1. Introdução

Quais propostas para o uso de tecnologias digitais na área da segurança pública têm os gestores públicos de cidades brasileiras? E o que essas proposições sinalizam sobre a concepção de tecnologia? As perguntas que motivaram este artigo tiveram como ponto de partida duas constatações: primeiro, a centralidade da segurança pública na agenda política brasileira. A respeito disto, às vésperas das eleições municipais de 2024, os habitantes das quatro cidades mais populosas do país apontaram este como o principal tema de preocupação (^{Rupp, 2024}); em segundo lugar, conforme já discutido em outros estudos (^{Melo, 2024}; Melo & Serra, 2022), há um processo de banalização institucional da tecnovigilância no Brasil, com a adoção de forma recorrente - e acrítica - de tecnologias, a exemplo do reconhecimento facial, por polícias e outros órgãos de segurança como, ao menos em matéria de discursos, instrumento de combate à criminalidade.

De forma a dialogar com as questões de pesquisa, este trabalho utiliza uma abordagem qualitativa para analisar as propostas apresentadas pelos atuais prefeitos das 15 cidades mais populosas do Brasil¹ para a utilização de tecnologias digitais na segurança pública. Como corpus da análise, foram acessados os programas de governo registrados por esses prefeitos - à época candidatos - no Tribunal Superior Eleitoral no âmbito do mais recente processo eleitoral do país, que aconteceu nos dias 06 de outubro (primeiro turno) e 27 de outubro de 2024 (segundo turno). Após uma primeira leitura exploratória dos documentos, foram catalogadas todas as propostas diretamente indicadas para a área da segurança pública, que mencionavam 10 expressões-chave relacionadas aos estudos de vigilância, a saber: “inteligência artificial”, “biometria”, “algoritmos”, “dados”, “tecnologias”, “reconhecimento facial”, “vigilância”, “videomonitoramento”, “câmeras” e “drones”.

Vale destacar que, somadas, as 15 cidades definidas para esta pesquisa, listadas na Tabela 1, abrigam 20,5% da população brasileira (^{Belandi, 2024}) e contemplam as cinco regiões geográficas do país (Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul). Por essas razões, considera-se esta uma amostra significativa, dado os potenciais impactos das políticas de segurança pública definidas para esses territórios. Importa lembrar ainda que os atuais prefeitos iniciaram os seus mandatos em 1 de janeiro deste ano, portanto, estas reflexões dizem respeito a propostas atuais, tendo, assim, a possibilidade de contribuir para os debates em curso sobre os usos e as implicações da tecnovigilância no Brasil.

Além desta introdução, o artigo está estruturado da seguinte forma: a primeira seção oferece um enquadramento teórico-conceitual sobre a vigilância enquanto parte da concepção de modernidade e estruturante das dinâmicas sociais contemporâneas; o segundo tópico apresenta dados e reflexões sobre a expansão das tecnologias de vigilância, sobretudo de reconhecimento facial, no Brasil; na seção seguinte, analisam-se os resultados da pesquisa sobre propostas de uso da tecnovigilância nos programas de governo dos prefeitos das 15 cidades mais populosas do país; por fim, no último tópico, são apontadas as conclusões.

2. Vigilância e Modernidade

O simples ato de caminhar por ruas e avenidas em diferentes cidades ao redor do mundo, ou de entrar e sair de aeroportos, ou ainda de acessar estações de metro e comboio, tem sido caracterizado pela presença de dispositivos tecnológicos de vigilância que têm o potencial de captar e gravar as nossas imagens e de registrar os nossos movimentos, interações e conversas. Como uma espécie de complemento das câmeras, as placas informativas afixadas junto aos dispositivos indicam que o objetivo é a “proteção” ou “segurança”.

Esta expansão das tecnologias de vigilância não é algo isolado, mas um componente das chamadas “cidades inteligentes” ou “hiper-conectadas”, portanto parte fundamental da própria ideia de modernidade (^{Bauman, 2012/2013}) e do cotidiano das relações con temporâneas (^{Lyon, 2018}; ^{Marcolini, 2015}). Assim, seja pela atuação do poder público na definição de respostas à cidadania, pela atividade comercial de empresas que desejam produzir perfis e mapear comportamentos dos seus usuários, ou ainda pelas ações individuais, a vigilância é hoje uma prática onipresente e rotineira (^{Brayne, 2022}).

As câmeras são o aspecto visível, material, mas a vigilância opera também por meio de técnicas mais sofisticadas e complexas, em que parte significativa das informações pessoais que alimentam os bancos de dados é disponibilizada nas aplicações e websites que acessamos pelos computadores e telemóveis. Como bem diz Lyon, a vigilância hoje faz parte de nós e

sequer percebemos as câmeras ao nosso redor, e achamos que elas têm a capacidade de nos proteger, o que é falso. Ninguém vai dizer: “Eu quero ser vigiado”. Mas nossas atividades criam as informações que empresas e agências querem. Muitas pessoas ainda acham que vigilância é grampear o telefone. Não é o conteúdo que interessa, mas os metadados. Quem são seus amigos, para quem liga, quanto tempo fica no telefone, para onde viaja. (^{Marcolini, 2015}, para. 5)

Nos espaços públicos, esta expansão se materializa no cada vez maior povoamento dos locais e serviços com diversos tipos de dispositivos tecnológicos de vigilância, seja, por exemplo, a videomonitorização de ruas e avenidas (^{Zolezzi & Herrera, 2017}) e uso de câmeras em autocarros, comboios e estações de metro (^{Seshukumar et al., 2012}); a utilização de mecanismos de identificação biométrica em aeroportos e outros locais de circulação pública (^{Khan & Efthymiou, 2021}); o uso câmeras de leitura facial para o acesso a tecnologias pessoais como o telemóvel ou o acesso a serviços públicos de educação e saúde (^{Francisco et al., 2020}); o emprego de recursos de inteligência artificial em grandes eventos desportivos (^{La Quadrature du Net, 2024}); ou, finalmente, a utilização de dispositivos que registram entradas e saídas em táxis e veículos conduzidos por motoristas cadastrados em apps (^{Evangelo & Oliveira, 2021}), entre outros.

Este cenário resulta e promove a complementaridade de várias lógicas, discursos e práticas de vigilância. Por um lado, observa-se uma lógica de incentivo à videovigilância como solução de problemas de segurança (^{La Vigne et al., 2011}). Por outro, isto parece justificar a necessidade de um maior controle dos espaços públicos com base na ideia de que aqueles que não têm nada a esconder devem abrir mão da sua privacidade para que o Estado possa prevenir as violências dos “inimigos” (^{Graham, 2016}).

Neste sentido, duas questões são particularmente importantes de considerar: a dificuldade crescente de separação das linhas entre o público e o privado (^{Viseu et al., 2006}), em que os departamentos de polícia dependem de ofertas tecnológicas do setor privado para as suas operações de vigilância de cidadãos (^{Brayne, 2022}; ^{Bridges, 2020}); e o apelo discursivo à sensação de insegurança, assente na sustentação do outro como uma categoria suspeita (^{Bauman, 2012/2013}). Quem é este outro que deve ser vigiado? E se não sou o outro, a proteção e segurança - que discursivamente justificam a expansão da vigilância - são para mim?

É por essa dupla razão - proteger-nos dos perigos e de sermos classificados como um perigo - que temos investido numa densa rede de medidas de vigilância, seleção, segregação e exclusão. Todos nós devemos identificar os inimigos da segurança para não sermos incluídos entre eles. Precisamos acusar para sermos absolvidos, excluir para evitarmos a exclusão. (^{Bauman, 2012/2013}, p. 72)

Este contexto é ainda mais desafiador, dado o crescente uso de recursos de inteligência artificial para a automatização da vigilância. Em um trabalho sobre a implementação de tecnologias de reconhecimento facial em tempo real em espaços públicos, ^{Fontes e al. (2022}) alertam que esses sistemas, ao acessarem a informações privilegiadas sobre a vida privada dos indivíduos, expõem as populações a riscos maiores de desequilíbrios de poder, ultrapassando os limites da privacidade e conferindo às autoridades públicas um poder exacerbado sobre os cidadãos, o que pode ter como consequências a erosão de valores democráticos e a fragilização de direitos e liberdades individuais. Os autores também chamam a atenção para o fato de que, ainda que toda a população esteja sob vigilância, grupos específicos são desproporcionalmente afetados e expostos devido à forma como interagem nos espaços públicos.

Assim, o foco da vigilância nos espaços públicos não está nos que ocupam posições de privilégio nas relações de poder, mas nos grupos (categorias suspeitas) que representam algum tipo de ameaça à manutenção da ordem (^{Bruno, 2004}). No caso do Brasil, país em que se verifica a expansão do uso de tecnologias de vigilância por órgãos de segurança pública, as pessoas negras têm sido as vítimas principais dos sucessivos casos de prisão de inocentes erroneamente identificados por tecnologias de reconhecimento facial como suspeitos de crimes (^{Magno & Bezerra, 2020}; ^{Santos et al., 2023}; ^{Silva & Silva, 2024}), como será abordado no tópico seguinte.

3. De Erro em Erro, o Reconhecimento Facial Se Expande

Abril de 2024, Aracaju, Sergipe, Brasil. No intervalo da partida final do Campeonato Sergipano de Futebol, João Antônio Trindade, de 23 anos, foi abordado por agentes policiais no meio dos adeptos do seu time, algemado e conduzido, por dentro do relvado, até um posto da Polícia Militar. O motivo? Câmeras de reconhecimento facial instaladas na entrada do estádio o identificaram como suspeito de um homicídio. Ao chegarem à unidade policial, verificou-se que João Antônio não era a pessoa procurada (^{Durães, 2024}). Um dia após o ocorrido, o governador de Sergipe, Fábio Mitidieri, anunciou pelas redes sociais a suspensão do sistema de reconhecimento facial utilizado pela Polícia Militar no estado. Reconhecendo “a importância da tecnologia para a segurança pública” para “ajuda[r] a combater o crime”, mas também “levando em conta o episódio, determinou “a suspensão do uso do sistema até que novo protocolo seja implantado” (Durães, 2024, para. 28).

Mas, ainda que em Sergipe a suspensão tenha sido determinada, este não foi o único erro já noticiado de identificação por tecnologia de reconhecimento facial. Outro caso foi justamente o mencionado pelo governador de Sergipe sobre o “Pré Caju”: Thaís Santos, de 31 anos, foi abordada duas vezes por agentes policiais, durante o mesmo evento festivo (Pré Caju), após ser falsamente identificada pelas câmeras de reconhe cimento facial como foragida da Justiça (^{Carmo, 2024}). Também em 2024, Natan de Oliveira Silva, 23 anos, foi abordado por agentes policiais após ser também erroneamente identificado como suspeito de um crime, que não cometeu, pelo sistema de reconhecimento facial da Polícia Militar do Rio de Janeiro (^{Millan, 2024}). Dois anos antes, José Domingos Leitão, 52 anos, foi identificado pelo sistema de reconhecimento facial do Distrito Federal como fraudador de cartões de crédito e ficou três dias preso, quando então a Polícia Militar admitiu que a tecnologia havia errado (^{Bomfim, 2022}).

Vale enfatizar que os sucessivos casos reportados ocorrem num cenário de expansão desta tecnologia no Brasil e, mais ainda, do seu uso como instrumento dos órgãos de segurança pública. Um levantamento produzido pela revista eletrônica Consultor Jurídico apontou que em apenas quatro estados do país mais de 1,7 mil pessoas já foram presas após identificação por reconhecimento facial (^{Tajra, 2024}). O estudo revelou ainda que não há, por parte dos estados, a contabilização das taxas de usos equivocados, como os aqui citados.

Enquanto em outros países, sobretudo após a verificação de erros na identificação de pessoas, há determinações pelo banimento do reconhecimento facial² ou decisões judiciais sobre a sua ilegalidade³, o que se observa no Brasil é uma banalização institucional da tecnovigilância, em que o reconhecimento facial é uma espécie de “carro-chefe” da atuação moderna dos órgãos de segurança pública (^{Melo, 2024}).

De acordo com o monitoramento realizado pelo projeto O Panóptico (https://www. opanoptico.com.br/), existem atualmente 337 projetos ativos⁴ de reconhecimento facial no Brasil, usados maioritariamente por órgãos de segurança pública, e com mais de 81 milhões de pessoas potencialmente vigiadas.

Outro levantamento indica que, ao menos, 16 estados e o Distrito Federal já utilizam o reconhecimento facial em transportes, escolas, parques, praças e acesso a serviços públicos. Mesmo em cidades menores, em termos territoriais e populacionais, há uma expansão da tecnovigilância (^{Instituto Igarapé, 2024}). Um exemplo disto foi a reportagem “O Mecenas”, do The Intercept Brasil (^{Rebello, 2023}), que revelou como um ex-deputado federal e prefeitos de Goiás destinaram 30.000.000 R$ para a instalação de sistemas de reconhecimento facial em 130 cidades do estado, sendo que muitas não têm sequer redes de tratamento de esgoto.

Essa banalização institucional da tecnovigilância no Brasil, e sobretudo do reconhecimento facial, ocorre a partir de três características principais: a ausência de transparência em relação às suas lógicas de funcionamento, sobre os responsáveis pela operação e, também, sobre os custos envolvidos; a inexistência de uma legislação específica que regulamente os usos das tecnologias, o que facilita a discricionariedade na adoção por parte de cada gestor; a falta de dados estatísticos consolidados tanto sobre a eficácia em relação ao enfrentamento à criminalidade quanto sobre a aceitação da população.

Uma medida determinante para a expansão da tecnovigilância no Brasil foi o estímulo financeiro para que mais tecnologias fossem adotadas na área da segurança pública, a exemplo da ^{Portaria n.º 793 (2019}), que regulamentou o Fundo Nacional de Segurança Pública, sendo uma das ações a disponibilização de recursos para o “fomento à implantação de sistemas de videomonitoramento com soluções de reconhecimento facial, por Optical Character Recognition - OCR, uso de inteligência artificial ou outros ( … ) para o enfrentamento à criminalidade violenta” (^{Portaria n.º 793, 2019}, p. 1).

No sentido de evidenciar a complexidade do panorama brasileiro, em diferentes matérias e reportagens sobre o assunto é possível identificar que a maioria das vítimas das identificações errôneas são pessoas negras. João Antônio Trindade, Thaís Santos, Natan de Oliveira Silva e José Domingos Leitão têm como traço comum o fato de serem pessoas negras. Um estudo da Rede de Observatórios de Segurança, considerando os dados de cinco estados que disponibilizaram este tipo de informação, revelou que 90% das pessoas presas por reconhecimento facial no Brasil são negras (^{Ramos, 2019}). A ausência de dados pormenorizados sobre a totalidade dos usos equivocados não permite o aprofundamento desta análise, mas há que considerar em que medida, num país em que a maior parte da sua história oficial foi de regime escravocrata⁵ e que possui taxas elevadas de encarceramento da população negra (^{Tvsenado, 2024}), a adoção do reconhecimento facial representa uma atualização de práticas que historicamente servem à vigilância, classificação e segregação de corpos racializados (^{Melo, 2024}). Algumas dessas práticas foram as marcações a ferro em pessoas escravizadas, o uso de jornais como plataforma de anúncios sobre escravizados em fuga, e o reconhecimento fotográfico em delegacias como mecanismo de identificação de pessoas suspeitas.

Além disso, a maior prevalência de injustiças cometidas a partir do uso de tecnologias como o reconhecimento facial contra pessoas racializadas já é algo percebido em outros países. A título de exemplo, no Reino Unido, um relatório elaborado por investigadores da Universidade de Essex identificou uma taxa de 81% de erro nos casos de uso do reconhecimento facial pela Polícia Metropolitana de Londres (^{Fussey & Murray, 2019}), sendo a maior parte dos casos contra pessoas negras e migrantes. Nos Estados Unidos, uma pesquisa realizada por ^{Buolamwini e Gebru (2018}) revelou que as taxas de erro do reconhecimento facial tiveram diferença significativa de acordo com a afirmação racial e o gênero: 0,8% no caso de homens brancos, 26% quando homens negros e 34% no caso de mulheres negras.

4. Quais Tecnologias? Quais Discursos?

Apresentado o referencial teórico-conceitual que baseia este estudo, bem como um breve panorama da adoção de tecnologias de vigilância na segurança pública no Brasil, discutem-se agora alguns apontamentos sobre as propostas de uso da tecnovi gilância nos programas eleitorais dos gestores das 15 cidades mais populosas do país.

Uma primeira questão que chama a atenção na análise, antes mesmo da leitura dos documentos registrados no Tribunal Superior Eleitoral nas eleições de 2024, é o fato de todos os 15 prefeitos serem homens e 13 se autoidentificarem como brancos, conforme pode ser verificado na Tabela 2 ⁶. Isto é relevante por dois motivos: em termos gerais, pela hiper-representação masculina e branca nas instâncias políticas do país⁷ (^{Instituto de Estudos Socioeconômicos, 2024}), compreendida aqui como parte de um processo histórico e estrutural relacionado com o que ^{Bento (2022}) chama de “pacto narcísico da branquitude”⁸; em termos específicos deste trabalho, pelos potenciais discriminatórios de tecnologias como o reconhecimento facial em pessoas negras e mulheres.

A respeito deste segundo aspecto, ^{Monagreda (2024}) alerta para sete riscos no uso de tecnologias digitais que têm efeitos acentuados sobre a população negra: (a) perda de privacidade e apropriação indevida de dados pessoais sensíveis, (b) mercantilização da vida cotidiana e dataficação da pobreza, (c) reprodução e automatização do racismo, (d) perfilamento racial e discriminação, (e) vigilância excessiva e criminalização, (f) impacto nos processos de subjetivação e (g) apagamento do caráter político das problemáticas sociais.

Dentro da política do medo, criminalização e encarceramento da população negra, os discursos de segurança pública fazem da vigilância, do controle e da punição elementos centrais no tratamento de dados pessoais e no uso de tecnologia movida a dados, revelando uma relação intrínseca entre perfilamento racial, vigilância e criminalização ( … ). O uso de câmeras de reconhecimento facial se junta a, e atualiza, práticas históricas de vigilância biométrica sobre o corpo racializado negro, que prometem fazer predições sobre valor moral e propensão ao crime a partir da medição das características do rosto humano. (^{Monagreda, 2024}, pp. 121-122)

Relativamente ao gênero, o estudo de ^{Buolamwini e Gebru (2018}) demonstrou que softwares de reconhecimento facial de empresas de tecnologia erraram o gênero até mesmo de personalidades públicas como Oprah Winfrey e Michelle Obama. Segundo a pesquisa, aplicações de reconhecimento facial da IBM, Microsoft e Face++ apresentaram mais erros na identificação de rostos quando se tratava de fotografias de mulheres, principalmente mulheres negras.

Neste sentido, é importante observar que enquanto o poder de decisão sobre o uso de tecnologias de vigilância na segurança pública no Brasil, a exemplo do reconhecimento facial, cabe majoritariamente a homens brancos, os seus efeitos agravados se verificam em pessoas negras e mulheres.

De um modo geral, a análise dos programas eleitorais dos atuais prefeitos das 15 cidades mais populosas do país permitiu verificar três gradações nas propostas sobre o uso de tecnologias de vigilância na segurança pública: (a) menções explícitas e diretas de quais tecnologias serão aplicadas e os seus objetivos; (b) reforço e ampliação de programas existentes que já utilizam tecnologias como o reconhecimento facial; e (c) indicações generalistas sobre intenções de uso de algumas tecnologias.

Na primeira gradação, destacam-se as propostas dos gestores de Salvador, Goiânia, Porto Alegre e Guarulhos, com referências ao uso de drones, tecnologias de inteligência artificial, reconhecimento facial e análise comportamental, dentre outros. Indicam-se a seguir algumas das propostas.

No segundo nível das propostas, os prefeitos de São Paulo, Salvador, Belo Horizonte e Porto Alegre - todos reeleitos - citaram ações que já utilizam tecnologias digitais, dando ênfase, ainda que sem a apresentação de dados estatísticos, a aspectos positivos no enfrentamento à criminalidade. A seguir, algumas das propostas presentes nos programas de governo.

O programa Smart Sampa, citado pelo prefeito de São Paulo, Ricardo Nunes, é emblemático da discussão aqui feita sobre o uso das tecnologias digitais com base em categorias suspeitas. Na primeira versão do edital que previa a aquisição de 20 mil câmeras com reconhecimento facial, alguns trechos diziam que o monitoramento deveria apontar situações de “vadiagem e tempo de permanência”, que a pesquisa de pessoas procuradas deveria ser feita por “tipos de características como cor, face e outras” e que o “rastreio de uma pessoa suspeita” deveria ocorrer através do monitoramento de “todos os movimentos e atividades” (^{Augusto, 2022}, para. 4).

Já na terceira gradação, os gestores do Rio de Janeiro, Curitiba, Recife e São Luís fizeram afirmações mais generalistas sobre a importância das tecnologias de vigilância e algumas intenções de adoção. A seguir, são reproduzidas algumas das propostas referidas nos programas governamentais:

Vale ressaltar que não necessariamente nas cidades referidas na terceira gradação há ações menos incisivas na matéria aqui discutida. Ao contrário, em alguns locais há políticas consolidadas e em expansão, o que reforça o entendimento sobre a banalização institucional da tecnovigilância no país. Um exemplo disto é a Muralha Digital, da prefeitura de Curitiba, programa que “se apoia na retórica da eficiência tecnológica para justificar um aparato de vigilância em larga escala, utilizando o medo da violência urbana como motor para a expansão do controle algorítmico da cidade” (^{JararacaLab, 2025}, para. 3). Ainda que não tenha apresentado expressamente uma proposta relativa a esta iniciativa em seu programa de governo, Eduardo Pimentel era o vice-prefeito à época da criação da Muralha Digital e incluiu, nas eleições de 2024, “mais câmeras da Muralha Digital pelos bairros com maior risco e policiamento de proximidade orientado pela inteligência de dados do Mapa de Risco da Muralha” como uma das suas “55 promessas para Curitiba” (^{Ribeiro, 2024}, para. 39).

Uma situação semelhante é verificada na cidade do Recife. Apesar de não constar em seu programa de governo, o Prefeito João Campos aprovou e iniciou a instalação, em 2022, de relógios eletrônicos digitais em áreas públicas da cidade, por meio de uma parceria público-privada, com a concessão de exploração por empresas privadas durante 20 anos. Além da exibição de hora e informações sobre o tráfego e temperatura, os relógios possuem câmeras de monitoramento com reconhecimento facial (^{Prefeitura do Recife, 2022}).

Outra questão relevante da análise tem a ver com a pulverização partidária dos gestores que têm empregado ou proposto a incorporação de tecnologias como o reconhecimento facial na segurança pública. Dentre os oito partidos representados pelos prefeitos das 15 cidades aqui referidas, há agremiações partidárias dos diferentes espectros políticos, desde a extrema-direita (caso do PL, partido do ex-Presidente Jair Bolsonaro), partidos do chamado “centrão” (PSD, Avante, Republicanos, MDB), da direita tradicional (UB) até a esquerda (PSB e PT, do atual Presidente Lula)⁹, indicando que a perspectiva aqui apontada de banalização da tecnovigilância não é restrita a um ou outro agrupamento ideológico.

Importa também referir que em nenhum dos 15 programas de governo analisados foi feita qualquer menção a implicações éticas da tecnovigilância. Impactos discriminatórios, casos já conhecidos de usos errôneos, ou questões que envolvam a regulação das tecnologias não foram citados. No caso das iniciativas já em curso também não foi explicitado nenhum dado estatístico sobre os usos e eficácia, por exemplo, do reconhecimento facial. No sentido oposto, foi uma constante a presença de adjetivações das tecnologias no que diz respeito ao enfrentamento à criminalidade e garantia da segurança, o que sinaliza uma perspectiva tecnosolucionista.

5. Conclusões

As propostas de uso de tecnologias digitais para a vigilância por órgãos de segurança pública, apresentadas pelos atuais prefeitos das 15 cidades mais populosas do Brasil, reforçam a crescente banalização institucional da tecnovigilância no país, algo já observado num estudo anterior (^{Melo & Serra, 2022}), com a ampliação de dispositivos e tecnologias adotadas, como drones, câmeras com reconhecimento facial, sistemas de análise comportamental, dentre outros.

Se o enfrentamento à criminalidade e o apelo à segurança seguem como principais discursos de sustentação dessas tecnologias, não são apresentados, nos programas de governo aqui analisados, dados estatísticos que confirmem a sua eficácia na redução de crimes. Os gestores também não mencionam desafios éticos ou regulatórios, mas apenas adjetivações positivas às tecnologias. Além disso, a ausência de uma legislação que estabeleça regras de uso favorece a banalização, com cada prefeito decidindo livremente quais dispositivos utilizar, onde e de que forma.

Esses apontamentos, somados à opacidade das lógicas de funcionamento, operações e custos, além dos casos noticiados em diferentes meios de comunicação sobre os erros do reconhecimento facial na identificação de pessoas, sobretudo negras (^{Magno & Bezerra, 2020}; ^{Santos et al., 2023}; ^{Silva & Silva, 2024}), reforçam a necessidade de uma reflexão sobre os potenciais discriminatórios dessas tecnologias e possibilitam o questionamento da própria noção de “modernidade” que é reivindicada nos discursos dos políticos, visto que, especialmente num país de história escravocrata e desigualdades raciais, como é o caso do Brasil, o emprego dessas tecnologias na segurança pública tende a aprofundar lógicas de vigilância, classificação e segregação de corpos racializados.

Tomando em consideração essas questões, este estudo pode contribuir não apenas para os estudos críticos sobre a expansão da tecnovigilância no Brasil, mas, sobretudo, em relação aos seus riscos ao conjunto da população e, em particular, às pessoas negras. Ao apresentar informações e análises sobre propostas de gestores públicos, o artigo pode contribuir para uma avaliação contínua da implementação desses sistemas nas cidades brasileiras, permitindo o acompanhamento por investigadores interessados na temática e por organizações da sociedade civil que têm denunciado os erros de identificação do reconhecimento facial. Em termos de limitações, o trabalho tem como principal desafio o levantamento de dados estatísticos sistematizados sobre o impacto da tecnovigilância nos espaços públicos nos direitos da população, algo que pode ser contornado por meio de uma atuação ativa e transparente do Estado na produção de informações sobre as dinâmicas de funcionamento e uso desses sistemas.