La IA está transformando rápidamente el modo en que las naciones protegen a sus ciudadanos y responden a las amenazas emergentes. Desde los análisis predictivos que anticipan las catástrofes antes de que se produzcan hasta los sistemas de vigilancia en tiempo real que detectan anomalías en infraestructuras críticas, la IA está redefiniendo el funcionamiento de los organismos de seguridad pública e interior. Cambia la forma en que analizan la información, interactúan entre organismos, toman decisiones y actúan bajo presión. El reto está claro: aprovechar el poder de la IA de forma responsable, manteniendo al mismo tiempo la privacidad, la transparencia y el control. Esta página explora cómo la IA refuerza la resiliencia nacional, integrando los conocimientos de Intersec sobre el terreno y su liderazgo en innovación, donde las tecnologías para la inteligencia de metadatos, el conocimiento de la situación y la gestión de crisis están dando forma a la próxima generación de defensa civil.
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La seguridad pública y la seguridad nacional comparten una misma misión: proteger a las personas y las instituciones de cualquier daño. Sin embargo, los entornos en los que operan son cada vez más complejos: catástrofes naturales, conflictos, amenazas terroristas, pandemias y riesgos industriales... La IA ayuda a los organismos públicos a ver, decidir y actuar con mayor rapidez. Mediante análisis avanzados, datos de geolocalización y vigilancia en tiempo real, los sistemas de IA permiten a las autoridades:
En contextos de seguridad nacional, la IA añade una dimensión predictiva e integradora, ayudando a las agencias a conectar los puntos entre diversas fuentes de datos: metadatos de red, ciudades inteligentes, vehículos conectados, señales de medios sociales, sensores medioambientales... Cuando se gestiona de forma responsable, esta fusión de datos crea una poderosa base para la gestión proactiva de la defensa nacional y la seguridad pública.
Aplicados a los metadatos de red, los modelos de movilidad y actividad basados en IA utilizan datos a gran escala para aprender cómo evolucionan los movimientos y comportamientos en el espacio y el tiempo. Al identificar patrones, tendencias y anomalías en diferentes niveles de agregación, estos modelos proporcionan una representación dinámica de cómo las personas, los vehículos y los activos interactúan con su entorno. Este conocimiento basado en datos permite diseñar sistemas predictivos y adaptativos que pueden aplicarse a una amplia gama de contextos de seguridad.
Resistencia al cambio climático: A medida que las catástrofes relacionadas con el clima se hacen más frecuentes y graves, los gobiernos adoptan cada vez más la IA para reforzar los esfuerzos de preparación y mitigación. Los casos de uso abarcan desde la supervisión continua de riesgos y el conocimiento de la situación en tiempo real hasta la elaboración de modelos predictivos, alertas públicas asistidas por IA y planificación de evacuaciones. Los modelos de movilidad y actividad a gran escala basados en la IA proporcionan información esencial para una gestión eficaz de las crisis.
Respuesta de emergencia: En situaciones de catástrofe en las que cada minuto cuenta, la IA mejora la capacidad de los servicios de emergencia para evaluar las zonas afectadas, anticiparse a los movimientos de la población y coordinar mejor a los primeros intervinientes. Por ejemplo, la combinación de datos de telecomunicaciones en tiempo real con sistemas de información geográfica (SIG), sistemas de información y sensores en tiempo real puede ayudar a identificar limitaciones o interrupciones emergentes. Esta visión integrada favorece la toma de decisiones adaptativas, como el ajuste de las estrategias de evacuación en tiempo real y la emisión de avisos públicos con mayor precisión y eficacia.
Llamadas de emergencia: Los operadores deben enrutar las comunicaciones de emergencia con rapidez y precisión, proporcionando datos precisos sobre la ubicación de las personas que llaman. La IA ayuda a predecir picos en el volumen de llamadas, transcribir el habla en tiempo real, priorizar el tráfico de llamadas por nivel de urgencia mediante el análisis de ruidos y sonidos, y ofrecer precisión en la localización de llamadas a nivel de contador. Para los servicios de emergencia, esto significa respuestas más rápidas, inteligentes y eficaces.
Protección de infraestructuras críticas: Las redes de energía, las redes de transporte y los sistemas de comunicación son la columna vertebral de la resistencia nacional. Los modelos de mantenimiento predictivo basados en IA detectan los fallos antes de que provoquen interrupciones, mientras que la visión por ordenador supervisa los puntos de acceso y detecta las manipulaciones. Cuando se combinan con la inteligencia geoespacial, estas capacidades mejoran la alerta temprana de sabotajes, desastres naturales o fallos en los equipos.
Detección de amenazas y anomalías: Los sistemas de IA entrenados con datos históricos de eventos y entradas de sensores en vivo pueden identificar comportamientos inusuales en tiempo real, desde intrusiones cibernéticas hasta oleadas de multitudes o patrones de movimiento irregulares cerca de instalaciones sensibles. Al priorizar las alertas y reducir los falsos positivos, estas herramientas permiten a los operadores centrarse en los riesgos reales y no en el ruido.
Planificación de emergencias: La IA puede proponer acciones de respuesta adecuadas basadas en situaciones y contextos específicos. Al parametrizar modelos de planes de respuesta preestablecidos, puede adaptar los procedimientos estándar a condiciones en tiempo real como la ubicación, la escala, los recursos disponibles y la evolución de los riesgos. Esto permite a los responsables de la toma de decisiones generar rápidamente opciones de respuesta a medida que siguen siendo coherentes con los marcos de emergencia aprobados, al tiempo que mejoran la velocidad, la coordinación y la eficacia.
Aplicación de la ley: La actuación policial convencional dependía en gran medida de los informes posteriores a los incidentes. Hoy en día, la IA permite identificar comportamientos sospechosos en tiempo real y, en algunos casos, anticiparse a los incidentes antes de que se produzcan. A medida que los volúmenes de datos crecen exponencialmente, las soluciones basadas en IA se han convertido en esenciales para que las fuerzas de seguridad y los organismos de inteligencia detecten amenazas, desarticulen redes de delincuencia organizada y luchen contra el terrorismo, todo ello bajo una estricta supervisión normativa. Cada vez se espera más de los proveedores de servicios que ofrezcan herramientas de investigación y supervisión basadas en IA que refuercen la seguridad nacional.
Análisis de investigación avanzados: El aprendizaje automático y los grandes modelos lingüísticos pueden apoyar las investigaciones descubriendo correlaciones en grandes volúmenes de pruebas digitales: metadatos de comunicaciones, imágenes y datos transaccionales. Utilizadas dentro de marcos jurídicos estrictos, estas capacidades mejoran la eficacia de la investigación al tiempo que mantienen la transparencia y la supervisión.
Seguridad fronteriza y marítima: La geolocalización y el reconocimiento de patrones basados en IA mejoran la vigilancia fronteriza y el conocimiento del dominio marítimo. La combinación de señales de radar, satélite y telecomunicaciones permite detectar anomalías en tiempo real, identificar movimientos irregulares de buques o cruces ilegales y minimizar la carga de trabajo de la vigilancia manual.
La IA está reconfigurando los sistemas de alerta temprana al permitir pasar de la alerta reactiva a la gestión proactiva del riesgo. Mientras que los sistemas tradicionales esperaban a que se materializaran las crisis, la IA permite ahora a las autoridades anticiparse con mucha antelación a las amenazas climáticas y de origen humano. Mediante el análisis continuo de fuentes de datos heterogéneas, como sensores ambientales, señales de red y patrones históricos de incidentes, la IA apoya el modelado de escenarios, la previsión de riesgos y las actividades de preparación. Esto incluye la formación basada en simulaciones y la planificación previa a los sucesos, lo que ayuda a los equipos de crisis a poner a prueba las respuestas, perfeccionar las estrategias de alerta y aumentar la preparación operativa antes de que se produzca un incidente.
Cuando se desencadena una crisis, la IA actúa como multiplicador de fuerzas para una respuesta más rápida y adaptable. Permite supervisar en tiempo real la evolución de la situación y actualizar continuamente las alertas del PAC a medida que cambia la situación. La IA puede generar automáticamente mensajes de alerta, recomendar los canales de comunicación y las zonas geográficas más eficaces y ayudar a los operadores traduciendo los mensajes a los idiomas o dialectos locales y adaptando el contenido a los distintos públicos. Estas capacidades son especialmente valiosas cuando se producen picos de tensión, ya que reducen la carga cognitiva y ayudan a mantener la claridad, coherencia y rapidez en las operaciones de alerta a gran escala. Las implementaciones más avanzadas se extienden a la supervisión predictiva, en la que la IA puede sugerir o activar alertas a medida que se acercan los umbrales, en lugar de después de superarlos.
En todos estos avances, hay un principio básico que no ha cambiado: la validación humana es esencial. Los debates de la conferencia subrayaron repetidamente que la IA no sustituye a los profesionales de la gestión de crisis, sino que aumenta su experiencia. Las decisiones de emitir, modificar o aumentar las alertas siguen estando firmemente en manos humanas, lo que garantiza la responsabilidad, la confianza y la supervisión ética. En este modelo, la IA mejora el juicio, acelera la ejecución y mejora la resiliencia, al tiempo que mantiene a las personas en el centro de los sistemas de alerta temprana y seguridad pública.
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A medida que los países refuerzan sus capacidades civiles y de defensa, los operadores de telecomunicaciones entran en una fase de mayor importancia estratégica. Su contribución a la salvaguarda de los activos nacionales, la protección de la población y el refuerzo de la resistencia de la sociedad está aumentando rápidamente. Este cambio está impulsado por una cooperación más estrecha entre las autoridades públicas y los operadores, construida en torno a un marco de "todos los riesgos, todas las amenazas". En este contexto, la IA está transformando la forma en que las infraestructuras de telecomunicaciones apoyan funciones esenciales, desde la gestión de crisis y las comunicaciones de emergencia hasta la seguridad nacional.
Esta dirección se puso muy de relieve en el Simposio Mundial para Organismos Reguladores (GSR) de la UIT celebrado en Riad, donde los responsables políticos subrayaron la necesidad de acelerar una reglamentación favorable a la innovación. Las Directrices sobre mejores prácticas del GSR-25 identificaron la inteligencia artificial, el análisis avanzado de datos, la coordinación internacional y la armonización de la reglamentación como elementos fundamentales para la futura gobernanza.
En palabras del Dr. Cosmas Luckyson Zavazava, Director de la Oficina de Desarrollo de las Telecomunicaciones de la UIT:
"Los reguladores de hoy y de mañana no pueden limitarse a ser el árbitro de un juego conocido. Deben ser los arquitectos de un mundo en transformación. Significa fomentar la innovación no como un proyecto secundario, sino como una práctica fundamental".
Para los operadores de telecomunicaciones, navegar por este entorno normativo en evolución va más allá de cumplir las obligaciones reglamentarias. Representa un compromiso a largo plazo con la innovación en seguridad pública y el desarrollo sostenible del sector.
La adopción responsable es tan importante como la innovación tecnológica. Los sistemas de IA que afectan a la seguridad pública operan en la intersección de la seguridad, la privacidad y los derechos humanos. Por ello, los gobiernos y los reguladores de las telecomunicaciones deben adoptar marcos de gobernanza claros para mantener la confianza.
Los datos de telecomunicaciones y geolocalización, incluso cuando son anónimos, pueden plantear problemas de privacidad. Antes de su despliegue, los organismos de seguridad deberían
En conjunto, estas barandillas garantizan que la innovación en materia de seguridad refuerce los valores democráticos en lugar de socavarlos.
La IA no es nueva en Intersec. Lo que comenzó en la década de 2010 como IA basada en reglas para gestionar datos rápidos y grandes volúmenes de clientes de telecomunicaciones respondía directamente a las necesidades de control y automatización en tiempo real de los operadores. Intersec se ha expandido después al aprendizaje automático (ML) para satisfacer demandas más avanzadas, como medir la elasticidad de los abonados y mejorar la toma de decisiones. En geolocalización, la IA responde a la necesidad de mayor precisión, mientras que en seguridad interna respalda casos de uso práctico como las investigaciones policiales mediante la identificación de individuos con patrones de movimiento similares.
En la actualidad, la IA responde aún más a las necesidades de los clientes:
Haciendo que la analítica avanzada sea asequible y utilizable para decenas de miles de usuarios por país. Los sistemas asistidos por LLM y los agentes de IA aumentan significativamente la eficiencia operativa al permitir a los analistas trabajar de forma más autónoma a través de interfaces intuitivas y menos técnicas, sin dejar de beneficiarse de potentes capacidades analíticas.
Estas capacidades demuestran la promesa de la IA para la protección civil: proteger tanto a las personas como a las infraestructuras críticas mediante el uso inteligente de los datos.
Intersec AI es una plataforma básica de IA que procesa todos los metadatos en tiempo real, garantizando el pleno cumplimiento tanto de las normas internacionales como de la normativa local. A continuación se muestra un ejemplo de las fuentes de datos recopilados, en su caso:
Además, estos metadatos pueden enriquecerse con fuentes de datos de terceros para proporcionar inteligencia contextual más profunda, incluidas listas de sanciones, inteligencia de código abierto (OSINT), datos de reconocimiento de matrículas, análisis forense móvil...
Utiliza agentes de inteligencia artificial especializados en seguridad nacional, investigación criminal, control de fronteras y contrainteligencia para obtener información procesable y realizar detecciones predictivas de amenazas para la policía y los servicios de inteligencia.
A diferencia de otras soluciones, que obligan a los analistas a buscar manualmente correlaciones en los datos, Intersec AI realiza de forma automática y autónoma el trabajo de correlación en profundidad, sacando a la luz información procesable y de gran valor casi al instante. Sus agentes específicos aprenden, correlacionan, detectan y predicen.
El despliegue de la IA para la seguridad pública requiere algo más que algoritmos. Exige una arquitectura segura e interoperable capaz de integrar fuentes de datos heterogéneas, mantener la privacidad y escalar a través de múltiples agencias.