Contenido Exclusivo

!Convocatoria Abierta! Los Mejores 100 CIO de México 2026

“El reconocimiento más importante del país para los líderes...

¡Ya está aquí la Revista Digital “Los Mejores 20 CISO de México 2025”!

CIO Ediworld lo invita a sumergirse en el contenido de la...

¡Descarga la Revista Digital “Los Mejores 100 CIO de México 2025”!

Descarga la revista digital CIO Ediworld Edición Especial "Los...

Policía predictiva: ¿aliada o amenaza?

La policía del futuro ya está entre nosotros. Algoritmos capaces de anticipar delitos, mapear barrios peligrosos o incluso perfilar individuos se están usando en varias ciudades del mundo. Pero mientras unos gobiernos celebran su eficacia, otros alertan sobre sus riesgos éticos.

La seguridad pública es una prioridad en cualquier gobierno del mundo. En México cobra una relevancia aún mayor, dada la presión internacional para mostrar resultados frente al narcotráfico. Aunque desconocemos con precisión qué tanto se utiliza la tecnología de información en las tareas policiacas nacionales, vale la pena revisar qué es la policía predictiva, algunos ejemplos internacionales de su aplicación y los principales retos éticos que enfrenta esta herramienta.

En términos generales, la policía predictiva es una herramienta de política pública que utiliza técnicas de análisis de datos, inteligencia artificial y algoritmos avanzados para anticipar delitos y diseñar intervenciones policiales más inteligentes. Analiza información histórica sobre el tiempo, la ubicación y la naturaleza de los crímenes para predecir dónde y cuándo podrían ocurrir, optimizando así el patrullaje y la asignación de recursos policiales.

Existen dos categorías principales: (1) la predictiva basada en la ubicación y (2) la basada en la persona. La primera utiliza big data para identificar lugares o franjas horarias con alta probabilidad de delitos; la segunda emplea historiales de arrestos y teorías criminológicas para señalar a individuos o grupos con mayor riesgo de cometer crímenes.

Ejemplos de su uso ya están en marcha. En Bombay, India, el sistema MARVEL combina datos policiales con inteligencia artificial para generar expedientes y ofrecer información a las unidades de seguridad. En Gran Bretaña, se desarrolló una herramienta experimental de predicción de asesinatos que incorpora datos sensibles, como marcadores de salud mental, adicciones y antecedentes de autolesiones, según reportó The Guardian.

En Estados Unidos, el Departamento de Policía de Los Ángeles informó que entre 2023 y 2024 recibió más de 50 alertas sobre protestas contra la guerra de Israel en Gaza. Estas notificaciones, emitidas por Dataminr, una empresa dedicada a la vigilancia en redes sociales, llegaron en algunos casos antes de que las manifestaciones ocurrieran, basadas únicamente en el análisis de actividad digital. Dataminr incluso utiliza modelos tridimensionales y sistemas de reconocimiento facial para predecir la apariencia de sospechosos, una práctica duramente cuestionada por organizaciones de derechos humanos por violar la privacidad de los ciudadanos.

El debate ético es urgente. China ha convertido estas tecnologías en herramientas de control social, mientras que Emiratos Árabes Unidos lidera en la adopción de biotecnologías emergentes para reforzar la seguridad. En contraste, Europa estableció límites estrictos: el artículo quinto de la Acta de Inteligencia Artificial, vigente desde febrero de 2025, prohíbe el uso de sistemas predictivos para calcular la probabilidad de que una persona cometa un crimen. La ley, sin embargo, permite excepciones en casos de terrorismo, violación, secuestro, tráfico de personas, toma de rehenes y crímenes de guerra.

Si bien las consideraciones éticas deben estar siempre presentes, los cambios en el crimen, las nuevas tecnologías y el aumento de la violencia hacen indispensable que la policía predictiva se explore y se utilice tanto en México como en el resto del mundo. ¿Usted qué opina?

El autor de la columna Tecnogob”, Rodrigo Sandoval Almazán, es Profesor de Tiempo Completo SNI Nivel 2 de la Universidad Autónoma del Estado de México. Lo puede contactar en tecnogob@pm.me y en la cuenta de Threads @horus72.

 

Lo Más Reciente

La CNBV flexibiliza la autenticación bancaria y vuelve a apostar por una tecnología vulnerable como el SMS

México está digitalizando su sistema financiero, pero una reciente...

La pobreza de tiempo, la tendencia que redefine el bienestar laboral

Un empleo también se mide por el tiempo que...

La influencia de la IA en las decisiones de atención médica

La inteligencia artificial está influyendo cada vez más en...

Newsletter

Recibe lo último en noticias e información exclusiva.

La CNBV flexibiliza la autenticación bancaria y vuelve a apostar por una tecnología vulnerable como el SMS

México está digitalizando su sistema financiero, pero una reciente decisión regulatoria plantea una pregunta incómoda: ¿estamos construyendo la banca digital del futuro con herramientas...

¿Qué pasa con las cadenas de suministro cuando tiembla? La tecnología puede anticiparse al riesgo

En el marco de la preparación para el Simulacro Nacional del 19 de septiembre en México, Geotab destaca la importancia de la prevención y...

La pobreza de tiempo, la tendencia que redefine el bienestar laboral

Un empleo también se mide por el tiempo que deja disponible fuera de la jornada. Esa dimensión empieza a cobrar relevancia en un mercado...