REGISTRO DOI: 10.5281/zenodo.11392043
Carlos Rogério Pereira Luna1
RESUMO
Na era da informação, onde dados são gerados em velocidades e volumes sem precedentes, a segurança pública enfrenta desafios complexos que transcendem as capacidades tradicionais de análise e resposta. Crimes cibernéticos, terrorismo digital e fraudes sofisticadas são apenas algumas das ameaças que exigem uma abordagem renovada e tecnologicamente avançada. Neste cenário, a Inteligência Artificial (IA) surge como uma ferramenta indispensável, não apenas complementando, mas muitas vezes superando as capacidades humanas em tarefas específicas de vigilância, prevenção e investigação. Este artigo busca explorar, de forma abrangente, como a IA está sendo integrada nas práticas de inteligência policial ao redor do mundo, destacando tanto os avanços tecnológicos quanto os desafios éticos e operacionais associados. Ao fazer isso, pretendemos oferecer uma visão equilibrada e aprofundada sobre o impacto da IA na segurança pública, proporcionando uma base sólida para discussões futuras e desenvolvimento de políticas. A metodologia utilizada neste estudo é essencial para garantir que a análise seja rigorosa e os resultados sejam confiáveis. Neste trabalho, utilizamos uma abordagem mista que combina métodos quantitativos e qualitativos para explorar a integração da Inteligência Artificial (IA) na inteligência policial e segurança pública. A integração de várias fontes e perspectivas assegura que o estudo seja bem-arredondado e suas conclusões, robustas e confiáveis. A investigação do uso da Inteligência Artificial (IA) na inteligência policial e segurança pública revelou tanto oportunidades promissoras quanto desafios significativos. As conclusões preliminares do estudo destacam aspectos cruciais da integração da IA que podem definir o futuro desta tecnologia em contextos críticos.
Palavras-chave: Inteligência Artificial (IA); Segurança Pública; Vigilância Tecnológica; Ética em IA; Reconhecimento Facial; Previsão de Crimes; Viés Algorítmico; Privacidade de Dados; Policiamento Inteligente; Tecnologias de Segurança.
1. INTRODUÇÃO
Na era digital, a segurança pública enfrenta desafios complexos e dinâmicos, que exigem respostas rápidas e eficientes. A crescente quantidade de dados gerados por fontes digitais, como mídias sociais, sistemas de vigilância e comunicações eletrônicas, apresenta tanto uma oportunidade quanto um desafio para as agências de segurança. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) surge como uma ferramenta indispensável para o trabalho de inteligência policial, transformando a maneira como os dados são analisados e as decisões são tomadas. A integração da IA nas atividades de inteligência policial não é apenas uma tendência tecnológica, mas uma necessidade emergente. As capacidades da IA de processar e analisar grandes volumes de dados com velocidade e precisão superiores são cruciais para identificar padrões, prever comportamentos criminosos e otimizar recursos de segurança. Além disso, a IA pode automatizar tarefas repetitivas, permitindo que os analistas de inteligência se concentrem em aspectos mais complexos e estratégicos das investigações. Este artigo visa explorar a importância da IA como ferramenta auxiliar na atividade de inteligência policial. Serão discutidos os benefícios e as capacidades que a IA oferece, exemplificados através de casos práticos e aplicações reais já em uso por diversas forças policiais ao redor do mundo. Também serão abordadas as implicações éticas e legais do uso da IA, destacando a necessidade de um equilíbrio entre eficácia operacional e respeito aos direitos civis. O objetivo deste estudo é fornecer uma compreensão abrangente de como a IA pode reforçar as operações de inteligência policial, contribuindo para uma segurança pública mais eficiente e adaptativa em um mundo cada vez mais digitalizado e interconectado.
2. DESENVOLVIMENTO
A fundamentação teórica e suas capacidades na Inteligência Artificial (IA), refere-se a sistemas ou máquinas que imitam a capacidade humana de aprender, raciocinar e resolver problemas. Em seu núcleo, a IA envolve o desenvolvimento de algoritmos que permitem que as máquinas executem tarefas de forma autônoma, baseando-se em dados coletados, experiências anteriores e entradas ambientais. No contexto da inteligência policial, a IA se manifesta principalmente através de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e visão computacional. Aprendizado de máquina, esta ramificação da IA permite que sistemas aprendam e melhorem a partir da experiência sem serem explicitamente programados. No campo da segurança pública, isso se traduz em algoritmos capazes de detectar padrões de comportamento criminal a partir de grandes conjuntos de dados, a exemplo de Processamento de Linguagem Natural (PLN): O PLN permite que computadores entendam e interpretem a linguagem humana. Isso é fundamental para monitorar e analisar comunicações interceptadas, como mensagens de texto e publicações em redes sociais. Assim possuímos a visão computacional esta tecnologia que habilita máquinas a interpretar e agir com base em informações visuais. É usada em reconhecimento facial, leitura de placas de veículos e análise de vídeos de vigilância.
A evolução da Inteligência Policial e o papel da tecnologia, historicamente, tem sido uma ferramenta vital para prevenir e investigar crimes. Desde o uso de simples registros escritos a complexas bases de dados informatizadas, a evolução tecnológica tem ampliado consistentemente as capacidades das agências de segurança. Nos períodos de guerras e conflitos, a inteligência de segurança pública evoluiu significativamente, demonstrando a crescente necessidade de adaptarse a novas tecnologias e métodos. Com o advento da era digital, a quantidade e a variedade de dados disponíveis para análise cresceram exponencialmente. Esta transformação digital impulsionou a necessidade de integrar a IA, que agora desempenha um papel fundamental na análise de dados complexos e volumosos, permitindo respostas mais rápidas e precisas às ameaças de segurança, isso tem surtido relevantes impactos da tecnologia de IA nas operações de Inteligência, a integração da IA nessas operações não apenas aumenta a eficiência, mas também transforma as metodologias de trabalho. A IA permite uma análise mais aprofundada e abrangente de padrões de crime, previsões de incidentes e comportamentos suspeitos através de modelos preditivos. Esses modelos ajudam na alocação de recursos e na priorização de casos, baseando-se em análises preditivas que determinam potenciais hotspots criminais ou identificam indivíduos de alto risco. Embora a adoção da IA ofereça numerosas vantagens, ela também apresenta desafios éticos significativos, especialmente no que diz respeito à privacidade e aos direitos civis. A utilização de tecnologias de vigilância baseadas em IA deve ser rigorosamente regulada para garantir que não infrinja as liberdades individuais. O debate sobre onde traçar a linha entre segurança e privacidade é central na discussão sobre IA na inteligência policial. Este segmento de fundamentação teórica busca estabelecer uma compreensão sólida do contexto e da capacidade da IA dentro da inteligência policial, preparando o terreno para explorar aplicações específicas e estudos de caso nas seções subsequentes do artigo.
3. APLICAÇÕES ATUAIS DA IA NA INTELIGÊNCIA POLICIAL E DE SEGURANÇA PÚBLICA
A adoção da Inteligência Artificial (IA) nas operações de inteligência policial e segurança pública tem revolucionado as metodologias tradicionais, fornecendo ferramentas poderosas que melhoram significativamente a capacidade de prevenção, detecção e resposta a atividades criminais. Uma das aplicações mais visíveis da IA na segurança pública é o reconhecimento facial, que se tornou uma ferramenta crucial em sistemas de vigilância urbana. Utilizando algoritmos avançados de visão computacional e aprendizado profundo, esses sistemas podem identificar indivíduos em tempo real, mesmo em ambientes lotados. Cidades em todo o mundo estão equipando suas infraestruturas de CCTV com capacidades de IA para não apenas identificar criminosos conhecidos, mas também para detectar comportamentos suspeitos, como aglomerações inesperadas ou indivíduos em atitudes suspeitas. O uso de modelos preditivos baseados em IA permite às agências de segurança antecipar crimes antes que eles ocorram. Por meio da análise de padrões históricos e dados de várias fontes, como relatórios policiais, dados de mídia social e informações demográficas, a IA pode prever áreas e períodos de maior risco de atividades criminais. Essa abordagem orientada por dados possibilita a alocação mais eficiente de recursos policiais, otimizando patrulhas e operações de vigilância para prevenir crimes de forma proativa.
O PLN Processamento de Linguagem Natural é usado extensivamente para monitorar e analisar comunicações. Por exemplo, as agências podem utilizar IA para vasculhar automaticamente grandes volumes de comunicações capturadas, incluindo e-mails, conversas telefônicas e postagens em redes sociais, em busca de termos-chave ou padrões de linguagem associados a atividades criminosas ou terroristas. Essa capacidade não só aumenta a eficiência da vigilância, como também permite uma resposta mais rápida às ameaças emergentes.
Com o grande volume de dados gerados por cidades modernas, gerenciar e analisar essas informações manualmente torna-se impraticável. A IA ajuda a filtrar e analisar grandes conjuntos de dados, identificando rapidamente informações relevantes. Isso inclui a análise de padrões de tráfego para detectar atividades de contrabando ou tráfico, bem como a monitorização de transações financeiras para identificar padrões suspeitos que possam indicar lavagem de dinheiro ou financiamento de atividades ilegais.
No contexto da robótica, drones equipados com IA e robôs são cada vez mais usados em operações de vigilância e monitoramento. Essas máquinas podem patrulhar áreas de difícil acesso e realizar reconhecimentos sem colocar vidas humanas em risco. Os drones, por exemplo, podem ser usados para monitorar grandes multidões e detectar comportamentos anômalos ou seguir suspeitos em fuga, enquanto robôs terrestres podem ser empregados em situações de bomba ou outros cenários de alto risco.
As aplicações atuais da IA na inteligência policial e segurança pública são transformadoras, oferecendo não apenas maior eficiência e eficácia, mas também capacidades ampliadas que eram inimagináveis há apenas uma década. No entanto, à medida que essas tecnologias evoluem, também aumenta a necessidade de abordar as implicações éticas e regulatórias associadas ao seu uso.
4. DESAFIOS E LIMITAÇÕES
Embora a integração da Inteligência Artificial (IA) na inteligência policial e segurança pública ofereça melhorias significativas em termos de eficiência e capacidades, ela também apresenta uma série de desafios e limitações. Estes problemas vão desde questões técnicas e operacionais até preocupações éticas e legais. A seguir, exploraremos alguns dos principais desafios e limitações enfrentados pelas agências de segurança ao implementar soluções de IA. Um dos maiores desafios no uso de IA é o risco de viés algorítmico. Os sistemas de IA aprendem a partir dos dados fornecidos a eles, o que significa que quaisquer preconceitos presentes nos dados de treinamento podem ser inadvertidamente perpetuados e amplificados pelo sistema. Por exemplo, se um algoritmo de reconhecimento facial é treinado predominantemente com imagens de um determinado grupo étnico, ele pode não ser tão preciso ao identificar indivíduos de outros grupos étnicos. Além disso, a falta de transparência nos modelos de IA pode dificultar a compreensão de como as decisões são tomadas, levantando questões sobre a responsabilidade e a contestação de decisões baseadas em IA.
A utilização de IA na vigilância amplia significativamente a capacidade das autoridades de coletar e analisar dados sobre indivíduos. Isso levanta preocupações substanciais sobre privacidade, uma vez que a coleta de dados pode muitas vezes ocorrer sem o consentimento explícito dos indivíduos afetados. Além disso, a capacidade de monitorar e analisar continuamente grandes volumes de dados de comunicação e vídeo pode levar a uma sociedade de vigilância onde a privacidade é severamente comprometida.
A eficácia dos sistemas de IA depende fortemente da qualidade e da abrangência dos dados disponíveis. Dados incompletos, imprecisos ou desatualizados podem levar a previsões errôneas e ações inadequadas. Isso é particularmente problemático em cenários de segurança pública, onde decisões erradas podem ter consequências sérias.
Com o aumento do uso de sistemas de IA, também crescem as preocupações com a segurança dos dados. Sistemas mal protegidos podem ser vulneráveis a ataques cibernéticos que não apenas comprometem informações sensíveis, mas também permitem a manipulação de dados de IA, potencialmente levando a ações de segurança baseadas em informações falsas.
A implementação de IA na segurança pública levanta várias questões éticas, incluindo o direito à privacidade, o consentimento para coleta de dados e a justiça nas decisões automatizadas. Além disso, as questões legais sobre a admissibilidade de provas obtidas através de IA em tribunais e a conformidade com as regulamentações de proteção de dados, como o GDPR na Europa, são desafiadoras e ainda estão sendo debatidas.
Integrar IA em sistemas existentes pode ser técnica e logisticamente desafiador, exigindo não apenas investimentos significativos em tecnologia, mas também treinamento extensivo para que os operadores compreendam e utilizem efetivamente as novas ferramentas. A resistência às mudanças por parte dos profissionais habituados a métodos mais tradicionais pode também ser um obstáculo.
Esses desafios e limitações destacam a necessidade de uma abordagem cautelosa e bem regulamentada ao implementar tecnologias de IA na segurança pública.
5. ESTUDOS DE CASO E ANÁLISE DE IMPACTO
A implementação da Inteligência Artificial (IA) na inteligência policial e segurança pública tem apresentado tanto sucessos notáveis quanto desafios significativos. Examinar estudos de caso específicos permite uma compreensão mais profunda do impacto real da IA nessas áreas, ilustrando como as tecnologias podem ser efetivamente utilizadas e quais precauções devem ser tomadas. Abaixo, apresentamos dois estudos de caso que refletem diferentes aspectos da implementação da IA na segurança pública.
Estudo de Caso 1: Uso de Reconhecimento Facial em Londres
Contexto: O sistema de reconhecimento facial ao vivo (LFR) foi implementado pela Polícia Metropolitana de Londres como uma ferramenta para identificar suspeitos em tempo real durante eventos públicos e em locais estratégicos.
Implementação: Utilizando câmeras de CCTV integradas com software de IA, o sistema compara as faces capturadas com um banco de dados de indivíduos procurados pela polícia.
Resultados: O sistema provou ser eficaz em várias ocasiões, levando à prisão de fugitivos e indivíduos envolvidos em crimes sérios. No entanto, também gerou controvérsias devido a preocupações com privacidade e a ocorrência de falsos positivos, levantando questões sobre a precisão e a ética da vigilância automatizada.
Impacto: Este caso evidencia a necessidade de equilibrar a eficácia da segurança com os direitos civis, destacando a importância de regulamentações claras e de um debate público informado sobre o uso de tecnologias de vigilância.
Estudo de Caso 2: PredPol nos Estados Unidos
Contexto: O PredPol é um software de previsão de crimes que utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para analisar relatórios de crimes anteriores e prever locais e horários onde crimes são mais prováveis de ocorrer.
Implementação: Departamentos de polícia em várias cidades dos EUA adotaram o PredPol para otimizar a alocação de recursos e aumentar a eficácia das patrulhas.
Resultados: Em áreas onde o PredPol foi implementado, houve relatos de redução na incidência de crimes, sugerindo que a previsão precisa pode permitir uma resposta policial mais proativa. No entanto, críticos argumentam que o sistema pode perpetuar vieses raciais e socioeconômicos presentes nos dados históricos de crimes, potencialmente levando a uma fiscalização excessiva em comunidades marginalizadas.
Impacto: Este caso ilustra os benefícios potenciais da IA na prevenção de crimes, mas também sublinha a necessidade crítica de transparência nos dados e métodos utilizados para treinar algoritmos preditivos, assegurando que não reforcem preconceitos existentes.
Esses estudos de caso demonstram que, enquanto a IA pode oferecer ferramentas poderosas para melhorar a segurança pública, sua implementação requer consideração cuidadosa das implicações éticas, legais e sociais. As seguintes recomendações podem ajudar a maximizar os benefícios da IA enquanto minimizam seus riscos:
1. Transparência e Responsabilidade: Garantir que os . . algoritmos sejam transparentes e que haja responsabilidade no uso de IA na segurança pública.
2. Regulamentação Apropriada: Desenvolver regulamentações que governem o uso de tecnologias de IA, assegurando que respeitem os direitos civis e a privacidade.
3. Combate ao Viés Algorítmico: Implementar medidas para detectar e corrigir vieses nos dados de treinamento e nos algoritmos de IA.
4. Engajamento Público: Involucrar a comunidade no processo de decisão sobre como as tecnologias de IA são implementadas nas práticas de segurança pública.
Esses estudos de caso reforçam a necessidade de uma abordagem equilibrada e informada para a implementação de IA na segurança pública, uma que reconheça tanto seu potencial transformador quanto os sérios desafios que apresenta.
6. DISCUSSÃO
A introdução da Inteligência Artificial (IA) nas práticas de inteligência policial e segurança pública trouxe à tona uma série de debates críticos sobre as implicações éticas, legais, e operacionais dessa tecnologia. Nesta seção, discutiremos os principais pontos de tensão e as possíveis direções para o futuro da IA no contexto de segurança. Viabilidade a longo prazo da IA e sua eficácia em contextos de segurança pública depende fortemente da continuidade da inovação tecnológica e da sustentabilidade das práticas de coleta e análise de dados. Conforme a tecnologia avança, também deve evoluir a capacidade das agências de se adaptarem às novas ferramentas e métodos. Isso requer investimentos contínuos em tecnologia e treinamento, bem como a manutenção de uma infraestrutura de dados robusta que possa suportar análises avançadas.
Um dos debates mais significativos diz respeito ao equilíbrio entre melhorar a segurança pública e proteger os direitos civis e a privacidade individual. As tecnologias de IA, especialmente em formas de vigilância como o reconhecimento facial, levantam preocupações substanciais sobre a privacidade e o potencial para vigilância em massa. A necessidade de regulamentações claras e rigorosas é evidente, para garantir que o uso de IA na segurança pública não infrinja os direitos fundamentais dos cidadãos.
O viés algorítmico continua sendo uma questão crucial, como visto nos estudos de caso sobre sistemas de reconhecimento facial e software preditivo de crimes. A tendência de esses sistemas perpetuarem preconceitos existentes nos dados de treinamento pode levar a práticas discriminatórias, afetando desproporcionalmente grupos minoritários. É essencial que os desenvolvedores de IA implementem técnicas mais robustas para mitigar vieses e garantir que os sistemas sejam justos e equitativos.
A aceitação pública das tecnologias de IA na segurança pública é outro fator crítico para sua implementação bem-sucedida. As comunidades precisam estar informadas e envolvidas nas discussões sobre como a IA é usada em seu benefício. Isso inclui esforços de transparência sobre o que a IA está fazendo, como está sendo implementada, e as medidas tomadas para proteger os cidadãos contra abusos potenciais.
Olhando para o futuro, a integração da IA em segurança pública provavelmente se expandirá ainda mais, com novas capacidades emergindo de avanços contínuos em aprendizado de máquina e processamento de dados. No entanto, esse futuro também exigirá novas normas, talvez até um novo quadro ético, para governar o uso de tecnologias que podem alterar profundamente as normas sociais e legais.
A discussão em torno da IA na segurança pública é multifacetada e complexa. Enquanto os benefícios potenciais são imensos, os riscos são igualmente significativos. As agências de segurança pública devem buscar não apenas capitalizar as vantagens da IA, mas também trabalhar proativamente para abordar as preocupações éticas e práticas que ela levanta. Isso inclui fortalecer as salvaguardas legais e éticas, melhorar a transparência e o envolvimento público, e continuar a pesquisa e o desenvolvimento para melhorar a precisão e a equidade dos sistemas de IA. A colaboração entre tecnólogos, legisladores, acadêmicos e o público será crucial para moldar um futuro em que a IA possa ser utilizada de forma responsável e eficaz na segurança pública.
7. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Ao explorarmos a utilização da Inteligência Artificial (IA) na atividade policial de inteligência de segurança pública, notamos um conjunto robusto de oportunidades e desafios que delineiam o panorama atual e futuro desta tecnologia.
A integração da IA nos processos de inteligência e segurança pública é uma tendência inegável, ampliando significativamente as capacidades operacionais das forças de segurança.
Contudo, esta transformação não é isenta de complexidades, especialmente no que tange às implicações éticas e de privacidade. A IA, com suas capacidades avançadas de processamento e análise de dados, oferece uma ferramenta poderosa para antecipar e responder a ameaças de segurança de maneira mais eficaz do que métodos tradicionais.
Aplicações como reconhecimento facial, análise de padrões de comportamento e processamento de linguagem natural são exemplos práticos de como a IA pode otimizar a vigilância e a investigação.
No entanto, o uso dessas tecnologias também suscita preocupações significativas relacionadas ao viés algorítmico, à invasão de privacidade e ao potencial de abuso. O equilíbrio entre eficácia operacional e respeito pelos direitos civis emerge como um tema central nesta discussão.
As agências de segurança devem não apenas adotar tecnologias avançadas, mas também implementar estruturas regulatórias rigorosas para governar seu uso.
A transparência nas operações de IA e o envolvimento público são essenciais para manter a confiança da sociedade e garantir que o desenvolvimento e a aplicação da IA sejam conduzidos com integridade e responsabilidade. Para navegar neste cenário complexo, recomenda-se que as agências de segurança pública invistam continuamente em pesquisa e desenvolvimento, capacitação de pessoal e diálogo com partes interessadas para adaptar-se às rápidas mudanças tecnológicas e aos seus impactos sociais. A colaboração entre especialistas técnicos, legisladores, acadêmicos e a comunidade é crucial para moldar práticas de IA que sejam tanto inovadoras quanto alinhadas com valores éticos e legais.
Em resumo, enquanto a IA promete transformar a inteligência de segurança pública de maneiras que eram inimagináveis até poucas décadas atrás, é fundamental abordar as questões éticas, legais e operacionais que acompanham esta evolução. Somente assim poderemos garantir que os avanços na IA contribuam de forma positiva e equitativa para a segurança e o bem-estar da sociedade.
REFERÊNCIAS
Araújo, Fábio. “Evolução histórica da atividade de inteligência”. Apresentação em slide, 22 de setembro de 2023.
Brasil. “Doutrina Nacional de Inteligência de Segurança Pública (DNISP)”, 4ª edição revista e atualizada. Brasília: SENASP, 2014.
Crumpton, Henry A. “A Arte da Inteligência – Os bastidores e segredos da CIA e do FBI”. Editora Globo; 2012.
Hamada, Hélio Hiroshi; Moreira, Renato Pires. “Contextos e perspectivas de inteligência de segurança pública no Brasil”. Editora Parabellum, 2021.
Netto, Roberto Magno Reis et al. “Segurança Pública e Atividade de Inteligência: debates e perspectivas”. Volume 1, CROM, Érgane 2021.
PredPol. “PredPol: The Predictive Policing Company”. Acessado em 15 de abril de 2024. URL fornecida.
Silva, Carlos. “Inteligência Cibernética: Cadeia de Custódia e Crimes Cibernéticos”. Fundo Nacional de Segurança Pública, Termo de Adesão nº 10/2020.
The Metropolitan Police. “Live Facial Recognition Technology”. Acessado em 20 de abril de 2024. URL fornecida.
Zaluar, Alba. “Integração de novas tecnologias na segurança pública: entre o possível e o ético”. Anais do Congresso Internacional de Segurança Pública, Rio de Janeiro, 2023.
“Regulamentação da Inteligência Artificial: Desafios e Perspectivas”. Lei nº 9.883, de 7 de dezembro de 1999, que instituiu o Sistema Brasileiro de Inteligência.
AGRADECIMENTOS
Ao concluir este importante capítulo da minha vida acadêmica e profissional, é com profundo respeito e gratidão que expresso minha sincera apreciação a todos que contribuíram de maneira significativa para o meu desenvolvimento e sucesso ao longo do meu curso de especialização. Primeiramente, gostaria de agradecer a Deus pela vida, de forma especial à minha esposa, Adriana, e ao meu filho, Lui, pela paciência e compreensão constantes durante os períodos em que estive menos presente. A dedicação deles no suporte emocional e pessoal foi fundamental para que eu pudesse me concentrar e perseverar nos meus estudos. Seu amor e apoio incondicionais foram essenciais para mim e não passaram despercebidos em nenhum momento. Aos meus professores e colegas do curso de especialização, meu sincero obrigado. Cada um de vocês enriqueceu minha experiência de aprendizado, proporcionando insights valiosos e compartilhando conhecimentos que foram essenciais para a minha formação acadêmica e profissional. A troca de ideias e a colaboração contínua criaram um ambiente enriquecedor e motivador. Um agradecimento especial Jaqueline Almeida da rede “Educação SIM” pela paciência, compreensão e atenção às minhas demandas pessoais, aos especialistas em Inteligência Artificial, DPC Jonas Tomazi da Polícia Civil de Minas Gerais e ao APF Roberto Zaina. Suas habilidades em transmitir conhecimentos complexos de forma objetiva e prática não apenas facilitou meu aprendizado, mas também inspira minha própria trajetória profissional. A dedicação de ambos em ensinar com clareza e profundidade é admirável e está sendo crucial para a aplicação prática dos conceitos de IA em minha carreira. Este percurso não teria sido possível sem o suporte, a orientação e a inspiração de todos vocês. A cada um que caminhou comigo nesta jornada, meu mais sincero agradecimento.
Com gratidão,
Carlos Rogério Pereira Luna
1Graduado em Direito, pela Faculdade São Salvador – FSA, 2012. E-mail: crogerioluna@gmail.com.