Un "Sherlock" electrónico de 12 millones de dólares: ¿qué ocurre cuando los algoritmos empiezan a identificar delincuentes?

Hace tres años, las autoridades del condado de San Mateo en California lanzaron un ambicioso proyecto llamado Sherlock. Se asignaron 12 millones de dólares para su implementación, y el contratista principal fue la empresa C3 AI del empresario Tom Siebel, que actuó junto con Amazon Web Services. El sistema debía unir datos de los departamentos de policía —desde vigilancia y llamadas al 911 hasta archivos de detenciones— y, mediante algoritmos de inteligencia artificial, ofrecer indicios listos para los investigadores. Se esperaba que, gracias a Sherlock, la policía pudiera encontrar más rápido las conexiones entre sucesos y obtener una imagen completa en tiempo real.

Las expectativas eran tan altas que el propio Siebel participó en la preparación del contrato y recibió personalmente al personal del departamento del sheriff en la oficina de su empresa. En 2018, su fondo incluso destinó 4,5 millones de dólares para modernizar el campo de tiro en Coyote Point, donde más tarde se celebró un encuentro festivo del equipo informático del departamento y especialistas de C3 AI. A los empleados se les prometió que la tecnología sería un modelo para todo el mercado de “centros de análisis del crimen en tiempo real” y situaría a los condados a la cabeza en la digitalización policial.

Sin embargo, tras tres años el resultado resultó decepcionante. De las 14 agencias que debían trabajar con Sherlock a principios de 2025, muchas aún no han recibido acceso completo. Algunos departamentos solo usan versiones beta limitadas y otros no perciben ningún beneficio tangible. El jefe de policía de Menlo Park reconoció que la implementación va con mucho retraso, y oficiales de Belmont y Foster City afirmaron que el sistema no ha dado resultados prácticos. En comunicaciones privadas, los analistas del departamento del sheriff calificaron el producto como «apenas funcional» y no listo para investigaciones reales.

Incluso donde Sherlock funcionó se detectaron problemas. En marzo, empleados se quejaron de que no podían acceder al historial de delitos de un sospechoso porque el sistema no procesa registros creados antes de 2012. Además, la aplicación cargaba material de casos con acceso restringido, lo que contradecía las normas de privacidad. Hubo también fallos técnicos: cortes repentinos, imposibilidad de iniciar sesión y retrasos en el procesamiento de la información. Todo ello minó la confianza de los agentes en el proyecto.

La dirección del condado justificó las demoras alegando la necesidad de «mejorar el producto antes de conectar nuevas agencias». Desde C3 AI indicaron que las dificultades se deben a la burocracia y a la coordinación entre muchas entidades. Un portavoz de la compañía aseguró que Sherlock «ha madurado de forma notable» y que muchos analistas están satisfechos. No obstante, casi no se ofrecieron ejemplos concretos de aplicaciones exitosas. El departamento del sheriff informó solo de un caso con violencia en el que el sistema supuestamente ayudó a obtener datos con rapidez y detener al sospechoso.

El apoyo financiero de Amazon permitió cubrir los gastos piloto para Daly City, pero otros departamentos señalaron que, sin mejoras reales, la participación pierde sentido. Documentos internos indicaban que el personal está desilusionado y espera a que el proyecto termine para disponer de una herramienta que funcione. Los intentos de C3 AI de ofrecer Sherlock a otros condados, por ejemplo en Placer, no tuvieron éxito: las autoridades locales rechazaron el producto.

Los fracasos de Sherlock coincidieron con un periodo difícil para la propia C3 AI. La empresa, que salió a bolsa con una capitalización de 10.000 millones de dólares, informó recientemente de una caída del 35% en ingresos y pérdidas de 125 millones. En ese contexto, Siebel, que enfrenta problemas de salud, dejó el puesto de consejero delegado, aunque permaneció como presidente del consejo. Mientras tanto, competidores como Axon y Peregrine lograron adelantarse a C3 AI al desplegar sus soluciones para centros en tiempo real en más de 250 departamentos de policía de Estados Unidos.