Wendy Gilbert, Vicepresidenta Senior de Producto, Mark43 – Serie de Entrevistas

Wendy Gilbert, Vicepresidenta Senior de Producto en Mark43, cuenta con más de dos décadas de experiencia en tecnología de seguridad pública, con una carrera que abarca roles de liderazgo en gestión de productos en organizaciones como CentralSquare Technologies, TriTech Software Systems y VisionAIR. Habiendo avanzado constantemente a través de roles centrados en sistemas de gestión de registros (RMS) y plataformas de seguridad pública, ahora lidera la estrategia de producto en Mark43, donde es responsable de dar forma a la evolución de soluciones nativas en la nube utilizadas por agencias de aplicación de la ley. Su trayectoria refleja una especialización profunda en la modernización de software de misión crítica para los primeros respondientes, con un enfoque en la usabilidad, el cumplimiento y la eficiencia operativa en entornos de alto riesgo.

Mark43 es un proveedor líder de software de seguridad pública nativo en la nube, que ofrece una plataforma integrada que incluye gestión de registros (RMS), despacho asistido por computadora (CAD), análisis y herramientas móviles diseñadas para agencias de aplicación de la ley y servicios de emergencia. Construida sobre una arquitectura SaaS, la plataforma permite a las agencias simplificar la escritura de informes, gestionar casos y acceder a datos en tiempo real desde cualquier lugar, reduciendo significativamente la carga administrativa y mejorando los tiempos de respuesta. Sus sistemas están diseñados para reemplazar la infraestructura heredada con soluciones escalables, seguras y con enfoque en la movilidad, lo que ayuda a más de cientos de agencias a mejorar la conciencia situacional, la colaboración y los resultados generales de seguridad pública.

Ha pasado más de dos décadas creando productos en empresas como VisionAIR, TriTech, CentralSquare y ahora Mark43. ¿Cómo ha evolucionado su perspectiva sobre la tecnología de seguridad pública, y qué es fundamentalmente diferente en esta ola actual de adopción de IA?

La tecnología ha cambiado mucho en las últimas dos décadas. Durante la mayor parte de ese tiempo, la tecnología se diseñó para apoyar la misión después de los hechos. Los sistemas capturaban lo que sucedió, pero no ayudaban activamente a dar forma a lo que debería suceder a continuación. Eso es lo que es fundamentalmente diferente ahora.

Por primera vez, no estamos agregando solo tecnología a los flujos de trabajo de seguridad pública. Estamos reinventando esos sistemas como nativos de IA desde el principio, lo que cambia completamente el papel que desempeña la tecnología. Estamos pasando de sistemas de registro a sistemas de acción. En lugar de simplemente documentar incidentes, estamos ayudando a las agencias a interpretar, priorizar y actuar en tiempo real. Esta es la primera vez en mi carrera que he visto que la tecnología opera realmente a la velocidad que la seguridad pública merece, lo que es entregar productos que pueden transformar la forma en que las agencias funcionan día a día y, en última instancia, brindar mejores resultados de seguridad pública.

Las investigaciones de Mark43 muestran un fuerte apoyo a la IA entre las agencias de aplicación de la ley, pero también una clara expectativa de supervisión humana. ¿Cómo se ve realmente la participación humana significativa en las operaciones diarias?

En cada decisión de producto que tomamos, el principio es claro. La IA apoya. Los humanos deciden.

La IA puede estructurar un informe, mostrar enlaces a través de registros o resaltar información clave en una llamada. Pero un oficial, un despachador o un investigador siempre es quien aplica el juicio y toma la decisión. En la práctica, eso significa que la IA acelera el camino hacia la comprensión mientras mantiene la responsabilidad con el ser humano. Redacta, sugiere y conecta, pero no decide.

Eso es especialmente importante en los flujos de trabajo de CAD y RMS, donde las decisiones tienen consecuencias reales. El papel de la IA es reducir la fricción y la carga cognitiva para que los profesionales de la seguridad pública puedan centrarse en todo lo que requiere su experiencia.

Una preocupación recurrente es si los informes y decisiones asistidos por IA se sostendrán en los tribunales. ¿Cómo diseñan sistemas que no solo son útiles operativamente, sino también legalmente defendibles?

Proveniente de un fondo de CAD y RMS, la defensibilidad no es algo “agradable de tener”. Si los registros de un sistema no pueden sostenerse en los tribunales, las herramientas no están listas para el uso de la seguridad pública.

Esto comienza con la transparencia. Cada salida generada por IA debe estar directamente vinculada a sus datos de origen. Los usuarios necesitan poder rastrear exactamente de dónde vino la información, cómo se generó y cómo se utilizó. Si esa cadena no es clara, el sistema no se sostendrá bajo escrutinio. El sistema también necesita conocer sus límites. Cuando los datos son incompletos, diseñamos la IA para que resalte esa brecha, no para intentar resolverla por sí sola. No adivina.

Otro aspecto crítico es la alineación con la forma en que las agencias realmente operan. La IA no puede dictar políticas o flujos de trabajo. Debe adaptarse a los requisitos legales, estándares de informes y realidades operativas de cada agencia.

Construir la configurabilidad directamente en el sistema. Las validaciones de cumplimiento y los permisos de IA se pueden establecer en el nivel de informe y código de delito, para que las agencias puedan elegir dónde es apropiada la asistencia de IA y dónde no. Por ejemplo, una agencia puede habilitar el soporte de IA para incidentes de bajo nivel mientras restringe su uso en casos que conllevan un estándar de evidencia más alto.

También mantenemos la total transparencia sobre cómo se utiliza la IA. Cada instancia de participación de IA se registra, y se conserva la historia completa de borradores dentro del informe. Eso crea un registro claro y revisable que respalda tanto la rendición de cuentas interna como el escrutinio legal externo.

Estos sistemas deben sostenerse bajo escrutinio de supervisores, abogados y el público para ser operativamente útiles y efectivos.

Desde su experiencia, ¿dónde está entregando la IA ya un valor medible en la seguridad pública hoy, y dónde todavía no está cumpliendo con las expectativas?

El valor más inmediato está en los flujos de trabajo básicos en los que he trabajado durante toda mi carrera.

La escritura de informes es esencial, pero también es una pérdida persistente de tiempo. La IA está cambiando eso al convertir la documentación en algo que sucede junto con el trabajo, no después. Ese es un cambio significativo para los oficiales y las agencias que gestionan las limitaciones de personal.

Pero el cambio más grande está sucediendo en cómo las agencias pasan de la información a la acción. La IA puede resaltar lo que importa en tiempo real, no solo después de los hechos. Donde veo la brecha es no en la tecnología. Está en cómo las organizaciones la operativizan. La IA requiere políticas claras, gobernanza y capacitación para ser efectiva. Las agencias que la tratan como una transformación del flujo de trabajo están viendo resultados. Si las agencias la ven solo como una característica, no desbloqueará la misma oportunidad.

El sesgo sigue siendo uno de los desafíos más críticos en la IA, especialmente en la aplicación de la ley donde los datos históricos pueden reflejar problemas sistémicos. ¿Cómo aborda Mark43 la mitigación del sesgo mientras mantiene la precisión y la confianza en sus sistemas?

El sesgo es una preocupación real, especialmente en sistemas que dependen de datos históricos.

Desde el punto de vista del producto, la respuesta no es ocultar cómo funciona el sistema. Es hacerlo más transparente y más responsable. Nos centramos en mejorar la calidad de los datos en el punto de entrada, hacer que las salidas sean consistentes y asegurarnos de que siempre haya una revisión humana. En los sistemas CAD y RMS, mejores datos conducen a mejores decisiones. La IA debe reforzar eso, no socavarlo.

El objetivo es basar las decisiones en información más completa y consistente, mientras se garantiza que cada salida pueda ser examinada, auditada y mejorada con el tiempo.

La transparencia y la auditoría a menudo se discuten como requisitos para una IA responsable. ¿Cómo se ve la auditoría completa en la práctica para las agencias que utilizan herramientas impulsadas por IA?

En los sistemas de seguridad pública, la auditoría siempre ha sido esencial. La IA eleva el listón.

Para las agencias que utilizan IA, debe haber visibilidad completa sobre lo que se generó, qué datos informaron sobre ello y cómo se utilizó. Nada debe existir sin una conexión clara hacia el registro subyacente. Cada salida debe ser explicable. Cada paso debe ser revisable. Esa es la forma de construir sistemas que puedan ser confiables, no solo operativamente, sino también públicamente.

Muchas agencias de seguridad pública todavía dependen de sistemas heredados y datos fragmentados. ¿Cuán importante es la modernización de la infraestructura antes de que la IA pueda realmente entregar resultados significativos?

La IA es tan poderosa como la base sobre la que se asienta. He trabajado con entornos CAD y RMS heredados durante gran parte de mi carrera, y he visto de primera mano cómo limitan los sistemas fragmentados lo que pueden hacer las agencias. Los investigadores que utilizan estos sistemas a menudo deben consultar varias herramientas solo para entender un caso. Eso no es sostenible.

La IA depende de datos conectados y accesibles. Si los sistemas están siloizados o requieren soluciones manuales, la IA no puede entregar resultados significativos. Se convierte en otra capa de complejidad en lugar de un multiplicador de fuerza. La infraestructura moderna y nativa en la nube desbloquea la posibilidad de IA en toda la plataforma conectada.

Hay un interés creciente en sistemas de IA que pueden tomar acciones en lugar de solo proporcionar información. ¿Ve un futuro donde la IA participe activamente en flujos de trabajo como la gestión de casos o el despacho, y dónde se deben establecer los límites?

La IA continuará avanzando más en los flujos de trabajo, especialmente en áreas como el manejo de llamadas, la triage y la gestión de casos. Estará cada vez más coordinando flujos de trabajo, priorizando acciones y resaltando los siguientes pasos en tiempo real. Sin embargo, en la seguridad pública, habrá límites claros. La IA puede recomendar, priorizar y resaltar información clave. Puede reducir el tiempo que se tarda en pasar de la información a la acción. Pero las decisiones que afectan la vida de las personas deben permanecer con profesionales capacitados. Nuestro objetivo es la claridad y la confianza en el momento adecuado.

La confianza pública es esencial en la aplicación de la ley, particularmente cuando se introducen nuevas tecnologías. ¿Cuáles son las salvaguardas más efectivas para garantizar que la IA refuerce la confianza en lugar de socavarla?

Reconocemos que la confianza es algo que las agencias de seguridad pública trabajan para ganar todos los días. La tecnología tiene que cumplir con el mismo estándar. Para la IA, eso comienza con la visibilidad y la transparencia. Los usuarios necesitan entender qué está haciendo el sistema y por qué. También requiere coherencia, gobernanza y la capacidad de revisar los resultados con el tiempo. Construimos con un bucle de retroalimentación directamente desde el campo, porque la confianza se establece a través del uso real y la validación continua.

Mirando hacia adelante en los próximos años, ¿cómo espera que evolucione el papel de la IA en la seguridad pública desde el apoyo administrativo hacia la toma de decisiones en tiempo real?

La IA se integrará en todo el ciclo de vida de la seguridad pública, desde el momento en que se recibe una llamada hasta cómo se resuelve un caso. El mayor cambio será cómo rápidamente las agencias pueden pasar de la información a la acción. Eso siempre ha sido el desafío en los sistemas CAD y RMS. Estamos avanzando hacia un modelo en el que el sistema comprende cómo opera su agencia, anticipa los primeros pasos en un flujo de trabajo y ayuda a ejecutarlos, todo mientras permanece centrado en el ser humano.

El papel de la IA es reducir la carga administrativa, unificar sistemas fragmentados, resaltar la información adecuada en el momento adecuado y apoyar mejores decisiones bajo presión. La IA no puede reemplazar la experiencia. Ayuda a garantizar que las personas en la primera línea estén mejor informadas, preparadas y apoyadas en cada decisión que toman.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Mark43.