Inteligência artificial na gestão da investigação criminal - Costa Ferreira, Luís Henrique (Revista do Instituto Brasileiro de Segurança Pública (RIBSP), 2025)
Este artigo apresenta um estudo aplicado que investiga a utilização da inteligência artificial (IA), por meio de redes neurais artificiais e técnicas de aprendizado de máquina supervisionado, na gestão da investigação criminal. O problema central abordado consiste em como incorporar o conhecimento empírico do investigador criminal a sistemas computacionais capazes de analisar, de forma precisa e em grande escala, boletins de ocorrência relacionados ao crime de estelionato. O objetivo é identificar, nos relatos registrados, indícios que possibilitem a aplicação do Método de Investigação do Rastejamento. A metodologia adotada compreendeu o desenvolvimento de um modelo computacional baseado em rede neural artificial, utilizando o pacote ORANGE Data Mining, a partir de um corpus de 500 boletins de ocorrência classificados por um analista humano. Os resultados demonstraram acurácia, sensibilidade e precisão superiores a 70%, com desempenho satisfatório na comparação com a classificação humana. Conclui-se que o modelo desenvolvido é viável como ferramenta de apoio à decisão, com potencial de transformar conhecimento tácito em ativo institucional. Recomenda-se o aperfeiçoamento do modelo e a ampliação para outros tipos penais, considerando o avanço de tecnologias mais robustas de IA e suas possíveis aplicações na segurança pública.