Hoy en día existen soluciones analíticas predictivas, diseñadas para ayudar a las agencias de seguridad y de la ley a resolver crímenes.

*Por Marcelo Sukni, gerente general de SAS Chile y Perú.

Siempre me han gustado las series o películas sobre crímenes e investigaciones, como Homeland o Sherlock Holmes. Pero después de años de trabajar en soluciones analíticas predictivas, diseñadas para ayudar a las agencias de seguridad y de la ley a resolver crímenes, he notado que hay varios clichés que necesitan ser resueltos.

1.- Descubrir la pista clave en el momento adecuado
 
Está garantizado que sucederá, el investigador está trabajando en un crimen que al parecer no tiene solución y repentinamente encuentra una pista: una llamada telefónica, un correo electrónico, un rastro de ADN o un recuerdo de una investigación previa que les ayuda a descifrar el caso.
 
Una persona puede tener decenas de miles de llamadas telefónicas o registros de correo electrónico, por lo que buscar pistas entre tales volúmenes de datos simplemente no es una opción, especialmente con recursos humanos limitados. Sin embargo, esta gran cantidad de información ─que a una persona podría tomarle cientos de años visualizar─ pueden ser analizados y filtrados por una computadora en solo segundos.
 
Las actuales investigaciones requieren tecnología analítica que ayude a resumir datos y buscar conexiones de manera automática.

2.- La pared de la sala de investigación
 
Este espacio registra y documenta toda la información conocida, potenciales teorías, pistas, mapas de localizaciones de crímenes, cronologías, conexiones de eventos y fotografías.
 
Cualquier sala de investigación importante se verá así, sin embargo, ¿satisface esto las necesidades de la policía hoy en día?
 
Para empezar, el tamaño de la pared es limitado, lo que hace imposible mostrar o almacenar todos los datos y teorías de trabajo. Tratar una nueva hipótesis requiere mucho tiempo, porque todo tiene que salir de las paredes para luego tomar un orden diferente. Además, los investigadores están limitados por la geografía, porque solo pueden acceder a la información si entran a la sala de investigación.
 
En la vida real, se requieren paredes virtuales en la que los investigadores, sin importar dónde estén, puedan probar múltiples teorías y trazar resultados en mapas y líneas de tiempo fácilmente. Deben ser capaces de filtrar o agregar datos a estos resultados y cruzar listas de referencias.

La pared física siempre ha sido una gran manera de contar la historia de la investigación. Pero las virtuales son necesarias y el análisis con software es clave.

3.- No tiene que comenzar con la escena del crimen
 
En su mayoría las películas se inician cuando el crimen se está cometiendo o la policía llega a la escena. Debo admitir que es la base para un buen relato, pero idealmente en la vida real la investigación debiera ser previa. La vigilancia proactiva es clave para detectar y prevenir amenazas antes de que sucedan. Frecuentemente, los crímenes graves ocurren después de una serie de eventos intercalados que son casi imposibles de detectar y prevenir sin software.
 
Los datos históricos y en tiempo real son capaces de mostrar tendencias que pueden utilizarse para prevenir los delitos. Las estrategias de vigilancia personalizables deben ser capaces de funcionar con grandes volúmenes de datos para detectar amenazas potenciales y generar las alertas a las partes.
 
Entonces, ¿le decimos adiós a las películas sobre crímenes?

A todos nos gusta el drama de Hollywood, pero en el mundo real estos procesos deben actualizarse. Los enfoques básicos de los investigadores siguen siendo los mismos, pero las herramientas disponibles han cambiado drásticamente en los últimos diez años, y en paralelo, la necesidad de detectar y prevenir los incidentes está aumentando.

Actualmente, existen soluciones que combinan la analítica con los flujos de investigación, con plataformas que trabajan a la velocidad que el público demanda y con la enorme escala de datos actual. Ya entramos al mundo de Tom Cruise en Sentencia Previa, para evitar crímenes con big data.