{"id":113066,"date":"2020-02-19T16:00:59","date_gmt":"2020-02-19T21:00:59","guid":{"rendered":"https:\/\/insightcrime.org\/?p=113066"},"modified":"2023-04-24T16:40:22","modified_gmt":"2023-04-24T21:40:22","slug":"la-riesgosa-apuesta-tecnologica-de-brasil-para-combatir-el-crimen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/insightcrime.org\/es\/noticias\/la-riesgosa-apuesta-tecnologica-de-brasil-para-combatir-el-crimen\/","title":{"rendered":"La riesgosa apuesta tecnol\u00f3gica de Brasil para combatir el crimen"},"content":{"rendered":"\n

Wilson Witzel gan\u00f3 la gobernaci\u00f3n del estado de R\u00edo de Janeiro en 2018 con una plataforma de mano dura contra el crimen. Como su antiguo aliado, el presidente Jair Bolsonaro \u2014que se comprometi\u00f3 a dejar que los criminales \u201cmurieran como cucarachas en las calles<\/a>\u201c\u2014, Witzel prometi\u00f3 \u201caplastar\u201d y \u201ccavar tumbas\u201d para quien se interpusiera en su agenda de lucha contra el crimen.<\/p>\n\n\n\n

Desde que Witzel asumi\u00f3 el cargo presionando a la polic\u00eda a usar m\u00e1s t\u00e1cticas de fuerza, las tasas globales de delincuencia han bajado, pero las muertes de civiles a manos de las autoridades se han disparado. Se dice que la polic\u00eda de R\u00edo asesin\u00f3 a 1.810 personas en 2019<\/a>, 18 por ciento m\u00e1s que en 2018, y el saldo m\u00e1s alto desde que se llevan registros, hace m\u00e1s de 20 a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

Una de las promesas de campa\u00f1a de Witzel fue redoblar el uso de tecnolog\u00eda. Antes de asumir el cargo, el gobernador visit\u00f3 Israel<\/a> para ver los drones equipados con rifles de francotirador y anunci\u00f3 que instalar\u00eda 30.000 nuevas c\u00e1maras, aunque a\u00fan no se ha implementado su programa de vigilancia. Pero despach\u00f3 a 120 francotiradores<\/a> en helic\u00f3pteros a sobrevolar las favelas de la ciudad con la instrucci\u00f3n de \u201capuntar a la cabeza\u201d de sospechosos que portaran armas y recientemente revivi\u00f3 el programa de \u201cunidades de polic\u00eda pacificadora\u201d de sus predecesores, en el que se equip\u00f3 a agentes de la polic\u00eda con c\u00e1maras corporales conectadas a tecnolog\u00eda de reconocimiento facial.<\/p>\n\n\n\n

*Este art\u00edculo fue publicado originalmente por el Instituto Igarap\u00e9<\/a> y se tradujo, edit\u00f3 para mayor claridad y reprodujo con autorizaci\u00f3n, pero no refleja necesariamente las opiniones de InSight Crime. Vea el art\u00edculo original aqu\u00ed<\/a>.<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

Witzel no es el \u00fanico representante del gobierno que experimenta con la tecnolog\u00eda para reducir el crimen. A comienzos de los a\u00f1os 2000, S\u00e3o Paulo se puso a la vanguardia de la digitalizaci\u00f3n de estad\u00edsticas de criminalidad y el despliegue de software de mapeo, incluyendo InfoCrime<\/a> y Detecta<\/a>. A estas y otras reformas se les atribuye<\/a> una ca\u00edda importante en la delincuencia. En ciudades de todo Brasil, las autoridades locales est\u00e1n levantando murallas digitales<\/a>: c\u00e1maras que cubren las v\u00edas de acceso para rastrear placas de matr\u00edcula. Al menos cinco cuerpos de polic\u00eda estatal introdujeron pilotos de reconocimiento facial en 2019, que los relacionan con las capturas de por lo menos 151 personas<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

VEA TAMBI\u00c9N:<\/strong><\/span> Polic\u00eda de Brasil ejerce su licencia para matar en R\u00edo de Janeiro<\/a><\/p>\n\n\n\n

La polic\u00eda federal<\/a> de Brasil es una de las primeras del mundo en desplegar drones de uso militar de fabricaci\u00f3n israel\u00ed. Algunos cuerpos de polic\u00eda estatal tambi\u00e9n est\u00e1n desarrollando capacidades de predicci\u00f3n de criminalidad<\/a> que combinan m\u00e1quinas inteligentes y series de datos sobre delincuencia para estimar la probabilidad de ocurrencia de ese tipo de eventos. Aunque propensas a las cr\u00edticas<\/a> y vulnerables a sesgos, hay evidencia <\/a>de que algunas herramientas predictivas pueden ayudar a mejorar la efectividad y la eficiencia de la vigilancia policial. Ya hay en marcha programas piloto que incluyen predicci\u00f3n de crimen en R\u00edo de Janeiro<\/a>, Fortaleza<\/a> y Santa Catarina<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Brasil est\u00e1 lejos de ser el \u00fanico pa\u00eds latinoamericano que entra en la onda de la tecnolog\u00eda de seguridad. En toda la regi\u00f3n, gobiernos, cuerpos de polic\u00eda y empresas privadas est\u00e1n ensayando diferentes herramientas. T\u00f3mese el caso de Buenos Aires<\/a>, que est\u00e1 integrando el reconocimiento facial a su infraestructura existente de c\u00e1maras de vigilancia. Otras ciudades argentinas, como C\u00f3rdoba<\/a> y Mendoza<\/a> est\u00e1n siguiendo el ejemplo. En Lima<\/a>, los municipios est\u00e1n redoblando discretamente el reconocimiento facial. Y en M\u00e9xico, el estado de Coahuila<\/a> anunci\u00f3 hace poco su intenci\u00f3n de combinar las funciones de reconocimiento facial con sus 1.100 c\u00e1maras de vigilancia reci\u00e9n adquiridas.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 tan n\u00edtida es la imagen?<\/h3>\n\n\n\n

Donde se adopten, las plataformas de reconocimiento facial y predicci\u00f3n de criminalidad no ser\u00e1n mejores que los datos subyacentes y de la manera como se manejen los instrumentos. La investigadora del Instituto de Tecnolog\u00eda de Massachusetts (MIT, por sus siglas en ingl\u00e9s) Joy Buolamwini<\/a> ha mostrado c\u00f3mo los sistemas de reconocimiento facial registran tasas de error de 34,7 por ciento para mujeres negras, mientras que son de solo 0,8 por ciento en el caso de hombres blancos. En pa\u00edses como Brasil, en el que 64 por ciento de la poblaci\u00f3n carcelaria es negra<\/a>, existen riesgos reales de que las herramientas de reconocimiento sean un estruendoso fracaso.<\/p>\n\n\n\n

En lo que respecta a la predicci\u00f3n del crimen, se requiere justificar la falta de confiabilidad de los datos existentes y los sesgos sistem\u00e1ticos en la generaci\u00f3n de reportes. En Estados Unidos, por ejemplo, las comunidades de bajos ingresos<\/a> que son las m\u00e1s vigiladas por la Polic\u00eda pr\u00e1cticamente siempre registran \u201cmayor\u201d criminalidad que el promedio. Y en Brasil, suele haber extensas \u201czonas desatendidas\u201d<\/a> que padecen apagones de informaci\u00f3n, donde la polic\u00eda simplemente brilla por su ausencia.<\/p>\n\n\n\n

Todas estas asimetr\u00edas de informaci\u00f3n b\u00e1sicamente pueden distorsionar las predicciones<\/a> generadas por los instrumentos de predicci\u00f3n de criminalidad. Tambi\u00e9n pueden reforzar los prejuicios existentes en detrimento de la seguridad p\u00fablica, especialmente de los m\u00e1s vulnerables.<\/p>\n\n\n\n

Sin un buen manejo, las herramientas de predicci\u00f3n de criminalidad y reconocimiento facial tambi\u00e9n pueden ser altamente invasivas y socavar las libertades civiles. Algunos instrumentos son m\u00e1s problem\u00e1ticos que otros. La predicci\u00f3n basada en el lugar<\/a> estima el \u201criesgo\u201d probable de los hechos que ocurren en horarios espec\u00edficos y en puntos geogr\u00e1ficos particulares. Las predicciones basadas en la gente<\/a> absorben informaci\u00f3n p\u00fablica y personal para inferir el riesgo de que lleguen a perpetrar un crimen o ser v\u00edctimas (o ambas cosas).<\/p>\n\n\n\n

Algunos de estos sistemas se basan en informaci\u00f3n de naturaleza muy privada. Pocas empresas, sin embargo, est\u00e1n dispuestas a revelar c\u00f3mo funciona su tecnolog\u00eda. M\u00e1s a\u00fan, el alto grado de complejidad<\/a> de ciertos algoritmos implica que incluso sus desarrolladores tienen problemas para explicar c\u00f3mo funcionan.<\/p>\n\n\n\n

No obstante, existen formas de limitar los sesgos y mejorar la rendici\u00f3n de cuentas y la transparencia de las tecnolog\u00edas de seguridad. Como m\u00ednimo, los programadores deben poner a prueba la imparcialidad y la discriminaci\u00f3n de los algoritmos. Eso significa modelar estad\u00edsticamente los efectos directos e indirectos de las f\u00f3rmulas para determinar sus efectos en ciertos subgrupos, por raza, ingreso, g\u00e9nero, edad u otro.<\/p>\n\n\n\n

Las empresas pueden tambi\u00e9n introducir estrategias de impacto social<\/a> para aclarar los sesgos, explicar c\u00f3mo se usan los datos y brindar mayor informaci\u00f3n al p\u00fablico. Esto implica asegurarse de que los algoritmos sean explicables, aclarar las responsabilidades de la polic\u00eda en lo que respecta a los datos recopilados; describir la exactitud de las predicciones, as\u00ed como sus limitaciones, ofrecer opciones para auditar el algoritmo en el terreno, y explicar c\u00f3mo el sistema garantiza la privacidad, de conformidad con las leyes y pr\u00e1cticas vigentes.<\/p>\n\n\n\n

Si se dise\u00f1an y despliegan con fidelidad y cuidado, las nuevas tecnolog\u00edas pueden generar mejoras positivas en la eficiencia y la efectividad de la seguridad p\u00fablica. Un estudio reciente de McKinsey<\/a> determin\u00f3 que ciertas herramientas alimentadas con datos pueden ayudar a reducir las fatalidades hasta en 10 por ciento, reducir los episodios de delincuencia hasta en 40 por ciento y reducir dr\u00e1sticamente los tiempos de respuesta en casos de emergencia.<\/p>\n\n\n\n

VEA TAMBI\u00c9N:<\/span><\/strong> Noticias y perfil de Brasil<\/a><\/p>\n\n\n\n

Esto no se garantiza simplemente con la adquisici\u00f3n y la implementaci\u00f3n de soluciones de reconocimiento facial o predicci\u00f3n del crimen. Es esencial una direcci\u00f3n clara sobre c\u00f3mo se usar\u00e1n esas herramientas, la capacitaci\u00f3n regular, garant\u00edas legales y \u00e9ticas para limitar el uso indebido, y pruebas y evaluaci\u00f3n regulares. Su introducci\u00f3n tambi\u00e9n debe ir acompa\u00f1ada de una campa\u00f1a p\u00fablica para explicar qu\u00e9 son dichas herramientas, c\u00f3mo afectan la privacidad y el derecho de los ciudadanos a reposici\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Debe abrirse un debate p\u00fablico sobre los costos y beneficios de la tecnolog\u00eda de seguridad. Si las comunidades en sociedades democr\u00e1ticas rechazan la tecnolog\u00eda, lo que ha sucedido en lugares como San Francisco<\/a>, entonces les queda muy poca posibilidad de tener \u00e9xito. De otro lado, las nuevas tecnolog\u00edas de seguridad p\u00fablica<\/a> tambi\u00e9n pueden generar ahorros importantes, si se implementan con inteligencia. Las plataformas de mapas de delitos, las c\u00e1maras de CCTV, luces inteligentes y luces inteligentes y c\u00e1maras corporales puede reducir el gasto improductivo en organismos de orden p\u00fablico, fiscales, jueces y autoridades penales.<\/p>\n\n\n\n

El punto es mientras en Brasil y el resto de Latinoam\u00e9rica hay en curso una implementaci\u00f3n a gran escala de las tecnolog\u00edas de seguridad p\u00fablica, estas deben administrarse y evaluarse cuidadosamente. Pero est\u00e1n lejos de ser la panacea. M\u00e1s a\u00fan, su implementaci\u00f3n sin veedur\u00eda puede ser contraproducente. Una lecci\u00f3n clave es que si va a usarse el reconocimiento facial y la predicci\u00f3n de delincuencia, estos deben ir acompa\u00f1ados de un debate p\u00fablico. Las salvaguardias para proteger la informaci\u00f3n y las estrategias para medir resultados, por especialistas independientes, no son aditamentos opcionales, sino fundamentales, para el \u00e9xito de la estrategia.<\/p>\n\n\n\n

*Este art\u00edculo fue publicado originalmente por el Instituto Igarap\u00e9<\/a> y se tradujo, edit\u00f3 para mayor claridad y reprodujo con autorizaci\u00f3n, pero no refleja necesariamente las opiniones de InSight Crime. Vea el art\u00edculo original aqu\u00ed<\/a>.<\/strong><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Wilson Witzel gan\u00f3 la gobernaci\u00f3n del estado de R\u00edo de Janeiro en 2018 con una plataforma de mano dura contra el crimen. 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