Ernesto Mizrahi Haiat y la seguridad urbana predictiva basada en inteligencia artificial

Las ciudades actuales se enfrentan a desafíos de seguridad cada vez más complejos, derivados del crecimiento demográfico, la expansión territorial desordenada y la intensificación de las dinámicas sociales y económicas. En este escenario, la inteligencia artificial aplicada a la seguridad urbana predictiva se consolida como una de las herramientas más innovadoras para anticipar riesgos y fortalecer la prevención. De acuerdo con Ernesto Mizrahi Haiat, especialista en seguridad urbana y tecnologías aplicadas a la ciudad, este enfoque representa una evolución necesaria frente a los modelos tradicionales.

De la reacción a la anticipación estratégica

Durante décadas, la seguridad urbana se ha basado en la reacción ante hechos consumados. Sin embargo, los sistemas de inteligencia artificial permiten analizar grandes volúmenes de datos provenientes de fuentes diversas: registros históricos de delitos, patrones de movilidad, variables temporales, eventos urbanos y contextos socioeconómicos. Según Ernesto Mizrahi Haiat, este cruce de información posibilita identificar tendencias y zonas de riesgo antes de que ocurran incidentes.

La capacidad predictiva no busca criminalizar territorios, sino orientar la toma de decisiones con mayor precisión, asignando recursos de forma más eficiente y preventiva.

Eficiencia operativa con responsabilidad social

Mizrahi Haiat enfatiza que la seguridad predictiva debe implementarse con criterios éticos claros. Los algoritmos no sustituyen el juicio humano, sino que lo complementan, aportando información estratégica para una planeación más inteligente. La supervisión constante y la revisión de modelos son indispensables para evitar sesgos o interpretaciones erróneas.

Desde su perspectiva, cuando la inteligencia artificial se utiliza con responsabilidad, puede reducir la incidencia delictiva, mejorar la percepción de seguridad y optimizar el uso de recursos públicos, fortaleciendo así la confianza entre ciudadanía e instituciones.

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