Anualmente, el retail en Chile sufre pérdidas por merma desconocida de USD 521 millones (Armelini, 2016), monto equivalente a la mitad del costo de construcción del Costanera Center (Emol, mayo de 2012). En 2017, un 49% de los comercios pequeños fueron víctimas de algún acto delictivo (Armelini, 2016). Entre los minoristas, la forma de victimización más prevalente es el hurto (Armelini, 2016), delito que tiene una tasa de reincidencia del 90% en nuestro país (La Segunda, agosto de 2013).
Para los pequeños retailers, distinguir entre clientes y ofensores no es fácil y muchas veces actuar frente a un falso positivo ya consumado puede significar costos y repercusiones negativas que no están dispuestos a asumir.
Ante aquella problemática, este proyecto plantea una solución de seguridad colaborativa e inteligente: un sistema que pueda alertar a los locatarios frente a una posible amenaza y les permita tomar acciones preventivas antes de que las situaciones se salgan de control.
Silma consiste en un ecosistema compuesto de cámaras de reconocimiento facial plug and play, que los retailers pueden instalar en sus locales. Estas cámaras registran a los visitantes y les permiten así a los locatarios indicar cuando algún cliente resulta ser un ofensor. El sistema indexa esta información y mediante un algoritmo de cálculo de nivel de alerta, asigna un nivel de peligrosidad al individuo. Cuando el ofensor entre a otro local conectado a Silma, el sistema alertará al encargado de tienda según el nivel de alerta del individuo, con el fin de que el encargado pueda tomar medidas preventivas que sean disuasorias frente al posible ofensor. De esta forma, los usuarios podrán valerse del conocimiento colectivo de los participantes de la red para protegerse.
Un sistema de prevención de esta naturaleza puede significar un gran alivio para los pequeños comerciantes y brindar seguridad a todos los consumidores, no obstante, existen desafíos sobre la privacidad que vale la pena discutir desde un marco ético.
