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Por Sandra Melisa Luna
Raíces Históricas: Los Primeros Autómatas
La fascinante historia de la automatización en seguridad encuentra sus raíces en los ingenios mecánicos del siglo XVIII. El célebre pato digestivo de Jacques de Vaucanson (1739), con su capacidad para simular procesos biológicos complejos, y los majestuosos relojes guardianes de las catedrales europeas cuyas figuras animadas marcaban el paso del tiempo con precisión inquebrantable, representan los primeros vestigios de lo que hoy conocemos como sistemas autónomos de seguridad. Estos primitivos autómatas, aunque limitados en su funcionalidad, encarnaban ya el concepto griego de «autómatos» -la capacidad de actuar por sí mismos- y establecieron los principios fundamentales que guiarían el desarrollo tecnológico posterior.
La evolución desde aquellos primeros artefactos mecánicos hasta los sofisticados sistemas de seguridad contemporáneos constituye un extraordinario viaje por la historia de la innovación.
El Salto Cuántico: Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
En la actualidad, los robots de seguridad han trascendido su herencia puramente mecánica para convertirse en centinelas digitales dotados de capacidades que habrían resultado inconcebibles para sus predecesores. Esta transformación radical ha sido posible debido a la convergencia de dos revoluciones tecnológicas fundamentales: la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA).
Como señala la Enciclopedia Británica, “la inteligencia artificial (IA) es la capacidad de una computadora digital o un robot controlado por computadora para realizar tareas comúnmente asociadas con seres inteligentes. El término se aplica con frecuencia al proyecto de desarrollo de sistemas dotados de los procesos intelectuales característicos de los humanos, como la capacidad de razonar, descubrir significados, generalizar o aprender de la experiencia pasada”. Por su parte, Microsoft define el aprendizaje automático (AA), como “el proceso de utilizar modelos matemáticos de datos para ayudar a una computadora a aprender sin instrucciones directas. Se considera un subconjunto de la inteligencia artificial (IA). El aprendizaje automático utiliza algoritmos para identificar patrones dentro de los datos, y esos patrones se utilizan para crear un modelo de datos que puede realizar predicciones. Con más datos y experiencia, los resultados del aprendizaje automático son más precisos, de forma similar a cómo los humanos mejoran con la práctica”, en este sentido estas tecnologías combinadas dotan a los modernos sistemas de seguridad de una capacidad única: aprender de cada interacción y optimizar continuamente su desempeño, superando incluso las capacidades humanas en ciertos aspectos.
La Sinergia Perfecta: Tierra y Aire
En el campo de la seguridad automatizada, los avances tecnológicos han dado lugar a una nueva generación de plataformas terrestres autónomas diseñadas para vigilancia en espacios abiertos y entornos de gran complejidad. Estos sistemas, que representan un salto cualitativo respecto a los modelos tradicionales.
De forma paralelamente, los vehículos aéreos no tripulados han surgido como componente estratégico, proporcionando capacidades de observación elevadas que potencian la cobertura y eficiencia operativa, la convergencia de estas tecnologías – terrestres y aéreas han creado un sistema de seguridad integral con capacidades que superan con creces la suma de sus partes individuales.
Diversos informes técnicos (ej. Makeblock, 2023) destacan que la robótica aplicada a la seguridad representa avances significativos en la protección de las personas e infraestructuras.
Desafíos en el Horizonte
No obstante, este panorama prometedor no está exento de desafíos significativos. Las cuestiones regulatorias, particularmente en lo concerniente al uso de drones autónomos, presentan un complejo escenario que solo algunos países han comenzado a abordar de manera sistemática. Asimismo, las preocupaciones éticas sobre el uso de datos biométricos y los potenciales sesgos algorítmicos han generado un intenso debate social que no puede ser ignorado.
Conclusión: El Centinela Digital: Un Futuro por Definir.
Desde los ingeniosos autómatas del siglo XVIII hasta los actuales centinelas digitales impulsados por la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA), la evolución de la seguridad pública ha sido un viaje asombroso.
Hemos pasado de mecanismos que simplemente simulaban acciones a sistemas que aprenden, se adaptan y operan en sinergia, combinando plataformas terrestres y aéreas para una vigilancia integral.
Sin embargo, en medio de esta revolución tecnológica que redefine la seguridad, emerge un futuro por definir. Este futuro no reside en la capacidad de los algoritmos para detectar patrones o la eficiencia de los drones para sobrevolar áreas, sino en nuestra habilidad colectiva para moldear un marco ético y regulatorio que garantice que estos avances sirvan verdaderamente al bien común.
El verdadero desafío no es desarrollar sistemas más sofisticados, sino asegurar que su implementación se rija por principios de equidad, transparencia y respeto a los derechos individuales. ¿Cómo calibraremos la balanza entre la seguridad absoluta y la privacidad fundamental? ¿Quién será el responsable último cuando un algoritmo cometa un error, y cómo nos aseguraremos de que estos «centinelas» no perpetúen ni amplifiquen sesgos inherentes en los datos que los alimentan?
El futuro de la seguridad pública, empoderado por la inteligencia artificial, es un lienzo en blanco que exige una deliberación profunda y una acción concertada. No se trata solo de construir máquinas más inteligentes, sino de construir una sociedad más justa a través de su uso, un horizonte donde la tecnología sea una herramienta para la emancipación y no para el control indiscriminado. La definición de este futuro no recae solo en los ingenieros, sino en cada uno de nosotros.
Bibliografía:
- Jeffrey A. Slotnick, CPP, PSP, Originally Published In Security Management Magazine
- Encyclopedia Britannica. (2023). Artificial intelligence. Encyclopedia Britannica.
- Microsoft; ¿What is machine learning? Microsoft Learn.
Referencia:
– Makeblock Argentina. (2023). Robótica aplicada a la seguridad
https://makeblock.com.ar/robotica-aplicada-a-la-seguridad/
La opinión de las autoras no compromete la posición institucional de Amassuru
Foto Imagen Generada con IA por LCR
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