La Seguridad Pública en México y el Impacto de la Inteligencia Artificial

Introducción

La seguridad pública en México constituye un tema de trascendencia en el ámbito nacional e internacional, lo anterior es así debido a que afecta de manera directa la estabilidad institucional, la calidad de vida de las personas y el respeto a sus derechos humanos.

En este sentido, garantizar la seguridad de las personas, no solo implica la prevención del delito, sino también el fortalecimiento de un Estado de derecho que tenga como principal objetivo salvaguardad las libertades individuales, a fin de mejorar la calidad de vida de las y los ciudadanos, creando sociedades justas y equilibradas. En este contexto, resulta de vital importancia el garantizar que exista un equilibrio entre la paz, bienestar social y seguridad nacional.

El artículo 2 de la Ley General de Sistema Nacional de Seguridad Pública [LGSNSP], establece que el objetivo primordial de la seguridad pública es proteger la integridad y los derechos de las personas, manteniendo las libertades públicas el orden y la paz social, por lo tanto, las autoridades encargadas de velar por la seguridad ciudadana deben desempeñar su función bajo el principio de respecto irrestricto a la dignidad humana.

En este contexto la seguridad pública enfrenta retos de manera constante con el único objetivo de ser eficaces y eficientes, con el objeto de dar respuestas rápidas ante acontecimientos que lastimen el estado de derecho y la integridad física y patrimonial de las personas.

Una de las respuestas a los índices de criminalidad ha sido el empleo de nuevas tecnologías, tales como la implementación de C4 (Centro de Comando, Control, Comunicación y Cómputo) y C5 (Centro de Coordinación, Comando, Control, Comunicación y Cómputo) a través con sus sistemas integrales como: sistemas de videovigilancias, sistemas lectores de placas LPR, sistema CAD 911, análisis de datos, sistemas de reconocimiento facial y monitoreo en tiempo real, han sido herramientas que reflejan un modelo de gestión pública orientado a la eficacia, la coordinación institucional y la protección efectiva de los derechos humanos.

Contexto de la Seguridad Pública en México

La seguridad pública es uno de los retos más complejos y constantes en la agenda nacional del Estado mexicano. Su impacto se extiende a los sectores político, social y económico, ya que afecta la confianza ciudadana y el funcionamiento del Estado.

Entre los principales obstáculos que enfrenta la seguridad publica en el estado mexicano, destacan la fragmentación del sistema de seguridad y la corrupción institucional, problemas que se encuentran interrelacionadas y que debilitan las tareas de seguridad pública y en consecuencias la efectividad de las políticas públicas.

La fragmentación del sistema de seguridad pública presenta dos principales aristas: la primera se enfoca en la coexistencia de cuerpos de seguridad estatales, municipales, guardia nacional y las fuerzas armadas, lo cual en el contexto practico genera duplicidades operativas y falta de coordinación, lo cual obstaculiza una respuesta eficiente ante las emergencias.

Según Martínez García, citando a García Gil y García Nicolás, la coordinación policial es un “sistema que busca evitar la repetición de esfuerzos y acciones diferentes o incluso contrapuestas” (p. 175).

La presencia de múltiples entidades en tareas de seguridad pública y la ausencia de cohesión entre instituciones provoca que a menudo se dupliquen las funciones y que las leyes, reglamentos y protocolos se apliquen en forma desigual, debido a que cada institución siga diferentes procedimientos y criterios que generan distintas perspectivas en la prestación del servicio público afectando la confianza ciudadana, lo cual incidirá en que los delitos se denuncien o bien en que las y los ciudadanos se nieguen colaborar con las autoridades, lo que puede derivar en situaciones de impunidad. Además, la alta rotación de elementos impide que exista una eficiente capacitación, limitando la consolidación de estrategias.

En consecuencia, resulta indispensable fortalecer la colaboración entre las diversas instituciones responsables de la seguridad pública, al mismo tiempo es necesario definir con claridad las responsabilidades de cada una, no solo en el marco legal, sino también la práctica diaria. Existiendo una coordinación real y constante será posible mejorar la eficacia de las acciones de seguridad y, sobre todo, recuperar la confianza ciudadana en las autoridades encargadas de preservar el orden público.

Por otro lado, la corrupción constituye un fenómeno estructural que afecta la integridad del sistema de seguridad pública y la credibilidad institucional. Las malas condiciones laborales, los bajos salarios y la falta de equipo adecuado propician conductas deshonestas. Por lo que resulta imprescindible profesionalizar los cuerpos de seguridad, mejorar las condiciones de trabajo y establecer mecanismo de control y evaluación efectivos que fortalezcan la ética pública.

En este sentido, se deben mejorar y homogeneizar las condiciones laborales de las personas que prestan servicios profesionales en cada una de las entidades de seguridad pública, a fin de fortalecer las instituciones, disminuir la corrupción y restaurar la confianza que la ciudadanía en éstas, así como en cada uno de los cuerpos encargados de brindar seguridad en México.

En palabras de Verónica Guadalupe Valencia Ramírez:

La policía de nuestro país requiere de una profunda transformación estructural y dejar de considerar al Estado de Derecho como un obstáculo no como una garantía efectiva de la seguridad pública. Considero que se debería rescatar la credibilidad de la policía con medidas de capacitación o depuración, y con verdaderos cambios en sus estructuras, culturas y formas de operación institucional. No hay un claro reconocimiento de la grave situación en la que se encuentra dicha institución en el país, ni de que la violencia y la corrupción de la policía constituyen hoy problemas centrales de seguridad pública. (2002, pp. 97 y 98)

Los bajos salarios constituyen un elemento determinante que influye en la integridad y en la conducta ética del personal que forma parte de las instituciones de seguridad pública. Cuando las y los servidores encargados de esta labor perciben remuneraciones insuficientes en relación con el resto y la responsabilidad de sus funciones, es probable que busquen alternativas para complementar sus ingresos, aun cuando ello implique vulnerar los principios éticos que se encuentran inherentes a su profesión. En estos contextos, prácticas como el cohecho suelen aparecer como una manifestación visible de un problema estructural más profundo. No son pocos los casos en que algunos agentes acceden a recibir compensaciones indebidas a cambio de e omitir sus deberes o de facilitar información sensible, lo que debilita el Estado de Derecho y deteriora la confianza ciudadana.

Las condiciones laborales precarias agravan este fenómeno. La carencia de equipamiento adecuado, los recursos limitados, las jornadas extensas con poco descanso y la presión constante son factores que generan desgaste físico y emocional en las y los trabajadores, afectando la calidad del servicio y la integridad en el desempeño profesional.

La falta de apoyo institucional para atender estas problemáticas contribuye, a su vez, a la normalización de prácticas deshonestas La corrupción, más allá de constituir un acto individual reprobable se convierte en un síntoma de un sistema debilitado que requiere atención integral. Cuando la ciudadanía percibe a las corporaciones de seguridad como ineficaces o corruptas, la consecuencia inmediata es la pérdida de confianza en las autoridades, lo que favorece la impunidad y la expansión de e la criminalidad. Así se configuran un círculo vicioso en el que la precariedad laboral, la corrupción y la desconfianza social se retroalimentan, minando los cimientos del orden público y del Restado de Derecho.

Inteligencia Artificial en la Seguridad Pública

La inteligencia artificial [IA] ha surgido como una disciplina interdisciplinaria que integra conocimientos provenientes de la ingeniería, las matemáticas, la neurociencia y la filosofía. Su propósito es desarrollar sistemas capaces de ejecutar tareas que requieren razonamiento, aprendizaje y análisis, simulando así procesos cognitivos humano.

Además, la IA cuenta con un conjunto amplio de funciones que se relaciona con la habilidad de los sistemas para identificar y procesar información proveniente de un entorno a través de algoritmos sofisticados. Este proceso se apoya en técnicas de aprendizaje automático que periten a las maquinas ajustar su desempeño y aumentar su precisión conforme enfrentan nuevos patrones de datos.

La Inteligencia Artificial para López de Mantares y Burnet es:

Una colección de componentes computacionales que permiten construir sistemas que emulan funciones realizadas por el cerebro humano. El campo de la IA comenzó a mediados de los años cincuenta y desde entonces ha pasado por ciclos de promesas, entusiasmo, críticas y dudas. (2024, p.13)

En el ámbito de la seguridad pública la IA representa una herramienta estratégica para la prevención del delito, el análisis de información y la optimización de recursos.

En este sentido, la IA utiliza el análisis estadístico de grandes volúmenes de datos para calcular la probabilidad de que se presenten determinados eventos o resultados. Asimismo, permiten identificar patrones y clasificar información, reconociendo la pertenencia de ciertos elementos a grupos específicos de acuerdo con sus características.

Para Galmés, Hernández y Rifá Pous, el Machine Learning o aprendizaje automático, se define de la siguiente manera:

Es un subconjunto de técnicas de la IA que utilizan métodos estadísticos para permitir que las máquinas mejoren según la experiencia que obtengan. Por último, el Deep Learning o aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que hace posible el cálculo de la red neuronal multicapa. Dentro del Software de análisis de datos el Deep Learning simula un sistema de redes artificiales de neuronas. (2019, p. 3).

En esta situación particular, el machine learning (aprendizaje automático) constituye un subconjunto de la IA basado en métodos estadísticos que posibilitan que las máquinas aprendan de la experiencia.

Según Maisueche Cuadrado (2019), el Machine Learning “es una técnica asociada a la detección automática de patrones relevantes dentro de un conjunto de datos”, (p. 27). La recopilación de información en el campo del aprendizaje automático permite a las máquinas predecir resultados deseados para nuevas situaciones, mejorando los análisis a partir de grandes cantidades de datos con el objeto de anticipar incidentes

Las redes neuronales imitan el funcionamiento del cerebro humano lo cual es conocido en el mundo de la IA como deep learning (aprendizaje profundo), reproduciendo el funcionamiento de las redes neuronales, dotando a los sistemas de mayor capacidad para reconocer patrones complejos y anticipar comportamientos. De esta formase procesa información de manera similar al proceso cerebral.

Al respecto, Damián Jorge Matich establece lo siguiente:

Son más que otra forma de emular ciertas características propias de los humanos, como la capacidad de memorizar y de asociar hechos. Si se examinan con atención aquellos problemas que no pueden expresarse a través de un algoritmo, se observará que todos ellos tienen una característica en común: la experiencia. El hombre es capaz de resolver estas situaciones acudiendo a la experiencia acumulada. Así, parece claro que una forma de aproximarse al problema consista en la construcción de sistemas que sean capaces de reproducir esta característica humana. En definitiva, las redes neuronales no son más que un modelo artificial y simplificado del cerebro humano, que es el ejemplo más perfecto del que disponemos para un sistema que es capaz de adquirir conocimiento a través de la experiencia. Una red neuronal es un nuevo sistema para el tratamiento de la información, cuya unidad básica de procesamiento está inspirada en la célula fundamental del sistema nervioso humano: la neurona. (2001, p. 4)

En este escenario, las redes neuronales se han convertido en una herramienta clave para enfrentar problemas complejos, ya que fortalecen los procesos de aprendizaje automatizado, debido a su capacidad para reconocer patrones y procesar grandes volúmenes de información, mejorando así la toma de decisiones

Dentro de este marco, el concepto de análisis predictivo resulta esencial para comprender cómo la inteligencia artificial se vincula con la seguridad pública. Este enfoque consiste en utilizar datos y algoritmos estadísticos para estimar la probabilidad de que ocurran determinados eventos en el futuro.

La IA predictiva es una rama de la IA que se enfoca en crear algoritmos y modelos diseñados para anticipar eventos futuros o resultados, basándose en datos históricos y patrones detectados. Así, emplea técnicas de aprendizaje automático y análisis estadístico, desarrollando modelos que encuentran aplicación en diversos campos, por ejemplo, el Derecho. (García, 2024, p. 95)

En la práctica estas tecnologías facilitan la detección de tendencias delictivas, la predicción de zonas de riesgo y la distribución de los recursos humanos y materiales, sin embargo, debe de ser utilizada con base en principios de legalidad, transparencia y respecto de los derechos fundamentales.

Consideraciones sobre Derechos Humanos y Ética en la aplicación de la IA en la Seguridad Pública

El uso de la IA en la seguridad pública plantea beneficios significativos, sin embargo, genera dilemas éticos y jurídicos y con respeto a los derechos humanos de todas las personas.

Los derechos humanos son un conjunto de derechos, libertades y garantías que pertenecen a cada individuo simplemente por ser humano. Estos derechos son universales, lo que significa que pertenecen a todas las personas, en cualquier lugar y en todo momento. También son inalienables, es decir, no pueden ser quitados ni intercambiados, y son interdependientes, lo que implica que todos los derechos están conectados entre sí y se refuerzan mutuamente. Aunado a lo anterior, se encuentran cimentados en valores que buscan proteger la dignidad de cada persona.

Nicolás Buenaventura, pedagogo, historiador e investigador social colombiano; ha definido a los derechos humanos de la siguiente forma:

La ciencia de los derechos humanos no puede ser asumida hoy a partir de un solo mito de creación. Antes de que los derechos humanos tuvieran carta de ciudadanía, es decir, quedaran consagrados en pactos por medio de cartas, fueron siempre gente, por así decirlo, o sea que estaban vivos, pugnando por la convivencia y la solidaridad humanas, por hacer confiable y amable esta vida. (Fundación Juan Vives Suriá, 2010, p. 16)

Mientras que el escritor, filósofo y profesor del Centro Africano de Estudios Superiores en Porto Novo, África Occidental, Paulin Hountondji, establece que:

Ciertamente Europa no inventó los derechos humanos, como tampoco inventó la idea de dignidad humana. Simplemente fue capaz de realizar sobre este tema –y eso fue su mérito– una investigación sistemática que adquirió la forma de una discusión progresiva abierta. De esta manera produjo no la cosa, sino el discurso sobre la cosa. (Fundación Juan Vives Suriá, 2010, p. 16).

Los derechos humanos son, en esencia, principios y normas que reconocen y protegen la dignidad y el valor de cada persona, sin importar su origen, género, religión o cualquier otra característica.

En la actualidad la vida en su conjunto se ve influido por los algoritmos y la IA, estas tecnologías se han integrado en casi todos los aspectos de la existencia humana, modificando la manera en que se interactúa con el entorno. A medida en que se depende con mayor frecuencia de dispositivos inteligentes y plataformas digitales, el concepto de “realidad”, se transforma, adquiriendo nuevas dimensiones que combinan la realidad física con la realidad virtual.

En este sentido, resulta fundamental examinar de qué manera se emplea la inteligencia artificial y cómo las instituciones recopilan, gestionan y comparten datos personales. Entre los derechos humanos que pueden verse afectados por el uso inadecuado de la inteligencia artificial destacan la privacidad, la equidad, la libertad de expresión.

El primero de ellos enfrenta riesgos, debido al desarrollo de tecnologías como el reconocimiento facial y e análisis masivo de datos. La recopilación de información personal a gran escala para alimentar algoritmos puede derivar en prácticas de vigilancia no autorizada o en utilización indebida de datos sensibles.

Un ejemplo se observa en el uso de cámaras con reconocimiento facial en espacios públicos. Aunque originalmente fueron concebidas como herramientas de seguridad, hoy son capaces de identificar rostros, seguir desplazamientos y establecer perfiles de comportamiento sin que las personas sean informadas ni otorguen su consentimiento. Esta práctica trasforma el espacio púbico en un entorno de observación constante, en el que los movimientos cotidianos son registrados y a analizados, comprometiendo el derecho básico a la privacidad.

El segundo elemento para estudiar es la equidad que, “a diferencia de la igualdad, que busca tratar a todos de la misma manera, la equidad reconoce que las personas tienen necesidades y contextos diversos” (Bedoya, 2021, p. 8).

La equidad, entendida como el trato justo que se da teniendo en cuenta las diferencias y contextos específicos de cada persona, se pone en duda cuando los sistemas de IA se entrenan con datos históricos sesgados. A menudo, estos datos reflejan desigualdades raciales y de género, lo que puede resultar en la clasificación negativa de minorías y mujeres. Este problema subraya la necesidad y la obligación que tienen los gobiernos de ser cuidadosos con la información que se utilizan para entrenar estos sistemas.

Por otra parte, la libertad de expresión constituye un derecho esencial que garantiza a todas las personas la posibilidad de manifestar sus ideas, opiniones y creencias sin temor a represalias. En este sentido los algoritmos que regulan el flujo de información en plataforma digitales tienen la capacidad de influir directamente en lo que vemos, leemos o compartimos, las decisiones autorizadas sobre qué contenidos mostrar o eliminar no siempre son transparente y en algunos casos pueden dar lugar a formas de censura encubierta que restringen el acceso a opiniones diversas o críticas.

La falta de claridad en los procesos mediante los cuales la IA clasifica y modera la información representa un desafío para la pluralidad y el debate público. Cuando los sistemas carecen de mecanismos de rendición de cuentas, existe el riesgo que se limiten la diversidad de perspectivas elementos indispensables para el funcionamiento de una democracia sana.

En este contexto, la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura [UNESCO] ha dado un paso importante al establecer marcos éticos y normativos que guían el desarrollo e implementación de la IA. Estos lineamientos son aplicables a los 194 Estados miembros de la UNESCO.

Las guías de la UNESCO adoptan un enfoque multicultural y evolutivo en la ética de la inteligencia artificial, reconociendo y valorando la diversidad de principios y valores presentes en diferentes culturas. Además, hacen hincapié en que la IA debe ser utilizada de manera que beneficie a toda la sociedad, evitando sesgos y discriminación que puedan perjudicar a ciertos grupos.

En resumen, la ética juega un papel crucial para garantizar que los derechos humanos sean respetados y promovidos en todos los ámbitos. En una era en que la IA está redefiniendo nuestras interacciones diarias, es vital abordar los nuevos dilemas éticos que surgen a medida que esta tecnología avanza.

Breve análisis la Ley Europea de IA

La Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea [UE], publicada en el Diario Oficial de la Unión Europea el 12 de junio de 2024 marcó un punto de inflexión en la regulación tecnológica internacional. Su aplicación inició el 1 de agosto del mismo año, sin embargo, su implementación completa será gradual y culminará el 2 de agosto de 2026. Esta estrategia escalonada busca ofrecer os Estados miembros a las empresas y as instituciones el tiempo necesario para adaptarse las nuevas disposiciones.

Comprender el alcance de esta ley implica reconocer que su impacto trasciende las fronteras europeas ya que no solo representa un avance normativo dentro de la UE, sino que también influye en la competencia global por el desarrollo y la aplicación responsable de la IA.

El 2 de agosto de 2025, comenzaron a aplicarse las normas de gobernanza y las obligaciones específicas para los modelos de uso general. Finalmente, los sistemas de alto riesgo, (aquellos integrados en productos regulados o vinculado con sectores críticos), contarán con un periodo de transición que se extenderá hasta el 2 de agosto de 2027, loque permitirá realizar los ajustes técnicos y normativos necesarios antes de su cumplimento obligatorio.

Se trata de un instrumento jurídico amplio y complejo, compuesto por 13 capítulos y 113 artículos, que abordan diversos temas: desde disposiciones generales y prácticas prohibidas, hasta la regulación de sistemas de alto riesgo, requisitos de transparencia para proveedores y desarrolladores, medidas de apoyo a las innovaciones, mecanismos de gobernanza y procedimientos sancionadores. También incluye la creación de una base de datos europea para registrar los sistemas de IA de alto riesgo y directrices sobre supervisión posterior a las comercializaciones, garantizando así cuna trazabilidad constante.

El objetivo central de la ley es establecer u marco regulatorio basado en el nivel de riesgo que presenta cada sistema de IA. En el primer nivel se ubican las aplicaciones de riesgo minio, como los filtros de correo no deseado o los videojuegos que utilizan IA, las cuales, por su escaso impacto en la seguridad o los derechos de las personas, no requiere una supervisión special.

El segundo nivel se encuentran las aplicaciones de riesgo limitado, entre ellas los chatbots, que deberán operar bajo normas de transparencia que permitan a los usuarios saber cuándo están interactuando con un sistema automatizado y no con una persona.

El tercer nivel agrupa los sistemas de alto riesgo, es decir aquellos que pueden incidir directamente n la vida y os derechos de las personas. Este grupo incluyen, por ejemplo, las aplicaciones de inteligencia artificial empleadas e la administración pública, el control fronterizo, la producción de justicia o la seguridad ciudadana. Para estos casos, la normativa europea exige controles estrictos documentación técnica verificable y una supervisión humana constante, con el fin de e garantizar que su funcionamiento sea ético, transparente y compatible con la protección de los derechos fundamentales.

Finalmente, en el cuarto nivel se encuentra la IA clasificada como de riesgo inaceptable, es decir, aquella que está prohibida. Esto incluye, por ejemplo, sistemas que clasifican a las personas según su comportamiento utilizando datos privados sensibles, como el sistema de puntuación social implementado en China, en este sentido se define este se sistema de la siguiente manera:

El Sistema de Crédito Social (SCS) de China, aplicado en el contexto de la inteligencia artificial, es un mecanismo de vigilancia y regulación que utiliza tecnologías avanzadas, como el reconocimiento facial y el análisis de datos, para monitorear el comportamiento de individuos, empresas y organizaciones. Este sistema asigna puntajes basados en el cumplimiento de leyes, regulaciones y normas sociales, con el objetivo de fomentar la confianza y la responsabilidad en la sociedad. (Avaro, 2023, p. 121).

En este contexto, prácticas como el arresto de personas basadas en puntajes generados por inteligencia artificial o el uso de reconocimiento facial en espacios públicos son consideradas ilegales y no se permitirán en la Unión Europea. Sin embargo, hay algunas excepciones que vale la pena mencionar. Por ejemplo, un sistema que normalmente está prohibido podría utilizarse en situaciones donde haya una amenaza inminente para la vida de los ciudadanos, tales como el terrorismo o bien ataques inminentes en contra de la soberanía de los Estados de la Unión Europea.

El uso de estas tecnologías debe ser razonable y estar bajo control, y siempre requiere autorización judicial. En casos de emergencia, el control biométrico en tiempo real está prohibido, pero podría permitirse su uso para localizar a niña, niños y adolescentes desaparecidos, siempre con autorización judicial. Además, la Ley de Inteligencia Artificial establece multas para las empresas que no cumplan con estas normativas.

Sin embargo, el debate sobre la regulación de la IA presenta aspectos positivos y negativos. Por un lado, una regulación adecuada podría proteger a la sociedad de los peligros asociados con la IA, como los deep fakes¹, las estafas y la desinformación, e incluso evitar abusos a gran escala como la vigilancia estatal o la denominada policía predictiva. Por otro lado, hay quienes argumentan que una regulación excesivamente restrictiva puede frenar la innovación y que regular la IA podría resultar ineficaz en un sector que avanza a un ritmo por demás acelerado.

De este modo la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea no solo busca regular una tecnología emergente, sino también establecer un modelo internacional de gobernanza tecnológica que priorice la seguridad, la rendición de cuentas y la protección de la dignidad humana frente a los desafíos del desarrollo integral.

Conclusiones

Las tecnologías digitales han cambiado radicalmente nuestra vida cotidiana, facilitando la creación, transmisión y almacenamiento de grandes volúmenes de datos. En este contexto, la IA juega un papel crucial al permitir que los sistemas recopilen, analicen y procesen información. Esto nos ayuda a identificar tendencias y tomar decisiones estratégicas en áreas tan diversas como la economía, la política y la sociedad.

Sin embargo, este fenómeno no está exento de preocupaciones. Los sistemas de información y las diversas plataformas digitales, a través de sus aplicaciones para tratar datos personales, pueden invadir nuestra privacidad y afectar aspectos íntimos de la vida del ser humano.

El uso de tecnologías de inteligencia artificial en el ámbito de la seguridad pública está experimentando cambios significativos, lo que ha dado lugar a diversos enfoques por parte de gobiernos, fuerzas de seguridad y agencias de inteligencia. Actualmente, la inteligencia artificial se aplica para optimizar el análisis de datos y la recopilación de pruebas relacionadas con actividades delictivas. Además, se emplea en sistemas de reconocimiento facial y en algoritmos predictivos orientados a estimar la probabilidad de ocurrencia de delitos en ubicaciones específicas.

Gracias a los algoritmos avanzados y al análisis de datos en tiempo real, la IA puede identificar patrones y comportamientos sospechosos, permitiendo a las autoridades actuar con rapidez antes de que se cometa un delito, optimizando la gestión de recursos materiales y humanos.

La IA juega un papel fundamental en la optimización de recursos humanos y económicos. En lugar de que los empleados se vean atrapados en tareas repetitivas y administrativas, la IA puede encargarse de estas labores, liberando tiempo y energía para que las personas se enfoquen en actividades estratégicas en temas de seguridad.

Sin embargo, la implementación de estas tecnologías no está exenta de desafíos. Uno de los principales retos es encontrar un equilibrio adecuado entre dos conceptos esenciales que se entrelazan en el mundo digital: los derechos humanos y las crecientes relaciones de poder que surgen con las nuevas tecnologías.

Es fundamental que, mientras se avanza en la adopción de la inteligencia artificial, se consideren caminos paralelos para proteger la dignidad, la equidad y los derechos de todas las personas.

Referencias