La videovigilancia urbana atraviesa una profunda transformación impulsada por el desarrollo de la inteligencia artificial y el análisis avanzado de datos. Las cámaras instaladas en calles, estaciones de transporte y espacios públicos ya no cumplen únicamente una función disuasiva o de registro posterior a un incidente. Hoy pueden convertirse en sistemas capaces de analizar comportamientos, detectar anomalías y activar alertas antes de que una situación escale. Para Ernesto Mizrahi Haiat, especialista en tecnologías de seguridad y gestión urbana, esta evolución representa un cambio estructural en la forma en que las ciudades enfrentan los desafíos de seguridad.
Durante décadas, los sistemas de videovigilancia operaron bajo un modelo reactivo: registraban los hechos y servían como evidencia posterior. Con la integración de la inteligencia artificial, el paradigma comienza a cambiar hacia una lógica preventiva.
“El paso de un sistema reactivo a uno predictivo permite anticipar situaciones de riesgo y tomar decisiones con mayor rapidez”, ha señalado Mizrahi Haiat en diversos foros sobre la innovación tecnológica aplicada a la seguridad urbana.
Los sistemas actuales incorporan algoritmos de aprendizaje automático y de visión computacional capaces de analizar miles de imágenes por segundo. Estas herramientas pueden detectar comportamientos atípicos, como permanencias prolongadas en zonas sensibles, trayectorias erráticas, abandono de objetos o concentraciones inusuales de personas en determinados puntos de la ciudad.
La clave radica en que el software aprende del comportamiento histórico del entorno urbano. A partir de grandes volúmenes de datos, identifica patrones habituales y reconoce desviaciones que podrían indicar un riesgo.
Ernesto Mizrahi Haiat explica que estas plataformas no reemplazan el trabajo de los operadores humanos, sino que amplifican su capacidad de vigilancia. En lugar de monitorear decenas o cientos de pantallas simultáneamente, los analistas reciben alertas automatizadas priorizadas, lo que les permite concentrarse en los eventos realmente relevantes.
Este cambio también mejora los tiempos de respuesta. Al identificar incidentes potenciales en etapas tempranas, las autoridades pueden movilizar recursos con mayor rapidez y prevenir situaciones que, de otro modo, podrían derivar en delitos o emergencias mayores.
El avance de estas tecnologías también plantea desafíos importantes. La protección de datos personales, la transparencia en el uso de la información y la supervisión institucional se han convertido en temas centrales en el debate público.
Mizrahi Haiat subraya que el desarrollo de la videovigilancia predictiva debe ir acompañado de marcos normativos claros que delimiten el alcance de la analítica avanzada y establezcan mecanismos de rendición de cuentas.
En un entorno urbano cada vez más complejo, la videovigilancia basada en inteligencia artificial se perfila como una herramienta estratégica para fortalecer la seguridad. Sin embargo, como advierte Ernesto Mizrahi Haiat, su efectividad dependerá tanto de la calidad de la tecnología como de la gobernanza responsable que la acompañe.
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