Las cámaras de videovigilancia constituyen una herramienta habitual en la gestión de la seguridad urbana, pero su utilidad puede ir mucho más allá de la observación y la revisión de imágenes. La incorporación de inteligencia artificial y sistemas de visión artificial permite transformar esas imágenes en información operativa, detectar determinadas situaciones de riesgo y generar alertas que faciliten la intervención de los servicios responsables.
Desde el control de aforos en grandes concentraciones de personas hasta la identificación de incidentes en carreteras y túneles, estas tecnologías abren nuevas posibilidades para las administraciones públicas. Su aplicación plantea, al mismo tiempo, cuestiones relacionadas con la fiabilidad de las detecciones, la integración con los sistemas existentes y la capacidad de los centros de control para convertir las alertas en decisiones eficaces.
IMOTION Analytics desarrolla soluciones de análisis inteligente de imágenes orientadas a la seguridad ciudadana, la movilidad y la detección automática de incidentes. Entre sus aplicaciones figura el control de aforos en espacios públicos, con una experiencia desarrollada en Fuenlabrada y presentada por la compañía como caso de éxito, así como herramientas para detectar comportamientos potencialmente peligrosos, identificar incidencias de tráfico y analizar la circulación de vehículos.
La compañía está reforzando, además, su colaboración con Telefónica, con la que desarrolla una actividad comercial conjunta dirigida, entre otros ámbitos, a las administraciones municipales. Esta colaboración busca ampliar la presencia de sus soluciones en el ámbito municipal, combinando la especialización tecnológica de IMOTION Analytics con la capacidad comercial de Telefónica.
Conversamos con Alejandro Murillo, CEO y socio fundador de IMOTION Analytics, sobre las posibilidades reales de estas tecnologías, su aplicación en los servicios públicos de seguridad y emergencias, los desafíos de su implantación y el papel que pueden desempeñar en la evolución de los modelos de prevención y respuesta.
USECIM: Durante años, los sistemas de videovigilancia se han utilizado principalmente para observar espacios y revisar imágenes después de producirse un incidente. ¿Qué cambia cuando se incorporan algoritmos de visión artificial capaces de analizar esas imágenes y generar alertas automáticamente?
ALEJANDRO MURILLO: Cambia la capacidad de utilizar esas imágenes mientras las situaciones están ocurriendo. La visión artificial permite que una cámara contribuya a detectar una caída, una posible pelea, una concentración de personas o un vehículo detenido en un lugar peligroso y que esa información llegue a quienes tienen que valorarla y actuar.
Para una Policía Local, esto tiene una aplicación muy concreta: dirigir la atención de la central hacia situaciones que pueden requerir una intervención. Un operador tiene que atender comunicaciones, coordinar recursos y supervisar distintas pantallas. La analítica le ayuda a localizar el hecho relevante y a comprobar qué está sucediendo.
Además, hablamos de una tecnología que puede contribuir tanto a la seguridad ciudadana como a la asistencia a las personas y a la movilidad. Detectar a alguien que se ha caído, advertir que un acceso empieza a concentrar demasiada gente o avisar de un vehículo que circula en sentido contrario responde a necesidades que cualquier municipio puede reconocer.
En imotion Analytics queremos que la información tenga una utilidad concreta para el servicio. El valor está en que el responsable policial conozca antes una situación, disponga de contexto y pueda decidir con mejor información. Esa es la idea de anticipación que defendemos: detectar señales de riesgo y facilitar una respuesta a tiempo, manteniendo el criterio profesional del agente en el centro.
“El valor está en que el responsable policial conozca antes una situación, disponga de contexto y pueda decidir con mejor información.”
USECIM: Uno de los planteamientos de IMOTION Analytics es aprovechar las cámaras que ya tienen instaladas los ayuntamientos. ¿Qué requisitos técnicos deben cumplir esas infraestructuras para incorporar sus soluciones y hasta qué punto puede evitarse la sustitución de equipos existentes?
ALEJANDRO MURILLO: Nuestro punto de partida es aprovechar la inversión que el ayuntamiento ya ha realizado. Trabajamos sobre infraestructuras de videovigilancia de distintos fabricantes y añadimos capacidades de análisis mediante procesamiento de imágenes. Esto permite plantear una implantación progresiva, empezando por los espacios y las necesidades que la Policía considere prioritarios.
Lo primero es comprobar que podemos acceder a la señal de vídeo y que la imagen resulta adecuada para la función prevista. Revisamos el encuadre, la iluminación, la resolución útil, la estabilidad de la imagen y el tamaño con el que aparecen las personas, los vehículos o los objetos que queremos detectar. Cada aplicación tiene unas exigencias: una cámara que ofrece una buena visión general de una plaza puede necesitar otro encuadre para leer matrículas o distinguir un objeto pequeño.
También dimensionamos la capacidad de procesamiento según las cámaras y las analíticas que se vayan a utilizar. Nuestra arquitectura contempla el procesamiento local mediante equipos de inteligencia artificial y la conexión con el centro de control y los entornos de explotación del cliente.
La integración forma parte de nuestra propuesta. Nos integramos con los sistemas que ya utiliza la Policía, mediante módulos de integración y API que permiten conectar las analíticas con los gestores de vídeo y las plataformas de operación municipal.
En lectura de matrículas, además, podemos reunir las lecturas de cámaras LPR ya instaladas e incorporar esa capacidad a otras cámaras cuando sus imágenes sean adecuadas. El estudio inicial permite concretar qué se reutiliza y dónde conviene realizar algún ajuste.
La analítica de vídeo permite generar alertas ante determinadas situaciones de riesgo en espacios públicos. Ilustración editorial.
USECIM: UrbanGuard reúne funcionalidades que van desde la detección de aglomeraciones y caídas hasta la identificación de peleas, armas o intrusiones. Desde una perspectiva operativa, ¿cómo se transforma una detección automática en una alerta útil para una central de comunicaciones policial?
ALEJANDRO MURILLO: Una alerta útil debe permitir entender qué se ha detectado, dónde está ocurriendo y cómo comprobarlo. Por eso trabajamos toda la secuencia: el análisis de la imagen, la generación del evento, su traslado al sistema de operación y la revisión por parte del personal responsable.
UrbanGuard puede detectar situaciones como una caída, una posible pelea, una intrusión o una aglomeración. A partir de ahí, la plataforma gestiona los eventos y permite trasladarlos al centro de control, conectarlos con el sistema de vídeo y consultar la información asociada. El operador puede revisar la escena y valorar qué respuesta corresponde.
Las alertas también pueden llegar en tiempo real al móvil del personal autorizado, mediante canales como Telegram, según la configuración del servicio. Esto resulta especialmente útil cuando los responsables de un dispositivo están sobre el terreno, por ejemplo, durante unas fiestas o un evento con varias zonas de actividad.
La configuración se hace atendiendo a la organización policial: qué situaciones requieren aviso, quién debe recibirlo y cómo se incorpora a los procedimientos existentes. El mismo criterio se aplica a una coincidencia de matrícula con una lista de vehículos de interés.
Pensemos en una persona caída en un espacio público: la detección llama la atención sobre esa cámara, el operador comprueba la situación y puede coordinar la asistencia. La tecnología aporta información al circuito de trabajo de la Policía, y la integración permite que esa información se utilice desde sus herramientas habituales.
“La tecnología aporta información al circuito de trabajo de la Policía”
USECIM: La detección de comportamientos anómalos presenta una dificultad evidente: no toda conducta inusual representa una amenaza. ¿Cómo trabajan para reducir los falsos positivos y evitar que los operadores reciban un volumen de alertas que termine dificultando su trabajo?
ALEJANDRO MURILLO: La primera tarea es definir bien qué queremos detectar y en qué contexto. Una persona corriendo en una zona deportiva, por ejemplo, tiene un significado distinto del que puede tener una concentración repentina de personas en un acceso que debe permanecer despejado. La configuración tiene que responder al uso real del espacio.
La reducción de falsas alarmas exige seleccionar las analíticas adecuadas, delimitar las zonas de interés y ajustar los criterios de detección a cada escenario. Las imágenes de un parque, un acceso a un recinto o una vía de circulación presentan condiciones diferentes, y hay que comprobar el comportamiento del sistema en esas condiciones.
También consideramos esencial contrastar los avisos con los operadores. Su experiencia permite identificar qué información resulta útil, qué situaciones generan ruido y qué ajustes necesita la implantación. Esa revisión es especialmente importante cuando cambian la iluminación, el entorno o la forma de utilizar un espacio.
Para evaluar una solución conviene observar las detecciones útiles, las falsas alarmas y las situaciones relevantes que pueden pasar inadvertidas. Eso ofrece una referencia más práctica que una cifra de precisión sin explicar dónde se ha obtenido.
Nuestro objetivo es que la analítica ayude a gestionar la atención de la central. La confianza del operador se construye con alertas comprensibles, una configuración adecuada y un funcionamiento comprobado en su entorno de trabajo.
El análisis de los flujos de personas y los niveles de ocupación facilita la gestión preventiva de aforos en grandes eventos. Ilustración editorial.
USECIM: La identificación visual de armas blancas o de fuego constituye una de las aplicaciones más sensibles de estas tecnologías. ¿Qué condiciones de imagen y qué limitaciones deben tener en cuenta los responsables policiales antes de utilizar estas detecciones como apoyo a una intervención?
ALEJANDRO MURILLO: Lo primero es entender que hablamos de detección visual de objetos que aparecen en la imagen. Para reconocer un posible cuchillo, una navaja o un arma de fuego, el objeto tiene que ser visible y presentar suficiente detalle. Influyen la distancia, el ángulo, la iluminación, el movimiento, la compresión del vídeo y las posibles ocultaciones.
Por eso esta capacidad debe evaluarse sobre las cámaras y las escenas donde se pretende utilizar. Una vista general muy alejada puede servir para analizar ocupación y resultar insuficiente para distinguir un objeto pequeño en la mano de una persona. El despliegue tiene que partir de esa realidad.
La detección debe interpretarse como un aviso de posible presencia de un arma que merece comprobación. La imagen puede mostrar un objeto compatible con esa categoría, pero por sí sola no determina todas sus características ni las circunstancias de la situación.
El valor para la Policía está en recibir una advertencia temprana, localizar la escena y aportar información a la coordinación de la respuesta. La central puede revisar las imágenes y transmitir a las unidades el contexto disponible.
Nos parece fundamental explicar bien tanto la capacidad como sus condiciones de uso. Una implantación seria permite aprovechar esta analítica como apoyo a la seguridad de los ciudadanos y de los propios agentes, con procedimientos claros de verificación y actuación.
“La detección debe interpretarse como un aviso de posible presencia de un arma que merece comprobación.”
USECIM: Entre las experiencias que presentan destaca el control de aforos del recinto ferial y del Espacio Polivalente Joaquín Sabina, en Fuenlabrada. ¿Cómo surgió este proyecto, qué necesidades planteó la Policía Local y qué solución se desarrolló para atenderlas?
ALEJANDRO MURILLO: El proyecto respondió a una necesidad muy concreta: disponer de información sobre la ocupación del recinto ferial en su conjunto y del Espacio Polivalente Joaquín Sabina para apoyar las decisiones del dispositivo policial. En un evento de estas características, la afluencia cambia durante la jornada y puede concentrarse en determinados espacios o accesos.
La solución se planteó mediante visión artificial para medir el aforo y generar avisos asociados a los niveles de ocupación. El objetivo era facilitar una referencia que ayudara a los responsables a valorar la situación y preparar las medidas necesarias.
Para atender este tipo de necesidades trabajamos con dos formas de aforar. Una consiste en analizar los accesos, contabilizando los pasos y los sentidos de circulación para registrar entradas y salidas. La otra utiliza cámaras de contexto para estimar cuántas personas hay en una superficie determinada. La elección depende de la configuración del recinto, de sus accesos y de la cobertura de las cámaras.
En Fuenlabrada, el planteamiento distingue la ocupación global del parque y la del Espacio Polivalente, lo que permite atender necesidades diferentes dentro del mismo evento.
Es un caso especialmente interesante para otras policías locales porque aborda una responsabilidad muy habitual: gestionar fiestas, ferias y conciertos con información sobre la afluencia. La tecnología se adapta a esa necesidad y ayuda a establecer qué medir, cuándo advertir y cómo utilizar el dato en la coordinación del dispositivo.
La visión artificial aplicada al tráfico permite identificar, contar y clasificar vehículos a partir de imágenes de videovigilancia. Imagen de recurso.
USECIM: La documentación contempla advertencias al alcanzar el 76 % del aforo y alertas al superar el umbral establecido. ¿Cómo reciben los responsables policiales esta información, qué decisiones operativas permite adoptar y qué resultados han podido comprobar durante su utilización?
ALEJANDRO MURILLO: La advertencia al alcanzar el 76 % permite prestar atención a la evolución de la ocupación con margen para preparar decisiones. Es un umbral definido para este caso; los niveles de aviso deben ajustarse a las características y a los criterios de gestión de cada espacio.
La información de aforo se puede consultar mediante la plataforma, con indicadores que facilitan identificar el nivel de ocupación. Nuestra arquitectura permite llevar los avisos al centro de control y también contempla notificaciones al móvil del personal autorizado. Los canales concretos se configuran según las necesidades del operativo.
A partir de esa información, los responsables pueden valorar medidas como regular las entradas, reforzar un acceso, redistribuir efectivos o coordinar con la organización del evento la circulación de personas. También pueden observar si la ocupación continúa creciendo después de una primera advertencia y ajustar la respuesta.
El valor que ponemos de relieve en Fuenlabrada es disponer de una referencia de ocupación para el conjunto del recinto y para un espacio concreto, vinculada a niveles de aviso. Esa información permite fundamentar mejor las decisiones del dispositivo.
Para valorar el impacto sobre tiempos de respuesta o reducción de incidencias hacen falta mediciones específicas. La aportación que presenta este caso es el seguimiento del aforo y su utilidad para la gestión preventiva. Además, la información histórica que contempla nuestra plataforma permite revisar la evolución de la afluencia y preparar futuros eventos con una base más completa.
“La información histórica que contempla nuestra plataforma permite revisar la evolución de la afluencia y preparar futuros eventos con una base más completa.”
USECIM: Su sistema de Detección Automática de Incidentes permite identificar vehículos detenidos, circulación en sentido contrario, objetos en la calzada o pérdidas de visibilidad. ¿Cómo se integra esta información en los centros de control de tráfico y qué ventajas puede aportar a la gestión de incidentes en carreteras y túneles?
ALEJANDRO MURILLO: Nuestro sistema de Detección Automática de Incidentes analiza las imágenes y genera eventos sobre situaciones relevantes para la seguridad vial. Entre ellas están los vehículos detenidos o en sentido contrario, los objetos en la calzada, la presencia de peatones en zonas de riesgo, el fuego, el humo o la pérdida de visibilidad.
Estos eventos se trasladan al centro de control mediante la integración con sus sistemas de vídeo y sus plataformas de operación. El responsable puede identificar la cámara o el tramo afectado, revisar la escena y activar el procedimiento correspondiente.
La ventaja es disponer de información que permita intervenir antes de que una incidencia tenga mayores consecuencias. Un objeto caído puede requerir señalización y retirada; un vehículo detenido puede necesitar asistencia y protección del carril; una circulación en sentido contrario exige una valoración urgente. La analítica ayuda a poner esas situaciones en conocimiento del centro.
En túneles cobra especial relevancia la detección de humo, fuego y pérdida de visibilidad. Esta última también permite advertir que las condiciones de observación se han deteriorado, algo que el operador necesita conocer.
Para una Policía Local, estas capacidades pueden aplicarse a accesos urbanos, pasos inferiores y vías bajo su ámbito de actuación, coordinándose con los responsables de la infraestructura cuando corresponda. La integración permite incorporar la información al trabajo conjunto de tráfico, seguridad y emergencias.
La inteligencia artificial proporciona información de apoyo, mientras que la valoración de las alertas y las decisiones operativas corresponden a los profesionales responsables.
USECIM: Traffic Analyzer incorpora conteo y clasificación de vehículos, lectura de matrículas y herramientas de análisis de la circulación. Más allá de generar estadísticas, ¿qué decisiones concretas pueden adoptar los responsables municipales a partir de esta información?
ALEJANDRO MURILLO: Traffic Analyzer permite conocer cómo se está utilizando una vía: cuántos vehículos pasan, de qué tipo son, cómo se distribuyen los flujos y en qué momentos aparecen concentraciones. Con esa información, un ayuntamiento puede valorar ajustes semafóricos, organizar accesos durante un evento, estudiar el paso de vehículos pesados o comprobar el efecto de una modificación de la circulación.
La clasificación distingue bicicletas, motocicletas, turismos, camiones y autobuses. También contemplamos mapas de calor y estimaciones de velocidad, que aportan información para analizar la movilidad y localizar situaciones que merecen atención.
La lectura de matrículas añade una aplicación policial especialmente útil: las listas de vehículos de interés. La Policía puede definir las matrículas sobre las que necesita recibir un aviso, por ejemplo, las correspondientes a vehículos denunciados como sustraídos o incluidos en una actuación concreta, dentro de sus competencias y procedimientos.
Cuando se registra una coincidencia, el sistema puede generar una alerta en tiempo real para la central y para el móvil del personal autorizado. Así, el responsable dispone de un aviso sobre el paso del vehículo y puede comprobar la lectura y valorar la actuación correspondiente.
Además, podemos integrar en nuestra plataforma las lecturas de cámaras LPR existentes e incorporar lectura de matrículas mediante analítica a cámaras cuya imagen resulte adecuada. Esto facilita aprovechar los equipos del municipio y reunir la información en un entorno común.
La combinación de lecturas, listas, avisos e históricos ofrece utilidad tanto para la atención inmediata como para la consulta posterior de los pasos registrados. Todo ello se conecta con los sistemas que utiliza la Policía, definiendo los intercambios de información y los destinatarios autorizados en cada implantación.
USECIM: Entre las soluciones que presentan figura la búsqueda de personas por apariencia mediante el análisis de imágenes. ¿En qué consiste esta tecnología, qué aplicaciones puede tener en el ámbito policial y qué diferencias existen respecto a los sistemas de reconocimiento facial?
ALEJANDRO MURILLO: La búsqueda por apariencia consiste en ayudar al operador a localizar imágenes compatibles con una descripción visual. Pensemos, por ejemplo, en determinadas características de la ropa o en un accesorio visible. Esa información permite orientar la revisión hacia secuencias candidatas que después debe comprobar un agente.
En el ámbito policial, este tipo de herramienta puede ayudar a localizar a una persona desaparecida o desorientada, acotar la revisión de imágenes relacionadas con un incidente o encontrar material relevante dentro de una búsqueda autorizada. Su utilidad está en facilitar la consulta de las imágenes y reducir el volumen que el operador tiene que revisar manualmente.
La diferencia respecto al reconocimiento facial está en qué información se compara y con qué finalidad. El reconocimiento facial utiliza características del rostro para reconocer o verificar una identidad. La búsqueda por apariencia que estamos describiendo se orienta a encontrar coincidencias visuales que sirvan de apoyo a la revisión.
Una coincidencia de vestimenta o de aspecto debe valorarse como una pista. Puede haber varias personas con características semejantes, y la iluminación, el encuadre o un cambio de ropa pueden afectar a la búsqueda.
También es necesario delimitar técnicamente cada función. La ausencia de reconocimiento facial no elimina las obligaciones de protección de datos, y la consideración de un tratamiento como biométrico depende de las características utilizadas y de su finalidad. Lo esencial es que el agente comprenda el alcance del resultado y pueda verificarlo.
La integración de soluciones de analítica de vídeo en los centros de control facilita su utilización dentro de los procedimientos habituales de supervisión.
USECIM: La aplicación de inteligencia artificial a las imágenes captadas en espacios públicos exige atender a la protección de datos, la proporcionalidad y la supervisión humana. ¿Qué garantías incorpora IMOTION Analytics en sus soluciones y qué aspectos deben valorar las administraciones públicas antes de implantarlas?
ALEJANDRO MURILLO: La seguridad de la información y la protección de datos forman parte del diseño de una solución para administraciones públicas. En imotion Analytics contamos con certificación ISO 27001 y conformidad con el Esquema Nacional de Seguridad en categoría Alta, y participamos en el primer Sandbox de Inteligencia Artificial. Son referencias relevantes en nuestro trabajo sobre seguridad y desarrollo responsable.
Desde el punto de vista técnico, nuestra arquitectura contempla el procesamiento local de las imágenes y la integración con los entornos del cliente. Esto permite definir el despliegue atendiendo a sus requisitos de infraestructura, explotación y control de la información.
Cada implantación debe concretar la finalidad del tratamiento, los datos necesarios, las personas autorizadas para acceder, los plazos de conservación y las medidas de seguridad. También debe valorar los riesgos y realizar la evaluación de impacto cuando corresponda, con la participación del delegado de protección de datos. En los tratamientos policiales destinados a prevenir o investigar infracciones penales y amenazas a la seguridad pública, debe atenderse al marco específico de la Ley Orgánica 7/2021, además de la normativa sectorial aplicable.
La supervisión humana tiene una traducción práctica: el sistema aporta detecciones e información para que los profesionales valoren la situación y decidan. Los procedimientos de uso deben reflejarlo.
Esto también se aplica a las listas de matrículas y a las alertas móviles: hay que definir quién administra las listas, quién recibe los avisos y qué información necesita. Queremos que cada ayuntamiento pueda incorporar estas capacidades con una organización clara de su uso y con garantías acordes a la responsabilidad que asume.
“La supervisión humana tiene una traducción práctica: el sistema aporta detecciones e información para que los profesionales valoren la situación y decidan.”
USECIM: IMOTION Analytics está estrechando su colaboración con Telefónica, tanto con su área de Ingeniería de Seguridad y Defensa como con la matriz. ¿Cómo se ha desarrollado esta relación y qué aporta cada compañía a la propuesta conjunta que están trasladando a los ayuntamientos?
ALEJANDRO MURILLO: Nuestra relación con Telefónica es estratégica y se concreta en una comercialización conjunta de las soluciones. Estamos trabajando de forma muy estrecha con sus equipos para presentar a los ayuntamientos aplicaciones de visión artificial que respondan a necesidades de seguridad ciudadana y movilidad.
La colaboración se desarrolla tanto con su ámbito de Ingeniería de Seguridad y Defensa como con los equipos comerciales de la matriz. Hemos trabajado en la formación sobre nuestras soluciones y estamos realizando presentaciones conjuntas ante administraciones municipales. Ese contacto permite explicar las capacidades a partir de situaciones que la Policía Local reconoce en su actividad.
imotion Analytics aporta el desarrollo de tecnología propia de visión artificial, el conocimiento de las analíticas y la capacidad de definir su aplicación en cada escenario. Telefónica aporta su relación con las administraciones, su presencia comercial y su capacidad para integrar tecnología y servicios en proyectos municipales.
Para el ayuntamiento, la complementariedad es muy práctica. Permite abordar conjuntamente las cámaras disponibles, las comunicaciones, el procesamiento, los sistemas del centro de control y la forma en que la información llegará a los responsables policiales.
Compartimos el objetivo de presentar proyectos que se puedan implantar y utilizar en el día a día. Una jefatura puede plantearnos una necesidad —controlar aforos, recibir avisos sobre vehículos de interés o detectar determinados incidentes— y trabajar con nosotros en una propuesta adaptada a su infraestructura y a su organización. Esa cercanía al problema municipal es la base de la colaboración.
“Nuestra relación con Telefónica es estratégica y se concreta en una comercialización conjunta de las soluciones.”
USECIM: Nos comenta que han formado al equipo comercial de Telefónica y que están realizando presentaciones conjuntas ante distintas administraciones municipales. ¿Qué necesidades están identificando en esos encuentros y cuáles son las aplicaciones que están despertando mayor interés?
ALEJANDRO MURILLO: Las necesidades que estamos abordando tienen mucho que ver con aprovechar mejor las cámaras existentes y conseguir que la información llegue a quienes pueden utilizarla. Para una jefatura resulta especialmente relevante entender cómo encajará la solución en su central y qué utilidad tendrá para los agentes que trabajan en la calle.
Entre las aplicaciones que estamos poniendo sobre la mesa destacan el control de aforos en fiestas y eventos, la detección de incidentes en espacios públicos y la lectura de matrículas con listas de vehículos de interés. Son casos que permiten explicar el beneficio de forma muy directa.
En un evento, interesa conocer la evolución de la ocupación y recibir advertencias para preparar medidas. En seguridad ciudadana, interesa poder detectar una caída, una posible pelea o una intrusión en una instalación municipal. En movilidad y vigilancia de accesos, interesa disponer de información sobre los vehículos y recibir un aviso cuando aparece una matrícula incluida en una lista definida por la Policía.
Los avisos al móvil y la integración con los sistemas policiales son especialmente relevantes porque conectan esas capacidades con la organización del servicio. La información tiene que estar disponible para el personal adecuado, tanto en la central como durante un dispositivo.
La formación con Telefónica facilita trasladar estos casos con claridad y valorar cada oportunidad desde las necesidades del municipio. Nuestro planteamiento es identificar una prioridad concreta, estudiar la infraestructura y definir una implantación que pueda ampliarse conforme aparezcan nuevas necesidades.
Alejandro Murillo, CEO y socio fundador de IMOTION Analytics.
USECIM: Mirando hacia los próximos años, ¿qué evolución prevé en la utilización de inteligencia artificial por parte de las policías locales y los servicios de emergencias, y qué capacidades considera prioritarias para que estas tecnologías aporten un valor operativo real?
ALEJANDRO MURILLO: Creo que veremos una incorporación cada vez más habitual de la inteligencia artificial al trabajo de los centros de control y de los servicios municipales. La evolución más útil será la que permita relacionar mejor las imágenes, los eventos y la información necesaria para atender cada situación.
La integración tendrá un papel decisivo. Una detección gana valor cuando puede consultarse desde el sistema de vídeo, comunicarse al responsable correspondiente y quedar disponible para revisar lo ocurrido. Del mismo modo, combinar información de aforo, movilidad e incidencias puede ayudar a preparar dispositivos y coordinar mejor los recursos.
También serán prioritarias la fiabilidad en las condiciones reales de cada instalación, la facilidad de uso y la formación de los operadores. El agente debe comprender qué significa una alerta, cómo comprobarla y qué alcance tiene la información que recibe.
La evaluación tendrá que centrarse en aspectos que importan al servicio: cuántos avisos son útiles, cuánto trabajo requiere verificarlos, cómo ayudan a gestionar un evento o qué información aportan a la atención de una incidencia.
Con Telefónica estamos trabajando para acercar estas capacidades a ayuntamientos con necesidades y tamaños diferentes. Podemos comenzar por un caso concreto y construir una implantación que tenga sentido para ese municipio.
A los responsables de Policía Local les invitaría a plantearnos sus necesidades y a ver cómo funcionan estas soluciones sobre escenarios reconocibles para ellos. Nuestro objetivo es que sus cámaras y sus sistemas aporten información útil a quienes tienen la responsabilidad de proteger y atender a los ciudadanos.
