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IA al volante: cómo las apps de movilidad usan tecnología para prevenir delitos
Las principales apps de movilidad están incorporando inteligencia artificial para reforzar la seguridad de conductores y pasajeros; verificación de identidad, detección de fraudes y grabación de audio en tiempo real
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Pedir un auto desde el celular para ir al trabajo o salir a cenar ya es parte del día a día de millones de personas alrededor del mundo. Sin embargo, detrás de esa rutina aún persiste, para muchos, una preocupación: ¿qué tan seguro es subirse al vehículo de un desconocido o permitir que un extraño viaje en el nuestro? De hecho, es común encontrar en redes sociales denuncias de usuarios que vivieron situaciones incómodas o incluso peligrosas con conductores.
En un escenario cada vez más digitalizado, los riesgos crecen y se transforman por igual: perfiles falsos, identidades robadas y comportamientos inapropiados son algunos de los desafíos que enfrentan a diario las plataformas de movilidad.
En este contexto, la inteligencia artificial (IA), junto con otras tecnologías, emerge como una solución para prevenir incidentes que pueden poner en riesgo al usuario, ya sea un pasajero o un conductor. “La IA no es un complemento técnico, es una herramienta estratégica esencial que nos permite actuar de manera predictiva y proactiva, reduciendo riesgos en cada etapa del viaje”, señaló a LA NACION Pablo Lamuraglia, director de Operaciones de Seguridad para DiDi.
Innovar en los desafíos de la movilidad urbana
Recientemente, dicha plataforma sumó nuevas herramientas de seguridad que ya están disponibles en la Argentina. Una de ellas es la verificación de cuentas para nuevos pasajeros al realizar su primer viaje. El proceso incluye el escaneo de un documento oficial (DNI, cédula o licencia de conducir), verificación facial en tiempo real e ingreso de datos de una tarjeta bancaria. “La iniciativa responde directamente a la preocupación de los conductores”, explicó Lamuraglia.
Esta funcionalidad se complementa con modelos de IA que analizan el comportamiento de las cuentas y buscan detectar posibles fraudes o infracciones a los términos de uso de la plataforma. Algunos de estos modelos son: Hércules, que analiza grandes volúmenes de datos en tiempo real para detectar comportamientos fuera de lo común; Temis, enfocado en identificar cuentas con datos irregulares; y Clío, que realiza un análisis cruzado de datos, combinando información de viajes, reportes previos y otras variables.
DiDi también añadió la grabación de audio en tiempo real. En concreto, tanto pasajeros como conductores pueden grabar sus recorridos, de manera manual o automática, directamente desde sus celulares. Los audios se encriptan y se eliminan automáticamente tras 30 días si no se reporta ningún incidente de seguridad. Si se reporta un caso, pueden conservarse hasta cinco años para colaborar con la investigación. La plataforma solo accede a las grabaciones si hay un reporte o requerimiento formal de una autoridad competente.
La herramienta va en línea con LERT, una plataforma que permite que las autoridades y la app trabajen en conjunto en casos de investigación de delitos o incidentes. Desde su lanzamiento en 2023, el portal demostró tener un impacto positivo, en especial en la región del Cono Sur. Por ejemplo, en 2024 se lograron resolver 25 casos, según datos de la compañía.
Prevención
En tanto, Uber cuenta con una tecnología de aprendizaje autónomo -machine learning- que realiza un análisis profundo antes de que el viaje ocurra. La herramienta se nutre de información de millones de viajes realizados alrededor del mundo.
Pero, ¿cómo funciona esta tecnología? Cuando un usuario pide un viaje, el sistema analiza diversas variables y factores, lo que permite detectar solicitudes que “podrían ser más riesgosas”, indicaron desde la plataforma. En caso de detectar patrones fuera de lo común, la aplicación solicita información o acciones adicionales a la verificación de identidad, como el escaneo de un documento o una selfie.
Por otro lado, para aquellos usuarios que eligen pagar en efectivo, la app también puede solicitar el escaneo de un documento. “Este modelo de IA detecta documentos apócrifos o que no se adecúan a los exigidos en los Términos y Condiciones de Uso”, destacaron desde la compañía.
No se trata de la primera vez que Uber implementa IA para medidas de seguridad. Su función Ridecheck, por ejemplo, detecta anomalías durante el viaje a partir de datos del celular del conductor, como GPS, el acelerómetro y el giroscopio. En esta línea, un modelo de IA analiza la información en tiempo real para localizar posibles incidentes. En caso de que surja algo fuera de lo común, como una parada inesperada o un cambio drástico de ruta, la app envía una notificación tanto al conductor como al usuario preguntando qué ocurrió y ofreciendo opciones de asistencia.
Al servicio de los conductores
Desde 2022, Cabify utiliza modelos de machine learning que predicen el nivel de peligro que puede tener un viaje. “El modelo se entrena con nuestro propio histórico de viajes y se determinan distintas medidas de seguridad y validación de la identidad de usuarios, como una selfie”, detalló Sebastián Morga, Operational Excellence Manager de la app para la Argentina y Uruguay. Y aseguró que los casos de seguridad mejoraron significativamente desde la implementación de esta tecnología.
Además, Morga reveló a este medio que la plataforma está trabajando en el desarrollo de un asistente de IA para sus conductores. Específicamente, el modelo -que estará conectado a información de los recorridos en tiempo real- ayudará a responder preguntas típicas de su experiencia como nuevo conductor, para luego mejorar su actividad diaria.
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