Perché l’IA sta finalmente guadagnando il suo posto nella sicurezza pubblica

Due anni fa, se qualcuno entrava nell’ufficio di un capo della polizia e menzionava la frase “intelligenza artificiale”, la conversazione si sarebbe interrotta rapidamente. Non perché i capi fossero chiusi alle nuove tecnologie (la maggior parte delle agenzie ha trascorso l’ultimo decennio digitalizzando tutto, dalla gestione delle chiamate alla gestione dei record), ma perché la prima ondata di strumenti di intelligenza artificiale ha promesso più di quanto ha mantenuto. I fornitori hanno venduto trasformazioni. Le agenzie hanno ottenuto strumenti che non hanno retto sul campo, non si adattavano ai flussi di lavoro reali e non hanno guadagnato la fiducia necessaria per durare.

Quella conversazione appare diversa oggi. I capi non chiedono se esplorare l’IA. Chiedono quali problemi è effettivamente in grado di risolvere e come implementarla in modo che superi l’esame. Quel cambiamento non è avvenuto perché l’ipnosi è diventata più forte. È avvenuto perché una nuova generazione di strumenti ha iniziato a risolvere problemi operativi reali e le agenzie sono diventate molto più abili nel distinguere tra una capacità genuina e una demo.

Cosa è effettivamente cambiato

Gli strumenti che stanno guadagnando fiducia oggi condividono un filo comune: non stanno cercando di sostituire il giudizio. Stanno cercando di dargli più spazio per operare.

Le applicazioni di intelligenza artificiale più utili nella sicurezza pubblica in questo momento gestiscono il lavoro non glamour che consuma tempo senza aggiungere valore di sicurezza: ordinare le informazioni, collegare i record sparsi e riassumere ciò che è già noto in modo che una persona possa agire più velocemente. Questi sono strumenti assistenti, non decisionali. Riducono il carico cognitivo sulle persone che sono già sottoposte a stress, e lasciano le vere chiamate (chi accusare, come rispondere, cosa prioritizzare) esattamente dove appartengono: con l’agente, l’investigatore, l’analista.

Quella distinzione è ciò che separa gli strumenti che stanno guadagnando una vera trazione da quelli che non lo fanno. Le agenzie sono diventate migliori nel porre le domande giuste durante l’acquisto: Come sono esposti i miei dati? Come il sistema raggiunge il suo output? Possiamo auditarlo? Cosa succede quando è sbagliato? Quali modelli sono migliori per quale funzione? I fornitori che possono rispondere chiaramente stanno vincendo gli accordi. La barra per ciò che conta come “intelligenza artificiale responsabile” è più alta di quanto non fosse tre anni fa, e questo è un bene. Sta costringendo la tecnologia a migliorare.

Dove il valore si manifesta effettivamente

Il caso onesto per l’IA in questo momento nella sicurezza pubblica non è drammatico. È questione di tempo e di portare alla luce le cose che erano sempre lì ma troppo difficili da trovare.

Trovare indizi dentro il rumore. Gli investigatori sono seduti su montagne di prove digitali, tra cui immagini delle telecamere indossabili, estrazioni di prove digitali, fascicoli, rapporti e linee di suggerimenti, molto più di quanto qualsiasi squadra possa rivedere manualmente riga per riga. Gli strumenti di intelligenza artificiale che possono ordinare quel volume e portare alla luce ciò che è effettivamente rilevante per un caso stanno dando agli investigatori ore in più per caso, e in alcuni casi, stanno portando alla luce indizi che una revisione puramente manuale avrebbe perso semplicemente a causa del volume.

Collegare i punti attraverso i rapporti – La maggior parte dei record delle agenzie è sparsa in sistemi non connessi, e la stessa persona, veicolo o luogo può apparire in una dozzina di rapporti non correlati senza che nessuno noti il modello. L’intelligenza artificiale che può automaticamente raggruppare e collegare persone, luoghi, veicoli e incidenti attraverso quei record, e poi portare alla luce la connessione a un analista o investigatore, sta trasformando la cartafragmentata in indizi utilizzabili e sta aiutando a risolvere i casi che altrimenti si sarebbero bloccati su informazioni non connesse.

Arricchire il record dalla gestione delle chiamate fino al tribunale – Una delle applicazioni più sottovalutate è l’arricchimento in tempo reale mentre un caso si muove attraverso il suo ciclo di vita completo, dalla chiamata iniziale alla gestione delle chiamate, alla risposta, all’indagine e alla gestione del caso. Quando il contesto viene catturato e arricchito continuamente invece di essere reinserito manualmente a ogni passaggio, il record risultante è più completo, più coerente e meglio documentato quando raggiunge un fascicolo. Ciò conta quando quel record alla fine sostiene gli obblighi di scoperta in tribunale.

Nessuno di questi è una capacità speculativa. I loro flussi di lavoro sono già in esecuzione oggi nelle agenzie, e il valore si manifesta nella stessa valuta ogni volta: tempo restituito alle persone che svolgono il lavoro, e casi che si muovono più velocemente perché le informazioni non dovevano essere trovate nel modo difficile.

Fare di più con meno

C’è una ragione strutturale per cui questo conta al di là della convenienza. Il volume di dati digitali e generati dalle macchine che fluiscono attraverso le agenzie di sicurezza pubblica (video, flussi di sensori, prove digitali, record da un insieme di sistemi in costante crescita) continuerà a crescere e supererà la capacità delle agenzie di assumere personale per elaborarli manualmente. Il personale non ha tenuto il passo con il volume di dati nella maggior parte delle agenzie e non lo farà.

Questo è il vero argomento per l’IA in questo spazio. Non si tratta di fare qualcosa di spettacolare. Si tratta di costruire il livello che può estrarre contesto e significato da un volume di dati che nessuna squadra, indipendentemente da quanto ben finanziata, potrebbe elaborare completamente a mano. Le agenzie che trattano questo come infrastruttura, un sistema di intelligenza che si trova sopra i loro sistemi di record esistenti, saranno in grado di fare molto di più con le persone e i budget che già hanno. Le agenzie che non lo faranno si troveranno ad accumulare più dati ogni anno con meno e meno capacità di utilizzarli effettivamente.

Cosa richiede ancora un’implementazione responsabile

Nessuno di questo funziona se viene implementato con leggerezza. Le agenzie che ottengono un valore reale dall’IA condividono alcune abitudini degne di nota.

Iniziano con il problema operativo, non con la tecnologia. La domanda non è mai “come utilizzare l’IA”, ma “cosa sta effettivamente rallentando le nostre persone, e l’IA è la soluzione giusta?” Insistono sull’esplicabilità: se uno strumento porta alla luce una connessione o una raccomandazione, qualcuno deve essere in grado di dire perché, in termini specifici, non vaghi. E mantengono la tecnologia in un ruolo assistente, portando alla luce informazioni e riducendo il rumore, non prendendo le decisioni che portano responsabilità. Queste decisioni rimangono con le persone addestrate e autorizzate a prenderle.

La conversazione che vale la pena avere

Il cambiamento più importante degli ultimi due anni non è che “IA” ha smesso di essere una parola scomoda da dire ad alta voce nella sicurezza pubblica. È che la conversazione è diventata più specifica. Siamo passati da “dovremmo utilizzare questo” a “quali problemi è effettivamente in grado di risolvere e cosa significa fare quell’IA in modo responsabile?” Quella è una conversazione migliore, ed è quella che vale la pena avere in futuro.

Le agenzie che ottengono questo risultato non saranno necessariamente quelle che si muovono più velocemente. Saranno quelle le cui implementazioni stanno ancora consegnando e sono ancora degne di fiducia, cinque anni da adesso. Quella è la barra che vale la pena superare.