Hoy, las ciudades están en primera línea frente a la delincuencia y el terrorismo. Aunque algunas están claramente más expuestas al riesgo que otras, todas son vulnerables. No es de extrañar que las ciudades estén experimentando con enfoques innovadores para prevenir la delincuencia y combatir el extremismo.
Las más exitosas mejoran la recopilación de información, refuerzan la labor policial y la colaboración con las comunidades, e invierten en nuevas tecnologías para mejorar la seguridad urbana. Se dice que estas ciudades aplican una «seguridad ágil»: enfoques basados en datos y orientados a resolver problemas que agilizan la toma de decisiones y el diseño de cambios en el entorno para limitar la inseguridad.
Las medidas de seguridad ágil parten de la premisa de que muchos tipos de delincuencia, radicalización y terrorismo no son aleatorios e incluso pueden predecirse. Salvo algunas excepciones, tienden a concentrarse en determinados momentos y lugares, así como entre grupos de población específicos. El enorme aumento de la capacidad informática y los avances en el aprendizaje automático han hecho posible analizar grandes cantidades de datos relacionados con la delincuencia y el terrorismo para identificar correlaciones y causas subyacentes. Aprovechar y procesar estos flujos de datos es crucial para hacer posible la seguridad ágil en las ciudades.
Detectar la delincuencia antes de que ocurra
Una condición previa para la seguridad ágil es contar con una infraestructura urbana conectada. Cuando las autoridades municipales, las empresas privadas y los grupos cívicos tienen acceso a datos en tiempo real —ya los generen plataformas de cartografía del delito, sistemas de detección de disparos, cámaras de circuito cerrado o farolas inteligentes—, pueden mejorar su capacidad para detectar la delincuencia antes de que ocurra.
Cada vez hay más herramientas de prevención del delito conectadas a la nube que, además, funcionan con redes neuronales profundas. Como resultado, las autoridades públicas pueden leer matrículas con más facilidad, utilizar programas de reconocimiento facial, cartografiar redes delictivas y terroristas y detectar anomalías sospechosas. Algunas de estas tecnologías incluso procesan datos dentro de los propios dispositivos para acelerar la lucha contra la delincuencia y mejorar la capacidad para prevenir el terrorismo.
Otro aspecto fundamental de la seguridad ágil es el liderazgo, sobre todo en el ámbito policial. Cada vez más cuerpos de policía metropolitana adoptan prácticas de policía orientada a la resolución de problemas y se centran en los puntos críticos para disuadir y controlar la delincuencia. En América del Norte y Europa Occidental, la policía, los equipos antiterroristas y los servicios de emergencia han creado centros de fusión que integran múltiples conjuntos de datos procedentes de una amplia variedad de fuentes, desde sensores urbanos hasta unidades de ciberdelincuencia de empresas privadas. En América, Oriente Medio y Asia, la policía también invierte en herramientas de aprendizaje automático para predecir cuándo y dónde ocurrirá la delincuencia, una práctica conocida en el sector como predicción del delito en tiempo real mediante secuencias de réplicas de tipo epidémico (ETAS).
Arquitectura defensiva
Para ser verdaderamente eficaz, la seguridad ágil requiere realizar cambios puntuales en el entorno construido para disuadir y eliminar mediante el diseño las amenazas de delincuencia y terrorismo. La disuasión puede incluir el uso de arquitectura defensiva, como cámaras inteligentes, farolas, sistemas contra vehículos, muros antiexplosiones y copas de árboles ubicadas estratégicamente. El objetivo es reducir las oportunidades de que los autores apunten a posibles víctimas o causen daños.
Los esfuerzos por eliminar mediante el diseño las amenazas de delincuencia y terrorismo también implican introducir cambios físicos en el entorno, como construir edificios de poca altura, crear zonas verdes y centros comunitarios, fomentar comunidades diversas y dirigir las medidas de renovación a barrios que presentan desventajas concentradas. Las inversiones en bienes públicos de alta calidad y en cohesión social pueden ayudar a prevenir la delincuencia y la radicalización.
Un último requisito de la seguridad ágil es que evite restringir las libertades civiles, intencionadamente o no. Como mínimo, los gobiernos municipales deben encontrar formas de consultar con los residentes para analizar los motivos y las implicaciones de las nuevas tecnologías. Esto supone celebrar consultas, sobre todo en las comunidades más vulnerables.
Las autoridades locales también deben establecer criterios relacionados con el acceso a los datos personales, su conservación y los mecanismos de reparación, y fomentar la transparencia algorítmica cuando sea posible. La ciudad de Nueva York ha creado recientemente un grupo de trabajo para examinar los sistemas automatizados de toma de decisiones de la ciudad. Si la ciudadanía pierde la confianza en las fuerzas del orden y aumenta la distancia social, esto puede socavar la capacidad de estas últimas para proteger al público.
Cuestiones éticas
Las medidas de seguridad ágil no solo pueden prevenir la delincuencia, sino también mejorar la eficiencia del sistema de justicia penal. Por ejemplo, se están utilizando algoritmos diseñados en el Reino Unido y Estados Unidos para determinar si las personas acusadas de un delito representan un riesgo bajo, medio o alto, y si pueden optar a la libertad provisional o a la libertad condicional individual. Las evaluaciones de riesgos basadas en la IA pueden ayudar a los jueces —muchos de los cuales disponen de apenas unos minutos para decidir si alguien podría fugarse, representar una amenaza para la sociedad o hacer daño a un testigo— a tomar decisiones mejor fundamentadas.
A pesar de sus posibilidades, la aplicación de estas nuevas tecnologías a la seguridad pública plantea cuestiones éticas muy serias. Por ejemplo, sin controles y contrapesos sólidos, las soluciones de seguridad basadas en la tecnología pueden erosionar rápidamente las libertades civiles, tanto en línea como fuera de ella. Las nuevas tecnologías de reconocimiento facial y análisis de la marcha en China buscan detectar «comportamientos sospechosos» recopilando todo tipo de información sobre la ciudadanía. La empresa Cloud Walk Technology extrae datos personales para elaborar perfiles de personas de alto riesgo. No es de extrañar que los algoritmos de evaluación de riesgos y predicción del delito estén siendo objeto de críticas por reproducir sesgos raciales.
Por supuesto, la seguridad ágil implica mucho más que desplegar nuevas tecnologías. Aunque la revolución en la labor policial sin duda implicó la digitalización de los datos, fue impulsada por una transformación de la cultura y las prácticas policiales. Aun así, quienes promueven la seguridad ágil deben adoptar la IA con mucha cautela, sobre todo por su potencial para reforzar los sesgos. Esto se debe a que la IA se nutre de datos del mundo real que, a su vez, generan agentes de policía (sesgados). Como resultado, las herramientas predictivas conllevan un riesgo inherente de producir círculos viciosos de retroalimentación. Comprender los efectos inesperados de la IA es más importante que nunca. Las medidas de seguridad ágil deben regirse por principios y procedimientos que garanticen una evaluación adecuada de la imparcialidad y la transparencia de estas tecnologías.
Si se diseñan y aplican con diligencia y cuidado, las medidas de seguridad ágil pueden generar ahorros económicos. Como mínimo, deberían reducir el gasto improductivo en fuerzas del orden, fiscales, jueces y autoridades penitenciarias. Al prevenir la delincuencia y el terrorismo mediante tecnologías, los gobiernos y las empresas también pueden reducir los gastos médicos derivados de las víctimas, bajar las primas de seguros en ciudades de alto riesgo, recortar el gasto en guardias de seguridad privados y mejorar el clima general de inversión.
Aunque no sea una panacea, la seguridad ágil puede ayudar a prevenir y reducir los riesgos de delincuencia y terrorismo. Según la ciudad y los tipos de tecnologías de seguridad desplegadas, un informe de McKinsey, publicado este mes, muestra que el despliegue inteligente de herramientas basadas en datos puede ayudar a reducir las muertes hasta en un 10%, disminuir los incidentes delictivos hasta en un 40% y reducir drásticamente los tiempos de respuesta ante emergencias.
Aunque ofrece un gran potencial, es fundamental que las medidas de seguridad ágil se introduzcan de forma transparente y en consulta con los residentes, con las salvaguardias adecuadas para proteger los datos.
