El metro de Nueva York usará inteligencia artificial para detectar conductas sospechosas en tiempo real

Nueva York implementa IA en el metro para mejorar la seguridad y reducir delitos. (REUTERS/Jeenah Moon)

La ciudad de Nueva York comenzó a probar un sistema de vigilancia basado en inteligencia artificial (IA) en estaciones del metro con el objetivo de reforzar la seguridad y reducir incidentes delictivos. Esta iniciativa está a cargo de la Autoridad Metropolitana de Transporte (MTA), que confirmó que la tecnología ya se está utilizando en algunos puntos del sistema de transporte público más grande de Estados Unidos. El sistema analiza imágenes en tiempo real para identificar patrones de comportamiento que podrían representar riesgos.

Michael Kemper, jefe de seguridad de la MTA y exjefe de la Oficina de Tránsito del Departamento de Policía de Nueva York (NYPD), está al frente del proyecto. La IA, según explicó Kemper, permite alertar rápidamente a los agentes de seguridad cuando se detectan movimientos erráticos, confrontaciones u otras acciones consideradas fuera de lo común. Estas notificaciones buscan facilitar una respuesta inmediata de las autoridades antes de que un incidente escale.

El sistema de vigilancia no emplea reconocimiento facial ni recopila datos personales. Según las autoridades, el enfoque está exclusivamente dirigido a identificar comportamientos, lo que busca proteger la privacidad de los usuarios. La iniciativa surge en un contexto de aumento de ciertas categorías delictivas en el metro, particularmente las agresiones, mientras los delitos mayores en general descendieron en 2024. Las autoridades estatales consideran esta herramienta como parte de una estrategia integral de seguridad, que también incluye presencia reforzada de fuerzas policiales y militares.

La nueva tecnología de vigilancia con IA implementada por la MTA analiza las imágenes captadas por las cámaras instaladas en estaciones y vagones del metro. El objetivo es identificar comportamientos inusuales en tiempo real, sin enfocarse en la identidad de las personas. Según NBC New York, cuando el sistema detecta una acción que coincide con sus parámetros de alerta —por ejemplo, desplazamientos bruscos o enfrentamientos físicos— se genera automáticamente una notificación dirigida a los equipos de seguridad.

Actualmente, alrededor del 40% de las cámaras en el sistema del metro están supervisadas por personal en tiempo real. La IA busca expandir esa capacidad sin necesidad de aumentar la plantilla, permitiendo una cobertura más amplia y continua, indicó la MTA. La entidad no ha revelado el nombre del proveedor de software ni los criterios específicos que utiliza la inteligencia artificial para clasificar un comportamiento como riesgoso.

El sistema está en fase piloto y su funcionamiento se limita a algunas estaciones seleccionadas. Su expansión dependerá de los resultados que se obtengan durante este período de prueba. Michael Kemper explicó que la herramienta no reemplaza a los agentes humanos, sino que actúa como complemento para optimizar la vigilancia y reducir el tiempo de respuesta ante incidentes.

La MTA lidera el proyecto de vigilancia con IA en estaciones del metro neoyorquino. (REUTERS/Kent J Edwards)

Además del uso de inteligencia artificial, el estado de Nueva York desplegó a comienzos de 2024 un contingente de 1.000 miembros de la Guardia Nacional para colaborar con la policía del tránsito. Esta acción fue ordenada por la gobernadora Kathy Hochul como respuesta a la percepción de inseguridad en el transporte público, según informó The New York Times.

La intervención incluye revisiones aleatorias de mochilas, mayor patrullaje en estaciones clave y acompañamiento de usuarios durante horas de alto tránsito. Estas medidas se enmarcan en una estrategia de seguridad integral que busca reducir incidentes y fortalecer la confianza del público en el sistema de transporte, de acuerdo con las autoridades estatales citadas por el medio.

En paralelo, se han mantenido campañas de concientización ciudadana y colaboración con organizaciones comunitarias para mejorar la relación entre la policía y los usuarios. La MTA señaló que los esfuerzos de seguridad están en evaluación constante y que el uso de tecnologías como la IA no reemplazará el contacto humano ni la vigilancia tradicional.

La implementación del sistema de IA ha despertado críticas por parte de organizaciones defensoras de derechos civiles. La Unión de Libertades Civiles de Nueva York (NYCLU) manifestó su preocupación ante la posibilidad de que los algoritmos de vigilancia reproduzcan sesgos o generen falsos positivos que deriven en intervenciones injustificadas, según CNN.

Aunque la MTA asegura que no se utiliza reconocimiento facial ni se archivan datos personales, la NYCLU ha pedido que se garantice la transparencia del programa y que se establezcan mecanismos de revisión independientes. Para estos grupos, el uso de IA en vigilancia pública debe estar regulado por protocolos claros que aseguren la protección de los derechos individuales.

La MTA informó que someterá el programa a evaluaciones técnicas y jurídicas durante la fase piloto. Además, se prevé que comités externos revisen su desempeño en relación con las garantías legales. Este proceso de supervisión fue anunciado en una nota oficial publicada en el portal del estado de Nueva York (ny.gov) a inicios de mayo.

El sistema de IA alerta a las autoridades sobre comportamientos inusuales en tiempo real. (REUTERS/Jeenah Moon)

El uso de inteligencia artificial en sistemas de transporte no es exclusivo de Nueva York. Otras ciudades como Los Ángeles y Chicago también han adoptado herramientas basadas en IA para mejorar la seguridad y eficiencia de sus redes. En Los Ángeles, por ejemplo, se han probado cámaras con detección de armas, mientras que Chicago ha utilizado IA para emitir multas por infracciones en áreas de tránsito, según reportes de Bloomberg.

Estas experiencias reflejan una tendencia creciente hacia la automatización de la vigilancia en entornos urbanos. Sin embargo, la efectividad y el impacto social de estas tecnologías varían según el contexto y el marco legal de cada jurisdicción. En todos los casos, los expertos coinciden en la necesidad de evaluar estos programas con datos verificables y bajo estándares éticos.