Durante siglos, la labor policial en todo el mundo había estado dominada por la reacción. Se responde a la llamada, se investiga el hecho consumado, se identifica el móvil, los involucrados y luego se persigue al perpetrador, pero esta manera de llevar la labor policial ha venido cambiando en los últimos años, con la incorporación de tecnologías y métodos científicos más avanzados.
Si bien es cierto, que la investigación criminal siempre ha buscado patrones, la velocidad y el volumen de la vida moderna han superado la capacidad de análisis de cualquier mente, por brillante que sea, por lo que se hizo necesario implementar soluciones que apoyaran las actividades de campo.
Aquí es donde entra en escena la Policía Predictiva, el paradigma de seguridad que busca convertir la antiquísima intuición policial en ciencia de datos en tiempo real. Pero, ¿Qué es la Policía Predictiva?
Es el uso sistemático de algoritmos, Big Data e Inteligencia Artificial (IA) para analizar grandes volúmenes de datos históricos (incidentes, arrestos, llamadas de emergencia, patrones geográficos) con el fin de pronosticar dónde, cuándo e incluso, en algunos modelos, a quién enviar para prevenir un delito antes de que ocurra.
Sin embargo, no es la típica bola de cristal de una película de ciencia ficción; es el resultado de la aplicación rigurosa de modelos estadísticos y criminológicos a la vasta información que generamos cada día.
El Motor: El Big Data Como Herramienta Operacional
Para un agente en la calle, el Big Data (como explicamos previamente) no es un concepto abstracto. Es el combustible del motor predictivo, la suma de las “Cinco V’s” (Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor) puestas al servicio de la seguridad.
La clave del éxito de un modelo predictivo reside en su capacidad para cruzar la Variedad de los datos, que van desde Datos Criminales Históricos: Dónde, cuándo, cómo y qué tipo de delito ocurrió, con Datos Socio-Demográficos: Ingresos promedio, densidad de población, uso de espacios públicos junto con Datos Contextuales: Eventos deportivos, conciertos, previsiones meteorológicas (un robo con fuerza no se comete igual en una tormenta que en un día soleado), y datos de tráfico.
Al ingresar estas variables en modelos de aprendizaje automático (Machine Learning), el sistema puede identificar correlaciones invisibles para el ojo humano, creando un mapa de probabilidad matemática de reincidencia delictiva en áreas específicas.
Esto es posible, porque gracias al machine learning se puede procesar grandes cantidades de datos históricos, identificar patrones y predecir nuevas relaciones entre datos previamente desconocidos, realizando tareas de clasificación y predicción en documentos, imágenes, números y otros tipos de datos.
El resultado del procesamiento de este volumen de datos es la matriz operativa más valiosa del siglo XXI que permite saber dónde y cuándo enviar una unidad a patrullar, sin desperdiciar valiosos recursos.
El Modelo Geográfico: El Foco en los Hotspots del Delito
La aplicación más extendida y exitosa de la Policía Predictiva se basa en la geografía del delito, el llamado modelo de “Puntos Calientes” (Hotspots).
Este concepto criminológico se basa en la idea de que la actividad delictiva no está distribuida al azar, sino que se concentra en ciertas áreas debido a una combinación de factores de oportunidad (Teoría de las Actividades Rutinarias).
El software de análisis toma todos los incidentes reportados y los mapea para Identificar patrones, utilizando algoritmos de densidad para generar un mapa de calor, que logra mostrar con colores (del azul frío al rojo intenso) dónde es más probable que ocurra un hurto, un robo o un asalto en las próximas horas o turnos.
Además, de identificar estas zonas con mayor probabilidad de delitos, facilita el despliegue optimizado de unidades. Básicamente, en lugar de patrullar al azar o mantener un patrón fijo (fácilmente detectable por la delincuencia organizada), el mando policial puede redirigir los patrullajes y la vigilancia a esas áreas de “calor”.
La simple presencia policial en el momento y lugar justo actúa como un poderoso factor de disuasión situacional, que evita los delitos en un alto porcentaje. Del mismo modo, permite hacer una Evaluación Continua de la zona, a medida que la policía satura un hotspot, el delito se desplaza o disminuye.
El algoritmo se retroalimenta con los nuevos datos (o la falta de ellos) y ajusta la predicción en tiempo real, garantizando que el despliegue de recursos se mantenga siempre eficiente y dinámico.
Este modelo de Policía Predictiva ha sido adoptado desde hace años en varias ciudades alrededor del mundo, aunque en muchas otras, aún se está experimentado con estas herramientas, logrando en algunos casos reducciones significativas en delitos específicos al focalizar la intervención en micro-zonas de alto riesgo.
Más Allá de la Geografía: Optimización y Carga de Trabajo
Vale destacar, que el impacto del Big Data no se limita a predecir crímenes en la calle, sino que también se aplica a la eficiencia interna y la gestión estratégica de la institución, facilitando tareas como: la Asignación de Carga de Trabajo, la Gestión del Mantenimiento y Logística y el Análisis Forense Digital.
En la Asignación de Carga de Trabajo: El análisis de datos revela patrones de demanda de servicio. Un mando puede saber con exactitud, por ejemplo, que los miércoles de 14:00 a 18:00 horas la zona comercial de la Avenida Baralt, en Caracas requiere un 25% más de recursos que el turno nocturno.
Esto permite un balanceo de turnos justo y estratégico, evitando el agotamiento del personal en áreas de baja criminalidad y maximizando la presencia donde realmente se necesita en un momento específico.
En cuanto a la Gestión del Mantenimiento y Logística: El Big Data también optimiza aspectos logísticos: ¿cuál es la vida útil real de un vehículo de patrulla según la zona de operación? ¿Cuándo deben someterse a mantenimiento preventivo para evitar fallas críticas?
Por último, sobre el Análisis Forense Digital: El Big Data, también tiene un papel clave porque permite almacenar, indexar y analizar vastos repositorios de información digital (cámaras de seguridad, comunicaciones, bases de datos) para efectuar su búsqueda de patrones.
Esto se ha convertido en una tarea clave de Big Data, permitiendo a los investigadores descubrir conexiones y rutas de escape que pasarían desapercibidas en el análisis manual.
El Desafío Ético y la “Presunción de Inocencia Algorítmica”
A pesar de todo lo señalado, la adopción de la Policía Predictiva no está exenta de controversia y retos éticos que todo agente y mando debe comprender a fondo. Es el aspecto más sensible de esta nueva era tecnológica, porque el mayor riesgo de los análisis de patrones de Big Data, es el sesgo algorítmico.
Sabemos que los algoritmos se entrenan con datos históricos y si históricamente una fuerza policial ha tendido a ejercer mayor vigilancia y a realizar más detenciones en barrios de bajos ingresos o con personas específicas (ya sea por necesidad o por sesgo humano anterior), el algoritmo simplemente aprenderá a perpetuar ese patrón, prediciendo más delitos en esas mismas zonas.
Concretamente, esto puede llevar a un círculo vicioso de sobrevigilancia y a la estigmatización de comunidades enteras, socavando la confianza pública en la Fuerza Policial. De allí que, los Puntos Críticos para el Debate Policial Predictivo pasan por discutir la Transparencia, la Presunción de Inocencia y el Control Humano de los algoritmos.
Al discutir, la Transparencia, se debe conocer si ¿Es transparente el algoritmo? ¿Saben los ciudadanos cómo se calcula el riesgo? Los cuerpos policiales deben garantizar la auditabilidad y la ética de los datos que alimentan los sistemas.
Asimismo, se debe discutir la Presunción de Inocencia en la Policía Predictiva, que se centra más en el lugar y el tiempo, pero no en el individuo (salvo en sistemas específicos como la predicción de riesgo de violencia de género, donde se evalúan variables de riesgo del perfil del agresor).
Sin embargo, cualquier uso que sugiera la probabilidad de que una persona cometa un delito futuro corre el riesgo de socavar la presunción de inocencia, un pilar del Estado de Derecho garantizado por la Constitución.
Por último, al discutir el Control Humano del algoritmo, se debe explicar que el Big Data es sólo una herramienta de apoyo y no un sustituto de la decisión humana del agente, por lo que la orden de actuar debe ser siempre validada por un mando que aplique el criterio, el contexto y el respeto a la ley.
En consecuencia, el futuro de la seguridad pública no está en reemplazar al agente de policía, sino en potenciarlo, ya que el Big Data y la Policía Predictiva equipan a los agentes con un nivel de Inteligencia Táctica y Eficiencia Operativa nunca antes visto.
El desafío para la carrera policial moderna es doble: por un lado, abrazar esta tecnología para ser más efectivos y salvar vidas; por el otro, mantener la brújula ética y legal bien calibrada, asegurando que la tecnología sea una herramienta de justicia y no un instrumento de desigualdad.
De igual manera, se debe entender, que el agente del mañana es el que sabe combinar su experiencia de calle con la lectura inteligente del mapa predictivo.
