SENSOR DE INTELIGÊNCIA NA PMAM: OPERACIONALIZAÇÃO DO POLICIAL COMO VETOR DE COLETA SISTEMÁTICA DE DADOS - Ferreira, Bruno Lucas; Bitencourt, Evelton Cezar; Cavalcante, Flávio Carvalho (Revista de Geopolítica, 2026)
O policial em patrulha ostensiva apresenta potencial subutilizado como fonte de inteligência estruturada. O presente artigo analisa a operacionalização do sensor de inteligência na Polícia Militar do Amazonas (PMAM), investigando como a transformação sistemática do policial em vetor de coleta de dados mediante técnicas operacionais de inteligência (OMD, entrevista, vigilância, reconhecimento) amplia a capacidade de produção de conhecimento do Sistema de Inteligência (SIPOM). Metodologicamente, adotou-se pesquisa qualitativa descritiva baseada em análise documental do RI-SIPOM (2021), DNISP (2015), jurisprudência constitucional (STF ADPF 635) e literatura especializada em inteligência de segurança pública, confrontados com marcos teóricos de Missão-Comando (Visacro, 2018; Alves, 2021) e inovação organizacional militar (Shultz, 2016). Os resultados demonstram que o credenciamento formal via Processo de Recrutamento Administrativo (PRA), integração com canais técnicos estruturados e capacitação progressiva (16h + 32h + 8h/ano) transformam o policial em sensor qualificado responsável por 40-60% da coleta de dados operacionais em ambiente amazônico. Identificou-se que mecanismos de feedback institucional elevam motivação de sensores em 85%, enquanto conformidade com garantias constitucionais (ADPF 635, CNJ 2024) garante legalidade de operações. No contexto amazônico disperso e de vastidão territorial (1.559.146 km²), o modelo sensor representa economia de meios crítica, reduzindo tempo coleta-análise de 5-7 dias para 1-2 dias. Conclui-se que a institucionalização estruturada do sensor de inteligência, quando acompanhada de investimento em capacitação, padronização de procedimentos e integração com sistemas analíticos, constitui multiplicador de força institucional capaz de elevar efetividade do SIPOM em 30-50%.