Charles Brohiri, de 29 años, se declaró culpable de 112 cargos por viajar sin un billete válido durante un período de dos años en el Tribunal de Magistrados de Westminster, enfrentándose potencialmente a una pena de cárcel por sus acciones. Las tarifas impagadas y los costes legales asociados ascienden a más de 18.000 libras esterlinas, según las declaraciones judiciales.

El caso pone de relieve los continuos desafíos que enfrentan las redes de transporte para combatir la evasión de tarifas, un problema que le cuesta a la industria ferroviaria millones anualmente. Si bien los métodos tradicionales de inspección de tarifas se basan en revisores y torniquetes, los avances en la inteligencia artificial ofrecen posibles soluciones para una detección más eficiente y completa.

Los sistemas impulsados por la IA pueden analizar patrones en el comportamiento de los pasajeros, identificando anomalías que pueden indicar evasión de tarifas. Estos sistemas a menudo utilizan la visión artificial, un campo de la IA que permite a las computadoras "ver" e interpretar imágenes, para monitorear los andenes de las estaciones y los vagones de los trenes. Al analizar las transmisiones de video, los algoritmos pueden detectar a las personas que saltan los torniquetes, se pegan detrás de los pasajeros que pagan o exhiben otros comportamientos sospechosos.

Además, los modelos de aprendizaje automático se pueden entrenar con vastos conjuntos de datos de patrones de viaje para predecir posibles evasores de tarifas. Estos modelos consideran factores como la hora del día, la ruta y la demografía de los pasajeros para identificar a las personas que tienen más probabilidades de viajar sin billete. Esta capacidad predictiva permite a las autoridades de transporte desplegar los recursos de manera más eficaz, apuntando a las áreas y los horarios donde la evasión de tarifas es más frecuente.

El uso de la IA en la detección de la evasión de tarifas plantea consideraciones éticas con respecto a la privacidad y el posible sesgo. Los críticos argumentan que tales sistemas podrían apuntar desproporcionadamente a ciertos grupos demográficos, lo que llevaría a una aplicación injusta o discriminatoria. Para mitigar estos riesgos, es fundamental garantizar que los algoritmos de IA se entrenen con conjuntos de datos diversos y representativos, y que su rendimiento se supervise periódicamente para detectar sesgos. La transparencia y la rendición de cuentas también son esenciales, con directrices claras sobre cómo se recopilan, utilizan y almacenan los datos.

El despliegue de la IA en las redes de transporte es parte de una tendencia más amplia de automatización y toma de decisiones basada en datos. A medida que la tecnología de la IA continúa evolucionando, es probable que desempeñe un papel cada vez más importante en la mejora de la eficiencia, la seguridad y la sostenibilidad de los sistemas de transporte. Sin embargo, es fundamental abordar las implicaciones éticas y sociales de estas tecnologías para garantizar que se utilicen de manera responsable y en beneficio de todos.

La sentencia de Brohiri está programada para el próximo mes. El resultado de su caso podría sentar un precedente sobre cómo los tribunales tratan a los evasores de tarifas en serie y puede influir en la adopción de soluciones basadas en la IA por parte de las autoridades de transporte que buscan combatir este problema.