Contribuciones de Singapur a la seguridad y la IA
Singapur ha sido consistentemente clasificado como uno de los países más seguros de Asia, a menudo encabezando índices como el Global Peace Index o las clasificaciones de seguridad de Numbeo, debido a sus bajos índices de criminalidad, una aplicación de la ley eficiente y el uso proactivo de la tecnología.
La Agencia Tecnológica del Gobierno de Singapur ha destacado cómo la IA juega un papel fundamental en el mantenimiento de este estatus al mejorar la seguridad pública a través de la vigilancia avanzada, el análisis predictivo y aplicaciones de seguridad. Las implementaciones clave incluyen:
- Vigilancia y Vigilancia Policial Predictiva: Singapur aprovecha las cámaras y algoritmos impulsados por IA para el monitoreo en tiempo real y la predicción de posibles actividades criminales. Por ejemplo, los sistemas analizan patrones en espacios públicos para predecir y prevenir incidentes antes de que ocurran, integrándose con las operaciones policiales para una respuesta rápida. Esto ha sido fundamental en la seguridad fronteriza y en áreas urbanas, donde la IA procesa vastas cantidades de datos de CCTV y sensores para detectar anomalías como comportamientos sospechosos.
- Aplicaciones para la Seguridad Fronteriza y Nacional: Las herramientas impulsadas por IA gestionan la percepción (por ejemplo, reconocimiento facial), el procesamiento (por ejemplo, evaluación de amenazas) y la respuesta en la inmigración y la seguridad interna. El Home Team (agencias de seguridad de Singapur) utiliza la IA para automatizar los controles en las fronteras, reduciendo el error humano y acelerando la detección de amenazas. Los avances recientes incluyen la IA de agentes para servicios públicos, que podría extenderse a la seguridad al automatizar alertas y la asignación de recursos.
- Apoyo al Ecosistema de IA más Amplio: El compromiso de Singapur con la gobernanza ética de la IA garantiza que estas tecnologías se implementen de manera responsable, con marcos como el Model AI Governance Framework que guían su uso seguro. Este enfoque holístico, que combina la tecnología con leyes estrictas y educación pública, ha ayudado a mantener bajos los delitos violentos y mínimos los hurtos menores, lo que contribuye a sus principales clasificaciones de seguridad.
Estos esfuerzos demuestran cómo la IA se integra con la supervisión humana para crear un modelo de "Nación Inteligente", reduciendo el crimen de manera proactiva en lugar de reactiva.
Contraste: La Reputación de Barcelona por las Altas Tasas de Robo
En marcado contraste, Barcelona ha sido durante mucho tiempo conocida por tener una de las tasas de robo más altas de Europa, en particular para delitos menores como el robo con “carterista” y el “tirón de bolso”, que se dirigen a turistas en el centro de la ciudad.
Aunque las estadísticas recientes muestran alguna mejora, la percepción y los datos aún la destacan como un punto crítico.
Estadísticas actuales:
- A partir de 2025, el índice de criminalidad de Barcelona en plataformas como Numbeo se sitúa en alrededor de 50-60 (moderado a alto), con grandes preocupaciones por el robo de propiedad (por ejemplo, una puntuación de preocupación de 48.78 para robos en el hogar y 55.49 para atracos).
- Cataluña, incluida Barcelona, ocupa el primer lugar en España en robos, con la mayoría de los incidentes provenientes del robo urbano. Las comparaciones a nivel europeo sitúan a Barcelona entre las principales ciudades en cuanto a tasas de robo, a menudo superando a lugares como París o Roma en incidentes de carteristas.
- Tendencias y Descensos: Las notas positivas incluyen un descenso en los robos a los niveles más bajos después de la COVID, con una caída del 8.8% en el crimen total reportado en 2024-2025 y los robos bajando un 6.3%.
Sin embargo, las zonas turísticas como Las Ramblas y el Barrio Gótico siguen siendo vulnerables, con crímenes violentos raros pero con hurtos menores que contribuyen a una tasa de criminalidad de aproximadamente 44-50 por cada 100,000 habitantes en zonas clave. - Regiones como Ibiza y la Costa Brava (cerca de Barcelona) están señaladas como más arriesgadas, con tasas generales de hasta 5,073 por cada 100,000 habitantes.
Esta reputación se deriva de los grandes volúmenes de turistas, las disparidades económicas y los grupos organizados que explotan las zonas concurridas, lo que hace que el perfil de seguridad de Barcelona se quede atrás respecto al modelo tecnológico de Singapur.
El uso del transporte público por los ladrones en el centro de Barcelona
Un aspecto significativo del problema de robo en Barcelona es cómo operan los ladrones dentro del sistema de transporte público, particularmente en el metro (TMB) y los autobuses, que sirven tanto como “cotos de caza” como vías de escape. Según datos publicados por los Mossos d'Esquadra, la mayoría de los ladrones en el centro de la ciudad tratan el robo como un "trabajo diario", viajando sin pagar billete:
- Tácticas de Evasión de Tarifas: Los ladrones a menudo saltan los torniquetes, se “pegan” a los pasajeros que pagan o usan distracciones para sortear las barreras sin billete, lo que les permite entrar en el centro de la ciudad por la mañana y salir al final del día. Esto se ve facilitado por las estaciones abarrotadas donde la aplicación de la ley es inconsistente y las tasas de evasión son altas (se estima que es del 5-10% en todo el sistema, pero más alta en las líneas con gran afluencia de turistas como la L1 y la L3).
- Patrones Operativos: Los carteristas se dirigen a las líneas de metro que conectan los suburbios con el centro (por ejemplo, desde Badalona u Hospitalet), camuflándose durante las horas punta. "Trabajan" en áreas como las estaciones de la Sagrada Familia o Barceloneta, y luego salen por rutas no pagadas. Los incidentes aumentan en las paradas, donde los ladrones entran y salen de los trenes rápidamente, y el transporte público representa una gran parte de los más de 100,000 casos anuales de robos con carterista. Los grupos organizados, a menudo de fuera de la ciudad, utilizan este método para minimizar costes y riesgos, tratándolo como un "trayecto" de baja dificultad.
Este comportamiento exacerba el problema, ya que el acceso no pagado permite a los reincidentes operar libremente, contribuyendo al estatus de la ciudad como punto crítico de robos.
Cómo se podría utilizar la IA para abordar el robo en Barcelona
Inspirándose en los éxitos de Singapur, la industria tecnológica de Barcelona podría desarrollar soluciones a medida para abordar el robo, centrándose en la evasión de tarifas del transporte público y los delitos relacionados.
a IA ofrece herramientas escalables y basadas en datos para detectar, prevenir y disuadir, lo que podría reducir los incidentes en un 20-50% según proyectos piloto globales.
Aquí hay aplicaciones prácticas:
- Detección de Evasión de Tarifas Impulsada por IA: Desplegar visión por computadora e IA conductual en las puertas y andenes del metro para monitorear en tiempo real. Sistemas como el análisis de vídeo pueden señalar a los que se “pegan” a otros, saltan las barreras o tienen patrones sospechosos (por ejemplo, merodeando cerca de las salidas), alertando a los inspectores a través de aplicaciones móviles.
La integración de sensores IoT y aprendizaje por refuerzo podría predecir los puntos críticos de evasión, de forma similar a las pruebas de IA del metro de Nueva York. - Vigilancia Policial Predictiva para Puntos Críticos de Robo: Usar algoritmos de IA para analizar datos de transporte (por ejemplo, grabaciones de CCTV, patrones de pasajeros) junto con informes de delitos para pronosticar los riesgos de robo en el centro de la ciudad. Esto podría permitir el despliegue de patrullas específicas o alertas automatizadas, imitando los modelos predictivosde Singapur. Para los "trayectos" de los ladrones, la IA podría rastrear patrones repetitivos a través de reconocimiento facial anonimizado o análisis de la marcha, señalando a los delincuentes conocidos sin invadir la privacidad.
- Sistemas Integrados de Protección de Ingresos y Seguridad: Herramientas como la IA de FAIRTIQpara la aplicación de la ley de venta de billetes podrían combinar la recaudación de tarifas con la prevención de robos, utilizando el aprendizaje automático para detectar fraudes y vincularlos a comportamientos criminales. En Barcelona, esto podría implicar cámaras inteligentes en autobuses/trenes que identifiquen distracciones o intentos de robo con carterista, reduciendo la evasión que permite a los ladrones.
- Ethical and Privacy-Focused Implementation: To align with EU regulations, emphasize privacy-preserving AI (e.g., edge computing to process data locally). Companies like
Empresas como Clevacat podrían pilotar estos proyectos en colaboración con TMB, comenzando a pequeña escala en estaciones de alto riesgo, para demostrar el ROI a través de la reducción de pérdidas (la evasión de tarifas cuesta millones anualmente) y un turismo más seguro.
Al adaptar las estrategias de IA de Singapur a nivel local, Barcelona podría transformar sus desafíos de robo en un escaparate para la innovación europea, con empresas locales de desarrollo de IA liderando la iniciativa.