Explorando el Rol de la IA en la Aplicación de la Ley
Las Agencias de Aplicación de la Ley (LEAs) están utilizando cada vez más la Inteligencia Artificial (IA) para mejorar su funcionamiento, especialmente con capacidades mejoradas para la policía predictiva.
A nivel global, hay un aumento en la adopción de nuevas tecnologías por parte de la aplicación de la ley. En los Estados Unidos, el Departamento de Policía de Nueva York ha adoptado herramientas como Patternizr para el análisis de patrones y despliegue de oficiales. De manera similar, en China, el gobierno utiliza robots para el control de multitudes y monitorea actividades sospechosas usando drones y cámaras de detención.
Los científicos están desarrollando un modelo de realidad virtual de Shanghái, que incluye oficinas y residencias familiares, para proporcionar asistencia en tiempo real a la policía y a los servicios de rescate. Tanto los EE. UU. como Australia han enfocado sus esfuerzos en la protección infantil utilizando IA. Iniciativas como el uso de Clearview AI en América y el Centro Australiano para Contrarrestar la Explotación Infantil permiten una detección y prevención más rápidas en casos de explotación infantil.
Mercado de la Policía Predictiva
El tamaño del mercado global para la policía predictiva se estima que aumentará a 157 mil millones de dólares estadounidenses para 2034, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 46.7% durante 2025-34. La perspectiva de integrar grandes conjuntos de datos criminales para un proceso de investigación acelerado ha atraído la atención de gobiernos, incluyendo a India.
India presenta una relación policía-población de 153 por cada 100,000 personas, que está por debajo de los 222 recomendados por las Naciones Unidas. La reducción de esta brecha y el aumento de la eficiencia en la distribución de recursos son algunos de los motivos para incluir tecnología en la aplicación de la ley.
Aplicaciones de IA en la Aplicación de la Ley
Las aplicaciones de la IA en la aplicación de la ley van desde el contraterrorismo hasta la gestión de multitudes. En Uttar Pradesh, el uso de drones y CCTVs impulsados por IA ha sido útil para rastrear personas y gestionar el tráfico en grandes reuniones como el Kumbh Mela.
Además, herramientas modernas desarrolladas por agencias centrales como la Oficina de Investigación y Desarrollo Policial (BPR&D) están explorando espacios como la deep web para evaluar sentimientos y proporcionar información creíble a las LEAs.
Desafíos y Consideraciones de Gobernanza
Sin embargo, los sistemas de IA a veces se ven abrumados y ofrecen un rendimiento subóptimo. A pesar de contar con 275 CCTVs de IA, la Rath Yatra en Puri experimentó la muerte de tres peregrinos debido a fallas en la gestión de multitudes. Inconsistencias técnicas como los falsos positivos levantan preocupaciones adicionales en una nación diversa como India.
Los esfuerzos de los estados para modernizar sus fuerzas policiales han sido aumentados por el centro a través del “Asistencia a Estados y UTs para la Modernización de la Policía” (ASUMP), que tiene un presupuesto de INR 4,846 crore para un período de cinco años entre 2021-26. Casos como el uso de ‘Innsight’, una herramienta de IA para análisis de datos, sugieren la necesidad de un marco de debida diligencia para las empresas privadas en la obtención de contratos.
Evolución y Evaluación
Para mantenerse al día con el crecimiento tecnológico y utilizar la IA de manera responsable, las LEAs deben adoptar mecanismos de evaluación que acompañen la evolución tecnológica. Las empresas deberían someterse a auditorías algorítmicas externas periódicas y recibir una certificación de cumplimiento de la autoridad auditora.
Además, deberían implementarse programas piloto para determinar el impacto real de la IA y evaluar su efectividad contra parámetros de riesgo dentro de un contexto dado. Propuestas como el establecimiento de una Base de Datos de Incidentes ayudarían a identificar y construir mecanismos de reducción de daños relacionados con la implementación de herramientas de IA.
Un marco de gobernanza para la implementación de la IA en la aplicación de la ley debe tener en cuenta el potencial de sesgo, discriminación y falsos positivos, planteando preguntas sobre responsabilidad y rendición de cuentas.
Sin embargo, las salvaguardias y marcos regulatorios deben complementarse con habilidades y capacidades en el terreno, y se requiere una regulación reflexiva, junto con supervisión humana, como base para desarrollar sistemas efectivos y de confianza en un país diverso.
