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Revista Brasileira de Direito Processual Penal
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Sumário
Dossiê – Reformas judiciais e burocracias penais na América Latina • Revista Brasileira de Direito Processual Penal 12 (2) • May-Aug 2026 • https://doi.org/10.22197/rbdpp.v12i2.1400 linkcopiar

Open-access Confiança e opacidade: governança de sistemas integrados e IA preditiva no ciclo polícia, MP e Judiciário

Trust and opacity: governance of integrated systems and predictive AI in the police, Public Prosecutor’s Office and judiciary cycle

AutoriaSCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Resumo

Em que medida a governança de sistemas integrados (polícia–Ministério Público–Judiciário), ao incorporar outputs de Inteligência Artificial preditiva, reconfigura as burocracias penais e tensiona direitos fundamentais? Esta é a pergunta central que orienta o artigo. Sustenta-se que a integração de bases e a circulação automática de outputs (alertas, scores, mapas de risco) tendem a produzir um efeito de presunção de confiabilidade dos dados e das inferências algorítmicas, convertendo-os em insumos administrativos capazes de orientar triagens, prioridades e pedidos cautelares. Tal dinâmica pode aparentar ganhos de eficiência, mas amplia a opacidade decisória, dificulta a contestabilidade e intensifica os riscos de seletividade e de retroalimentação, com consequências diretas para o devido processo (contraditório sobre dados e inferências), a igualdade e a não discriminação, a privacidade (incluída a autodeterminação informativa do art. 5º, LXXIX, da Constituição Federal) e a presunção de inocência. Metodologicamente, articula-se a abordagem dogmático-constitucional, a análise institucional das rotinas brasileiras e o diálogo com os marcos normativos nacionais (Resolução CNJ 615/2025 e Portaria MJSP 961/2025) e internacionais. Propõe-se, ao final, um conjunto de standards mínimos para a governança de sistemas integrados com IA preditiva, centrado em rastreabilidade, contestabilidade, auditoria, separação funcional e dever reforçado de motivação.

Palavras-chave
interoperabilidade; burocracias penais; inteligência artificial preditiva; direitos fundamentais; confiança institucional

Abstract

To what extent does the governance of integrated systems (police–prosecution–judiciary), when it incorporates outputs of predictive Artificial Intelligence, reshape penal bureaucracies and create tensions with fundamental rights? This is the central research question of the article. It argues that integrated databases and the automated circulation of outputs (alerts, risk scores, crime maps) tend to generate a “presumption-of-reliability effect,” turning data and algorithmic inferences into administrative inputs that steer case triage, prioritization, and requests for pretrial measures. While this dynamic may yield localized efficiency gains, it increases decision-making opacity, undermines contestability, and heightens risks of selectivity and feedback loops, with direct implications for due process (adversarial review of data and inferences), equality and non-discrimination, privacy (including informational self-determination under Article 5 (LXXIX) of the Brazilian Federal Constitution), and the presumption of innocence. Methodologically, the paper combines a constitutional-dogmatic approach, an institutional analysis of Brazilian routines, and dialogue with the national (CNJ Resolution 615/2025 and MJSP Ordinance 961/2025) and international normative frameworks. It concludes by proposing minimum governance standards for integrated systems using predictive AI, centered on traceability, contestability, auditing, functional separation, and an enhanced duty to provide reasons.

Keywords
interoperability; penal bureaucracies; predictive artificial intelligence; fundamental rights; institutional trust

Introdução

As reformas do processo penal na América Latina, frequentemente justificadas por promessas de maior eficácia, redução da morosidade e recuperação da confiança pública, têm produzido mudanças que vão além de alterações legislativas formais. Uma parte decisiva dessas transformações ocorre “por dentro” das instituições, no plano das rotinas administrativas, das infraestruturas informacionais e dos arranjos burocráticos que organizam o trabalho cotidiano de polícia, do Ministério Público e do Judiciário. Ocorre que, quanto mais se ampliam o tecnicismo organizacional e as camadas de mediação técnica, mais se intensifica a assimetria entre o funcionamento interno das instituições e a capacidade externa (social e processual) de compreender, fiscalizar e contestar decisões, fenômeno que impacta diretamente a legitimidade democrática do sistema de justiça penal e recoloca o problema da confiança institucional.

Nesse cenário, a interoperabilidade (ou integração funcional) de sistemas e bases de dados, viabilizada por processos de digitalização, unificação de cadastros, compartilhamento interinstitucional e automação de fluxos, tende a operar como uma reforma silenciosa: modifica a forma como os casos são triados, as prioridades são definidas e as decisões são sustentadas por insumos informacionais que circulam com aparência de neutralidade técnica. Quando essa integração passa a incorporar saídas de inteligência artificial (IA) preditiva (por exemplo: alertas, listas de risco, mapas de calor, scores de reincidência, perfis de suspeição), o impacto não é meramente tecnológico. Trata-se de uma reconfiguração do modelo prático de produção de razões no ciclo polícia–MP–Judiciário, com efeitos diretos sobre o devido processo, a igualdade, a privacidade e a presunção de inocência.

A literatura recente já chama a atenção para a passagem de um paradigma liberal de prova e garantias para um ambiente marcado por vigilância massiva, buscas digitais e pelo uso de algoritmos como suporte à inferência estatal, o que tensiona os padrões de justa causa e aumenta a assimetria informacional entre acusação e defesa3. No mesmo sentido, a reflexão sobre policiamento preditivo e provas digitais indica que o uso de tecnologias de previsão e de tratamento automatizado de dados, se não acompanhado de salvaguardas procedimentais, pode naturalizar vieses e deslocar o debate do controle de legalidade para a crença na confiabilidade do artefato técnico, reforçando a centralidade de mecanismos como a cadeia de custódia e a autenticidade no contexto digital4. Esses trabalhos, embora partam de problemas específicos (vigilância e prova; policiamento preditivo e prova digital), oferecem premissas relevantes para a pergunta que este artigo pretende aprofundar: o que acontece quando os outputs preditivos deixam de ser periféricos e passam a circular como insumos oficiais ao longo de todo o pipeline5 institucional?

A hipótese central que orienta este estudo é a de que a interoperabilidade, ao permitir a circulação automática de dados e inferências entre órgãos, tende a produzir um efeito de presunção de confiabilidade. Em termos operacionais, sustenta-se que a integração informacional reduz fricções burocráticas e encurta etapas com aparência de eficiência, mas amplia a opacidade, reduz a contestabilidade e intensifica seletividades, especialmente quando outputs preditivos passam a circular como insumos administrativos relevantes para triagens, prioridades e medidas. Relatórios comparativos sobre IA em segurança pública e justiça criminal na América Latina apontam que sistemas automatizados têm sido implementados em diferentes graus, muitas vezes com governança insuficiente, riscos de discriminação e dificuldades de auditoria e de explicação, o que reforça a necessidade de investigar a dimensão institucional dessas tecnologias para além do debate abstrato sobre inovação6.

O problema, portanto, não é apenas “se” a IA preditiva é compatível com direitos fundamentais, mas como ela se incorpora ao funcionamento real das burocracias penais e como a integração de sistemas altera o centro de gravidade do controle: (i) desloca a tomada de decisão para fases de triagem e priorização; (ii) reforça a dependência de documentos e relatórios técnico-administrativos; e (iii) cria condições para ciclos de retroalimentação (feedback loops), nos quais a intensificação de vigilância em determinadas áreas ou grupos eleva registros, que elevam risco, que justificam nova intensificação, com efeitos cumulativos sobre seletividade penal e confiança institucional.

A partir dessa problemática, a investigação desdobra-se em perguntas complementares. Quais são os limites para que a predição, em ambiente interoperável, possa orientar triagens, prioridades e medidas no ciclo polícia, Ministério Público e Judiciário, sem esvaziar o contraditório e o controle judicial? Em que medida a circulação institucional de inferências automatizadas altera, na prática, os requisitos de justa causa e a própria formação da suspeita, com impactos na presunção de inocência? Como evitar que a integração de bases de dados e a lógica preditiva reforcem seletividades históricas e produzam discriminações indiretas, inclusive por meio da retroalimentação de dados? Quais exigências de governança, rastreabilidade, contestabilidade e responsabilização institucional devem ser consideradas mínimas para que a eficiência organizacional não se converta em opacidade na tomada de decisões?

Diante disso, este artigo formula a pergunta central de pesquisa: em que medida a governança de sistemas integrados (polícia–Ministério Público–Judiciário), ao incorporar outputs de Inteligência Artificial preditiva, reconfigura as burocracias penais e tensiona direitos fundamentais, em especial o devido processo, a igualdade, a privacidade e a presunção de inocência, com impacto na confiança institucional, na morosidade e na eficácia decisória? Metodologicamente, a investigação adota abordagem dogmático-constitucional, articulada à análise institucional das rotinas burocráticas brasileiras, mediante pesquisa bibliográfica em fontes nacionais e internacionais, análise documental dos marcos normativos nacional (Resolução CNJ 615/2025 e Portaria MJSP 961/2025) e internacional (EU AI Act, NIST AI RMF, OCDE e Conselho da Europa), além de pesquisa jurisprudencial pontual no STF e na Corte IDH.

A contribuição pretendida é dupla. No plano teórico, propõe-se um enquadramento do fenômeno como reforma burocrática digital (e não apenas “uso de IA”), capaz de explicar por que a opacidade aumenta mesmo quando a informação circula mais. No plano normativo, pretende-se delinear padrões mínimos de governança e controle (rastreabilidade/data lineage, contestabilidade, auditoria e monitoramento de vieses, separação funcional e dever reforçado de justificação quando houver insumo algorítmico), em diálogo com tendências regulatórias e com experiências de governança pública de IA, inclusive no âmbito do Poder Judiciário brasileiro, que recentemente consolidou diretrizes formais para o desenvolvimento, a auditoria e o uso responsável de IA7.

Por fim, o artigo se estrutura em quatro movimentos: (1) define interoperabilidade como reforma burocrática e descreve o pipeline polícia–MP–Judiciário; (2) analisa como outputs preditivos se convertem em insumos administrativos e geram presunção de confiabilidade; (3) reconstrói limites e deveres procedimentais a partir de direitos fundamentais (contraditório sobre dados e inferências, igualdade, privacidade e presunção de inocência); e (4) apresenta uma proposta de standards de governança apta a reduzir opacidade e reforçar confiança sem reproduzir um modelo de eficiência à custa de garantias.

1 Interoperabilidade como reforma burocrática do ciclo polícia, MP e Judiciário

A interoperabilidade de sistemas informacionais deve ser tratada como fenômeno processual-penal, pois altera a forma concreta de produção, circulação e estabilização das informações que sustentam decisões ao longo do ciclo penal. O debate não se limita à eficiência administrativa. Ele envolve, de modo estrutural, a redistribuição dos poderes de definição do “caso”, a reconfiguração de rotinas institucionais e o surgimento de novas assimetrias informacionais entre acusação e defesa.

Em termos de teoria social, é útil lembrar que burocracias não são apenas “meios” neutros; são formas de organização do poder por meio de rotinas, documentos e critérios de classificação, conforme Weber8 ao descrever a racionalidade burocrática como ordenação por regras, registros e competências.

No processo penal, isso se traduz na capacidade de certas informações adquirirem estatuto de oficialidade e, por consequência, moldarem suspeitas, prioridades e decisões subsequentes. Winter9 descreve exatamente como a coleta de dados e os algoritmos (novas burocracias) criam o “perfil” e a “pessoa de interesse” antes mesmo do crime, moldando a suspeita.

1.1 A “reforma silenciosa”: da mudança normativa à mudança infraestrutural

Reformas processuais penais latino-americanas costumam ser justificadas por promessas de redução da morosidade, aumento da eficácia e incremento da legitimidade. Porém, uma parte decisiva das mudanças contemporâneas ocorre fora do texto legal, por meio de transformações infraestruturais, como a digitalização, a automação e a integração de bases de dados. A interoperabilidade, nesse sentido, opera como uma reforma de segunda ordem. Ela reorganiza a engrenagem institucional sem necessariamente se apresentar como uma reforma processual no âmbito legislativo.

No Brasil, essa racionalidade aparece de forma explícita na arquitetura do Sinesp, cujo desenho é descrito pelo Ministério da Justiça e Segurança Pública como uma plataforma integrada voltada à coleta, análise e integração de dados, com o objetivo declarado de promover a integração de redes e garantir a interoperabilidade segundo padrões de integridade, confiabilidade e tempestividade10. Essa moldura é relevante para o processo penal porque o que se integra e como se integra condicionam tanto a produção de suspeitas quanto a possibilidade de controle posterior. Integração, aqui, também é governança sobre o que será considerado válido.

1.2 Interoperabilidade e “pipeline acusatório”: a cadeia de decisões interdependentes

Uma vez integrados, os sistemas de polícia, Ministério Público e Judiciário tendem a operar como um pipeline institucional, no qual registros e inferências percorrem etapas sucessivas, ganhando força por meio da repetição documental e da circulação interorgânica: registro policial, análise ou triagem, priorização investigativa, representação por cautelares, promoção ministerial e decisão judicial. O efeito não é apenas acelerar os fluxos, mas também padronizar a forma como a suspeita se converte em ato processual.

Essa dinâmica se aproxima do que a literatura sobre burocracias de base denomina transformação das discricionariedades. Lipsky11 mostrou que agentes de linha de frente geram escassez e complexidade por meio de rotinas decisórias e de triagem. No ambiente digital, parte da discricionariedade desloca-se para regras embutidas em sistemas, filtros e classificações, inclusive por meio de automações que orientam as prioridades e perfilam os riscos. Bovens e Zouridis12 descrevem esse movimento como a passagem de burocracias centradas no agente para burocracias crescentemente centradas no sistema, nas quais as decisões são mediadas por arquiteturas informacionais.

A consequência processual é direta. Quando uma informação entra no circuito integrado, tende a ser reutilizada e reempacotada como insumo técnico para pedidos cautelares, decisões sobre alocação de esforços investigativos, medidas alternativas ou mesmo estratégias acusatórias. A crítica não é a circulação em si, mas o fato de que o pipeline pode reduzir a contestabilidade real, pois a defesa passa a enfrentar um resultado final, sem acesso efetivo à história do dado e ao caminho que o estabilizou como razão institucional. Exemplos paradigmáticos são o PredPol (predição espacial) e o COMPAS (risco de reincidência), cuja análise crítica evidencia retroalimentação e reprodução de seletividades históricas13.

1.3 Confiança, tecnicismo e presunção de confiabilidade do dado integrado

O tema torna-se ainda mais sensível quando a interoperabilidade se acopla a técnicas de IA preditiva e de análise automatizada. A literatura empírica sobre policiamento orientado por dados mostra que a coleta e o cruzamento de grandes volumes de registros podem reconfigurar a discricionariedade policial, criando formas de seleção de alvos e de territórios. Sarah Brayne14, por exemplo, descreve como ambientes de data-driven policing alteram rotinas e produzem novas assimetrias informacionais e de poder, inclusive com efeitos de vigilância concentrada. No campo crítico, autores como Pasquale15 e O’Neil16 insistem que modelos preditivos e sistemas de classificação, quando opacos e pouco auditáveis, tendem a reforçar desigualdades e a produzir decisões difíceis de contestar.

Vieira e Santos17 observam que a análise preditiva por inteligência artificial opera com dados previamente coletados, como relatórios e registros, e descrevem o policiamento preditivo como um sistema que combina bancos de dados robustos e análises estatísticas para antecipar ocorrências futuras. O aspecto decisivo, para este tópico, é que, quando tais outputs são produzidos em ambientes de interoperabilidade, tendem a ultrapassar a esfera interna de gestão policial e a circular no ciclo polícia, Ministério Público e Judiciário como insumos institucionais, com efeitos processuais indiretos sobre a definição de prioridades investigativas e sobre a própria formação inicial da suspeita.

1.4 Presunção de confiabilidade do dado integrado e déficit de contestabilidade

A interoperabilidade costuma ser legitimada por argumentos de padronização e eficiência. No entanto, quando dados circulam rapidamente e se consolidam em diferentes camadas do sistema, surge um efeito típico das burocracias documentais: a informação passa a ser tratada como confiável por estar integrada, isto é, por aparecer em múltiplas interfaces institucionais, ainda que sua origem seja frágil. Esse efeito de presunção de confiabilidade é particularmente perigoso em sistemas penais, porque a oficialidade documental tende a deslocar o foco do controle de legalidade do processo de produção do dado para a aceitação do dado como tal.

Nesse ponto, o debate sobre prova digital oferece uma analogia útil. Vieira e Santos18 insistem na centralidade do contraditório quanto à autenticidade e à integridade e reforçam a cadeia de custódia como mecanismo de reconstrução dos elos que compõem a trajetória do vestígio, com função preventiva contra manipulações e utilidade para a confiabilidade da evidência digital. A lógica subjacente é transferível ao universo dos dados integrados e das inferências automatizadas: se a confiabilidade deve decorrer da rastreabilidade, da verificação e da possibilidade de impugnação, a interoperabilidade, sem mecanismos equivalentes a uma cadeia de custódia informacional, tende a produzir o inverso: a informação circula amplamente, mas torna-se difícil reconstruir sua origem e contestar seus pressupostos.

Também é relevante, aqui, o alerta de Winter19 sobre a era de vigilância massiva e o risco de identificação de “pessoas de interesse” por meio do processamento de dados e de algoritmos, com efeitos na justa causa e na própria abertura de persecuções. Ainda que o texto trate do contexto europeu, a advertência é útil para iluminar o problema latino-americano da integração de bases e da circulação acelerada de perfis e categorias de risco, frequentemente sob critérios pouco transparentes e pouco controláveis.

1.5 Interoperabilidade como governança: responsabilidades e impactos sobre morosidade e eficácia

A interoperabilidade não deve ser compreendida apenas como tecnologia. Ela é um desenho de governança, pois define o acesso, os logs, as finalidades, os padrões de qualidade, os mecanismos de revisão e a responsabilidade por falhas. O CNJ informa que tribunais que necessitam de acesso ao Infoseg devem se cadastrar no Sinesp Segurança, o que sinaliza um arranjo em que informações de segurança circulam para o Judiciário sob um regime de acesso e integração que depende de infraestrutura federativa20.

A relação entre interoperabilidade, morosidade e eficácia, por sua vez, é ambivalente. Integrações podem reduzir os tempos de verificação e facilitar a comunicação, mas também podem gerar novos tipos de litigiosidade e retrabalho quando os dados são contestados apenas na ponta final. Quando a defesa tem dificuldade de acessar a trilha de produção do dado ou o raciocínio do output preditivo, o conflito tende a reaparecer sob a forma de impugnações genéricas, pedidos de esclarecimento, incidentes de prova, nulidades e controvérsias sobre acesso à informação, o que desloca o tempo do mérito para disputas sobre fundamentos invisíveis do pipeline. Em termos sistêmicos, um ganho de velocidade nas etapas iniciais pode gerar perda de qualidade e custos processuais posteriores, afetando a própria eficiência que a interoperabilidade promete.

Em perspectiva comparada, é ilustrativo que reformas de conectividade e integração sejam justificadas como facilitadoras do trabalho institucional nos tribunais. No Chile, notícia institucional do Poder Judicial registra o convênio firmado em 2 de janeiro de 2026 para garantir a conectividade digital aos membros do Ministério Público em salas de audiência, permitindo o acesso expedito a pastas investigativas durante as audiências21. O exemplo é útil não para generalizações normativas, mas para evidenciar uma tendência regional: o fluxo informacional torna-se parte do próprio desenho do procedimento, redefinindo o que significa “ter acesso” e como se constrói a base informacional das decisões.

Em síntese, a interoperabilidade, enquanto reforma burocrática do ciclo penal, altera as condições práticas de formação da suspeita, de seleção de casos e de circulação de razões institucionais. Por isso, ela precisa ser analisada como tema de processo penal e de direitos fundamentais, não apenas como modernização administrativa. Esse enquadramento prepara o passo seguinte do artigo, no qual se examinará como outputs de IA preditiva, quando incorporados ao pipeline integrado, tendem a reforçar presunções de confiabilidade, a retroalimentar as seletividades e a reduzir a contestabilidade, exigindo padrões específicos de governança e controle.

2 IA preditiva como insumo administrativo no ciclo penal integrado

Se a interoperabilidade reconfigura o ciclo de polícia, Ministério Público e Judiciário ao permitir a circulação contínua de registros e metadados, a incorporação de ferramentas de IA preditiva adiciona um segundo elemento, a produção de inferências que passam a acompanhar o caso, ou mesmo a antecedê-lo, influenciando triagens e prioridades antes que haja um debate processual propriamente dito. A consequência teórica relevante é que a decisão tende a apoiar-se menos em um conjunto de elementos apresentados e contraditados no procedimento e mais em resultados de classificação e previsão que operam como racionalidade administrativa. Por isso, este tópico trata a IA preditiva não como mero artefato tecnológico, mas como componente burocrático capaz de orientar práticas e padrões de atuação, com efeitos indiretos sobre o processo penal e a própria confiança institucional.22

2.1 Modalidades de predição e o deslocamento do “centro” decisório

Sob o rótulo de IA preditiva, coexistem práticas distintas, desde modelos voltados à alocação territorial de patrulhamento até sistemas de identificação de pessoas de interesse, listas de vigilância e scores de risco. O elemento comum é a conversão de dados pretéritos em probabilidades, rankings e alertas que orientam as condutas institucionais no presente. No debate contemporâneo, a literatura sociológica e criminológica tem mostrado que a predição tende a operar como técnica de gestão do risco, remodelando a discricionariedade e ampliando a vigilância em grupos e territórios já intensamente policiados23. Conforme O’Neil24 “a própria polícia gera novos dados, o que justifica mais policiamento. E nossos presídios se enchem de centenas de milhares de pessoas condenadas por crimes sem vítimas. A maioria delas vem de bairros empobrecidos […]”. Ela explica que modelos como o PredPol enviam policiais de volta aos mesmos bairros, criando uma profecia autorrealizável.

Winter25 chama a atenção para o risco de algoritmos, alimentados pelo processamento massivo de dados, funcionarem como gatilhos para a elaboração de indícios e suspeitas, com possibilidade de atingir praticamente qualquer indivíduo, exigindo reforço do padrão de intervenção quando o Estado acessa e processa dados em larga escala.

2.2 “Dados sujos”, opacidade e presunção prática de confiabilidade

Em ambientes interoperáveis, outputs preditivos tendem a adquirir força burocrática porque circulam como informação técnica e padronizada, o que aumenta sua aceitação interna e reduz a fricção institucional. O problema é que a aparência de cientificidade pode encobrir limitações fundamentais dos dados e do modelo. A crítica contemporânea à predição policial tem insistido em que registros policiais refletem, muitas vezes, padrões históricos de policiamento, seletividade e violações de direitos, contaminando o treinamento e o desempenho do sistema. Richardson, Schultz e Crawford26 sistematizam esse argumento ao mostrar como dirty data e déficits de accountability no policiamento preditivo podem reproduzir e intensificar danos, inclusive ao dificultar a supervisão pública e a contestação.

O ponto de contato com o processo penal é direto. Quando dados integrados e outputs preditivos são utilizados para orientar representações cautelares, escolhas investigativas e priorizações, a contestação pela defesa costuma ocorrer tardiamente, na ponta final, quando o insumo já exerceu sua função seletiva. A experiência descrita por Winter27 sobre suspeitos preventivos, pessoas classificadas como de risco sem que o processo penal se ative formalmente, ilustra esse déficit de garantias, pois os critérios de inclusão não são claros, nem definidos legalmente, nem públicos, o que abre margem para decisões baseadas em informações coletadas com ou sem o uso de software algorítmico. Em termos de devido processo, trata-se de um problema de governança do insumo, e não apenas da governança da decisão final.

2.3 Retroalimentação e seletividade: quando a predição passa a orientar a própria produção do dado

Lum e Isaac28 mostraram que sistemas de policiamento preditivo podem se tornar progressivamente mais confiantes em áreas já policiadas, porque a intensificação do patrulhamento aumenta os registros nessas áreas, o que realimenta o modelo e reforça essa priorização. A modelagem de Ensign29 reforça o mesmo diagnóstico ao tratar de runaway feedback loops, indicando que o problema pode persistir mesmo quando o sistema é tratado como caixa-preta, com implicações para previsões em diferentes contextos.

No ciclo penal integrado, esse mecanismo ganha relevância adicional. A retroalimentação não afeta apenas onde a polícia patrulha, mas também influencia quem será abordado, quem será registrado, quais ocorrências ganharão prioridade e que tipo de narrativa institucional se consolidará sobre risco e periculosidade. Na esfera jurídica, esse quadro tensiona o princípio da não discriminação e exige cautela redobrada no uso de outputs preditivos como suporte a suspeitas e a medidas invasivas. A própria análise de Winter30 aponta a hipótese de um círculo vicioso, em que dados massivamente obtidos são filtrados e analisados por algoritmos para identificar a causa provável e, depois, servem para obter ordens judiciais e produzir prova, com potencial para burlar as garantias destinadas a impedir medidas intrusivas sem suspeita razoável.

2.4 Morosidade e eficácia, a eficiência aparente e o custo processual oculto

Do ponto de vista administrativo, a promessa é de eficiência, maior foco investigativo, redução do tempo gasto em tarefas de triagem e padronização de fluxos. Porém, o efeito sistêmico pode ser ambivalente. Quando outputs preditivos entram no pipeline interoperável como razão institucional, a eficiência obtida na seleção inicial pode gerar custos posteriores, porque as decisões passam a depender de insumos cuja rastreabilidade, auditabilidade e explicabilidade nem sempre estão disponíveis para controle jurisdicional e contraditório. Isso favorece impugnações tardias, pedidos sucessivos de acesso a informações, incidentes probatórios e debates sobre legalidade do tratamento de dados, deslocando energia processual do mérito para disputas sobre fundamentos informacionais.

Além disso, a confiança institucional pode ser afetada em dois sentidos. Internamente, a burocracia tende a confiar no output porque ele resolve escassez de tempo e oferece um critério padronizado. Externamente, a opacidade e a percepção de seletividade tendem a corroer legitimidade, sobretudo quando grupos sociais identificam a tecnologia como amplificador de práticas históricas de policiamento desigual. O que se observa, portanto, é uma tensão típica de reformas gerenciais no campo penal, ganhos locais de produtividade podem degradar a qualidade do controle e transferir o custo para fases posteriores, minando a própria eficácia global que se pretendia alcançar.

3 Direitos fundamentais como limites operacionais da predição e da integração informacional

A análise institucional da interoperabilidade e da IA preditiva só se completa quando se explicita o seu ponto de atrito com direitos fundamentais. A questão central não é apenas se a tecnologia ajuda a persecução penal, mas quais condições normativas tornam legítimo o uso de dados e inferências automatizadas como insumos que orientam seleções, prioridades e medidas no ciclo polícia, Ministério Público e Judiciário. Nesse cenário, devido processo, igualdade, privacidade e presunção de inocência funcionam como limites operacionais, porque exigem rastreabilidade, contestabilidade e padrões mínimos de justificação sempre que informações integradas e outputs preditivos produzirem efeitos concretos sobre pessoas e grupos.

3.1 Devido processo e contraditório sobre dados e inferências

O devido processo, compreendido como garantia de participação efetiva e de controle racional das decisões estatais, sofre um deslocamento quando a seleção do caso passa a depender de classificações e previsões elaboradas antes da plena incidência do contraditório. A discussão contemporânea sobre procedural due process em contextos automatizados sustenta que, quando o Estado se vale de sistemas de decisão ou de classificação opacos, a contestação é esvaziada, pois o sujeito não consegue compreender os critérios que o atingem nem refutar seus pressupostos. Nesse sentido, Pasquale31 descreve como a opacidade algorítmica tende a produzir assimetrias estruturais de informação e, com isso, um déficit de controle democrático e jurídico.

No processo penal, essa preocupação se torna ainda mais intensa, pois o efeito típico do pipeline integrado é o uso do output como justificativa institucional para orientar representações, pedidos e decisões subsequentes. O contraditório, então, precisa alcançar não apenas a prova em sentido estrito, mas também os insumos informacionais e inferenciais que fundamentam a suspeita, a seleção de alvos e a priorização investigativa. De forma analógica, a prova digital lembra que a confiabilidade não pode ser presumida pela oficialidade, devendo ser construída por mecanismos verificáveis de integridade, autenticidade e reconstrução da trajetória informacional, exatamente para viabilizar a impugnação efetiva32.

3.2 Igualdade, não discriminação e seletividade reproduzida por dados históricos

A incorporação de IA preditiva em ambientes interoperáveis também tensiona o princípio da igualdade porque a predição tende a operar sobre dados que refletem a história concreta do policiamento e da persecução penal, incluindo padrões de vigilância concentrada e seletividade. Barocas e Selbst33 demonstram que técnicas de mineração de dados podem produzir impactos discriminatórios mesmo sem intenção discriminatória, tanto pela utilização de variáveis proxy34 quanto pela herança de vieses presentes nos dados e nas decisões passadas. Esse diagnóstico se projeta diretamente no campo penal, sobretudo quando os outputs são utilizados como sinais de risco ou de periculosidade e passam a orientar a produção de novos dados, realimentando o sistema.

A literatura crítica, como O’Neil35, enfatiza que modelos voltados à eficiência podem reforçar desigualdades ao serem validados por métricas internas e por dados produzidos em contextos assimétricos. A consequência jurídica, aqui, é que a igualdade deixa de ser apenas um princípio abstrato e passa a exigir mecanismos de avaliação e correção de vieses, bem como transparência suficiente para que a defesa e o controle jurisdicional possam questionar a racionalidade de classificações que produzem efeitos concretos.

3.3 Privacidade, proteção de dados e limites ao tratamento automatizado

A dimensão da privacidade é inevitável porque a interoperabilidade depende da coleta, agregação e compartilhamento de dados em escala, inclusive de dados sensíveis ou que, combinados, permitem o perfilamento. No plano constitucional brasileiro, o artigo 5º, XII da Constituição assegura o sigilo de dados e comunicações, admitindo restrições nos termos legais e, no caso de comunicações telefônicas, mediante ordem judicial, para fins de investigação criminal ou instrução processual penal36. No plano interamericano, o artigo 11 da Convenção Americana sobre Direitos Humanos protege a vida privada contra ingerências arbitrárias ou abusivas, o que fornece um parâmetro relevante para avaliar práticas de vigilância e interceptação37.

A Corte Interamericana, no Caso Escher e outros vs. Brasil, examinou interceptações telefônicas ilegais e reforçou a necessidade de legalidade e controle sobre ingerências desse tipo, o que é particularmente relevante quando se discute a circulação e o tratamento de dados em investigação criminal38.

No âmbito infraconstitucional brasileiro, a LGPD estabelece, no artigo 20, o direito de pessoa natural a solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base no tratamento automatizado de dados pessoais que afetem interesses do titular, incluindo decisões destinadas a definir perfil e aspectos da personalidade39. Embora a LGPD não tenha sido desenhada especificamente para o processo penal, sua gramática de contestabilidade e revisão é útil para estruturar standards mínimos de governança quando outputs automatizados passam a orientar decisões ou pré-decisões no ciclo penal.

No plano jurisprudencial, debates recentes no STF sobre a busca reversa na internet mostram a atualidade do tema e a necessidade de impor limites e critérios de proporcionalidade a medidas que envolvem a coleta e a filtragem de dados de múltiplos indivíduos em investigações criminais40. Em outra frente, o STF decidiu sobre a validade de norma que autoriza a requisição de dados cadastrais pelo Ministério Público e pela polícia em investigações, com impacto direto na discussão sobre as fronteiras entre eficiência investigativa e proteção de dados41. Esses elementos indicam que, quanto mais o ciclo penal se torna dependente de dados integrados e processados, mais o controle jurídico precisa se antecipar ao momento da prova e alcançar a governança do próprio tratamento informacional.

3.4 Presunção de inocência, suspeita e o risco de “antecipação” por perfilamento

A presunção de inocência é tensionada quando outputs preditivos passam a funcionar como sinais de suspeita ou de periculosidade, produzindo efeitos práticos antes da formação regular do acervo probatório. Isso ocorre porque a predição tende a transformar correlações estatísticas em premissas de intervenção, o que favorece a antecipação de juízo, ainda que implícita. A advertência de Winter42 sobre a construção de “pessoas de interesse” por meio do processamento de dados e de algoritmos é útil para iluminar o risco de que a infraestrutura informacional produza suspeição difusa e, com isso, facilite medidas intrusivas apoiadas em racionalidades pouco transparentes.

Em termos dogmáticos, o problema se agrava quando o output preditivo é incorporado ao discurso decisório como fundamento técnico, porque a linguagem de risco tende a diluir exigências tradicionais de justa causa e necessidade. A presunção de inocência, nesse contexto, não se protege apenas no julgamento, mas também pela limitação de critérios de seleção, pelo controle rigoroso da produção e circulação de dados e pela exigência de que toda inferência automatizada relevante seja contestável, rastreável e juridicamente justificada.

4. Standards de governança e controle para sistemas integrados com IA preditiva

A discussão sobre interoperabilidade e IA preditiva no ciclo penal exige um deslocamento do foco do uso da tecnologia para as condições de sua governança. Quando bases se integram e inferências automatizadas passam a orientar triagens e prioridades, o problema jurídico não se resolve apenas com declarações genéricas de legalidade ou com a promessa de eficiência. É necessário definir standards mínimos que tornem rastreável o caminho do dado e da inferência, permitam contestação efetiva e distribuam responsabilidades institucionais de modo controlável, sob pena de a opacidade se tornar uma característica estrutural do funcionamento cotidiano do sistema. A opacidade é aqui compreendida na sua tipologia tripartite: corporativa (sigilo deliberado), técnica (especialização de código) e intrínseca aos modelos de aprendizado de máquina43.

4.1 Rastreabilidade, documentação e logs como condição de controle

Um primeiro eixo de governança é a rastreabilidade, entendida como capacidade de reconstruir a história do dado e do output, desde a fonte, passando por transformações, integrações, acessos e reutilizações. Em termos práticos, isso implica documentação de origem, qualidade e finalidade, versionamento de bases e modelos, registro de acessos e das principais operações realizadas, inclusive quando o output é apenas consultado como suporte à decisão. Esse tipo de exigência evidencia-se em frameworks contemporâneos de gestão de riscos em IA, como o NIST AI Risk Management Framework, que enfatiza a transparência, a documentação, a governança e a gestão de riscos ao longo do ciclo de vida do sistema44.

No campo penal, a relevância é direta. Sem trilha documental e logs, a defesa não consegue identificar quais dados foram utilizados, quais filtros foram aplicados, se houve atualização posterior e quais limitações o sistema possuía quando influenciou uma triagem ou uma representação. A rastreabilidade também é um mecanismo de responsabilização administrativa, pois permite auditar falhas e impedir que a integração converta dados frágeis em “verdades oficiais” por repetição burocrática.

4.2 Avaliação de impacto, gestão de risco e proporcionalidade

Um segundo eixo é a avaliação de impacto e a gestão de risco antes e durante o uso. Aqui, o ponto é reconhecer que a predição aplicada ao ciclo penal tende a ser de alto risco, porque afeta direitos fundamentais, amplia o poder de vigilância e pode produzir efeitos discriminatórios. A abordagem baseada em risco é central no EU AI Act, que classifica sistemas em níveis de risco e estabelece obrigações reforçadas para aplicações de maior impacto sobre direitos e segurança45.

No mesmo sentido, a Recomendação da OCDE sobre IA estrutura princípios e recomendações voltados à IA confiável, com ênfase no respeito aos direitos humanos, na transparência, na robustez, na responsabilidade e na gestão de risco, inclusive em sua atualização recente46. A consequência para o processo penal é que o uso de IA preditiva e integrações massivas não deve ser naturalizado como mera modernização, mas submetido a juízos de necessidade e proporcionalidade, com delimitação de finalidade, redução de escopo e demonstração de salvaguardas aptas a evitar danos previsíveis.

4.3 Contestabilidade, explicação suficiente e direito de revisão

Um terceiro eixo é a contestabilidade. Não basta que o sistema exista e produza um score ou alerta, é preciso que seja possível contestá-lo de modo efetivo, com acesso a elementos mínimos que permitam questionar sua pertinência e seus limites no caso concreto. Para esse fim, a explicação não precisa revelar segredos industriais em termos absolutos, mas deve ser suficiente para permitir contraditório substancial, isto é, permitir compreender quais dados relevantes foram considerados, quais premissas operacionais foram adotadas, quais limitações são reconhecidas e qual foi o grau de confiança no resultado.

Essa diretriz converge com tendências normativas internacionais. A Convenção do Conselho da Europa sobre IA, direitos humanos, democracia e Estado de Direito incorpora obrigações de compatibilidade com direitos fundamentais, de transparência e de salvaguardas ao longo do ciclo de vida do sistema, abrindo espaço para exigir mecanismos de impugnação e de reparação quando atividades com IA afetarem pessoas47. No Brasil, a gramática da contestabilidade também encontra apoio na LGPD, especialmente no direito de solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base no tratamento automatizado de dados que afetem interesses do titular, inclusive aquelas destinadas a definir perfil, ainda que o campo penal exija tratamento sistemático próprio e compatibilizações específicas. A literatura sintetiza quatro estratégias de desenho para contestabilidade efetiva (acurácia, legibilidade, capacitação e monitoramento), distinguindo momentos juridicamente diversos de impugnação (ex ante, concomitante e ex post)48.

4.4 Separação funcional, minimização de dados e prevenção de retroalimentação

Um quarto eixo de governança, particularmente importante para o ciclo integrado, é a separação funcional. Quando a mesma saída automatizada circula sem barreiras entre polícia, acusação e decisão judicial, aumenta o risco de contaminação do fluxo por presunções técnicas e de redução do controle deliberativo. Uma forma de enfrentar isso é estabelecer barreiras de uso e de finalidade, com regras explícitas sobre em que condições outputs podem influenciar priorizações, em que condições podem fundamentar medidas e em que condições devem ser apenas elementos auxiliares, sempre acompanhados de dever reforçado de justificação.

A isso se soma a necessidade de minimização de dados e de imposição de limites à reutilização. Se a predição tende a gerar retroalimentação e amplificação de seletividades, a governança precisa prever mecanismos de monitoramento contínuo de vieses, revisão periódica e correção de desvios, sob pena do sistema tornar-se autovalidante. A abordagem por risco e a ênfase em robustez, monitoramento e governança, presentes no NIST AI RMF e na lógica do EU AI Act, oferecem suporte metodológico para desenhar esse tipo de controle ao longo do tempo.

4.5 Responsabilização institucional, auditoria independente e transparência pública

Por fim, os standards mínimos de governança devem enfrentar o problema de “quem responde” quando a integração e a automação causam danos ou atuam como fundamento invisível de decisões. Em sistemas integrados, as responsabilidades frequentemente se diluem entre quem coleta, quem armazena, quem integra, quem desenvolve, quem contrata e quem utiliza. Isso reforça a necessidade de auditorias independentes, de transparência pública em nível compatível com a segurança e o sigilo, de políticas claras de atualização, correção e desativação e de mecanismos de resposta a incidentes.

Esse enfoque é coerente com a orientação de instrumentos internacionais que vinculam IA confiável à responsabilidade e à transparência, como a Recomendação da OCDE e a Convenção do Conselho da Europa. No plano nacional, diretrizes recentes de governança de IA no Judiciário brasileiro também reforçam a centralidade da governança, da gestão de riscos e do monitoramento, ainda que o recorte do presente artigo seja mais amplo e envolva o ciclo penal como um todo, com ênfase no trânsito de informações entre instituições e no impacto sobre direitos fundamentais.

Conclusão

A interoperabilidade de sistemas no ciclo policial, do Ministério Público e do Judiciário, quando combinada ao uso de inteligência artificial preditiva, opera como uma reforma burocrática que altera o modo de produção e de circulação de informações relevantes para a persecução penal. O fenômeno não se restringe à modernização administrativa. Ele incide sobre a formação da suspeita, a seleção de casos e a estabilização de razões que passam a orientar decisões subsequentes. Com isso, desloca-se, em parte, o centro prático do controle de legalidade para uma etapa informacional anterior ao contraditório pleno.

Demonstrou-se que a integração informacional favorece um efeito de presunção prática de confiabilidade. Dados integrados e inferências automatizadas tendem a adquirir autoridade por sua aparência técnica e por sua circulação institucional, ainda que suas condições de produção, limites e riscos não sejam adequadamente reconstruíveis. O resultado é a ampliação de assimetrias informacionais e a redução da contestabilidade efetiva, especialmente quando o sujeito afetado enfrenta, já na ponta, escolhas previamente consolidadas por triagens e priorizações invisíveis ao debate processual.

Retomando a pergunta central: em que medida a governança de sistemas integrados, quando incorpora outputs de IA preditiva, reconfigura as burocracias penais e tensiona direitos fundamentais? O percurso confirma que a interoperabilidade favorece um efeito de presunção prática de confiabilidade que reforça a autoridade burocrática do output automatizado, desloca o controle de legalidade para fase informacional anterior ao contraditório pleno, reduz a contestabilidade efetiva e comprime garantias do devido processo, da igualdade, da privacidade (incluída a autodeterminação informativa do art. 5º, LXXIX, CF) e da presunção de inocência, ao tempo em que a promessa de eficiência mostra-se ambivalente, podendo ocultar custos processuais posteriores e degradar a legitimidade e a confiança institucional.

A contribuição normativa do artigo consiste em afirmar que o debate não deve ser travado em termos binários (aceitação versus rejeição da tecnologia), mas em termos de standards verificáveis de governança e controle, aptos a operar como limites concretos do uso de dados e da inferência no processo penal e a instrumentalizar o devido processo, a igualdade e a não discriminação, a privacidade (incluída a autodeterminação informativa) e a presunção de inocência. Propôs-se, como núcleo mínimo, cinco eixos articulados: rastreabilidade do caminho do dado e do output; avaliação prévia e contínua de riscos; contestabilidade efetiva, com explicação suficiente para impugnação; separação funcional e limitação de finalidade; e responsabilização institucional clara. Sem tais salvaguardas, a promessa de eficiência tende a gerar custos ocultos, maior opacidade e menor confiança institucional.

Como encaminhamento, impõe-se identificar, no fluxo real, onde e como os outputs preditivos influenciam escolhas e decisões, e construir critérios dogmáticos de justificação reforçada sempre que os insumos automatizados tenham peso relevante. A consolidação de modelos de governança capazes de preservar espaços deliberativos, permitir controle jurisdicional efetivo e assegurar a possibilidade de contestação é condição para que a integração informacional não se transforme em um mecanismo silencioso de seleção e de antecipação punitiva. Em síntese, o desafio é compatibilizar eficiência organizacional com garantias, sem permitir que a infraestrutura informacional substitua, por meio de atalhos técnicos, os requisitos de legalidade, necessidade, proporcionalidade e contraditório que qualificam o processo penal democrático.

Data Availability Statement

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Datas de Publicação

  • Publicação nesta coleção
    31 Jul 2026
  • Data do Fascículo
    May-Aug 2026

Histórico

  • Recebido
    04 Fev 2026
  • Revisado
    20 Mar 2026
  • Revisado
    02 Abr 2026
  • Revisado
    07 Abr 2026
  • Revisado
    10 Maio 2026
  • Revisado
    14 Maio 2026
  • Aceito
    23 Maio 2026
Creative Common - by 4.0
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