Todos hemos estado allí: llegas tarde a tu vuelo, solo para encontrarte con una larga fila de pasajeros esperando por seguridad. Te preparas para el inevitable cacheo, sabiendo que podría quitarte unos minutos preciosos de tu apretada agenda.

Hay una mejor manera: la respuesta está en el vuelo previo de la Administración de Seguridad del Transporte (TSA) y los corredores GRATUITOS más adelante. ConComprobación preliminar de 27,4 millones TSA Y 12 millones de pasajeros CLEAR (sí, hay una superposición), es evidente que muchos viajeros ya están aprovechando las evaluaciones de riesgo y las tecnologías basadas en datos para agilizar el proceso de selección.
 

Aprovechando el acceso a datos y análisis avanzados, las autoridades pueden identificar amenazas potenciales mucho antes de que lleguen al aeropuerto, allanando el camino para una experiencia de seguridad más eficiente y menos intrusiva.

 

La paradoja de Pat Down de la TSA: Pagar más por una seguridad menos efectiva
 

Para respaldar las soluciones de datos modernas en la seguridad aeroportuaria, primero debemos observar la efectividad de los controles actuales de la TSA. Y ahí están los recibos:
 

• El Departamento de Seguridad Nacional (DHS) se infiltró con artículos prohibidos y descubrió que los agentes de la TSA no pudieron localizarlos. 80% del tiempo. Desafortunadamente, se espera que la TSA gaste $ 10.3 mil millones solo en 2023.
• Los investigadores del Informe del Inspector General del DHS en 2019 revelaron que el gasto de miles de millones de dólares de la TSA en medidas de seguridad fue en gran medida ineficaz. ¡Recuerde que la próxima vez que se alinee descalzo y arroje su botella de agua perfectamente buena!
• La situación empeora: según el inspector general del DHS, la TSA en los aeropuertos ha tomadoacciones correctivas para solo el 42% al 53% de las brechas de seguridad registradas.

 

Necesitamos pruebas de que las inversiones actuales de la TSA están dando sus frutos y haciéndonos más seguros. Entonces, ¿por qué continuamos con este teatro de seguridad costoso y, a menudo, frustrante que solo exacerba las tensiones entre la TSA y los pasajeros?

 

Security Theatre y su elenco

The New York Times descubrió que el comité responsable de establecer las pautas para los escáneres de rayos X de la TSA proviene de los fabricantes de escáneres. Es comparable a pedirme que califique la tarea en la universidad. Luego está el teatro de la seguridad.

 

El teatro de seguridad tiene que ver con las apariencias, como escaneos de cuerpo completo y quitarse los zapatos. Los políticos defienden esta táctica para demostrar que son duros con la seguridad. Se produce a expensas de recursos que podrían gastarse mejor en soluciones de datos modernas. Soluciones ya probadas como efectivas por TSA Pre-check y CLEAR.

 

Si bien estas soluciones basadas en datos podrían reducir los flujos de ingresos del teatro de seguridad, podrían cubrirse fácilmente con el enorme presupuesto de $ 10.3 mil millones de la TSA.

 

Cómo los datos y el aprendizaje automático moderno pueden ayudar a la TSA a mantenernos seguros (y cuerdos)
 

Las soluciones innovadoras de análisis y aprendizaje automático (ML) tienen el potencial de eliminar los controles invasivos de la TSA que ya existen.

 

• Datos biométricos y verificación de identidad: Las soluciones modernas, como el reconocimiento facial, el escaneo ocular y las huellas dactilares, reemplazan los procesos tradicionales de verificación de identidad. Empresas como CLEAR ya están implementando esta tecnología para sus pasajeros. Con soluciones basadas en datos como estas, aumenta la precisión y se reducen el tiempo y los costos.
   
• Recopilación de datos: La TSA tiene acceso a vastas fuentes de datos de aerolíneas, ferrocarriles, autoridades portuarias y agencias legales y de inteligencia. Recopilan datos biométricos de los clientes antes de verificar y tienen datos sobre dónde han viajado las personas, dónde han mostrado identificación y videos de situaciones de alto riesgo para cruzar sus imágenes. La TSA puede modernizar su enfoque de datos e inteligencia artificial al movilizar y analizar estos datos.
   
• ML y análisis predictivo: La TSA ya utiliza el aprendizaje automático y el análisis predictivo para predecir los días más ocupados en el aeropuerto y contrarrestar las amenazas de manera proactiva. Al aprovechar los modelos ML avanzados y el análisis predictivo, los datos de pasajeros y aeropuertos y las imágenes de video en tiempo real, la TSA puede asignar recursos de manera más eficiente para identificar vuelos e individuos de alto riesgo. Empresas como Palantir utilizan el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial para extraer información de conjuntos de datos y textos complejos para identificar posibles amenazas.

 

No, no estamos hablando de la tecnología «Minority Report» en la que Tom Cruise arresta a las personas antes de que cometan un delito. Estamos hablando de usar datos y análisis para maximizar la seguridad sin auditorías invasivas y que consumen mucho tiempo. Pregúntele a los millones de pasajeros satisfechos que usan CLEAR y TSA Pre-check.

 

La advertencia: privacidad y confianza de los datos

En la era del análisis y la inteligencia artificial, acceder y compartir datos es esencial para mejorar la seguridad de los aeropuertos. Sin embargo, como viajero, puede estar preocupado por la seguridad y privacidad de su información personal. Si bien la TSA accede a datos confidenciales, como los datos personales de los pasajeros, para proteger a los viajeros, debe priorizar la privacidad al obtener esta información. Afortunadamente, están surgiendo soluciones como Protopia AI, que protegen los datos privados y permiten que los sistemas de ML utilicen la información que necesitan.

 

2023 de GartnerGuía AI TriSM reconocida Protopia AI para implementar Gestión de Confianza, Riesgo y Seguridad en IA. La Marina de los EE. UU. y las instituciones financieras están utilizando actualmente la solución para brindar a varias partes interesadas la capacidad de compartir datos sin problemas y colaborar con información confidencial. A medida que implementamos modelos ML para la seguridad aeroportuaria, la protección de datos es primordial. Las organizaciones necesitan salvaguardar los datos cuando implementan el aprendizaje automático, incluida la anonimización de los datos confidenciales y la implementación de controles de acceso estrictos.

Un plan de juego para allanar el camino a través de la seguridad

 

Hacer que la seguridad aeroportuaria sea más eficaz y menos invasiva no solo requerirá tecnología y conocimientos. Requerirá un cambio más amplio en la mentalidad y el compromiso de la organización. Es mucho más fácil hablar del paseo en un blog. Es crucial involucrar a las partes que juegan un papel importante en el ecosistema de viajes aéreos.

 

Invierta en ML preventivo y análisis para viajes más seguros

 

Invertir en prioridad en lugar de seguridad en el punto de salida puede aumentar la seguridad del aeropuerto y ser más eficaz.Microsoft e IBM están colaborando con agencias gubernamentales para desarrollar soluciones para identificar amenazas potenciales incluso antes de que lleguen al aeropuerto. El gobierno ya está en el juego, por lo que aportamos talento, tecnología y soluciones para extender esta inversión a los aeropuertos. Es hora de ser más proactivo con respecto a la seguridad aeroportuaria e invertir en soluciones que eviten incidentes antes de que sucedan.

 

TSA, aeropuertos, aerolíneas y agencias gubernamentales: ¡únanse!

 

La colaboración y asociación entre la TSA y las partes interesadas de la industria, incluidas las aerolíneas, los aeropuertos y los proveedores de tecnología, son fundamentales para mejorar la seguridad aeroportuaria. Al compartir datos, conocimientos y experiencia, estos equipos pueden trabajar de manera más eficiente para identificar amenazas potenciales.

 

La política también juega un papel. Los legisladores deben estar motivados para mostrar resultados positivos con números de seguridad y satisfacción de los pasajeros en lugar de recurrir a la teatralidad. También es esencial priorizar la protección de datos y la privacidad en cada etapa del ciclo de vida de los datos.

Construyendo una cultura basada en datos

 

La TSA y los socios aeroportuarios deben inspirar una cultura basada en datos en sus operaciones. Esto significa educar a su personal con el conocimiento y la confianza para tomar decisiones basadas en datos y análisis. Al aprovechar los datos, la TSA puede mejorar la dotación de personal, simplificar los diseños de los puntos de control y reducir los tiempos de espera. El listón debe estar elevado. Southwest Airlines aprendió esta lección de la manera más difícil durante la crisis de cancelación masiva de vuelos de 2022. Confiaron en soluciones obsoletas y sufrieron un caos costoso que dejó a los pasajeros varados. Una mentalidad basada en datos en las organizaciones es simplemente un buen negocio.

 

Envoltura
 

Hace mucho que el sistema TSA necesita un cambio de imagen y la clave para un proceso de selección más eficiente y efectivo radica en las soluciones de datos modernas. La autenticación biométrica y la inteligencia artificial pueden parecer palabras de moda, pero tienen el poder de renovar la seguridad de los aeropuertos. Veamos el éxito de TSA pre-check y CLEAR. Estas evaluaciones de riesgos basadas en datos aceleran el proceso de detección, mantienen a todos seguros y también respetan la privacidad y el tiempo de los pasajeros.

 

La publicación Cómo los datos y el aprendizaje automático moderno pueden ayudar a la TSA a mantenernos seguros apareció por primera vez en Datafloq.