Pokémon Go em drones militares: o nó da finalidade na LGPD

01 O fato e por que importa

Cerca de 30 bilhões de varreduras ambientais feitas por jogadores de Pokémon Go desde 2021 alimentaram um sistema de posicionamento visual (VPS) — a tecnologia que permite a um robô ou drone se localizar pela imagem do ambiente, sem depender de GPS. A cadeia veio à tona depois que uma reportagem europeia mostrou a parceria anunciada em 16 de dezembro de 2025 entre a Niantic Spatial e a Vantor, antiga Maxar Intelligence e empreiteira de defesa, para fundir esse VPS terrestre a um software aéreo em ambientes onde o GPS é bloqueado, com testes de campo previstos para o início de 2026.

O mecanismo que dá origem ao problema é simples de entender: os jogadores aceitavam termos que concediam à empresa uma licença 'transferível e sublicenciável' sobre as varreduras — cláusula que a maioria nunca leu. Essa licença permitia repassar as imagens a terceiros, mas não mencionava aplicações de defesa. É aí que a discussão sai da técnica e entra no direito: o consentimento colhido para um jogo não é o mesmo consentimento para um programa ligado a armas.

No ordenamento brasileiro, o ponto de apoio é o princípio da finalidade (art. 6º, I, da LGPD), que exige que o tratamento tenha propósitos legítimos, específicos, explícitos e informados ao titular, sem tratamento posterior de forma incompatível com essas finalidades. Ao lado dele, o princípio da adequação (art. 6º, II), que cobra compatibilidade entre o que se faz com o dado e o que foi informado no momento da coleta. Um uso militar posterior a um consentimento colhido para realidade aumentada tensiona os dois princípios ao mesmo tempo.

O agravante, apontado por um professor de ética à reportagem, é técnico e tem efeito jurídico direto: uma vez absorvidas por um modelo de IA, as varreduras se tornam quase impossíveis de rastrear ou comprovar. Como não se 'destreina' um modelo — o dado entra na receita como o ovo entra no bolo, e não sai depois de assado —, o direito de eliminação do titular perde eficácia no exato momento em que mais faria falta. Quem contrata capacidade de IA treinada em bases de consumidores precisa saber disso antes de assinar, não depois.

02 O que considerar a partir daqui

• Linhagem de dados do fornecedor. Antes de contratar um modelo de IA, dá para saber com que dados ele foi treinado e se havia base legal e finalidade compatível na origem?
• Redação da cláusula de licença. Licença 'transferível e sublicenciável' sem finalidade delimitada abre a porta para usos que o titular nunca imaginou; a finalidade específica é o freio.
• Consentimento para finalidade nova. Mudança relevante de finalidade exige novo consentimento (art. 9º, § 2º, da LGPD); reaproveitar o aceite original para outro fim é frágil.
• Direito de eliminação x modelo treinado. Se o dado já entrou no modelo e não sai, como a empresa responde a um pedido de exclusão do titular sem prometer o que não consegue cumprir?
• Uso dual como risco de governança. Plataformas que montam mapas 3D a partir de usuários precisam revisar termos de uso dual antes que reguladores ou autores de ações coletivas se movam.

Vale lembrar que a análise pode variar conforme o caso concreto, permitindo a consideração de outros pontos pertinentes.

03 O que já está acontecendo no Brasil

Não há no país lei específica sobre uso dual de dados de consumidores para defesa. A exposição cai na aplicação analógica das normas vigentes: a LGPD, pelos princípios de finalidade e adequação (art. 6º, I e II) e pelo regime do consentimento, que precisa ser livre, informado e para finalidade determinada (arts. 7º, I, 8º e 9º); e o Código de Defesa do Consumidor, quando a coleta se dá em relação de consumo. O consentimento genérico, aliás, é nulo pela própria LGPD (art. 8º, § 4º), que exige informação clara sobre a finalidade específica — o oposto de uma licença ampla que autoriza repasse a terceiros sem dizer para quê.

Um recorte merece atenção: a LGPD afasta do seu alcance o tratamento feito para fins exclusivos de segurança pública, defesa nacional e atividades de investigação (art. 4º, III). Essa exclusão, porém, protege o Estado no exercício dessas funções — não blinda a origem comercial da coleta. Dado captado por uma empresa privada, sob consentimento de consumidor e para uma finalidade de entretenimento, permanece regido pela LGPD; o destino militar posterior não retroage para legalizar um tratamento que já nasceu com finalidade diversa.

A Agência Nacional de Proteção de Dados já colocou o tema na sua rota. No Mapa de Temas Prioritários para o biênio 2026-2027, publicado em dezembro de 2025, a inteligência artificial figura como um dos eixos centrais de fiscalização, ao lado dos direitos dos titulares e da proteção de crianças e adolescentes; o uso secundário de dados coletados para uma finalidade e reaproveitados para outra também aparece no radar. A Agência mantém ainda um sandbox regulatório de IA em curso — sinal de que o tratamento de alto risco com IA está sob observação antes de virar obrigação formal detalhada.

04 O que está acontecendo em outros países

O paralelo europeu ajuda a enxergar o desenho brasileiro e é justamente onde a reportagem aponta maior pressão. No GDPR, a limitação da finalidade (art. 5.1.'b') determina que dados coletados para finalidades determinadas, explícitas e legítimas não sejam tratados depois de forma incompatível com elas — a mesma lógica do art. 6º, I, da LGPD. É a regra que autores de ações coletivas em jurisdições europeias tendem a acionar primeiro contra plataformas que reaproveitam dados de usuários.

O Regulamento de IA da União Europeia (Regulamento UE 2024/1689) traz um contraste revelador. Seu art. 2º exclui do escopo os sistemas de IA usados exclusivamente para fins militares, de defesa ou de segurança nacional. Mas a exclusão vale para o uso, não para a origem dos dados: quando um sistema concebido ou treinado em contexto civil migra para outra finalidade, a moldura de proteção volta a incidir sobre a etapa civil. Aplicada ao caso, a lição é que rotular o produto final como 'defesa' não apaga a natureza consumerista da coleta que o alimentou.

05 Riscos envolvidos

Os riscos abaixo saem direto do fato: dados de consumidores coletados sob consentimento para um jogo, com finalidade de entretenimento, reaproveitados numa cadeia que chega ao setor de defesa e absorvidos por um modelo de IA do qual não saem mais.

Vale notar que estes riscos são exemplificativos; a análise do caso concreto pode revelar vulnerabilidades adicionais.

Alto risco

• Critério geral. Tratamento em larga escala (Resolução CD/ANPD 2/2022, art. 4º, § 1º) — cerca de 30 bilhões de varreduras de milhões de jogadores, com extensão geográfica global; e tratamento que pode afetar significativamente direitos fundamentais dos titulares (§ 2º), pela perda de controle e pelo esvaziamento do direito de eliminação.
• Critério específico. Uso de tecnologias emergentes ou inovadoras (posicionamento visual por IA) e coleta que envolve monitoramento de zonas acessíveis ao público, captadas nas varreduras ambientais (art. 4º, II).

06 Guardrails de proteção

• Contra o desvio de finalidade. Mapear e delimitar a finalidade de cada tratamento e desenhar o produto com privacy by design, na linha da ISO/IEC 31700-1 e do NIST Privacy Framework — trava o reaproveitamento incompatível do dado.
• Contra a linhagem opaca de dados em IA. Gestão de riscos de IA com registro de proveniência dos dados de treino, apoiada no NIST AI RMF e no sistema de gestão da ISO/IEC 42001 — permite saber com que dados o modelo foi treinado.
• Contra o risco na cadeia de fornecedores. Due diligence de fornecedores e cláusulas de finalidade e de licença nos contratos, conforme a gestão de terceiros da ISO/IEC 27001 e 27701 — endereça a procedência do que se contrata.
• Contra a perda de controle do titular. Mecanismos efetivos de oposição e atendimento a direitos, com avaliação de impacto à proteção de dados antes de usos de alto risco (checklist e orientações da Agência Nacional de Proteção de Dados).

O rol de salvaguardas técnicas e administrativas sugeridas é exemplificativo, permitindo a aplicação de outras medidas de mitigação conforme a análise do caso concreto.