Curso Básico de Inteligencia Artificial para la Gestión del Personal Policial

• admin
• 09 Jun 2026

Curso Básico de Inteligencia Artificial para la Gestión del Personal Policial

Bienvenid@s:

Estan abiertas las inscripciones para el curso «Curso Básico de Inteligencia Artificial para la Gestión del Personal Policial» ; aqui aprenderas  el uso práctico, ético y seguro de herramientas de inteligencia artificial, aplicadas a la redacción de actas, atención ciudadana, análisis delictivo y detección de deepfakes.💻🇵🇪 

🚀 ¿Eres personal policial, agente de seguridad o personal de resguardo?
🧠 Aprende a usar Inteligencia Artificial para la Gestión de de seguridad e intervenciones policiales
🎓 Sin conocimientos previos de programación. 100% práctico.

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🎓  Certificación por 240 horas Académicas otorgado por la ONG Red Académica de Cooperación Euroasiática Latinoamericana, la Académia de Tecnología y Gestón de Rusia, con el auspicio académico del IESTP Rodriguez de Mendoza
 

Contenido del curso:

• ¿Qué es la Inteligencia Artificial? Conceptos básicos
• IA generativa aplicada a la redacción policial
• Asistentes virtuales y chatbots para atención al ciudadano
• Transcripción y resumen automático de declaraciones
• Análisis de datos delictivos básico con IA
• Mapas de calor y predicción de delitos (conceptos)
• Reconocimiento facial y de patentes: usos y límites
• Ética, sesgos y marco legal de la IA en seguridad
• Detección de deepfakes y desinformación
• Proyecto integrador y cierre

📋 ¿Cómo me inscribo?

PUEDES INSCRIBIRTE AL CURSO  LLENANDO ESTE FORMULARIO

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📜 Opcionalmente puedes obtener la certificación y materiales digitales por una colaboración simbólica:

• Público en General   S/.240.00  soles por derecho a  Certificación  y acceso a plataforma.
• Para participantes del extranjero $ 60.00 dólares americanos
• Certificación por  ONG Red Académica de Cooperación Euroasiática Latinoamericana, la Académia de Tecnología y Gestón de Rusia, con el auspicio academico del IESTP Rodriguez de Mendoza

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Temario al detalle:

Desarrollo detallado de cada sesión

Sesión 1: ¿Qué es la Inteligencia Artificial? Conceptos básicos

Objetivo: Comprender los fundamentos de la IA y diferenciarla de sistemas tradicionales.

Contenido:

• Definición de IA, machine learning, deep learning (explicación sencilla).
• Ejemplos cotidianos (filtros de spam, asistentes de voz, recomendaciones).
• Tipos de IA: predictiva vs. generativa.
• Mitos y realidades: la IA no piensa ni siente.

Actividad práctica:
Identificar en una lista de tareas de comisaría cuáles podrían ser asistidas por IA (ej: clasificar denuncias, responder horarios, redactar informes).

Material: Presentación interactiva + video corto (5 min).

Sesión 2: IA generativa aplicada a la redacción policial

Objetivo: Utilizar asistentes de IA (ChatGPT, Copilot) para redactar actas, partes y oficios de manera más rápida y clara.

Contenido:

• ¿Qué es la IA generativa?
• Plataformas disponibles gratuitas y sus limitaciones.
• Cómo escribir buenos prompts (instrucciones) para redacción policial.
• Reglas de seguridad: no subir datos personales ni confidenciales a IA públicas.

Actividad práctica:
En grupos, redactar un acta de detención usando IA y luego corregirla manualmente. Comparar con redacción tradicional.

Entregable: Prompt bien estructurado + acta final corregida.

Sesión 3: Asistentes virtuales y chatbots para atención al ciudadano

Objetivo: Conocer y simular el uso de chatbots para responder consultas frecuentes en comisarías.

Contenido:

• ¿Cómo funciona un chatbot?
• Preguntas típicas: horarios, requisitos para denuncias, extravío de documentos, ubicación de comisarías.
• Ventajas y desventajas frente a la atención humana.
• Límites: cuándo derivar a un operador.

Actividad práctica:
Diseñar un pequeño flujo de conversación para un chatbot de comisaría (en papel o con herramienta gratuita como Landbot). Simular interacciones.

Sesión 4: Transcripción y resumen automático de declaraciones

Objetivo: Aplicar herramientas de transcripción por IA para agilizar la toma de declaraciones.

Contenido:

• Herramientas: Whisper (OpenAI), Otter.ai, transcripción de Google Meet.
• Precisión y limitaciones (acentos, ruido ambiental).
• Uso ético: consentimiento informado (cuando aplique).
• Generación de resúmenes automáticos de largas declaraciones.

Actividad práctica:
Tomar una grabación de ejemplo (declaración simulada de 3 min), transcribirla con una herramienta gratuita y extraer los puntos clave con IA.

Debate: ¿Se puede usar como prueba judicial? (Depende de cada jurisdicción – se discuten criterios).

Sesión 5: Análisis de datos delictivos básico con IA

Objetivo: Introducir el análisis de datos asistido por IA para identificar patrones delictivos simples.

Contenido:

• Diferencia entre dato, información e inteligencia.
• Herramientas básicas: hojas de cálculo con complementos de IA (Excel Ideas, Google Explore).
• Análisis de frecuencias: tipo de delito, día, horario, zona.
• Detección de anomalías (ej: aumento repentino de hurtos en una cuadra).

Actividad práctica:
Sobre una planilla anonimizada de 50 denuncias, usar IA para responder: “¿Cuál es el horario con más denuncias de violencia doméstica?” y “¿Qué día de la semana hay más robos?”.

Sesión 6: Mapas de calor y predicción de delitos (conceptos)

Duración: 2 horas
Objetivo: Comprender cómo la IA genera mapas de calor delictivo y predicciones básicas (sin caer en determinismo).

Contenido:

• ¿Qué es un mapa de calor? Interpretación visual.
• Sistemas de predicción (PredPol, HunchLab): cómo funcionan a grandes rasgos.
• Limitaciones: efecto “sesgo de confirmación”, estigmatización de barrios.
• Políticas preventivas basadas en datos: ejemplos reales (positivos y fracasos).

Actividad práctica:
Mostrar un mapa de calor simulado y pedir que los participantes propongan dos acciones de patrullaje preventivo justificadas. Debate ético.

Sesión 7: Reconocimiento facial y de patentes: usos y límites

Objetivo: Conocer el funcionamiento, precisión y marco legal del reconocimiento facial y de placas vehiculares.

Contenido:

• ¿Cómo identifica una IA un rostro o una patente? (explicación no técnica).
• Tasas de error según raza, género, iluminación.
• Protocolos de uso en comisarías (autorización judicial, conservación de imágenes).
• Experiencias internacionales: prohibiciones (UE) vs. usos controlados.

Actividad práctica:
Análisis de un caso real (anonimizado) donde el reconocimiento facial llevó a una detención errónea. Discusión grupal sobre salvaguardas.

Sesión 8: Ética, sesgos y marco legal de la IA en seguridad

Objetivo: Reconocer sesgos algorítmicos y conocer la normativa aplicable al uso de IA en comisarías.

Contenido:

• Sesgos por datos de entrenamiento (ejemplo: sistemas que sobrerrepresentan minorías).
• Principios éticos: transparencia, rendición de cuentas, no discriminación.
• Derecho a la explicación: ¿Puede un ciudadano saber si una IA influyó en una decisión policial?
• Ley de Protección de Datos Personales y su relación con la IA.
• Normativa local si existe (adaptar según país).

Actividad práctica:
Estudio de un caso (ej: algoritmo de riesgo policial COMPAS) – identificar qué falló éticamente. Debate por equipos.

Sesión 9: Detección de deepfakes y desinformación

Objetivo: Capacitar en la identificación de videos, audios o imágenes falsas creadas con IA que puedan llegar como “pruebas” a la comisaría.

Contenido:

• ¿Qué es un deepfake? Tipos (video, audio, imagen).
• Señales de alerta: parpadeo anómalo, sombras inconsistentes, sincronía labial.
• Herramientas gratuitas para detectar deepfakes (Microsoft Video Authenticator, Intel FakeCatcher).
• Procedimiento ante una posible prueba falsa: cadena de custodia digital y derivación a peritos.

Actividad práctica:
Mostrar 3 ejemplos (uno real, dos deepfakes) y pedir que los participantes identifiquen pistas de falsedad. Discutir cómo actuarían en la comisaría.

Sesión 10: Proyecto integrador y cierre

Objetivo: Aplicar todos los conocimientos en un caso práctico integral y evaluar el curso.

Contenido:

• Repaso general de las 9 sesiones.
• Presentación de proyecto final por grupos.

Proyecto final (trabajo previo en equipo durante la semana):

“Diseñar un pequeño protocolo de uso de IA para una comisaría tipo, que incluya:

• Dos tareas donde la IA ayudaría (justificación).
• Una herramienta concreta propuesta.
• Una advertencia ética o legal importante.
• Un ejemplo de prompt para redactar un acta de robo.
• Un flujo simple de chatbot para consultas ciudadanas.”