Policía predictiva o policiamiento predictivo se refiere al uso de técnicas matemático-predictivas y analíticas en la aplicación de la ley para identificar la potencial actividad criminal. Los métodos de policía predictiva se encasillan en cuatro categorías generales: métodos para pronosticar delitos, métodos para pronosticar infractores, métodos para pronosticar las identidades de los delincuentes y métodos para pronosticar víctimas de delitos.
Metodología La policía predictiva usa datos acerca del tiempo, ubicaciones y naturaleza de delitos pasados, para proporcionar una visión clara a los estrategas policiales que se preocupan de dónde y cuándo tienen que patrullar o mantener presencia las patrullas policiales, para hacer un uso mejor de recursos o para tener una probabilidad más alta de desbaratar los delitos, evitando así algunos.
La tecnología ha sido descrita en los medios de comunicación como una innovación capaz de "parar el delito antes de que se cometa". Aun así, un informe de la empresa RAND describe su función en términos más modestos:
Los métodos de policía predictiva no son una bola de cristal: pueden no predecir el futuro. Sólo pueden identificar personas y ubicaciones en riesgo potencial de delito... Los enfoques más eficaces de la policía predictiva son elementos de grandes estrategias proactivas que construyen relaciones fuertes entre departamentos policiales y sus comunidades para solucionar problemas de delincuencia.
Historia Francia implantó en 1994 el primer programa de análisis predictivo de Europa, denominado Anacrim.
En 2008 el jefe policial William Bratton en el Departamento de Policía de Los Ángeles (LAPD en sus siglas en inglés) empezó trabajar con los directores suplentes de la Agencia de Asistencia de Justicia (BJA) y el Instituto Nacional de Justicia (NJI) para explorar el concepto de policía predictiva en la prevención del delito.
En 2010, investigadores propusieron que era posible pronosticar ciertos delitos de la misma manera que los científicos predicen las réplicas de un terremoto.
En noviembre de 2011, la revista TIME nombró a la policía predictiva como una de las 50 mejores invenciones de 2011. El programa de policía predictiva es actualmente utilizado por los departamentos policiales en varios estados de EE. UU. como California, Washington, Carolina del Sur, Arizona, Tennessee e Illinois. Los programas de policía predictiva también han sido implementados en el Reino Unido, por ejemplo en la Policía del Condado de Kent y también en los Países Bajos.
También en China, la agencia Policial de Suzhou ha adoptado la policía predictiva desde 2013.
En España se han desarrollado y ensayado los sistemas EuroCop Pred-Crime, Predictive Police Patroling y SAEX (Guardia Civil), pero a junio de 2019 ninguno de ellos se había aplicado de modo permanente.
Eficacia La eficacia de la policía predictiva fue recientemente probada por el Departamento de Policía de Los Ángeles (LAPD), donde se halló que es el doble de precisa que las prácticas actuales para combatir el delito. En Santa Cruz, California, la implementación de la policía predictiva en un periodo de 6 meses resultó en una caída del 19 por ciento en el número de robos. En Kent, el 8,5 por ciento de todo el delito callejero del condado ocurrió en las ubicaciones pronosticadas por PredPol, superando al 5 por ciento predicho por analistas policiales.
Críticas Una coalición de grupos de derechos civiles, incluida la American Civil Liberties Union y la Electronic Frontier Foundation, emitió una declaración donde se criticaba la tendencia de la policía predictiva a reforzar los estereotipos raciales. Algunas investigaciones recientes también critican las consecuencias de entrenar tales sistemas con conjuntos de datos sesgados.
Saunders, Hunt y Hollywood demuestran que la importancia estadística de las predicciones en la práctica es casi insignificante. En una comparación de los métodos de policía predictiva y sus fallos, Logan Koepke llega a la conclusión de que aún no son el futuro de la actuación policial, sino solamente «el statu quo policial con un nuevo nombre».
Colombia Colombia es un caso específico donde la Policía Nacional ha incorporado herramientas de Inteligencia Artificial para prevenir el delito y que esta pueda apoyar la vigilancia en lugares donde no hay acceso. Una de ellas es IA-POL (Inteligencia Artificial Aplicada al Servicio de la Policía). Esta funciona a escala nacional y este sistema esta diseñado para apoyar el control, planeación y evaluación de la vigilancia en el país.
A nivel distrital, Bogotá desarrolló desde 2019 su propio modelo de analítica predictiva del delito, con anterioridad a la implementación nacional de IA-POL. El proyecto fue liderado por la Secretaría Distrital de Seguridad, Convivencia y Justicia junto con el Departamento de Matemáticas de la Universidad Nacional de Colombia y la firma Quantil S.A.S., financiando con recursos de regalías por $3.783.075.000 de pesos colombianos. El modelo se basó en un algoritmo de proceso de puntos autoexcitados, la misma familia matemática que sustenta el software estadounidense PredPol, y utilizó registros de la Línea de Emergencias 123 para pronosticar homicidios, riñas con lesiones personales y hurtos con violencia.
La precisión de validación del modelo bogotano se situó ente el 46% y el 59%, por debajo del rango reportado en ciudades estadounidenses como Los Ángeles y Chicago. El proyecto concluyó hacia 2022 sin evidencia pública de continuidad operativa institucionalizada, y organizaciones como la Fundación Karisma han señalado falta de transparencia y de estudios de impacto en las tecnologías de vigilancia predictiva implementadas en la ciudad.
En 2026, El Espectador comunicó como la Policía Nacional usa esta Inteligencia Artificial para generar mapas de calor predictivos sobre la delincuencia y delitos en diferentes zonas del pais. También, el repositorio de Sistemas de Algoritmos Públicos de la Universidad de Los Andes clasifica IA-POL como un sistema de Inteligencia Artificial en ejecución y también que proceso datos personales.
El sistema utiliza e integra diferentes bases de datos y herramientas de visualización geográfica para generar mapas y así la Policía Nacional pueda tomar decisiones operativas más informadas. Con modelos predictivos esta inteligencia artificial puede anticipar casos delictivos, optimizar las rutas de patrullaje, decidir donde poner mas policías y ayudar en emergencias.
La contratación pública colombiana registra XCrime como una plataforma de inteligencia artificial bajo modalidad de software como servicio (SaaS). En 2024, la Policía Nacional contrató una plataforma XCrime en la nube, un data lake de 26 TB y un servicio denominado «Predicción de eventos».
En Colombia, la Secretaria Distrital de Seguridad, Convivencia y Justicia desarrollo una iniciativa de analítica predictiva aplicada a la seguridad ciudadana. El proyecto busco construir modelos que permitieran reconocer patrones territoriales y temporales a partir de la información sobre seguridad en la ciudad. La iniciativa contemplo cuatro modelos predictivos orientados al análisis de distintos fenómenos de seguridad y convivencia. Sus resultados fueron planteados como apoyo para decisiones relacionadas con el despliegue policial, la ubicación de cámaras de vigilancia y la localización del CAI (Comando de Atención Inmediata) y estaciones de policía.
Sistema Predictivo de Seguridad de Bogotá
En Bogotá, la Secretaría Distrital de Seguridad, Convivencia y Justicia ha implementado herramientas de analítica predictiva para apoyar la identificación de patrones espaciales y temporales asociados con la ocurrencia de delitos. Estos sistemas utilizan registros históricos para estimar lugares y momentos en los que determinados hechos delictivos presentan una mayor probabilidad de ocurrencia y apoyar la toma de decisiones relacionadas con la seguridad urbana.
El desarrollo de modelos predictivos de criminalidad en Bogotá ha involucrado a la Universidad Nacional de Colombia y a Quantil, empresa especializada en matemáticas aplicadas y analítica de datos. Entre las metodologías utilizadas se encuentra el análisis espacio-temporal de eventos delictivos, con el objetivo de generar predicciones que puedan servir como insumo para la planeación y distribución de recursos de seguridad.
Una de las principales fuentes de información utilizadas por la Secretaría para el análisis de criminalidad es el Sistema de Información Estadístico, Delincuencial, Contravencional y Operativo (SIEDCO) de la Policía Nacional. El uso de estos registros permite analizar la distribución territorial y temporal de los hechos registrados y generar información para apoyar las estrategias de seguridad.
El uso de sistemas predictivos también plantea interrogantes relacionados con la calidad y disponibilidad de los datos utilizados. En 2024, la Secretaría Distrital de Seguridad informó que desde el 31 de octubre de 2023 no contaba con las variables de latitud y longitud provenientes de SIEDCO, situación que limitaba la realización de análisis geográficos y espaciales con esa fuente de información.
Véase también El informe de la minoría (relato) Precrimen Prevención de la delincuencia Prevención de la delincuencia mediante el urbanismo Escuela positivista (criminología)
Referencias
Categoría:Criminología