El uso de la Inteligencia Artificial como herramienta para la prevención y la mejora del servicio 112 ha sido investigado profundamente por las organizaciones y agencias del sector a nivel internacional. Ya en 2019, EENA – European Emergency Number Association, publicó la investigación “Artificial Intelligence & Machine Learning in Public Safety”, con el fin de identificar tanto el potencial y los campos de aplicación del uso de esta tecnología como las posibles problemáticas (especialmente aquellas relacionadas con la privacidad y el tratamiento de datos sensibles). Se han iniciado ya algunas pruebas, como por ejemplo en Portugal, donde el NLP – Natural Language Processing - se implementará para asistir a los operadores del Centro en la gestión de las llamadas. .
El Número Único de Emergencia 112 es el punto donde convergen todas las llamadas de emergencia, ya sean relacionadas con los servicios de atención médica, con los bomberos o las fuerzas de seguridad. La velocidad de respuesta es determinante para el buen resultado de la gestión de la llamada y posterior intervención. La necesidad de eficacia se amplifica en caso de sobrecarga de llamadas debida a grandes emergencias.
La Inteligencia Artificial puede ser de gran utilidad para prepararse para tales circunstancias y como herramienta de previsión de situaciones de emergencias:
Simulaciones avanzadas. La IA generativa puede mejorar las simulaciones de entrenamiento del personal creando escenarios realistas y desafíos dinámicos, permitiendo a los operadores de atención y gestión de llamadas y al personal de intervención prepararse para una amplia gama de emergencias, desde desastres naturales hasta crisis sanitarias.
Análisis social. Los flujos de información generados en las redes sociales durante fenómenos de relevancia pública pueden proporcionar información valiosa para prever situaciones de emergencia. La IA puede analizar las publicaciones en redes sociales en tiempo real para identificar, por ejemplo, accidentes de tráfico, crisis públicas (apagones, carreteras cortadas, etc.) o crisis sanitarias. La información proporcionada permite optimizar la intervención de los servicios de emergencia.
Análisis del tráfico telefónico. Los algoritmos de machine learning pueden identificar patrones inusuales y señalar eventos fuera de lo común (como, por ejemplo, en el caso de la monitorización de epidemias). Finalmente, la IA puede evaluar el sentimiento de las conversaciones en tiempo real identificando situaciones negativas o estrés colectivo, anticipando posibles eventos críticos.
La IA puede, por lo tanto, cambiar la forma en la que trabaja un centro 112: tener plena conciencia de los eventos en curso o incluso predecirlos, permite una planificación óptima de los recursos del centro y una capacidad de respuesta que de otro modo no sería posible.
Actuar más rápido significa salvar más vidas humanas. El tiempo de respuesta, la velocidad de clasificación de la llamada y la decisión sobre el tipo de intervención a activar son los factores principales que determinan la eficacia de la operación y, por lo tanto, la posibilidad de salvar más personas. Una investigación sectorial realizada sobre la población del Reino Unido muestra cómo el uso de la IA para detectar casos de paro cardíaco durante el screening telefónico puede aumentar la tasa de supervivencia del 8,6% actual al 20%. Gracias a la IA, la gestión de las llamadas puede mejorarse significativamente por diversas razones:
Árbol de decisiones. Los operadores clasifican el tipo de llamada (y, en caso necesario, el PSAP de segundo nivel a involucrar) en función de los datos recopilados durante la conversación. La IA puede asistir en varios niveles al operador para interpretar y acelerar la decisión: procesamiento de la información recibida, evaluación de los casos, cumplimentación de formularios, etc. Además, en caso de que se decida reemplazar al operador humano con un asistente vocal, el número de llamadas que se pueden gestionar simultáneamente se vuelve potencialmente infinito.
Llamadas no urgentes. Los algoritmos de IA se vuelven particularmente eficaces en caso de sobrecarga del Centro 112. En tales situaciones, es fundamental distinguir entre las llamadas de emergencia y las no urgentes, para asignar la prioridad adecuada a las intervenciones.
NLP – Natural Language Processing (Procesamiento del Lenguaje Natural). La capacidad de los algoritmos de IA para interpretar el lenguaje natural se vuelve valiosa en los casos en los que hay dificultades de comunicación verbal: ruido de fondo; personas con dificultades auditivas o de habla.
Distribución eficiente de los recursos. En el caos de una emergencia, quienes deben tomar decisiones a menudo se enfrentan al desafío de gestionar recursos limitados de la manera más eficaz posible. Las capacidades de procesamiento de datos de la IA permiten analizar miles de escenarios para determinar la mejor estrategia a seguir. Ya sea enviando personal de rescate o distribuyendo ayuda, la IA puede simplificar el proceso de toma de decisiones, asegurando que los recursos se utilicen en el momento y lugar más oportunos.
La Inteligencia Artificial es una herramienta con potencial casi infinito. Sin embargo, la posibilidad de reemplazar al ser humano en tareas muy delicadas, como por ejemplo el rescate en situaciones de emergencia, genera no pocas dudas y puede hacer que los ciudadanos desconfíen de tales herramientas, especialmente si hay una interacción directa con la persona como en el caso de un asistente vocal. Es necesario, por lo tanto, que la evolución tecnológica vaya acompañada de una importante labor de sensibilización y familiarización con las nuevas tecnologías, con el fin de maximizar el beneficio que estas últimas pueden aportar.