Em agosto de 2023, a Prefeitura de São Paulo assinou contrato para operar o Smart Sampa, sistema de videomonitoramento integrado com reconhecimento facial capaz de operar com até 40 mil câmeras distribuídas pela cidade. O custo mensal do programa é de R$ 9,8 milhões, o que representa, desde o início da operação até outubro de 2025, um gasto superior a R$ 100 milhões em recursos públicos. Apresentado como instrumento de modernização da segurança pública e de proteção dos cidadãos, o sistema tornou-se alvo de críticas crescentes. Em fevereiro de 2026, uma nota técnica elaborada pelo Laboratório de Políticas Públicas e Internet, pelo Instituto de Referência Negra Peregum e pela Rede Liberdade concluiu que o Smart Sampa produziu falsos positivos, prisões indevidas e riscos à privacidade, sem evidências consistentes de impacto sobre a segurança pública.
Os números apresentados no estudo ajudam a compreender essa avaliação. Entre novembro de 2024 e maio de 2025, o sistema registrou 1.246 abordagens que resultaram em 1.153 prisões. Destas, 82 pessoas foram detidas e posteriormente liberadas: 53 em razão da ausência de baixa em mandados de prisão já cumpridos, 6 por inconsistências em bases de dados utilizadas pelo sistema e 23 por falhas associadas ao reconhecimento facial. No mesmo período, dados da Secretaria Estadual da Segurança Pública registraram níveis elevados de feminicídios, além de aumento em indicadores como homicídios e furtos na capital paulista. A prefeitura contesta parte dessas conclusões e sustenta que houve redução em categorias específicas, como roubos de veículos e latrocínios. O que os dados disponíveis ainda não permitem demonstrar é uma relação causal clara entre a operação do sistema e uma melhora abrangente dos indicadores de segurança.
Os casos individuais documentados acrescentam uma dimensão humana ao debate. Em janeiro de 2025, uma mulher grávida foi presa após um alerta gerado pelo sistema e sofreu um parto prematuro após a abordagem policial. Em maio do mesmo ano, um idoso de 80 anos foi confundido com um foragido acusado de estupro e conduzido a uma delegacia. Esses episódios não podem ser reduzidos a falhas técnicas isoladas. Eles revelam que a cadeia de decisão que conecta o alerta algorítmico à ação policial permanece vulnerável a erros capazes de produzir consequências graves para pessoas inocentes. A prefeitura afirma que todos os alertas são submetidos à validação humana antes de qualquer abordagem. Os casos documentados indicam, contudo, que essa etapa de verificação não foi suficiente para impedir equívocos relevantes.
A dimensão racial do problema também merece atenção. Dados relativos ao período analisado indicam que 25% das pessoas presas foram registradas como negras e 16% como brancas. Em 58,9% dos casos, entretanto, não houve registro de raça. Essa subnotificação limita conclusões mais robustas sobre o perfil racial das pessoas afetadas pelo sistema e constitui, por si só, um problema de transparência. Ainda assim, a preocupação permanece justificada. Estudos nacionais e internacionais têm documentado que sistemas de reconhecimento facial tendem a apresentar taxas de erro mais elevadas para pessoas negras do que para pessoas brancas, em razão das características das bases de dados utilizadas em seu treinamento. Quando tecnologias desse tipo são empregadas em contextos marcados por desigualdades históricas e padrões seletivos de policiamento, há o risco de que vieses técnicos e sociais se reforcem mutuamente.
As questões relacionadas à privacidade e à proteção de dados são igualmente relevantes. A Prefeitura de São Paulo afirma não armazenar dados pessoais, ao mesmo tempo em que informa ter utilizado o sistema para localizar 39 pessoas desaparecidas. Essas declarações levantam questionamentos sobre os mecanismos de coleta, acesso, processamento e eventual armazenamento dos dados biométricos utilizados pelo programa. A identificação de indivíduos por reconhecimento facial pressupõe a comparação entre imagens captadas e algum conjunto de referências previamente disponível — o que torna difícil sustentar, simultaneamente, o uso efetivo do sistema e a ausência de retenção de dados. Para o juiz e professor da Faculdade de Direito da USP Guilherme Madeira, o Brasil já realiza vigilância facial em larga escala sem que exista legislação específica disciplinando essa prática. O rosto é um dado biométrico sensível protegido pela Lei Geral de Proteção de Dados, e a autodeterminação informativa — o direito de conhecer e controlar o uso das próprias informações pessoais — integra o conjunto de direitos fundamentais reconhecidos pelo ordenamento jurídico brasileiro.
São Paulo está longe de ser um caso isolado. Mais de 400 municípios brasileiros já utilizam sistemas de reconhecimento facial em diferentes níveis de abrangência e sofisticação. Essa expansão ocorre num cenário regulatório fragmentado, em que administrações locais definem, com limitada supervisão externa, critérios de funcionamento, fontes de dados, períodos de retenção de imagens e formas de compartilhamento das informações coletadas. O Marco Legal da Inteligência Artificial, ainda em discussão no Congresso Nacional, pode estabelecer parâmetros mais claros para aplicações classificadas como de alto risco — categoria na qual o reconhecimento facial em espaços públicos costuma ser enquadrado em diferentes experiências regulatórias internacionais. Até que regras específicas sejam aprovadas e efetivamente implementadas, a infraestrutura de vigilância continuará se expandindo mais rapidamente do que os mecanismos capazes de examiná-la.
Quando um sistema que consome R$ 9,8 milhões por mês e resulta em mais de mil prisões não consegue demonstrar impacto mensurável sobre os problemas que justificaram sua criação, a discussão deixa de ser apenas sobre a eficiência de um algoritmo. Ela passa a envolver perguntas sobre quem autoriza, quem supervisiona e quem responde quando o erro do sistema se converte em liberdade cerceada — perguntas que, no Brasil de 2026, ainda não encontraram respostas à altura da escala do problema.