Nueva Orleans prueba la IA de Carbyne para filtrar llamadas de emergencia al 911, e insiste en que no sustituirá al personal
El centro de emergencias de Nueva Orleans utiliza la IA de Carbyne para filtrar llamadas duplicadas sobre un mismo incidente y reducir la carga del personal, y confirma que los casos graves siguen siendo atendidos por personas
El Orleans Parish Communication District (OPCD), el organismo encargado del centro de llamadas de emergencia de la ciudad de Nueva Orleans, Luisiana, está utilizando el sistema "AI Emergency Call Triage" de la empresa Carbyne para ayudar a gestionar el volumen de llamadas al número de emergencias. La noticia se convirtió en tema de debate en Hacker News, con 72 puntos y más de 117 comentarios.
El núcleo del sistema es filtrar las llamadas duplicadas sobre un mismo incidente. El ejemplo citado es el de un accidente de tráfico que genera un gran número de llamadas simultáneas, un problema clásico que obliga a los operadores (dispatchers) a perder tiempo atendiendo el mismo reporte una y otra vez, mientras nuevas emergencias pueden quedar en espera.
El funcionamiento es el siguiente: cuando entra una llamada, el sistema comprueba primero si está relacionada con un incidente ya reportado. Si es así, informa automáticamente a la persona que llama con datos actualizados. Pero si no está relacionada, o se trata de otro tipo de emergencia, como un delito grave o una urgencia médica, el sistema transfiere la llamada de inmediato a un operador humano.
El punto que el organismo subraya es que este sistema no viene a reemplazar a los operadores, sino que es una herramienta complementaria para el triaje y la gestión del volumen de llamadas durante incidentes de gran magnitud, de modo que el personal pueda centrarse en los casos que requieren ayuda urgente. El OPCD ofreció estas aclaraciones a los medios locales WWL-TV/Nola.com después de que algunas informaciones interpretaran que la IA atendería las llamadas al 911 en lugar de las personas.
Sin embargo, el uso de IA en los sistemas de emergencia sigue siendo un tema que muchos observan de cerca, porque un error en el triaje puede costar vidas. Además, los datos publicados hasta ahora no incluyen cifras de resultados reales, como la proporción de llamadas gestionadas por la IA o la tasa de errores de clasificación, por lo que la eficacia real del sistema aún tendrá que demostrarse con el uso prolongado.
Este es un ejemplo real del uso de IA en infraestructuras de seguridad pública, y las políticas y lecciones que surjan aquí podrían servir de modelo para otros centros de emergencia en todo el mundo, incluidos los sistemas 191/1669 de Tailandia, que también enfrentan saturación de llamadas durante grandes incidentes.