IA y analítica avanzada podrían ayudar a reducir la violencia de género y crímenes de odio en México

En los últimos años México ha registrado un aumento en la violencia de género y los crímenes de odio contra la comunidad LGBTIQ+, específicamente en contra las mujeres trans. De acuerdo con Observatorio Nacional de Crímenes de Odio contra Personas LGBTI+ en México, de 2019 a 2022 se reportaron 305 hechos violentos contra personas de la comunidad, así mismo la organización Letra S, asegura que durante 2022 del total de crímenes que cobraron la vida de alguien de la población LGBTQI+, el 55% fueron contra mujeres trans. Por su parte, el INEGI reportó que de los más de 50 millones de mujeres mayores de 15 años el 70% ha experimentado algún tipo de violencia en su vida.

En este contexto, SAS busca contribuir como un activo clave para esclarecer estos delitos, pero también para prevenir los mismos, ya que permiten analizar grandes cantidades de datos de manera rápida y eficaz. “La tecnología es un aliado poderoso para los gobiernos y juega un papel fundamental en el tema de seguridad ciudadana”, asegura Mario Ulloa, Advisory Business Development Specialist, Public Safety & National Security en SAS Latinoamérica.

De acuerdo con la compañía, las herramientas de IA, analítica de datos y Machine Learning, trabajan con todo el universo de datos existentes y tienen la capacidad de identificar lugares y horarios de mayor incidencia de delitos; detectar posibles casos de violencia de género, crímenes de odio y delitos en general. Lo que faculta a las autoridades para tomar decisiones más asertivas, que les permitan aprovechar mejor los recursos con los que cuentan y brindar una mejor seguridad a la ciudadanía.

“Un claro ejemplo del poder de los datos, es el que vimos con la Secretaría de Estado de Seguridad de España; ellos catalogan la violencia de género en cinco niveles, el quinto es el de alto riesgo y amerita que la denunciante ya tenga una guarda y custodia 24/7. Con el análisis y gestión de datos se logró incrementar la predicción de alto riesgo en los delitos de violencia de género de un 38% a un 80%, es decir, más del 40%. Lo que significó un mejor manejo del personal y una mejor protección para las mujeres”, asegura Ulloa.

IA y analítica avanzada podrían ayudar a reducir la violencia de género y crímenes de odio en México

Por otro lado, según el experto se ha identificado que los delitos son graduales, por lo que las reincidencias son clave para la prevención de crímenes mayores. “Se ha detectado que quien roba una moto, después irá por un automóvil y es muy probable que su tercer delito cobre la vida de una persona. Entonces, es fundamental contar con soluciones tecnológicas capaces de dar estos seguimientos que permitan a las autoridades generar mecanismos y programas. Que puedan reencaminar la vida de estas personas, para evitar que tengan un mal desenlace”, comenta Ulloa.

En México según datos de la Cámara de Diputados LXV legislatura, de los 28 millones de delitos, 120 mil personas son las responsables del 80 por ciento. Esto significa que existe un alto porcentaje de reincidencia delictiva y que la carrera criminal es ascendente: 1 de cada 5 personas en prisión fueron juzgadas antes por un delito menor.

“Para llegar a la predicción de un delito, primero es importante entender ‘¿qué está pasando?, ¿Por qué está pasando? Y ¿Cómo se llegó a este punto?’ y esto solo se logra con el registro de los eventos, el análisis de éstos y la capacidad de ir de los general a lo particular, es decir ver lo ocurre en una ciudad, en una colonia, calle y en un hogar, si hay violencia intrafamiliar, adicciones, etc., pero para todo esto se requieren tener calidad en los datos.”, puntualiza Ulloa

Y es que, tanto la violencia de género como los crímenes de odio hacia la Comunidad LGBTIQ+, son delitos que deben entenderse y atenderse desde su origen para crear sociedades más seguras, de acuerdo con Gabriela Valenzuela fundadora del movimiento Safe Zone, uno de los grandes desafíos se encuentra en la generación de entornos sanos, seguros y confiables para la comunidad.

Datos de calidad el reto de las organizaciones.

En el área de la IA, analítica de datos y machine learning los datos son indispensables, contar con ellos no representa un gran problema, ya que hoy en día las organizaciones gubernamentales generan una inmensa cantidad de ellos. El problema se presenta en la calidad de estos, incluso desde el origen de los mismos.

“Actualmente muchas dependencias aún trabajan con el esquema de ‘captura manual de los datos’ y en muchas ocasiones los capturistas cometen errores al ingresar la información, ya sea por la necesidad de atender de manera rápida alguna denuncia o simplemente por error humano, esto dificulta los seguimientos a los delitos y reincidencias. No es lo mismo ‘Javier’ con ‘J’ que ‘Xavier’ con ‘X’, este mínimo detalle puede cambiar muchas cosas”, menciona Mario.

Los sistemas tecnológicos actuales permiten eliminar estos vicios de captura y facilitar la atención y trabajo de las personas, para que se ingrese de manera manual lo menos posible y que la mayor parte del proceso sea a través de opciones, esto se traduce en mayor calidad de datos y una atención más rápida.

Por otra parte, existen plataformas tecnológicas capaces de trabajar con datos que presentan una baja calidad desde el origen y requieren ser limpiados, alineados, homologados, clasificados y darles calidad para que sean de utilidad de acuerdo con el contexto en el que se van a utilizar.

“La adecuada gestión de los datos depende el éxito o fracaso de cualquier proyecto, por lo que es fundamental la inversión, por parte de los gobiernos, en tecnología que se adapte a los procesos existentes para avanzar con la data que se tiene y en el camino generar metodologías que permitan evolucionar y optimizar dichos procesos”, finaliza Ulloa