Inteligência artificial na análise de dados criminais: revisão bibliográfica com foco na Região Norte de Goiânia e na área circundante à Universidade Federal de Goiás

Resumo

A progressiva complexidade quanto à segurança pública brasileira demanda soluções tecnológicas inovadoras e capazes de qualificar a prevenção e enfrentar desafios estruturais, destacando-se o tráfico de drogas em áreas próximas a instituições de ensino superior. Nesse aspecto, a inteligência artificial (IA) pode ser destacada como uma ferramenta promissora, objetivando a análise de grandes volumes de dados e a identificação de padrões repetitivos quanto ao tempo e espaço, no que se refere às ocorrências criminais. Este estudo teve como objetivo analisar, por meio de revisão bibliográfica, o potencial da inteligência artificial (IA) na análise de dados criminais, com foco na região Norte de Goiânia e na área circundante à Universidade Federal de Goiás (UFG) – Campus Samambaia. Trata-se de uma revisão bibliográfica, que foi realizada mediante buscas em produções científicas e documentos institucionais que possuem relação com a segurança pública, as tecnologias digitais e inteligência artificial, para efetuar essas buscas, foram consultadas bases como Google Acadêmico, SciELO, Portal de Periódicos da CAPES e BDTD, além de relatórios institucionais da UFG e da Secretaria de Segurança Pública de Goiás (SSP-GO). Os resultados indicam que a IA possibilita a identificação de padrões espaciais e temporais de criminalidade, com reduções iniciais de até 8% nas ocorrências monitoradas pelo programa "IA Contra o Crime" em Goiás. No entanto, seu uso requer integração estruturada entre órgãos de segurança e instituições acadêmicas, além de cuidados com marcos legais e éticos (LGPD, SUSP e Resolução CNJ nº 361/2022). Conclui-se que parcerias entre a UFG e entidades de segurança pública podem otimizar o uso da IA para reduzir crimes relacionados ao tráfico na região, desde que acompanhadas de medidas de transparência com a comunidade acadêmica.