Utilizarán inteligencia artificial en el Levis Stadium para brindar mayor seguridad

Introducción

Levis Stadium, escenario de grandes eventos deportivos y culturales, se prepara para incorporar soluciones de inteligencia artificial física con el objetivo de elevar los estándares de seguridad. La compañía Ouster, con base en San Francisco y reconocida por su liderazgo en sensores LiDAR y plataformas de percepción, será una pieza clave en esta iniciativa. Para responsables de transformación digital, directores de seguridad y docentes interesados en tecnologías aplicadas, este caso ofrece lecciones prácticas sobre diseño, implementación y gobernanza de sistemas de vigilancia inteligente.

Desarrollo

¿Qué es la “inteligencia artificial física”?

• Definición práctica: es la combinación de sensores físicos (como cámaras, LiDAR, radares) con algoritmos de inteligencia artificial que interpretan datos del mundo real en tiempo real para tomar o recomendar acciones.
• Componentes típicos:
  • Sensores: LiDAR, cámaras RGB/IR, microfónos, detectores de movimiento.
  • Edge computing: procesamiento local para latencia baja.
  • Modelos de percepción y análisis: detección de objetos, seguimiento, clasificación de comportamiento.
  • Integración con sistemas de operaciones: alarmas, control de acceso, equipos de respuesta.

Por qué LiDAR y por qué Ouster

• LiDAR aporta ventaja en condiciones de baja visibilidad y en el mapeo tridimensional de espacios, lo que mejora la detección de personas, objetos y densidad de multitudes.
• Ouster ha ganado visibilidad como proveedor de sensores LiDAR industriales con énfasis en robustez y escalabilidad. Su propuesta facilita:
  • Detección precisa de intrusiones perimetrales.
  • Mapeo en tiempo real de afluencia y flujo de personas.
  • Integración con análisis de comportamiento para identificar anomalías.

Aplicaciones concretas en un estadio

• Gestión de multitudes:
  • Monitorizar densidades por sector para evitar aglomeraciones peligrosas.
  • Optimizar flujos de entrada y salida según la demanda real.
• Detección de incidentes:
  • Identificar caídas, peleas o personas inmovilizadas.
  • Localizar objetos abandonados en áreas críticas.
• Seguridad perimetral y vehicular:
  • Vigilancia de accesos no autorizados.
  • Detección temprana de vehículos fuera de ruta o paradas en zonas prohibidas.
• Coordinación de respuesta:
  • Envío automatizado de alertas al centro de operaciones con coordenadas precisas.
  • Habilitar rutas seguras para equipos de emergencia.

Consideraciones técnicas y de operación

• Latencia y despliegue en el borde: para eventos masivos se requiere procesamiento local que minimice tiempo de respuesta.
• Robustez y redundancia: combinar LiDAR con cámaras y otros sensores reduce falsos positivos y mejora la disponibilidad.
• Escalabilidad: arquitecturas modulares que permitan añadir sensores por sectores sin rehacer la infraestructura.
• Mantenimiento: protocolos para calibración, limpieza y reemplazo de sensores en función del uso y clima.
• Integración con sistemas existentes: API abiertas, formatos de datos estandarizados y compatibilidad con sistemas SCADA o de gestión de incidentes.

Privacidad, ética y normativa

• Minimización de datos: priorizar métricas agregadas (densidad, flujo) sobre identificación facial cuando sea posible.
• Gobernanza de datos: definir políticas claras de retención, acceso y auditoría.
• Cumplimiento legal: revisar legislación local sobre videovigilancia, protección de datos personales y uso de IA.
• Transparencia: señalización y comunicación a asistentes sobre la presencia de sistemas de vigilancia para generar confianza.

ROI y evaluación de impacto

• Indicadores clave a medir:
  • Reducción del tiempo de detección y respuesta ante incidentes.
  • Disminución de eventos preventivos (por ejemplo, peatones en zonas restringidas).
  • Mejora en la experiencia del asistente: menor tiempo de espera, sensación de seguridad.
• Modelo de pilotaje:
  • Fase 1: PoC en un sector específico durante eventos de baja a media afluencia.
  • Fase 2: Ajustes de modelos y políticas operativas.
  • Fase 3: Escalado gradual y evaluación periódica.

Conclusión

La adopción de inteligencia artificial física en espacios de alta concurrencia como Levis Stadium representa una oportunidad para combinar tecnología avanzada con prácticas responsables de seguridad. Para dirigentes y responsables de transformación digital, la recomendación es abordar estos proyectos con un enfoque por fases: evaluar proveedores (como Ouster), diseñar pilotos claros, priorizar la privacidad y medir resultados con indicadores precisos. Implementada con rigor técnico y gobernanza ética, esta tecnología no solo reduce riesgos, sino que también puede mejorar la experiencia de los asistentes y optimizar recursos operativos. Invito a los lectores a considerar un piloto controlado en sus instalaciones y a fomentar el diálogo entre equipos de seguridad, legal y tecnología para desplegar soluciones efectivas y confiables.