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La IA generativa es el futuro del análisis de inteligencia policial
Date Posted: May 20th, 2024
21 de mayo de 2024Los analistas de inteligencia de las fuerzas de seguridad se encargan de recopilar, analizar y difundir información para ayudar a los organismos a combatir la actividad delictiva en su jurisdicción. Con el crecimiento exponencial de los datos, los analistas se enfrentan a la desalentadora tarea de cribar enormes cantidades de información para desarrollar inteligencia significativa para los investigadores y el personal de mando. Sin embargo, gracias a los avances en la tecnología de IA Generativa, el panorama del análisis de inteligencia está evolucionando rápidamente, proporcionando a las fuerzas del orden potentes herramientas para mejorar sus métodos policiales y de investigación. A medida que esta nueva tecnología evoluciona con rapidez, la integración de la IA Generativa en el análisis de inteligencia policial presenta tres ventajas principales.
Eficiencia en el tiempo: La IA generativa ahorra tiempo a los analistas de inteligencia
La eficiencia en el tiempo es una de las ventajas más significativas que ofrece la IA Generativa en el análisis de inteligencia policial. Los métodos tradicionales de análisis de datos suelen implicar procesos manuales a través de sistemas que consumen mucho tiempo y recursos. También implica encontrar y analizar datos en sistemas dispares, a menudo propiedad de diferentes unidades y departamentos. Cuando yo era analista en el Departamento de Policía de East Orange (Nueva Jersey), los datos de inteligencia y delincuencia se guardaban en aplicaciones diferentes, lo que dificultaba el análisis conjunto de los datos para obtener una imagen completa de, por ejemplo, un conjunto de bandas o barrios. Sin embargo, con la llegada de las plataformas generativas impulsadas por IA, las tareas analíticas que antes llevaban días o incluso semanas pueden realizarse ahora en una fracción de tiempo. Se trata de un multiplicador de fuerzas, especialmente debido al inmenso volumen de datos que los analistas de inteligencia locales y federales deben cribar a diario. Al automatizar las consultas repetitivas y agilizar el análisis y la elaboración de informes, los analistas pueden dedicar más tiempo al pensamiento crítico, lo que en última instancia conduce a estrategias de investigación y apoyo a los casos más eficaces.
Análisis de grandes conjuntos de datos: La IA generativa ofrece una única herramienta para el análisis de inteligencia
Una de las ventajas inmediatas de la IA Generativa es la capacidad de convertir rápidamente grandes conjuntos de datos en inteligencia procesable y oportuna. Por ejemplo, al analizar datos procedentes de órdenes de registro y registros de llamadas, los analistas pueden encontrarse con decenas de miles de registros en diversos formatos y tipos de archivo. Sin una herramienta que ingiera estos datos, muchos se ven obligados a intentar analizarlos manualmente, utilizando software y herramientas que no automatizan completamente estos procesos. Esto puede causar retrasos en la investigación y, lo que es peor, errores en el trabajo de los casos. Gracias a la IA Generativa, los analistas ahora pueden identificar rápidamente información relevante a partir de volúmenes de datos, de forma rápida y con una formación mínima en SQL y otros lenguajes de consulta. Los modelos de IA generativa pueden filtrar datos estructurados y no estructurados, como extracciones forenses, datos de órdenes de registro, imágenes y vídeos, para encontrar patrones y tendencias clave. Esta capacidad permite a los analistas descubrir conexiones ocultas entre personas, organizaciones, lugares y sucesos, lo que facilita la detección de actividades delictivas y la desarticulación de redes criminales.
Prompt Engineering: La IA generativa es fácil de usar para el análisis de inteligencia
Una ventaja de la IA Generativa reside en su capacidad para utilizar la ingeniería de instrucciones en lugar de las consultas tradicionales. A diferencia de las consultas tradicionales a bases de datos, que pueden arrojar resultados limitados o incorrectos debido a la complejidad de las uniones de tablas y la sintaxis, la ingeniería de instrucciones permite a los analistas proporcionar instrucciones más matizadas a los modelos de IA utilizando lenguaje real, guiándolos para que proporcionen análisis basados en esos comandos. Esto también permite al analista crear instrucciones adicionales, filtrando los resultados para obtener un análisis más detallado. Mediante la creación de instrucciones personalizadas, los analistas pueden extraer información muy relevante de datos estructurados y no estructurados, mejorando la calidad, precisión y puntualidad de sus productos analíticos.
Por ejemplo, supongamos que una brigada de detectives está investigando una serie de robos relacionados con drogas en un distrito o zona de patrulla concretos. Mediante el uso de una solución de IA generativa, los analistas pueden formular instrucciones para que el modelo de IA identifique puntos en común entre las personas de interés, las ubicaciones y el modus operandi (MO). Yendo un paso más allá, si un analista extrae datos de lectores de matrículas (LPR), cámaras de vigilancia, sistemas de detección de disparos, registros de libertad condicional y datos en línea en la zona de los delitos, el modelo de IA puede generar informes detallados que destaquen los posibles vínculos entre las personas y los lugares de interés, dotando a los investigadores de inteligencia para desarrollar posibles pistas en la serie de delitos. La IA generativa permite a los analistas realizar este trabajo con rapidez y bajo un único cristal, haciendo avanzar las investigaciones más rápidamente que con los métodos analíticos tradicionales.
La IA generativa es el futuro del análisis de inteligencia
La IA generativa puede ayudar a las fuerzas de seguridad en el análisis predictivo, pronosticando posibles focos de actividad basados en datos históricos y tendencias emergentes. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos, como informes sobre delitos, publicaciones en línea, llamadas de servicio, registros de detenciones, etc., los modelos de IA pueden identificar patrones y correlaciones que los analistas humanos podrían pasar por alto. Esta capacidad predictiva permite a las fuerzas de seguridad asignar recursos de forma proactiva, desplegar personal y aplicar medidas preventivas para mitigar posibles actividades delictivas. Este es el tipo de análisis que respalda no sólo las investigaciones, sino también las estrategias policiales proactivas.
El futuro del análisis de inteligencia policial debe incluir soluciones de IA Generativa debido al volumen de datos con el que trabajan los analistas a diario. Al mejorar la eficiencia del tiempo, destilar grandes conjuntos de datos y aprovechar las técnicas de ingeniería rápida, la IA Generativa ayuda a los analistas a desarrollar inteligencia significativa y oportuna, mejorando en última instancia los esfuerzos de investigación. A medida que la tecnología sigue avanzando, las fuerzas del orden deben adoptar la IA Generativa como una herramienta vital en su caja de herramientas de investigación, que les permita abordar y mitigar rápidamente las amenazas emergentes y las tendencias delictivas que pueden afectar a la comunidad.
Allison Sullivan es la Directora del Equipo de Analistas de PenLinken más de 17 años de experienciacomo analista criminal y de inteligencia en las fuerzas del orden. Tras licenciarse en la Northeastern University, Allison se incorporó al Departamento de Policía de Cambridge, Massachusetts, como analista criminal durante casi tres años antes de regresar a su estado natal, Nueva Jersey, donde se incorporó al Departamento de Policía de Tránsito de Nueva Jersey. Durante su estancia en NJTPD, Allison ayudó a crear la Unidad de Análisis de Delitos como Analista Senior de Delitos, introdujo CompStat al personal de mando y ganó un premio de reconocimiento civil por su papel en la resolución de una serie de robos violentos. Mientras trabajaba en la NJTPD, volvió a la escuela para obtener un máster. maestría en Recursos Humanos, Formación y Desarrollo de la Universidad de Seton Hall. En 2005, Allison se unió al Departamento de Policía de East Orange, NJ como analista de crimen e inteligencia durante 12 añoscolaboró en la creación del Centro de Delincuencia en Tiempo Real, y desempeñó un papel vital en la reducción de la delincuencia en un 75%.
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