De identificar un caso a la “antigua” a detectar hasta a 25 mujeres en riesgo de violencia: así usa Zacatecas la IA
A diferencia de otras plataformas de inteligencia artificial (IA), el sistema fue desarrollado por los investigadores, quienes la programan a través de Python. No se usa un único modelo sino que el equipo evalúa distintos algoritmos de machine learning hasta seleccionar el que tiene mejores resultados para esta problemática. El objetivo no es generar respuestas como un modelo de lenguaje sino “encontrar patrones dentro de miles de registros históricos para apoyar la toma de decisiones”, afirmó la investigadora.
El software permanecerá dentro de la fiscalía y podrá reentrenarse conforme cambien los patrones de violencia o se incorporen nuevos datos. Por otro lado, Fernanda Sobrino agregó que el verdadero diferenciador fue que la Fiscalía de Zacatecas ya contaba con una base de datos estructurada desde 2014 lo que describe como algo poco común en las instituciones públicas mexicanas.
“La mayoría de las fiscalías siguen operando con carpetas físicas o con varios archivos de Excel que no se comunican entre sí por lo que sin esa infraestructura de datos resulta prácticamente imposible entrenar modelos de inteligencia artificial”, explicó Sobrino.
De hecho, el equipo considera que el mayor obstáculo para replicar este tipo de proyectos en otras entidades no es desarrollar un nuevo algoritmo, sino digitalizar y estandarizar la información.
Casos como el de Zacatecas forman parte de una estrategia amplia del Tecnológico de Monterrey para impulsar la investigación aplicada junto con empresas y gobiernos, pues de acuerdo con Lucila Elena Bracho, directora de vinculación estratégica del Tec, el ecosistema integra más de 200 laboratorios, tres institutos interdisciplinarios y alianzas con compañías y universidades para convertir la investigación en soluciones que puedan implementarse fuera del laboratorio.
Algo importante es que el modelo no toma decisiones por los fiscales sino que cuando una mujer presenta una denuncia, el personal captura la información del caso y el sistema calcula automáticamente un puntaje de riesgo, entonces, ese resultado funciona únicamente como una recomendación para ayudar a distribuir mejor los recursos disponibles.
