Hoy en día, las ciudades enfrentan serios problemas de seguridad y Bogotá está en la primera línea debido a los alto índices de crimen y delincuencia. En algunas ciudades a lo largo del mundo se están implementando innovadores experimentos enfocados en prevenir la delincuencia, y Bogotá, a partir de ahora, debería proyectarse también hacia ello.
Las ciudades más exitosas en estas estrategias son aquellas que han usado la inteligencia, fortalecido la vigilancia, integrado más a la comunidad e invertido en nuevas tecnologías para mejorar la seguridad urbana. Estas ciudades implementan ‘seguridad ágil’, enfoques basados en big data y orientados a resolver problemas de manera eficaz para acelerar la toma de decisiones.
Las medidas ágiles de seguridad parten de una premisa: la mayoría de los delitos no son aleatorios y son predecibles. Dicho razonamiento, sin embargo, tiene algunas excepciones en función al tiempo, el lugar y a un grupo de población específico. El aumento de cobertura de la informática y los avances de la inteligencia artificial han hecho posible, entre otras cosas, examinar grandes cantidades de datos relacionados con el crimen y el terrorismo para identificar correlaciones, causalidades y dependencias (métodos cuantitativos).
La principal estrategia de la seguridad ágil es la infraestructura de conexión. Cuando las autoridades de la ciudad, como alcaldía y policía, las empresas privadas y los grupos cívicos tienen acceso a la información en tiempo real, pueden mejorar en la detección de delitos antes de que ocurran.
Las herramientas futuras para la prevención de delitos no solo están conectadas a la nube, sino que también se ejecutan por medio de complejas redes neuronales, como es el caso del software impulsado por la Universidad Carnegie Mellon1, derivado de los mapas computarizados creados para la prevención del crimen y que busca la prevención anticipada. En este tipo de tecnologías, las autoridades pueden, por ejemplo, leer fácilmente las matrículas de los vehículos, emplear software de reconocimiento facial, mapear redes criminales y terroristas y detectar anomalías peligrosas.
Para el público general las nociones de seguridad y prevención también se han incrementado, sobre todo en relación al uso de teléfonos inteligentes con inteligencia artificial implementada (IA). Al respecto, Natasha Lomas2 declara que implementar la IA en los teléfonos inteligentes puede favorecer la experiencia del usuario, impidiendo la filtración o uso inadecuado de sus datos, el desbloqueo en caso de hurto y la usurpación de identidad.
Pero para que este tipo de avances sean posibles, incluso en los países tercermundistas, se requiere un liderazgo eficaz y honesto, así como una capacitación policial acorde a las nuevas tecnologías, para así centrarse en los puntos críticos y combatir el crimen. En Estados Unidos y algunos países de Europa occidental la policía y los servicios de emergencia han conformado los conocidos Fusion Centers3, los cuales transmiten una cantidad de datos de una amplia gama de fuentes, desde sensores urbanos hasta unidades de ciberdelincuencia. Así mismo, se han implementado herramientas de aprendizaje automático para predecir cuándo y dónde ocurrirá un delito, tales como el modelo llamado Epidemic Type Aftershock Sequence4.
Sin duda, Colombia debe mejorar su alcance tecnológico para combatir el crimen con liderazgo, implementando los avances que surgen día a día a lo largo del globo a través de convenios de investigación con universidades, laboratorios y fábricas, articulando estos avances al servicio de las autoridades por medio de la iniciativa privada y demás métodos que hagan posible el progreso en busca de la seguridad.
Referencias
1. Carnegie Mellon University. (Revisado el 5 de abril de 2021). Carnegie Mellon News. Recuperado de https://www.cmu.edu/cmnews/030625/030625_crimeprevention.html
2. Lomas, Natasha. (6 de enero de 2018). The light and dark of AI-powered smartphones. TechCrunch. Recuperado de https://techcrunch.com/2018/01/06/the-light-and-dark-of-ai-powered-smartphones/
3. De Castro García, Andrés; Cristiana Matei, Florina & C. Bruneau, Thomas (2017) Combatting Terrorism Through Fusion Centers: Useful Lessons From Other Experiences? International Journal of Intelligence and CounterIntelligence, 30:4, 723-742, DOI: 10.1080/08850607.2017.1297119
4. Bertozzi, Andrea; Brantingham, Jeffrey; Zhang, Duanhao; Zhang, Duo & Wang, Bao (2017). Deep Learning for Real Time Crime Forecasting. Cornell University. Recuperado de https://arxiv.org/pdf/1707.03340.pdf
