¿La inteligencia de datos ayuda a predecir el crimen en Colombia?

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Una nueva iniciativa liderada por la Universidad Nacional de Bogotá da cuenta de cómo Colombia está utilizando sistemas de computación como estrategia para detener el crimen. En un país cuyas tasas de homicidios en los centros urbanos sobrepasan la media nacional, las autoridades esperan que los sistemas basados en la agregación de datos puedan dar una respuesta efectiva al crimen organizado.

Se trata de una herramienta que ayudará a prevenir crímenes en Bogotá mediante la identificación de puntos críticos (hotspots) que reconocen patrones sobre cuándo, cómo y por qué se presentan hechos delictivos en la capital del país. Con un presupuesto de 3.000 millones de pesos colombianos (cerca de US$950.000) otorgados por la institución encargada de administrar los recursos para la ciencia, Colciencias, la información recolectada sentará las bases “para realizar intervenciones locales”, como lo aseguró uno de los encargados del proyecto entrevistado por Semana.

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Este nuevo sistema de predicción de crímenes se suma a los intentos de las autoridades colombianas por incorporar la ciencia de datos (big data) como estrategia de lucha contra el crimen organizado.

A nivel nacional, resaltan estrategias como el portal de denuncias en línea Adenunciar, o el sistema de inteligencia artificial Watson, un programa diseñado por la Fiscalía General de la Nación (FGN) para asociar patrones de crimen que parecían ser aislados mediante bases de datos no estructuradas.

Según reportes de la FGN, este sistema ahora funciona en al menos cinco ciudades del país y ha permitido identificar hasta tres millones de reclamaciones falsas por un valor de 724.000 millones de pesos colombianos (alrededor de US$228 millones).

Análisis de InSight Crime

En Colombia, la utilización de este tipo de estrategias ha mostrado signos de promesa, pero están muy lejos de ser una técnica convencional de lucha contra el crimen.

En noviembre de 2018 la FGN aseguró que gracias a Watson la Fiscalía había logrado asociar 58 casos aislados en ocho departamentos. Igualmente, el fiscal general Néstor Humberto Martínez aseguró que, gracias a la implementación de tecnologías como estas, los tiempos de asignación de casos se habían reducido drásticamente, pasando de cuatro o cinco meses a 6,5 días.

Incluso, a finales de 2018 se presentaron propuestas para incorporar a estos sistemas pruebas basadas en el reconocimiento de ADN, lo cual mejoraría en 80 por ciento los estándares de investigación en el país, según lo aseguró la FGN. Sin embargo, esta ambiciosa propuesta aún no se ha materializado, y tendrá que pasar por un largo proceso legislativo de ser aprobada.

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A pesar de dichos resultados, los críticos aseguran que estos sistemas de predicción aún tienen mucho camino que recorrer. Países como Estados Unidos llevan décadas implementando algoritmos en sus sistemas de vigilancia policial y solo hasta ahora se han podido identificar los problemas asociados a la utilización de algoritmos para combatir el crimen organizado.

En América Latina también han surgido experiencias problemáticas con el uso de programas informáticos predictivos. Uruguay, por ejemplo, implementó el sistema Predpol (empresa líder en Estados Unidos) para la predicción de delitos. Sin embargo, tras tres años de funcionamiento tuvo que ser descontinuado debido al “alto grado de opacidad del sistema y su potencial para reforzar la discriminación y la exclusión”, según reportó The World Wide Web Foundation.

Aunque las iniciativas en Colombia se distancian de la tecnología utilizada en los algoritmos predictivos en Estados Unidos o Uruguay, lo cierto es que aún es muy pronto para juzgar la efectividad de la incorporación de la ciencia de datos en la vigilancia policial en Colombia. Lo que sí es cierto es que los sistemas de inteligencia artificial han ayudado a las autoridades colombianas a reconocer patrones delictivos que de otra forma no hubieran podido reconocerse, lo que constituye un paso hacia adelante en la lucha contra el crimen organizado.

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