¿Cómo puede un análisis de miles de millones de datos basado en la IA mejorar y agilizar una investigación sobre estupefacientes?
Un control de tránsito de rutina en un estado del Medio Oeste condujo al descubrimiento de 18 libras de heroína. El conductor se negó a hablar con la policía. Una gran institución de investigación se encontró con un dilema: perseguir todas las posibles direcciones que podría tomar esta investigación requeriría mucho tiempo y esfuerzo. ¿Cómo podrían comprender eficazmente de dónde procedían las drogas y quién estaba detrás de la operación?
Trabajar el caso a la antigua usanza
A pesar de la falta de colaboración, al trabajar el caso por métodos tradicionales, la policía convenció al conductor para que revelara el nombre de la persona a la que iba a entregar el paquete y el punto de origen de la droga. Después de varias horas de investigación, descubrieron que la información que había proporcionado era falsa y que se habían invertido horas en seguir una pista equivocada. También descubrieron que el destinatario del paquete es una de las varias docenas de personas que viven en la ciudad y que comparten el mismo nombre. Una segunda ronda de interrogatorios dio como resultado un nuevo nombre de proveedor que se investigó por separado y que finalmente se comprobó. A continuación, se retomó el asunto del destinatario. Finalmente, el conductor fue condenado, pero no hubo otros detenidos.
Pero cada vez que se interrumpe un canal de distribución de estupefacientes, surgen uno o más canales nuevos para ocupar su lugar. Seguramente habrá un nuevo envío, un nuevo conductor. Desde el punto de vista de un proveedor de drogas, la interdicción por parte de la policía es una molestia, un costo de hacer negocios, un costo que, en cualquier caso, a menudo es absorbido por los clientes.
La tecnología avanzada que mejora el proceso de investigación puede cambiar la ecuación
Analicemos de nuevo el caso de nuestro conductor heroinómano. ¿Qué pasaría si, en lugar de dedicar horas, días y semanas a rastrear indicios legítimos o falsos para luego condenar a un participante menor, los oficiales del orden público pudieran, en tiempo casi real, extraer millones de posibilidades para descubrir los indicios más prometedores en relación con cualquier caso, de forma automática, y a partir de complejos algoritmos basados en la inteligencia artificial, que calculan los datos en tiempo real y a escala?
¿Qué pasaría si, además de esta red, los organismos del orden público pudieran descubrir a individuos que no formaran parte de la red de tráfico de drogas en un sentido clásico, pero que, sin embargo, facilitaran el tráfico, aunque vivieran en distintas jurisdicciones o incluso países? Es posible que estos mediadores hayan pasado desapercibidos a propósito y no tengan ninguna relación discernible con los sospechosos, pero de todos modos serían destacados automáticamente por una tecnología capaz de atar cabos.
En este caso, la falta de colaboración del conductor y sus intentos de distracción serían irrelevantes. En vez de confiar en testimonios poco creíbles, los organismos del orden público podrían analizar rápidamente las declaraciones de los sospechosos mediante una plataforma que ofrece conocimientos profundos, inmediatos y automatizados derivados de datos disponibles públicamente en tiempo real. En el mundo actual, como señaló el fiscal de Manhattan, Cyrus Vance Jr., «Internet es la escena del crimen del siglo XXI». Los crímenes no solo se cometen, sino que también se reflejan en línea; con la tecnología adecuada, los investigadores expertos podrían disponer de información que no obtendrían de otro modo, y contar con las capacidades más avanzadas para dirigir investigaciones multidimensionales.
Con esta capacidad al alcance de la mano, los investigadores pueden pensar en grande y comprender el panorama general. En vez de hacer un solo arresto, pueden conectar los puntos, entender realmente quiénes son los protagonistas clave e, incluso, perseguir a los principales responsables: los jefes de las organizaciones criminales.
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