Como a IA já ajuda a prender de assassinos a ladrões de celular no Brasil

Os moradores reclamaram do cheiro, a polícia foi averiguar e encontrou um corpo dentro de uma mala em um bairro de Goianira (GO). Por mais de uma semana, o mistério consumiu a cidade na região metropolitana de Goiás até um sistema de inteligência artificial entrar em cena. Após rastrear o paradeiro de veículos envolvidos no crime, a polícia chegou a quatro suspeitos, presos temporariamente.

A tecnologia parece de série policial, mas foi criada por uma empresa brasileira. A startup Pax está presente em mais de 200 cidades de Goiás e Paraná, além de rodar pilotos em Bauru (SP) e Fortaleza (CE). Casos como o citado acima não são pontuais. Entre os 6 mil solucionados, nas contas da empresa, estão a recuperação de dezenas de celulares com direito à detenção do ladrão em outro estado, prisão em flagrante de motorista bêbado que matou ciclista e a localização de homem que matou a namorada e se passou por ela para pedir dinheiro a conhecidos.

Se, por um lado, a empresa atrai investimento de R$ 200 milhões de fundos norte-americanos que veem nela o futuro da segurança na era da IA, por outro, desperta a desconfiança de órgãos de controle, que chegaram a suspender contratos devido à problemas na licitação e preocupações com o uso de dados pessoais.

Criada no início de 2025, a startup brasileira Pax desenvolveu uma plataforma de inteligência artificial desenhada para centralizar e conectar o mar de dados fragmentados que as forças de segurança pública já possuem, mas raramente conseguem cruzar com agilidade.

A plataforma reúne dados públicos e informações acessíveis por forças de segurança, como mandados de prisão, boletins de ocorrência, registros de tornozeleiras eletrônicas, históricos criminais, dados de geolocalização e imagens de câmeras urbanas.

Na prática, a ferramenta atua como assistente de investigação acionado por linguagem natural: em vez de navegar por telas complexas e bancos isolados, o policial pergunta, seja por texto ou por áudio, para a plataforma localizar padrões e suspeitos.

Nos bastidores, a organização das informações ocorre porque o sistema recorre a um tipo de IA chamado de VLMs (Modelos de Linguagem de Visão), que usa visão computacional para descrever em texto o que há em frames de vídeos e depois converte tudo em representações matemáticas (os embeddings, no jargão da área).

A partir daí, outro sistema entra em cena para criar correlações (visuais, técnicas, sociais etc) entre esses dados - são as ontologias e grafos, no termo técnico. Assim, é possível, por um lado, associar informações de situações físicas a bases externas (quais veículos com placas de outros municípios circularam por determinada rua entre 22h e 23h, por exemplo) e, por outro, buscar por detalhes mínimos (carros com adesivos na porta, capacetes de determinadas cores ou veículos com engates de reboque).

Outro módulo do sistema extrai e digere dados brutos de smartphones apreendidos, nos moldes do que faz a israelense Cellebrite.