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¿Anticiparse o actuar a toro pasado? ¿pocos o muchos datos? ¿mejor la máquina o la persona?

Algunos dicen que el big data va camino de convertirse en la mejor herramienta policial para la prevención del crimen. Yo no lo creo. Procesar infinidad de datos digitales generados en el día a día gracias a un software y a una máquina con gran poder de computación no es suficiente.

Hace falta tratar estos datos antes y después de su procesamiento, para eso hace falta conocer o saber crear modelos analíticos, algo que tiene base teórica pero que además requiere experiencia sobre el terreno, porque el último fin de la inteligencia es la toma de decisiones por actores humanos. Dominar la teoría no es suficiente.

Todos esos datos después hay que analizarlos, y para eso hace falta saber diferenciar entre conceptos como “correlación y relación causal” para no transformar las casualidades en causalidades y acabar especulando o emitiendo hipótesis que son inválidas desde un principio. Conocer los diferentes de plazos de decisión a que la inteligencia está orientada, pues no se puede emitir un informe de inteligencia estratégica a un año vista para tomar decisiones operativas dentro de media hora, al menos no con exactitud. Y finalmente hay que saber sintetizar los datos, de modo que se puedan comunicar y alguien inexperto pueda comprenderlos. Han de ser intuitivos y visuales, ello requiere manejar herramientas gráficas.

Comenzar por el big data y la inteligencia artificial sin analistas de inteligencia es comenzar la casa por el tejado. La mayor parte de las fases del ciclo de inteligencia dependen de la inteligencia humana, no de la inteligencia artificial y la inteligencia humana no hace big data.

El producto final es la inteligencia, algo que va destinado a decisores humanos y no a máquinas. Por lo que no hay big data sin small data y no hay inteligencia artificial sin inteligencia humana.

La prevención del crimen parte de unos humanos, se dirige hacia otros y los datos solo están en el camino, son un medio y no un fin. El fin es humano y consiste en dar seguridad, minimizar riesgos y neutralidad amenazas, la inteligencia humana dependiente del small data permitirá a un decisor humano tomar la decisión correcta en el momento adecuado.

¿Esto ya lo puede hacer un software? No sin sesgos. Necesitará mostrar las conclusiones del “big data” de forma que parezca “small data”, visual e intuitiva para el ojo humano. En este punto se cruzan tecnología y psicología, la mente y la máquina han de estar sincronizadas.

Los defensores del big data hacen planteamientos de Minority Report como por ejemplo: “¿Y si la policía pudiese saber dónde se va a cometer el siguiente crimen para adelantarse? o ¿se puede localizar el punto exacto donde llegará un alijo de droga?”.

Ningún sistema automático ni humano es capaz de prever todas y cada una de las variables concurrentes en una situación en imperfecta en que el decisor será humano. El análisis de datos nos permite reducir incertidumbre y saber que un evento puede ocurrir en un 50 % o con suerte en un 60 % en un lugar y de una determinada manera, pero nunca llegar a la certeza absoluta. Solo la intuición humana de un observador experto actuando sobre el terreno, será capaz de anticipar con precisión los detalles a los que la máquina no llega. Es necesario poner la tecnología como un medio y el factor humano como un fin, tal y como defendemos en Una Policía para el Siglo XXI.

Existen herramientas creadas para hacer policía predictiva que tienen algo en común, son igual de inoperantes sin inteligencia humana, una vez aparece un analista de inteligencia con una hoja de cálculo dejan de ser necesarias y no pueden sustituir a un analista de inteligencia. Veamos algunos ejemplos:

PredPol hace algo a partir de miles de registros, para llegar a la conclusión que un analista necesita menos de cincuenta registros, con veinticinco o treinta puede ser suficiente. Para hacer un análisis predictivo de un evento de seguridad como robos con fuerza (por ejemplo) son necesarios los registros como máximo de las dos últimas semanas o un mes, salvo que se trate de una organización que actúa a nivel macro (nacional) y que, de la misma manera, con diez actuaciones se pueden detectar sus patrones recurrentes. La escala de actuación de los autores, internacional, nacional o local hará necesario más o menos variables para identificar sus patrones. Este trabajo también se hace con una hoja de cálculo.

Hay una crítica sobre PredPol y es que pueda centrarse en perfiles raciales. Un analista humano puede prescindir de la variable autor por su raza y hacer uso de variables operativas como la actividad o la pasividad. Por ejemplo, un autor de robo con violencia al que hay que identificar es más probable que esté estático a que esté en movimiento, que alguien estático a una determinada hora en una zona concreta, puede estar dando cobertura para un robo con fuerza o para un tráfico de drogas o que pueda estar esperando al autobús. Estas variables son dinámicas y no son previsibles, por lo que un policía formado en inteligencia las gestiona con más agilidad.

Beware es otro sistema de policía predictiva, que toma información volcada en redes sociales de donde extrae hasta números de matrícula e incluso la localización.

Es capaz de integrar datos de diferentes fuentes con diferentes formatos. Esto se podrá hacer de manera automática si la herramienta interpreta contextos, sabe qué imágenes son de interés policial, las detecta y las descarga automáticamente, si incluye lector óptico de caracteres y sabe diferenciar entre cada tipo de dato, contexto social y lugar ya sea por los metadatos de geolocalización de la foto o por el lugar donde se hace, día, noche, etc. Luego debería ser capaz de traducir todos estos datos a un formato único que sirva para su análisis, procesarlos y extraer conclusiones adaptadas al ojo humano que las ha de comprender. Hace falta análisis cualitativo y cuantitativo en una sola máquina. Dudo que la herramienta pueda hacer estas cosas.

Es una herramienta seguramente cara, que permite hacer lo que ya puede hacer con bases de datos de Office un analista entrenado durante en una semana, la herramienta vuelve a necesitar a la inteligencia humana para su manejo y habiendo un analista entrenado para la tarea la herramienta deja de ser necesaria, porque el trabajo se podrá hacer con papel y boli, que son más baratos para la Administración.

En la OTAN piensan igual que nosotros aunque su aproximación es desde la defensa y no desde la seguridad ciudadana. El Instituto de Estudios Estratégicos aborda la seguridad desde el punto de vista militar para llegar a la seguridad civil y hacen referencias a estudio de la OTAN publicado en el artículo del 20 de mayo por Javier de Carlos Izquierdo académico de la Universidad Complutense especializado en seguridad internacional: “Narrativas urbanas, vulnerabilidades y factor humano”. Sus conclusiones son las siguientes:

  1. El entorno operacional del futuro será principalmente urbano y con frecuencia próximo a la costa. Estará dominado por las tecnologías e influido por la comunicación social.
  2. La frecuencia y la intensidad de los conflictos irá en aumento.
  3. Hace falta mayor integración civil y militar. Las fuerzas armadas tendrán que colaborar con las autoridades locales.
  4. Es necesario ganar la batalla de la narrativa, dicho de otro modo, dominar la propaganda.
  5. Las operaciones de información serán más importantes cada vez.
  6. Se prevén tres tipos de operación: de combate, humanitarias o de estabilización (nada nuevo).
  7. Los soldados dejan de ser ejecutores y pasan a ser decisores en situaciones cambiantes. Como ya ocurre con los policías.
  8. El factor de información y el factor psicológico son clave en la transformación de las fuerzas armadas. Y también en las fuerzas de seguridad.
  9. Es necesario renovar la doctrina y actualizar las capacidades materiales y humanas.

Y nuestras conclusiones son que el futuro modelo policial ha de orientarse hacia el factor humano y en especial hacia dos pilares que lo abarcan todo, incluida la tecnología. Uno es la gestión de recursos humanos y otro es la creación de unidades de inteligencia en las unidades policiales con independencia de su tamaño porque todo dato se cuantifica y se analiza.

Los terroristas más tontos no operan aplicando términos militares como los SOP (standard operating procedures) o protocolos regulados, tampoco se despliegan respetando las ROE (Rules of engagement) o reglas de procedimiento. Son oportunistas y no legalistas, buscan soluciones inteligentes adaptadas a cada situación, buscan ejecutar acciones eficaces con eficiencia y eso lo entrenan. Los “malos” toman decisiones contra nuestra seguridad en base a small data & human intelligence, respetando principios fundamentales de los sistemas de información como son “la integración, la escalabilidad o la continuidad” y no los principios generales del derecho, ni siquiera respetan su propia doctrina religiosa porque el secreto del éxito de un ataque está en la aleatoriedad y no en la continuidad, en no seguir patrones fijos. Para adaptarse a la anarquía de un agresor ya sea estúpido o inteligente, la solución pasa por la adaptación permanente y la mejora continua.

Es momento de pensar en términos tecnológicos e incorporar al modelo policial los fundamentos de los sistemas de información, porque también son sistemas humanos.

Juan Pablo de Anca Cuesta.

– Subinspector de policía.

– Grado en relaciones internacionales en inglés (URJC)

– Experto en análisis de inteligencia (UAM)

– Máster en dirección de sistemas de información (USAL)

– Coordinador de una policía para el siglo XXI.

 

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