Por Alejandro Perugorria.
Introducción
En un contexto de creciente complejidad social, urbana y tecnológica, las ciudades enfrentan nuevos desafíos para garantizar la seguridad ciudadana. En ese marco, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una aliada fundamental para prevenir el delito, analizar comportamientos criminales y optimizar la gestión de los recursos de seguridad.
Este artículo explora cómo se aplica la IA al análisis del delito, a la predicción geoespacial de eventos delictivos, al desarrollo de gemelos digitales urbanos y al monitoreo de redes sociales y ciberespacios. Además, se analiza su implementación a nivel municipal, con ejemplos concretos de ciudades latinoamericanas que han logrado avances significativos en esta transformación tecnológica.
La IA como herramienta de análisis del delito
La IA permite procesar grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, para identificar patrones delictivos, comportamientos inusuales y zonas de riesgo. Utiliza técnicas de aprendizaje automático (machine learning), redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural (NLP) y visión por computadora para realizar tareas como:
- Análisis de imágenes de cámaras de seguridad para detectar movimientos o gestos sospechosos.
- Clasificación automática de reportes delictivos según su gravedad.
- Identificación de vínculos entre eventos aparentemente inconexos.
Como afirman Daly y Miller, “la IA tiene la capacidad de detectar señales débiles que los analistas humanos no pueden percibir a simple vista, lo que permite anticipar amenazas emergentes con mayor precisión” [1, p. 143].
Mapas de predicción del delito
Una de las aplicaciones más consolidadas de la IA en seguridad ciudadana es la generación de mapas de predicción del delito. Estos sistemas se basan en modelos matemáticos y algoritmos de aprendizaje que, alimentados con datos históricos, pueden identificar zonas con alta probabilidad de ocurrencia de ciertos delitos.
El sistema PredPol, desarrollado en Estados Unidos, fue uno de los pioneros. Utiliza modelos predictivos para sugerir zonas de patrullaje en función del tipo de delito, ubicación y hora del día. Según Lum e Isaac, si bien este tipo de herramientas ha generado debates éticos, su uso adecuado puede “mejorar la distribución de los recursos policiales y reducir delitos como robos y hurtos” [2, p. 16].
Estas soluciones también pueden integrarse con datos en tiempo real provenientes de sensores urbanos, aplicaciones móviles de denuncia ciudadana y cámaras inteligentes.
Gemelos digitales en seguridad preventiva
Los gemelos digitales son réplicas virtuales de sistemas físicos que permiten simular, monitorear y predecir el comportamiento de una ciudad en tiempo real. En seguridad, su aplicación incluye:
- Simulaciones de escenarios de crisis o eventos masivos.
- Visualización dinámica de patrullas, cámaras y alertas.
- Evaluación de impacto de políticas de seguridad antes de su implementación.
Ciudades como Singapur han desarrollado gemelos digitales urbanos que integran datos de transporte, infraestructura y seguridad, para mejorar la planificación preventiva [3].
Lucha contra el ciberdelito y monitoreo en redes sociales
En el ámbito del ciberdelito, la IA permite:
- Detectar correos fraudulentos mediante algoritmos de clasificación.
- Identificar patrones de actividad sospechosa en redes, como intentos de phishing o malware.
- Reconocer identidades falsas y perfiles automatizados en redes sociales.
Además, plataformas que utilizan IA como IBM Watson o Babel Street analizan publicaciones públicas para detectar amenazas inminentes, discursos de odio o llamados a la violencia. Esta metodología, conocida como OSINT (Open Source Intelligence), es utilizada por agencias de seguridad para anticipar disturbios o investigaciones penales.
Daly y Miller destacan que “las técnicas de procesamiento del lenguaje natural han mejorado significativamente la capacidad de los analistas para detectar intenciones maliciosas en textos digitales, incluso cuando están enmascaradas con lenguaje codificado o ambiguo” [1, p. 87].
Aplicaciones a nivel municipal y escalabilidad
La implementación de IA en seguridad ciudadana es viable y escalable a nivel municipal, gracias al acceso a plataformas de código abierto, soluciones en la nube y aplicaciones móviles conectadas a centros de monitoreo.
Principales aplicaciones en municipios
- Predicción y patrullaje inteligente
- Los municipios pueden usar IA para generar mapas de calor, planificar recorridos patrulleros y priorizar zonas con alta reincidencia delictiva.
- Aplicaciones de alerta ciudadana
- Apps conectadas con IA pueden recibir reportes vecinales, clasificar eventos por urgencia y generar alertas automáticas. Ejemplos incluyen el “Botón de Pánico” o WhatsApp vecinales con sistemas de análisis automático de mensajes.
- Monitoreo inteligente
- Cámaras con visión artificial detectan aglomeraciones, peleas o conductas anómalas, como objetos abandonados. Se pueden aplicar algoritmos de reconocimiento facial y lectura de patentes (LPR).
- Tableros de control con IA
- Los tableros en tiempo real permiten visualizar datos agregados de seguridad, tránsito y emergencias, y actuar proactivamente ante cambios en los indicadores.
- Integración con otros sistemas urbanos
- Se pueden cruzar datos con servicios de salud, iluminación pública, transporte o asistencia social, para aplicar enfoques integrales en zonas vulnerables.
- Escalabilidad
- El modelo puede comenzar en una comuna, barrio o distrito con módulos básicos, y escalarse progresivamente a toda la ciudad. Las plataformas como IpsiluMaps, QGIS, TensorFlow, PostgreSQL/PostGIS o Power BI permiten adaptaciones de bajo costo y alto impacto.
Casos de éxito en la región
Medellín, Colombia
La ciudad de Medellín implementó un sistema de Big Data e inteligencia artificial en su red de seguridad pública, incorporando:
- Videovigilancia inteligente con análisis en tiempo real.
- Integración de datos de salud, educación y criminalidad.
- Simulación de escenarios con IA para prevenir delitos y anticipar crisis.
Gracias a esta estrategia, Medellín redujo significativamente los homicidios y fortaleció su capacidad de respuesta ante emergencias [4].
San Nicolás, Argentina
El Municipio de San Nicolás de los Arroyos, en la provincia de Buenos Aires, implementó un modelo integral que incluye:
- Más de 1.200 cámaras con reconocimiento facial y lectura de patentes.
- Aplicación ciudadana de alertas conectada al centro de monitoreo.
- Análisis automatizado de patrones de conducta en la vía pública.
- Tableros dinámicos con IA para gestión de seguridad.
Según datos oficiales, los delitos contra la propiedad disminuyeron un 35% entre 2021 y 2023 [5], lo que evidencia el impacto positivo de la transformación tecnológica en la seguridad urbana.
Conclusión
La inteligencia artificial representa una herramienta estratégica para transformar la seguridad ciudadana, en todos los niveles del estado. Su aplicación en el análisis del delito, la prevención mediante gemelos digitales, el monitoreo en redes sociales y la lucha contra el ciberdelito, permite a los gobiernos actuar con mayor anticipación, precisión y eficiencia.
El modelo es escalable, accesible y adaptable a distintas realidades territoriales. Sin embargo, su implementación debe estar acompañada de políticas públicas, auditoría social y marcos normativos que protejan los derechos ciudadanos.
Los casos de Medellín y San Nicolás demuestran que la IA no es una promesa futura, sino una herramienta presente, capaz de cambiar de raíz la manera en que pensamos y gestionamos la seguridad en nuestras ciudades.
Referencias
- Daly, S., & Miller, C. (2020). Artificial Intelligence in Cybersecurity. Springer.
- Lum, K., & Isaac, W. (2016). To Predict and Serve? Significance, 13(5), 14–19. https://doi.org/10.1111/j.1740-9713.2016.00960.x
- Dollery, B. (2020). Digital Twins in Smart Cities: Urban Innovation and Intelligence. Elsevier.
- Ruta N. (2022). Transformación Digital de Medellín: Seguridad Inteligente. Alcaldía de Medellín. https://www.rutanmedellin.org
- Municipalidad de San Nicolás. (2023). Informe Anual de Seguridad. Secretaría de Prevención Ciudadana.
Sobre el Autor:
- Director de la Revista Seguridad y Defensa en el Hemisferio.
- Editor de la Revista Seguridad y Estrategia del Instituto de Estudios Estratégicos en Seguridad de Guatemala (INEES).
- Analista de Inteligencia
- Egresado del Centro de Estudios Hemisféricos de Defensa William J. Perry dependiente de la National Defense University (NDU).
- Egresado del Instituto de Estudios Estratégicos en Seguridad (INEES).
- Formación especializada en: Crimen organizado,Políticas de seguridad y defensa, Inteligencia estratégica, Ciberdelitos, Derechos humanos y Derecho internacional humanitario
