Introducción al asistente de IA, Truleo y la automatización de la revisión de cámaras corporales
Primero, este capítulo presenta un asistente de IA diseñado para flujos de trabajo de las fuerzas del orden. A continuación, Truleo aparece en muchas conversaciones de la industria como un modelo de cómo los sistemas pueden agilizar la revisión de video, y aquí sirve como ejemplo de innovación. Además, visionplatform.ai complementa ese enfoque al convertir cámaras en sensores conscientes del contexto y al añadir razonamiento a las transmisiones de video. Sin embargo, la idea central es simple: aplicar inteligencia artificial para reducir la carga manual y luego ayudar a los oficiales a centrarse en las decisiones. Por lo tanto, el sistema puede automatizar el etiquetado rutinario y así ahorrar tiempo en tareas repetitivas. Mientras tanto, las alertas en tiempo real y un sistema de gestión local mantienen el material sensible dentro del control de la agencia.
Primero, los módulos detectores se ejecutan de forma continua. Luego, los modelos de lenguaje natural convierten clips cortos en descripciones indexables y buscables. A continuación, una integración con RMS o un sistema de gestión de registros empuja los metadatos al RMS o a un sistema de gestión de registros, y más tarde los oficiales pueden localizar rápidamente los clips clave. Además, los departamentos de policía que adoptan este flujo de trabajo informan menos retrasos en el procesamiento de pruebas. Por ejemplo, la plataforma puede rellenar un primer borrador de una narrativa y organizar notas, lo que reduce la fricción durante la redacción de informes. Como resultado, los oficiales que regresan a patrullar pasan más tiempo en el campo y menos tiempo en una oficina escribiendo detalles menores. Además, la solución admite cámaras corporales y otras cámaras sin obligar a subir datos a la nube. Esto ayuda a las agencias a cumplir con las normas locales y las expectativas del Acta de IA de la UE.
Específicamente, el asistente de IA sugerirá etiquetas a los revisores y permitirá que los humanos acepten o ajusten esas sugerencias. Además, Truleo y sistemas similares pueden integrarse con herramientas existentes de gestión de casos y de gestión de registros para mantener coherencia en la evidencia digital. Para las agencias que necesitan agilizar auditorías, la herramienta puede registrar cada paso. Finalmente, dado que la plataforma fue diseñada específicamente para seguridad pública, ayuda a proteger la cadena de custodia con registros claros. Para más información sobre cómo la búsqueda y las descripciones ayudan a las investigaciones, consulte la capacidad de búsqueda forense descrita en nuestro sitio búsqueda forense en aeropuertos.
Uso de la IA para analizar grabaciones policiales
Primero, la visión por computador encuentra objetos y comportamientos en las transmisiones de video. A continuación, detectores entrenados con datos diversos señalan armas, movimientos inusuales e incidentes de multitudes. Para la detección de armas, el sistema combina modelos de objetos y señales contextuales para mejorar la precisión, y se conecta a recursos de detección de armas para necesidades de despliegue específicas a través de nuestra plataforma detección de armas en aeropuertos. Además, el reconocimiento facial puede aparecer como un módulo, pero las agencias deben sopesar los riesgos y las políticas al habilitar esa función. Por lo tanto, los equipos suelen mantener esos módulos bajo controles estrictos y registros de auditoría.
Luego, los modelos de aprendizaje automático reducen horas de observación manual al mostrar fotogramas críticos para la revisión humana. Por ejemplo, un informe de 2025 encontró que el análisis de video asistido por IA mejoró la identificación de incidentes críticos en aproximadamente un 40% mejoras informadas en la detección de incidentes. Asimismo, una capa de detección impulsada por IA puede etiquetar eventos con hora, ubicación y puntuaciones de confianza. A continuación, esas etiquetas alimentan un panel de análisis que ayuda a los supervisores a detectar tendencias y medir eficiencia y efectividad. Mientras tanto, VP Agent Reasoning de visionplatform.ai explica por qué una detección es importante y cómo sistemas relacionados la confirman o la contradicen. Esto reduce falsos positivos y ayuda a los operadores a decidir rápidamente.
Además, la combinación de modelos de visión y agentes de IA actúa como un multiplicador de fuerza. Específicamente, cuando el sistema marca una escalada, el operador recibe contexto, clips relacionados y pasos sugeridos a seguir. También, la plataforma admite la correlación en tiempo real con flujos de control de acceso, lo que permite la verificación rápida de un evento. Para los líderes de seguridad pública que necesitan analizar multitudes, consulte nuestro recurso sobre detección de multitudes y análisis de densidad detección de multitudes y densidad en aeropuertos. Finalmente, cuando las grabaciones de cámaras se indexan de esta manera, los investigadores pueden analizar patrones y organizar acciones de seguimiento más rápidamente, lo que ayuda a proteger a las comunidades y a ahorrar tiempo de los oficiales.
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Transcribir video de cámaras corporales y BWC de forma eficiente
Primero, la transcripción importa para que la evidencia en video sea buscable. A continuación, los motores de transcripción por IA convierten el audio hablado de las cámaras corporales en texto con marcas de tiempo. Por ejemplo, los modelos de IA pueden lograr más del 90% de precisión en audio policial claro cuando se entrenan con datos diversos y se ajustan para jerga y tráfico de radio. Además, las transcripciones con marcas de tiempo permiten a los investigadores localizar rápidamente momentos críticos y palabras clave sin volver a reproducir horas de material. Como resultado, los equipos que transcriben obtienen acceso más rápido a declaraciones y pueden construir líneas de tiempo con mayor rapidez.
Luego, las agencias que adoptan estas herramientas reportaron importantes ganancias de eficiencia. Por ejemplo, la IA puede reducir el tiempo necesario para revisar material de cámaras corporales hasta en un 70% según informes de la industria estudio sobre la reducción del tiempo de revisión. Además, las transcripciones indexadas soportan búsquedas avanzadas para que los investigadores puedan localizar rápidamente frases, nombres u órdenes. Luego, una transcripción buscable se convierte en parte de un informe generado o de un paquete de evidencia digital que se integra con un sistema de gestión de registros o un RMS.
Adicionalmente, la transcripción mejora la transparencia. Para la defensa y los despachos de defensa penal, las transcripciones precisas equilibran el acceso al contenido de audio de forma rápida; JusticeText es un ejemplo de una organización que aplica análisis audiovisual para apoyar a defensores públicos JusticeText: aplicar análisis audiovisual con IA para defensores públicos. Mientras tanto, las agencias deben gestionar los datos sensibles con cuidado y redactar la información protegida antes de una liberación más amplia. La plataforma marca segmentos para redacción y ayuda a los equipos a decidir qué redactar. Además, al etiquetar marcas de tiempo, el sistema ayuda a los investigadores a ensamblar pruebas para audiencias y prepara material para la gestión de casos. Finalmente, la integración de la transcripción con Axon y otros sistemas facilita exportar elementos oficiales sin perder metadatos.
Borrador asistido por IA del informe policial
Primero, el procesamiento del lenguaje natural crea resúmenes concisos a partir de clips etiquetados y transcripciones. A continuación, la herramienta ofrece un informe generado que captura detalles críticos, ubicaciones, horas y personas involucradas. Además, aparece una narrativa sugerida como primer borrador que los oficiales pueden editar, lo que acelera el proceso de redacción de informes. Por lo tanto, la redacción de informes policiales se vuelve menos laboriosa y los oficiales dedican menos horas a papeleo. Como resultado, los oficiales pasan más tiempo en el campo atendiendo las necesidades de la comunidad.
Luego, el asistente rellena previamente campos estructurados y sugiere frases para las descripciones de incidentes. Para los departamentos que rastrean información faltante en los casos, la función resalta vacíos y solicita a los usuarios que añadan detalles. Además, el autoresumen incluye enlaces a la evidencia de video y marcas de tiempo para que los revisores puedan verificar los hechos rápidamente. En la práctica, las herramientas de IA fomentan un lenguaje consistente, lo que mejora la precisión en casos penales y facilita ubicar detalles críticos durante la revisión. Sin embargo, las agencias deben tratar el borrador como una ayuda y no como un sustituto. La revisión humana sigue siendo esencial para garantizar el cumplimiento de políticas y la exactitud de los hechos.
Asimismo, un estudio encontró que la IA no aceleró significativamente a los oficiales al redactar narrativas completas, lo que demuestra que los beneficios pueden variar según la tarea la IA no siempre mejora la redacción de informes policiales. Aun así, muchas unidades reportan la reducción del tiempo para la documentación inicial cuando están disponibles resúmenes y transcripciones. Además, integrar el informe generado en un RMS o un sistema de gestión de registros reduce la entrada duplicada. Para orientación sobre la integración de resúmenes y más información sobre cómo la automatización reduce la reentrada manual, revise nuestra página sobre detección de personas y flujos de trabajo relacionados detección de personas en aeropuertos. Finalmente, el sistema puede producir un primer borrador pulido que ahorra tiempo a los oficiales en la edición y permite a los supervisores revisar el contenido rápidamente.
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Resúmenes de evidencia generados por IA automatizan la integración con Axon
Primero, las herramientas modernas crean paquetes de caso concisos que combinan evidencia de video con una línea de tiempo y una cadena de custodia sugerida. A continuación, este empaquetado facilita enviar elementos a Axon Evidence o a plataformas locales de gestión. Para las agencias que usan Axon, el asistente mapea etiquetas y metadatos al esquema de Axon para que las exportaciones se importen de forma limpia y reduzcan errores de transferencia. Además, el etiquetado automatizado marca clips para redacción y señala escenas sensibles para su revisión.
Luego, la plataforma escribe un breve resumen de evidencia que enumera clips clave, marcas de tiempo y audio de testigos. También, el sistema registra quién revisó cada elemento y cuándo, lo que crea una pista auditable para tribunales o revisiones internas. Además, los registros de cadena de custodia prellenados reducen errores de entrada manual y preservan la procedencia de cada pieza de evidencia digital. Para los equipos que requieren integración con la gestión de casos, el resumen se adjunta a los archivos del caso y ayuda a los investigadores a avanzar más rápidamente en casos penales. Mientras tanto, la herramienta puede conectarse con RMS y otros sistemas para sincronizar actualizaciones de estado y notas de investigación.
Adicionalmente, las sugerencias automatizadas de redacción aceleran los flujos de trabajo de cumplimiento al resaltar rostros u otros elementos protegidos que podrían necesitar redactarse antes de la liberación. El flujo de trabajo de redacción puede ajustarse a la política de la agencia y luego ser revisado por un humano antes de la exportación final. Asimismo, la interoperabilidad con plataformas de gestión de registros reduce la necesidad de exportaciones duplicadas y simplifica las auditorías en revisiones internas. Para las agencias que desean automatizar el etiquetado y el almacenamiento a largo plazo sin sacrificar el control, la plataforma admite la exportación local a un sistema de gestión de registros y un índice de búsqueda forense para que los equipos puedan localizar rápidamente clips para una revisión posterior. Finalmente, el proceso de exportación reduce la carga administrativa y apoya un manejo de evidencia consistente entre departamentos.
Automatización, análisis y ética para una policía justa
Primero, a medida que las agencias adoptan flujos de trabajo impulsados por IA, deben afrontar riesgos de sesgo y proteger las libertades civiles. Luego, los sistemas de reconocimiento facial pueden reproducir sesgos históricos, y las agencias deberían limitar su uso y exigir auditorías regulares. Además, la asociación internacional de jefes y la asociación de jefes de policía han recomendado una gobernanza cuidadosa y transparencia antes de desplegar herramientas de identificación. Por lo tanto, muchas agencias optan por ejecutar modelos sin conexión, para mantener el control y reducir la exposición.
Luego, las salvaguardas de privacidad incluyen controles de acceso, registros de auditoría y políticas estrictas de retención. Además, mantener el procesamiento en las instalaciones reduce el riesgo de transferencias a la nube. Por ejemplo, nuestra VP Agent Suite ejecuta modelos dentro del entorno de la agencia para alinearse con las necesidades de cumplimiento. Adicionalmente, la validación independiente ayuda a verificar las capacidades de la IA y a asegurar que los modelos no afecten injustamente a grupos específicos. Mientras tanto, actores de la defensa como JusticeText subrayan la importancia de poner el material procesado a disposición de los despachos de defensa penal de manera oportuna ejemplo de JusticeText.
Además, la ética requiere supervisión humana. Para los momentos críticos señalados por la IA, los revisores deben confirmar el contexto antes de extraer conclusiones. Asimismo, registros y explicaciones transparentes mejoran la rendición de cuentas y permiten a los equipos rastrear cómo se produjo una acción sugerida. Para las agencias que necesitan analizar grandes cantidades de evidencia en video, una política clara y la transparencia del proveedor importan. Para más información sobre sesgo y riesgos legales, consulte investigaciones recientes sobre IA en justicia penal investigación sobre IA en justicia penal. Finalmente, cuando se diseña con salvaguardas, la IA puede ser un multiplicador de fuerza que permite un manejo de casos más rápido y justo, y puede ayudar a proteger a las comunidades al tiempo que preserva los derechos.
FAQ
¿Qué es un asistente de IA para la revisión de video de las fuerzas del orden?
Un asistente de IA es un software que utiliza visión por computador y modelos de lenguaje para procesar y resumir evidencia en video. Reduce el tiempo de revisión manual y ayuda a los equipos a centrarse en la toma de decisiones mientras mantiene a los humanos en el circuito.
¿Qué tan precisa es la transcripción por IA para el audio de cámaras de cuerpo?
La precisión puede superar el 90% en audio claro con modelos ajustados y datos de entrenamiento diversos. Aun así, entornos ruidosos y las comunicaciones por radio reducen la precisión, por lo que la revisión humana sigue siendo necesaria.
¿Puede este sistema integrarse con Axon Evidence?
Sí, el asistente puede mapear metadatos a Axon y exportar resúmenes para que las importaciones sean limpias y auditables. La integración reduce transferencias manuales y minimiza errores de entrada de datos.
¿La IA reemplazará la redacción de informes policiales?
No, la IA asiste produciendo un primer borrador y rellenando campos estructurados, pero los humanos deben revisar las narrativas para garantizar su exactitud. Estudios muestran que la IA no elimina completamente la necesidad de la intervención del oficial en la redacción de informes investigación sobre la redacción de informes.
¿Cómo maneja la herramienta la redacción?
Las sugerencias automáticas de redacción aparecen en función de modelos de detección y reglas de política, y los revisores luego redactan según sea necesario. Este flujo acelera la liberación protegiendo la privacidad.
¿El video y los modelos se procesan en las instalaciones?
Muchas implementaciones ejecutan los procesos en las instalaciones para mantener el control y cumplir con necesidades de cumplimiento, y nuestra plataforma admite Modelos de Lenguaje Visual en las instalaciones. Esto reduce la exposición a la nube y facilita la auditabilidad.
¿Cómo reduce el sistema el tiempo dedicado a la revisión de video?
Al mostrar fotogramas clave, marcas de tiempo y transcripciones automatizadas, el asistente permite a los investigadores localizar rápidamente momentos críticos. Los informes de la industria muestran hasta un 70% de reducción en el tiempo de revisión de material de cámaras corporales estudio sobre la reducción del tiempo de revisión.
¿Puede la IA ayudar a los equipos de defensa?
Sí, las transcripciones procesadas y los clips indexados pueden ponerse a disposición de la defensa para asegurar un acceso oportuno a la evidencia. Organizaciones como JusticeText han utilizado el análisis audiovisual para apoyar a defensores públicos ejemplo de JusticeText.
¿Qué salvaguardas protegen contra el sesgo?
Las salvaguardas incluyen auditorías de modelos, informes de transparencia, revisión humana y uso restringido de módulos sensibles como el reconocimiento facial. Las agencias deberían adoptar políticas claras y pruebas independientes para minimizar el sesgo.
¿Cómo empiezo a integrar esta tecnología?
Comience pilotando con un pequeño conjunto de cámaras y definiendo métricas de éxito como la reducción del tiempo de revisión y la mejora en la detección de incidentes. Además, consulte guías de despliegue en el mundo real y la documentación del proveedor para alinear la plataforma con su flujo de trabajo existente e integraciones RMS.
