La inteligencia artificial comienza a incorporarse como una herramienta dentro de las estrategias de seguridad en México, con sistemas capaces de analizar grandes volúmenes de información para identificar patrones delictivos, detectar riesgos y apoyar la toma de decisiones de las autoridades.
El uso de estas tecnologías forma parte de una tendencia internacional en la que gobiernos buscan complementar las labores tradicionales de inteligencia con modelos predictivos que permitan anticiparse a ciertos fenómenos criminales.
La videovigilancia en México ha funcionado históricamente como un insumo clave para fortalecer carpetas de investigación. Sin embargo, la saturación de sensores —con decenas de miles de cámaras desplegadas en zonas como la Ciudad de México o el Estado de México— ha vuelto imposible la supervisión humana tradicional, según explicó a Proceso Mauricio Kleinburg, director de Innovación y Tecnología de Seguritech.
Ante este reto, la clave de esta revolución tecnológica es “Saimon” (Seguritech Artificial Intelligence Monitoring Operational Network), un sistema de inteligencia artificial entrenado con las dinámicas operativas del crimen en el país. La IA desarrollada por Seguritech aprende de las estrategias de seguridad implementadas en una entidad para replicarlas en otra, analizando el comportamiento de las bandas delictivas y la probabilidad estadística de que ocurra un delito.
Estas plataformas pueden procesar datos provenientes de carpetas de investigación, registros policiales, mapas de incidencia, denuncias y otros sistemas de información para encontrar coincidencias que difícilmente podrían detectarse mediante análisis manual. Su objetivo es ofrecer herramientas de apoyo para orientar operativos, asignar recursos y mejorar las labores de inteligencia.
Un ejemplo del tipo de herramientas que se desarrollan en este ámbito es el caso de Seguritech, empresa mexicana que ha incorporado inteligencia artificial en soluciones orientadas a la seguridad pública y privada. Sus sistemas utilizan analítica de datos, reconocimiento de patrones, visión artificial y herramientas de monitoreo para apoyar procesos como la identificación de riesgos, el análisis de información y la respuesta ante posibles incidentes. Estas tecnologías representan una muestra del modelo que buscan aprovechar las instituciones de seguridad: procesar grandes cantidades de datos en tiempo real para generar información útil en la prevención e investigación de delitos.
La Estrategia Nacional de Seguridad Pública 2024-2030 contempla precisamente el fortalecimiento de las labores de inteligencia e investigación mediante el uso de recursos tecnológicos para analizar información, identificar patrones delictivos y mejorar la capacidad de respuesta institucional.
Sin embargo, especialistas advierten que la inteligencia artificial no sustituye el trabajo de policías, investigadores o ministerios públicos, sino que funciona como una herramienta complementaria. La calidad de los resultados depende de la información disponible, la actualización de las bases de datos y la supervisión humana para evitar errores o interpretaciones equivocadas.
Uno de los principales retos alrededor del uso de estas tecnologías es garantizar que su implementación respete derechos fundamentales, particularmente en materia de privacidad, manejo de datos personales y transparencia sobre los criterios utilizados para generar predicciones o recomendaciones.
El gobierno federal ha señalado que el fortalecimiento de los sistemas de inteligencia es uno de los ejes para combatir delitos de alto impacto y desarticular redes criminales. Dentro de esta estrategia también se contempla una mayor coordinación entre instituciones de seguridad y autoridades estatales.
El uso de inteligencia artificial en seguridad abre una nueva etapa en la forma de enfrentar al crimen en México. Desde plataformas privadas hasta proyectos impulsados por instituciones públicas, la apuesta está enfocada en utilizar datos y algoritmos como herramientas de apoyo para mejorar la inteligencia operativa. Sin embargo, su eficacia dependerá de la calidad de la información disponible, la coordinación entre autoridades y los controles que garanticen un uso responsable de estas tecnologías.
