Anticipar y decidir: Visión artificial en seguridad urbana

Feb, 2026 | TECHNOLOGY

La gestión de la seguridad urbana en entornos cada vez más densos, dinámicos y concurridos exige hoy capacidades que van más allá de la vigilancia reactiva. Anticipar incidentes, priorizar recursos y coordinar servicios requiere información contextual, fiable y accionable en tiempo real, especialmente en escenarios donde el margen de error es mínimo y el tiempo es crítico.

En este contexto, la analítica avanzada de vídeo basada en visión artificial se consolida como una herramienta de apoyo a la toma de decisiones para centros de control, mandos policiales y responsables públicos. A partir de la experiencia de IMOTION Analytics y de soluciones como iA UrbanGuard y la Detección Automática de Incidentes (DAI), conversamos con su CEO, Alejandro Murillo, sobre cómo estas tecnologías se integran en la operativa diaria de la ciudad para reforzar la prevención, mejorar la capacidad de anticipación y aportar criterio a la gestión de la seguridad urbana.

USECIM: En los últimos años, ¿qué cambios está observando en las necesidades reales de los cuerpos policiales y centros de control en entornos urbanos?

ALEJANDRO MURILLO: Las ciudades se han convertido en sistemas mucho más complejos que hace una década. A la densidad poblacional se suman la movilidad constante, el turismo, los eventos y la convivencia de usos muy diversos del espacio público. En este contexto, ya no basta con reaccionar cuando el incidente se produce. Los responsables de seguridad necesitan anticipar, priorizar y decidir con información objetiva que les ayude a gestionar esa complejidad de forma coherente y sostenible.

USECIM: ¿En qué punto considera que el modelo clásico de videovigilancia resulta insuficiente para esta realidad?

ALEJANDRO MURILLO: La videovigilancia tradicional ofrece visibilidad, pero no necesariamente conocimiento. Depende en gran medida de la supervisión constante de los operadores y dificulta identificar patrones o comportamientos que se salen de lo habitual. En entornos urbanos exigentes, este enfoque genera sobrecarga operativa y limita la capacidad de anticipación, que es precisamente donde hoy se juega buena parte de la eficacia.

USECIM: iA UrbanGuard y la Detección Automática de Incidentes transforman imágenes en alertas y metadatos. ¿Qué aporta este enfoque frente a la simple visualización de cámaras?

ALEJANDRO MURILLO: El salto cualitativo está en convertir la imagen en información estructurada y operativa. Soluciones como iA UrbanGuard permiten aprovechar la infraestructura de cámaras ya existente en los municipios —tanto de seguridad como de contexto urbano y edificios municipales— para aplicar analíticas avanzadas orientadas a identificar comportamientos de riesgo, como caídas, peleas, merodeos, intrusiones o situaciones anómalas.

En paralelo, la Detección Automática de Incidentes se centra en el entorno viario, integrándose con cámaras de tráfico, sistemas ALPR o zonas de bajas emisiones, para detectar incidentes como accidentes, vehículos detenidos o en sentido contrario, presencia de objetos o personas en la calzada, así como eventos críticos como fuego o humo.

En ambos casos, el objetivo no es generar alertas aisladas, sino aportar contexto y priorización al centro de control, facilitando decisiones más rápidas y fundamentadas.

USECIM: Desde el punto de vista del mando, ¿qué diferencia existe entre una alerta técnica y una alerta verdaderamente operativa?

ALEJANDRO MURILLO: Una alerta operativa es aquella que llega contextualizada, priorizada y alineada con protocolos de actuación. No se limita a señalar que algo sucede, sino que aporta el contexto necesario para valorar si es preciso intervenir, con qué recursos y en qué momento. Esa diferencia es clave para decidir bien en situaciones de presión.

USECIM: Muchas de las analíticas incorporadas apuntan claramente a la prevención. ¿Cómo cambia esto la forma de intervenir en la ciudad?

ALEJANDRO MURILLO: Permite pasar de una lógica reactiva a una lógica claramente preventiva. La detección temprana de comportamientos anómalos, concentraciones inusuales o situaciones de riesgo facilita intervenir antes de que una situación escale. Esto se traduce en actuaciones más proporcionadas, un uso más eficiente de los recursos disponibles y un menor impacto sobre la ciudadanía.

USECIM: ¿En qué espacios urbanos considera especialmente relevante esta capacidad de anticipación?

ALEJANDRO MURILLO: En estaciones, zonas comerciales, áreas turísticas, eventos públicos o espacios con alta rotación de personas. Son entornos donde unos segundos de anticipación pueden marcar la diferencia entre una intervención ordenada y una situación compleja de gestionar. En paralelo, la capacidad de anticipar incidentes en la red viaria resulta clave para mejorar la seguridad y la fluidez del tráfico en puntos especialmente sensibles del entorno urbano.

Anticipar y decidir: visión artificial en seguridad urbana

USECIM: ¿Cómo se integra esta información en el trabajo cotidiano de un centro de control?

ALEJANDRO MURILLO: La clave es la integración en los sistemas existentes. La información debe presentarse de forma unificada para que operadores y responsables dispongan de una visión global de la situación. Así, el centro de control deja de ser únicamente un espacio de vigilancia y se convierte en un auténtico nodo de gestión y coordinación.

USECIM: ¿Qué papel mantiene el operador humano en un sistema basado en analítica avanzada?

ALEJANDRO MURILLO: Un papel central. La tecnología no sustituye al criterio profesional, lo refuerza. El operador valida la información, decide y coordina la intervención. La analítica reduce la carga cognitiva y mejora la capacidad de respuesta, pero siempre bajo supervisión humana.

Anticipar y decidir: visión artificial en seguridad urbana

La seguridad urbana se gestiona hoy como un sistema integrado, en el que espacios públicos, movilidad e infraestructuras críticas comparten información para apoyar la toma de decisiones.

USECIM: Más allá del tiempo real, ¿qué aporta el análisis histórico de datos a la planificación de la seguridad urbana?

ALEJANDRO MURILLO: Aporta perspectiva estratégica. Analizar patrones recurrentes, zonas de mayor riesgo o franjas horarias críticas permite planificar despliegues con mayor criterio, evaluar decisiones pasadas y avanzar hacia una gestión de la seguridad basada en evidencia.

USECIM: La integración con sistemas ya desplegados suele ser un reto para las administraciones. ¿Cómo se aborda este aspecto?

ALEJANDRO MURILLO: Es fundamental aprovechar la infraestructura existente, tanto a nivel de cámaras como de plataformas de gestión. Las soluciones deben integrarse con los sistemas ya operativos, evitando sustituciones innecesarias. Esto facilita una adopción progresiva y hace viable el proyecto desde el punto de vista operativo y presupuestario.

USECIM: Cuando hablamos de inteligencia artificial aplicada a seguridad pública, la confianza institucional es clave. ¿Qué garantías considera imprescindibles?

ALEJANDRO MURILLO: Además del cumplimiento normativo y la trazabilidad de los datos, es fundamental que la inteligencia artificial aplicada a seguridad pública pueda ser auditada y validada en entornos reales. En este sentido, la participación de IMOTION Analytics en la primera Sandbox de Inteligencia Artificial impulsada por el Gobierno de España, a través de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, ha supuesto un marco adicional de validación institucional.

Este tipo de iniciativas, junto con las certificaciones y estándares de calidad, permiten avanzar con mayor seguridad hacia el cumplimiento del nuevo Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, aportando garantías técnicas y jurídicas a las administraciones que despliegan estas soluciones.

USECIM: Para cerrar, ¿qué valor principal aporta este tipo de soluciones a un responsable público?

ALEJANDRO MURILLO: Aporta la capacidad de gobernar la seguridad urbana con información objetiva. Anticipar riesgos, priorizar recursos y decidir con mayor criterio en entornos complejos no es solo una cuestión tecnológica, sino de buena gestión pública. Cuando los datos se convierten en conocimiento operativo, la ciudad gana en seguridad, eficiencia y confianza.

Conclusión USECIM: Decidir mejor en entornos complejos

La incorporación de analítica avanzada de vídeo y visión artificial a la gestión de la seguridad urbana no responde a una moda tecnológica, sino a una necesidad operativa real. En ciudades cada vez más complejas, la capacidad de anticipar riesgos, priorizar recursos y tomar decisiones informadas se convierte en un factor crítico de buena gobernanza.

Como se desprende de esta conversación, el verdadero valor de estas soluciones no está en la automatización, sino en su capacidad para transformar datos en conocimiento operativo útil, siempre bajo criterio humano y dentro de marcos normativos claros. Cuando la tecnología se integra con sentido institucional y orientación a servicio público, la seguridad deja de ser reactiva para convertirse en una política urbana basada en evidencia, eficiencia y confianza ciudadana.

USECIM

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