La criminalidad en las ciudades ahora se combate con tecnología. Cámaras, herramientas predictivas y recopilación de datos son el nuevo recurso para la seguridad pública.
La tecnología, la IA y el Big Data podrían ser la respuesta a los altos índices de criminalidad en las ciudades de Colombia.
El año pasado, ocho ciudades del país, entre ellas Cali, Santa Marta, Cúcuta, aparecieron en la lista de las cincuenta ciudades más peligrosas del mundo, según el informe del Consejo Ciudadano para la Seguridad Pública y la Justicia Penal AC (CCSPJP). ¿Podría la tecnología aliviar estos índices de criminalidad?
La respuesta es sí. Poder reaccionar a tiempo y recopilar información, gracias al Big Data, permite prevenir escenarios de crimen y violencia. Es un despliegue tecnológico que se está dando paulatinamente en las ciudades colombianas, en su necesidad de convertirse en ciudades inteligentes.
«La integración de Big Data en la labor policial no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también promueve un enfoque proactivo en la lucha contra el crimen, ya que permite a las fuerzas policiales tomar decisiones en tiempo real, lo que mejora significativamente la respuesta ante incidentes y la gestión de recursos», explica la Dra. Marlene Goncalves, docente de la Maestría Oficial en Big Data y Ciencia de Datos que imparte virtualmente la Universidad Internacional de Valencia – VIU, perteneciente a Planeta Formación y Universidades.
No obstante, según lo señala la experta, hay muchos desafíos por contemplar y superar para que el respaldo de los datos tengan un impacto determinante en el mejoramiento de la seguridad urbana.
Beneficios del Big Data en la lucha contra el crimen
La implementación de tecnologías en los espacios urbanos —cámaras de vigilancia, redes sociales, transacciones financieras y registros policiales— está permitiendo recopilar gran cantidad de datos que se ponen al servicio de la seguridad de las ciudades del país. Esto es lo que se conoce como Big Data.
No es la tecnología sola la que previene o combate el crimen, sino que es información que sirve como herramienta a las fuerzas policiales para que puedan reaccionar de manera más inmediata, prevenir episodios delincuenciales gracias a patrones de comportamiento, detectar zonas de alta peligrosidad y optimizar las estrategias de patrullaje.
«El análisis de datos permite mapear las relaciones entre delincuentes, lo que ayuda a desmantelar organizaciones criminales y a identificar a sus líderes», detalla la experta de VIU. «Asimismo, la capacidad de procesar grandes volúmenes de información acelera las investigaciones al permitir a las autoridades buscar pistas y evidencias de manera más eficiente y efectiva, optimizando así la respuesta ante el crimen y mejorando la seguridad pública».
En la implementación, los datos pueden permitir a la policía, por ejemplo, trazar estrategias semanales que les permitan optimizar la asignación de efectivos y recursos según las necesidades, y descubrir mediante datos concretos las causas subyacentes de algunos delitos para actuar con programas de prevención que vayan a la raíz.
Seis retos a superar para usar el Big Data para la seguridad urbana
Gozar de los grandes beneficios del Big Data, no obstante, no depende solo de una infraestructura suficientemente sólida para manejar esta información, sino el uso adecuado que se haga de ella. La Dra. Marlene Goncalves menciona seis grandes desafíos a superar.
- Manejo de grandes volúmenes de datos diversos y heterogéneos: Las fuerzas policiales deben gestionar datos provenientes de múltiples fuentes, lo que genera dificultades para integrarlos de manera efectiva y obtener análisis precisos. La falta de integración entre plataformas obstaculiza la generación de conocimiento valioso.
- Relevancia y confiabilidad de la información: La gran cantidad de datos disponibles no siempre es relevante o confiable. Es esencial establecer mecanismos para filtrar, limpiar y validar los datos antes de utilizarlos en análisis predictivos, lo que representa un desafío técnico considerable.
- Riesgo de sesgos y discriminación: Los algoritmos utilizados pueden perpetuar sesgos sociales, resultando en decisiones policiales injustas. También existe el riesgo de generar falsos positivos que afecten la reputación de personas inocentes y generen desconfianza en las instituciones.
- Dilemas éticos y privacidad: El uso de datos personales plantea preguntas importantes sobre la privacidad de los ciudadanos y la creación de perfiles delictivos que podrían violar derechos individuales. La protección de la privacidad es crucial, y se deben establecer mecanismos como la anonimización de datos.
- Falta de personal capacitado y resistencia al cambio: Las fuerzas policiales necesitan personal altamente calificado para gestionar y analizar grandes volúmenes de datos, pero muchas agencias carecen de los recursos necesarios para capacitar a sus agentes. Además, hay resistencia dentro de los cuerpos policiales con formación tradicional, lo que dificulta la adopción de nuevas tecnologías y métodos de trabajo.
- Requerimientos tecnológicos avanzados: La implementación de Big Data requiere sistemas informáticos especializados y potentes, que muchas agencias policiales no tienen a su disposición, limitando su capacidad para beneficiarse de estas herramientas avanzadas.
La inversión de los gobiernos en mejorar estos recursos e infraestructuras debe ser un punto prioritario en la agencia, así como la capacitación y la ética para implementar con éxito estas tecnologías tan poderosas.
