse alerta for tratado como uma conclusão, e não como um indicativo para avaliação humana, uma pessoa inocente pode acabar sendo abordada, investigada ou associada indevidamente a uma ocorrência.
A ANPD já chama atenção para esse problema no contexto de sistemas biométricos. Segundo a autoridade, erros de identificação podem gerar situações prejudiciais aos titulares, enquanto vieses presentes nos dados e nos modelos podem produzir efeitos discriminatórios.
Por isso, existe uma diferença fundamental entre detectar uma anomalia e afirmar que uma pessoa cometeu ou cometerá um crime.
Quanto maior for a consequência de um alerta produzido automaticamente, maior deve ser a necessidade de supervisão, transparência e possibilidade de contestação.
O desafio de equilibrar segurança e privacidade
A discussão não significa que câmeras inteligentes sejam necessariamente incompatíveis com a proteção de dados.
O ponto central está em como a tecnologia é implantada, quais informações são coletadas, por quanto tempo elas permanecem armazenadas, quem pode acessá-las e para qual finalidade serão utilizadas.
A ANPD afirma que o tratamento de dados biométricos exige cuidados específicos justamente porque são informações sensíveis. A autoridade também aponta que sistemas de reconhecimento facial utilizados em ambientes de monitoramento podem interferir nos direitos à privacidade e à proteção de dados, especialmente quando as pessoas não sabem que seus dados estão sendo processados.
Para empresas e órgãos públicos brasileiros, isso significa que a adoção de IA em videomonitoramento não deve ser tratada apenas como uma questão tecnológica. Segurança da informação, governança, transparência, definição de finalidade e avaliação dos riscos precisam fazer parte do projeto desde o início.
A tecnologia não prevê o futuro
A expressão “prever crimes” pode dar a impressão de que uma inteligência artificial consegue saber antecipadamente quem cometerá uma infração. A realidade tecnológica é mais limitada.
Sistemas desse tipo identificam padrões e alterações que podem estar associados a determinadas situações. O alerta representa uma hipótese ou um desvio detectado pelo algoritmo, não uma certeza sobre o que acontecerá.
Essa distinção será cada vez mais importante à medida que câmeras inteligentes forem incorporadas a cidades, empresas e espaços públicos.
A tendência é que a IA deixe de ser apenas uma ferramenta para armazenar imagens e passe a atuar como uma camada permanente de interpretação do ambiente. O ganho potencial em segurança é relevante, mas o mesmo poder de análise pode ampliar a capacidade de vigilância sobre a população.
Para o Brasil, o desafio será encontrar um equilíbrio entre inovação e direitos fundamentais. Mais do que instalar câmeras capazes de “enxergar” comportamentos, será necessário estabelecer regras claras sobre o que esses sistemas podem interpretar, quem pode utilizar os dados e quais mecanismos existem para corrigir erros.
No fim, a questão não é apenas o que a inteligência artificial consegue identificar, mas o que a sociedade está disposta a permitir que ela observe.
