01 Outubro 2026
Lavender atribui pontuações às pessoas. Habsora cruza enormes quantidades de dados para identificar edifícios e infraestrutura. Where's Daddy? rastreia alvos até suas casas. Essas ferramentas estão inseridas em uma ampla rede de vigilância, reconhecimento facial, escutas telefônicas, análise de imagens e estimativas de vítimas civis.
A reportagem é de Giuditta Mosca, publicada por La Repubblica, 30-09-2026.
O documentário Naza, de Yuval Abraham e Rachel Szor, reconstrói o processo pelo qual as forças armadas israelenses combinam vigilância, análise de dados, sistemas de inteligência artificial, localização de alvos e estimativas de potenciais baixas civis antes de um ataque. A história é baseada nos depoimentos de 24 pessoas dos serviços de inteligência e das forças armadas israelenses, que forneceram descrições detalhadas das ferramentas, procedimentos e critérios utilizados nas operações em Gaza.
O título do filme vem do hebraico nezek agavi, que significa "danos colaterais". Na terminologia militar israelense, Naza se refere à estimativa de civis que provavelmente serão mortos ou feridos durante um ataque a um alvo militar. Trata-se, portanto, de um parâmetro operacional distinto dos sistemas de inteligência artificial: ele intervém na fase em que as informações coletadas sobre um alvo são comparadas com o número esperado de pessoas presentes na área ou edifício a ser atacado. Sistemas como Lavender, Habsora e Where's Daddy? intervêm nas fases anteriores, identificando pessoas, edifícios, relações e movimentos.
No filme, apresentado no Festival de Cinema de Veneza de 2026 e vencedor do Prêmio Especial do Júri, a sigla Naza torna-se a chave para acessar um sistema construído em torno de dados, algoritmos, telefones, imagens de satélite, escutas telefônicas e decisões humanas. A descrição oficial da Bienal de Veneza apresenta Naza como uma investigação sobre os sistemas que acompanharam as operações israelenses em Gaza. As Forças de Defesa de Israel (IDF) rejeitam as acusações do documentário e afirmam que a seleção e a autorização dos ataques são de responsabilidade de pessoal humano.
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— Folha de S.Paulo (@folha) October 1, 2026
'Naza' torna difícil que espectador se omita em relação à guerra em Gazahttps://t.co/glRPjq1iDW
O tema já havia surgido com força em 2024, com uma reconstrução do funcionamento das ferramentas Lavender e Where's Daddy?, associadas à produção e localização de alvos. Poucos dias antes, o papel do reconhecimento facial em Gaza também havia emergido e, posteriormente, uma análise aprofundada da fábrica de inteligência artificial israelense, que ampliou o panorama para incluir o Habsora, o grande reservatório de dados chamado "o pool", e o Hunter, o Flow e outros aplicativos.
De 8200 à fábrica de inteligência
Para entender essa arquitetura complexa, precisamos começar com Aman, a sigla em hebraico para Agaf HaModi'in, a Diretoria de Inteligência Militar de Israel. Dentro dela opera a Unidade 8200, o principal ramo de coleta de informações da inteligência militar. As próprias Forças de Defesa de Israel descrevem a Unidade 8200 como o ramo responsável por desenvolver e implantar ferramentas para coletar, analisar, processar e distribuir informações.
Uma parte central do trabalho da 8200 é a Sigint, sigla para Inteligência de Sinais. Essa categoria inclui interceptações de chamadas e mensagens telefônicas, tráfego de rádio, emissões eletrônicas e metadados de comunicações. Os metadados revelam a estrutura de uma comunicação, e não seu conteúdo: quem contata quem, de qual dispositivo, de qual área, a que horas e com qual frequência. Cruzados em larga escala, esses elementos nos permitem reconstruir redes de relacionamentos, rotinas, movimentos e anomalias.
A inteligência israelense utiliza diversas categorias de informação. Geoint, ou Inteligência Geoespacial, coleta dados geográficos e geoespaciais obtidos por meio de imagens de satélite, fotografias aéreas, coordenadas e sensores. Humint, ou Inteligência Humana, inclui informações coletadas por meio de fontes humanas, enquanto Osint, ou Inteligência de Fontes Abertas, diz respeito a informações publicamente disponíveis, como em sites e redes sociais.
O salto tecnológico ocorre quando essas fontes convergem em sistemas de fusão de dados. A ideia é simples: um único sinal diz pouco, mas milhares de sinais correlacionados podem construir um perfil. O termo big data refere-se a conjuntos de informações tão grandes, rápidos e diversos que exigem infraestrutura e software dedicados. A inteligência artificial entra em cena aqui principalmente como uma ferramenta para classificação, correlação e previsão.
Já em 2021, um documento publicado pelas Forças de Defesa de Israel (IDF) descreveu a transformação do centro de processamento e análise de dados 8200 em uma "Equipe Humano-Máquina". O modelo substituiu algumas das regras escritas manualmente por algoritmos de aprendizado de máquina. Em vez de programar cada critério, os analistas forneciam exemplos de entidades já conhecidas, e o sistema buscava objetos com características semelhantes.
O princípio é o da aprendizagem de máquina supervisionada. O sistema é treinado com exemplos já conhecidos e procura características que tendem a se repetir em casos considerados relevantes. Quanto mais numerosas e significativas forem as características compartilhadas, maior será a pontuação. Esse número torna-se então um índice de probabilidade ou similaridade, útil para os analistas na decisão de quais perfis examinar mais detalhadamente.
Lavender, do perfil digital à suspeita
O Lavender é o sistema mais conhecido. De acordo com a investigação original da revista +972 e do Local Call, em abril de 2024, desenvolvida através de entrevistas com seis oficiais da inteligência israelense, o sistema analisava grandes quantidades de dados para atribuir a cada pessoa uma pontuação relacionada à probabilidade de pertencer ao Hamas, ao Movimento de Resistência Islâmica ou à Jihad Islâmica Palestina. O sistema compara os dados associados a uma pessoa com características já identificadas nos perfis usados como referência durante o treinamento. Os sinais considerados podem incluir participação em salas de bate-papo frequentadas por militantes, contato com pessoas já classificadas como pertencentes a grupos armados, uso frequente ou troca de números de telefone e dispositivos, presença em determinados locais e padrões de viagem recorrentes. Cada elemento contribui para a pontuação final, que serve para indicar o quão semelhante esse perfil é aos considerados relevantes pelo sistema.
Cada sinal pode contribuir para a pontuação final. O sistema então produz uma classificação de probabilidade, mais próxima de um mecanismo de classificação do que de uma arma no verdadeiro sentido da palavra. De acordo com as fontes da investigação, o Lavender sinalizou aproximadamente 37.000 palestinos como suspeitos de militância com uma precisão estimada em cerca de 90%, o que, estatisticamente, corresponde a uma enorme margem de erro, especialmente quando o sistema é aplicado a dezenas de milhares de pessoas.
As Forças de Defesa de Israel (IDF) oferecem uma descrição diferente. Em seu documento oficial sobre o uso de tecnologias no processamento de inteligência, publicado em junho de 2024 e atualizado em setembro de 2026, o Lavender é definido como um banco de dados de "uso geral", ou seja, um arquivo multifuncional que organiza e cruza informações coletadas anteriormente em múltiplos níveis. Segundo o exército, a inclusão de uma pessoa no Lavender representa um item de informação a ser submetido a analistas; a qualificação do alvo, portanto, segue uma avaliação humana e posterior aprovação. As duas versões concordam, pelo menos, no fato de que o Lavender serve para organizar e correlacionar informações sobre indivíduos que, segundo a inteligência israelense, estão ligados a organizações armadas em Gaza.
Habsora, de indivíduos a edifícios
Habsora significa "O Evangelho" e, ao contrário de Lavender, que se concentra em pessoas, Habsora trabalha principalmente com objetos físicos, como edifícios, infraestrutura, túneis, postos, locais e outros elementos geolocalizados. A palavra-chave aqui é "fusão". As Forças de Defesa de Israel (IDF) explicam que Habsora agrega grandes quantidades de dados de diferentes conjuntos de dados e sugere aos analistas objetos físicos com maior probabilidade de ligação militar. Os conjuntos de dados são, portanto, coleções de imagens, coordenadas, gravações, contatos, eventos ou outras informações organizadas de forma que o software possa consultá-las e compará-las. Investigações jornalísticas descrevem Habsora como o mecanismo capaz de aumentar drasticamente a taxa de produção de alvos.
Em 2023, a +972 Magazine, uma publicação online independente fundada por jornalistas israelenses e palestinos, e o Local Call, seu site irmão em hebraico, reconstruíram o funcionamento da chamada "fábrica de alvos", nome que se refere ao sistema pelo qual a inteligência israelense utiliza vastas quantidades de dados e ferramentas automatizadas para identificar e propor novos alvos militares. Os dois veículos também coletaram o depoimento de Aviv Kochavi, ex-oficial da inteligência israelense, que descreveu esse mecanismo como uma "fábrica de assassinatos em massa". Kochavi explicou que a nova infraestrutura de inteligência permitia a produção de cerca de 100 novos alvos por dia. Antes da introdução dessas ferramentas, segundo seu relato, um grupo de cerca de 20 analistas conseguia identificar cerca de 50 alvos por ano.
Segundo as Forças de Defesa de Israel (IDF), o Habsora entrou em operação em 2021. O sistema indica ao analista onde concentrar sua busca, e o analista revisa as fontes e a validade da sugestão. Um oficial autorizado então aprova a identificação do alvo. A mesma documentação militar afirma que o Habsora e o Lavender servem para tornar acessíveis informações já disponíveis aos analistas e agilizar a verificação cruzada de dados.
Aprendizado de máquina e visão computacional: como uma máquina "enxerga" Gaza
Diferentes tecnologias coexistem em sistemas como o Habsora. O aprendizado de máquina identifica padrões estatísticos em dados. A visão computacional extrai informações de fotografias e vídeos. O reconhecimento de imagem pode comparar fotos do mesmo local tiradas em momentos diferentes e detectar mudanças como solo revolvido, novas estruturas, objetos que aparecem ou desaparecem, ou alterações na geometria de uma área.
A investigação do Washington Post sobre a "fábrica de IA" israelense descreve algoritmos capazes de analisar anos de fotografias de satélite e buscar pequenas mudanças consistentes com padrões treinados por inteligência artificial, como a presença de um lançador de foguetes ou a escavação de um túnel. Uma tarefa que exigiria dias de trabalho de analistas poderia ser concluída em apenas algumas dezenas de minutos.
Esta passagem nos ajuda a compreender o significado de IA no caso israelense. O termo engloba diversas ferramentas, incluindo classificadores de pessoas, mecanismos de busca em bancos de dados, análise automática de imagens, sistemas preditivos, interfaces de geolocalização e modelos para estimar a presença de civis. O resultado final surge da integração de múltiplos programas de software dentro da mesma infraestrutura de informação.
A piscina, a grande bacia de dados
A Habsora depende do que várias reconstruções chamam de "o pool". Trata-se de uma vasta infraestrutura de dados construída para conectar informações que antes permaneciam separadas. Interceptações, imagens, números de telefone, perfis de redes sociais, contatos, chats, coordenadas, documentos e sinais de sensores agora podem ser analisados por meio de um ambiente compartilhado.
É aqui que entra a mineração de dados, ou seja, a extração de informações a partir de dados. O software busca correlações, padrões e anomalias em enormes arquivos. Em um sistema militar, a vantagem operacional reside na transformação de bilhões de sinais brutos em algumas indicações que podem ser mostradas a um analista para que ele possa deduzir seu significado quase que instantaneamente.
O risco técnico é típico de sistemas preditivos, onde uma correlação pode parecer significativa apesar de ter causas diferentes. A qualidade do resultado depende da qualidade dos dados, dos rótulos usados durante o treinamento, dos critérios utilizados para construir o modelo e da verificação humana. Um erro nos dados iniciais pode se propagar ao longo da cadeia e adquirir uma aparência de certeza, mesmo onde não há tal certeza.
Onde está o papai? Descubra o momento em que o alvo entra na casa.
Após a classificação, vem a localização. "Onde está o papai?" é o nome dado por fontes da investigação do +972 e da Chamada Local a um sistema de rastreamento usado para localizar indivíduos previamente denunciados e alertar os operadores quando eles entram em suas casas.
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A tecnologia gira em torno da geolocalização e da inteligência de sinais. Um telefone deixa rastros constantemente porque se conecta às células da rede móvel, comunica-se com a infraestrutura de rede e produz metadados temporais e geográficos. A inteligência pode correlacionar esses sinais com números de telefone, relações familiares, endereços e outros dados para estimar a localização de uma pessoa.
A Naza acrescenta detalhes mais gráficos a esse mecanismo. Os depoimentos coletados no filme descrevem telefones sendo comprometidos para identificar alvos e conversas com esposas e filhos sendo ouvidas na fase imediatamente anterior ao ataque. Uma reconstituição descreve o telefone de uma menina de doze anos sendo usado para determinar quando seu pai voltaria para casa.
Do ponto de vista técnico, o Where's Daddy? deve ser descrito como um sistema ou protocolo automatizado de vigilância e localização. A IA pode ajudar a correlacionar sinais, e a função principal continua sendo o rastreamento.
IA em guerra
Reconhecimento facial, associando um rosto a uma identidade.
Outra camada dessa vigilância é o reconhecimento facial. Em março de 2024, surgiu em Gaza o uso de tecnologias biométricas para identificar pessoas pelo rosto, capazes de comparar imagens capturadas por câmeras, drones ou outros sistemas de vigilância.
A biometria transforma características físicas em dados mensuráveis. No reconhecimento facial, um algoritmo detecta características e proporções faciais, constrói uma representação matemática e a compara com dados armazenados. O resultado é um índice de similaridade cuja qualidade depende da iluminação, do ângulo da câmera, da resolução, da cobertura facial, da consistência do banco de dados de comparação e das características do modelo.
A Unidade 8200 coletou imagens de câmeras de vigilância e vídeos relacionados aos ataques de 7 de outubro de 2023. Reconstruções de 2024 também indicam o envolvimento da Corsight, uma empresa israelense especializada em reconhecimento facial. Em guerras urbanas, a mesma tecnologia pode conectar um rosto a um nome, um nome a um número de telefone e esse número a uma rede de contatos. Um mecanismo linear que, mais uma vez, demonstra como o valor agregado desses sistemas reside justamente na integração de dados de diferentes fontes.
Hunter, Flow, Z-Tube e Map It: Levando Inteligência para o Campo
Paralelamente aos sistemas que produzem ou examinam alvos, existe uma camada de aplicativos destinados a soldados e analistas. O Hunter é descrito como um aplicativo que permite aos soldados em campo acessar diretamente informações de inteligência. O Flow funciona como uma interface de consulta cruzada que permite pesquisar diferentes bancos de dados usando elementos como nome, número de telefone ou localização e, de acordo com reconstruções subsequentes, configurar alertas relacionados à atividade de uma pessoa de interesse. O Z-Tube fornece vídeo em tempo real das áreas em que as unidades estão se movimentando. O nome remete deliberadamente à lógica de uma plataforma de vídeo, de modo que um soldado consulta imagens operacionais por meio de uma interface simples, enquanto sensores, drones, conexões e servidores trabalham nos bastidores. O Map It, por outro lado, se concentra em estimar a presença civil. De acordo com o Washington Post, o sistema combina análise de imagens e dados de telefones conectados a células de rede móvel para estimar quantas pessoas estão em uma área. Em algumas operações, as estimativas foram apresentadas usando uma lógica semelhante à de um semáforo, com as cores verde, amarela e vermelha dependendo da porcentagem esperada de ocupação.
Uma limitação estrutural surge aqui, pois telefone e pessoa coincidem apenas parcialmente. Uma criança pode não ter um smartphone, enquanto um adulto pode ter mais de um. Além disso, a bateria pode estar descarregada, ou toda a família pode usar um único dispositivo. Alchemist e Depth of Wisdom aparecem em reconstruções da “fábrica de IA” israelense ao lado de Hunter e Flow. As informações disponíveis publicamente sobre suas funções ainda são limitadas. Os dados úteis para entender a arquitetura são a presença de muitas ferramentas especializadas conectadas ao mesmo ecossistema de dados, cada uma dedicada a uma parte do trabalho de coleta, pesquisa, análise ou distribuição de informações.
O caso
Naza, quando os danos colaterais se tornam um número
No final da cadeia está o Naza, ou dano colateral intencional. Civis e bens civis que podem ser afetados incidentalmente durante um ataque a um alvo militar. Aqui, é importante distinguir a linguagem operacional do Direito Internacional Humanitário. O Comitê Internacional da Cruz Vermelha (CICV) identifica três princípios centrais na condução das hostilidades: distinção, proporcionalidade e precaução.
Distinção significa separar civis e propriedades de combatentes e alvos militares. Proporcionalidade significa avaliar se os danos civis esperados são excessivos em comparação com a vantagem militar concreta e direta esperada. Precaução, por fim, exige a adoção de medidas viáveis para reduzir o risco para os civis. A proporcionalidade, portanto, indica um equilíbrio legal entre a vantagem militar e os danos civis esperados. A Naza entra precisamente nesta etapa porque tenta quantificar o segundo elemento. De acordo com as investigações de 2023 e 2024, os dossiês de alvos israelenses incluíam estimativas de baixas civis esperadas, seguindo uma lógica considerada aceitável de quinze civis para cada membro do Hamas. Ou estes últimos valem muito, ou as vidas civis valem muito pouco.
A Naza traz essa lógica para o cerne da história. Uma testemunha no documentário descreve uma interface que exibia a estimativa de baixas para cada operação e um limite padrão de vinte. Outro entrevistado fala de um caso com uma estimativa de 500 civis mortos por um ataque a um membro do Hamas — um número que, para ser justo, foi extrapolado de uma fonte anônima e, portanto, está longe de ser verificável. As Forças de Defesa de Israel rejeitam essa informação, assim como as principais acusações do documentário.
Como estimar quantas pessoas estão em um prédio
A estimativa de danos a civis é, em si, um problema de dados. Os sistemas podem usar imagens aéreas e de satélite, vídeos de drones, registros populacionais, dados de evacuação, sinais de telefones celulares e informações coletadas por inteligência.
Um modelo pode partir da estimativa do número de moradores em um edifício e ajustá-la com indicadores mais recentes. Por exemplo, se uma área estiver 70% evacuada, o algoritmo pode aplicar esse valor à população original. Se a conexão de telefonia celular diminuir, a estimativa pode ser ainda mais reduzida. Se imagens e sensores indicarem a presença humana, o valor pode ser alterado novamente.
Isso é inferência estatística, que é o uso de dados observáveis para estimar uma realidade que é apenas parcialmente observada. A precisão depende da representatividade dos sinais e, em uma área sob bombardeios, deslocamentos, cortes de energia e colapso das telecomunicações, os indicadores podem mudar rapidamente. É aqui que um erro percentual se torna um problema tangível, porque o número exibido na tela representa pessoas reais em prédios reais.
Inteligência artificial usada na guerra
O ser humano está no circuito e é quem decide no final
O termo "humano no circuito" refere-se a um sistema no qual uma pessoa permanece dentro do ciclo de tomada de decisão e aprova a ação proposta ou apoiada pela máquina. Este é o foco da resposta oficial das Forças de Defesa de Israel (IDF). Segundo o exército, as ferramentas tecnológicas auxiliam os analistas a cruzar informações. No entanto, a identificação do alvo é realizada por um analista, um oficial autorizado aprova a identificação e, em última instância, a decisão de lançar um ataque cabe a um comandante operacional após considerações militares, legais e humanitárias.
Em sua resposta publicada em 11 de setembro de 2026, após o lançamento do documentário da Naza, as Forças de Defesa de Israel (IDF) rejeitaram as acusações do filme e reiteraram que a seleção e aprovação de ataques são decisões humanas. No entanto, os depoimentos coletados nas investigações e no documentário elevam a questão a um outro patamar, envolvendo o número de alvos, o tempo disponível para verificação e o peso real atribuído ao resultado do algoritmo. Um ser humano pode formalmente permanecer no processo e, ao mesmo tempo, exercer muito pouco controle se tiver que validar dezenas ou centenas de propostas em um curto período de tempo.
Este é um problema muito atual. De fato, o risco de a supervisão humana ter pouca relevância se o operador for chamado a tomar muitas decisões em questão de segundos também é um tema central no debate em desenvolvimento sobre o uso de IA em cenários de guerra.
No entanto, é importante observar que os sistemas de apoio à decisão baseados em IA são softwares que processam grandes quantidades de dados e geram recomendações para decisões militares. Essa categoria se distingue dos Sistemas de Armas Autônomas (SAA), que, uma vez ativados, podem selecionar e engajar alvos usando sensores e software sem intervenção humana adicional.
Com base em informações públicas, Lavender e Habsora pertencem, mais precisamente, ao primeiro grupo, o de IA para apoio à inteligência e seleção de alvos, enquanto o uso de bombas e mísseis permanece sob comando humano. A questão levantada pela Naza diz respeito à medida em que essa cadeia é comprimida e acelerada por sistemas automatizados.
Da guerra cirúrgica à guerra escalável
Um analista humano pode examinar um número limitado de conversas, imagens e arquivos, enquanto um sistema automatizado pode processar milhões. Um policial pode identificar um número limitado de alvos por dia, enquanto uma fábrica de algoritmos pode produzir centenas. Um arquivo tradicional armazena informações, enquanto um sistema preditivo as transforma em recomendações.
A análise
Essa capacidade transforma a guerra mesmo quando a autorização final permanece com uma única pessoa. A automação amplia o conjunto de indivíduos analisáveis, reduz o tempo entre a coleta de informações e o ataque, integra indivíduos de escalões cada vez mais baixos ao ciclo operacional e possibilita a atualização contínua da posição de milhares de pessoas.
O documentário Naza, em última análise, narra essa mesma transição, uma cadeia de software e seres humanos. E é precisamente o entrelaçamento dos dois que representa a questão central. A tecnologia acelera, filtra, organiza e propõe. Os humanos estabelecem limites, definem critérios, escolhem quais dados contam, decidem o nível de verificação e autorizam o uso da força.
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