"¿AI en el 911?" La receta para "no hacer esperar" elegida por lugares con escasez de personal: Trabajos que el centro 911 delega a la IA y trabajos que no delega

"¿AI en el 911?" La receta para "no hacer esperar" elegida por lugares con escasez de personal: Trabajos que el centro 911 delega a la IA y trabajos que no delega

2025年08月29日 12:06

"AI que no hace esperar las llamadas de emergencia"──La razón por la que los centros 911 en todo Estados Unidos apuestan por la IA ahora

27 de agosto de 2025 (hora de EE.UU.), TechCrunch informó que "los centros 911 están comenzando a utilizar IA para responder llamadas debido a una grave escasez de personal". En el centro de esta innovación está Aurelian, una empresa surgida de Y Combinator. La compañía ha recaudado 14 millones de dólares en una ronda de financiación Serie A liderada por NEA, e implementa un sistema en centros de todo el país donde un agente de voz IA se encarga de la respuesta inicial a llamadas no urgentes, como ruido, infracciones de estacionamiento y reportes de robos. El fundador explica que "si se determina que es una verdadera emergencia, se transfiere inmediatamente a un operador humano". Los lugares de implementación incluyen el condado de Snohomish en Washington, Chattanooga en Tennessee, y Kalamazoo en Michigan, entre otros, sumando una docena de ubicaciones.TechCrunch


Aurelian es una empresa que pivotó desde la automatización de reservas de salones de belleza. El origen de este cambio fue un caso en el que un cliente tuvo que esperar 45 minutos en una línea de atención no urgente de la ciudad, y descubrieron que muchas de estas líneas no urgentes son atendidas por el mismo personal que responde al 911. Así, decidieron absorber el volumen de llamadas no urgentes con IA, permitiendo que el personal humano se concentre en las verdaderas emergencias.TechCrunch


Por qué es necesario ahora: escasez crónica de personal y agotamiento

Los centros 911 en EE.UU. han sufrido durante años de una escasez estructural de personal y alta rotación. El informe "Pulse of 9-1-1" de 2025 señala que, aunque el porcentaje de centros con vacantes ha mejorado del 82% en 2024 al 74% en 2025, el "agotamiento del personal" ha emergido como el problema más crítico.nena.org


Además, investigaciones anteriores han mostrado una **tasa promedio de vacantes del 25% (2019–2022)**, lo que revela una situación difícil.Con 1/4 de los puestos sin cubrir, las consultas no urgentes tienden a presionar la capacidad del personal.911.gov


Brotes de competencia: Hyper, Prepared y la tendencia de las grandes empresas

En este campo, han surgido desafiantes como Hyper (que recaudó 6.3 millones de dólares en julio de 2025) y Prepared, fundada en 2019 (con adiciones de IA de voz). Sin embargo, los inversores afirman que **"Aurelian es la única que procesa llamadas 'diarias' en operación real"**.TechCrunchNEA


Por otro lado, jugadores establecidos como Carbyne también están expandiendo sus funciones de IA y ganando impulso con su despliegue en aproximadamente 300 agencias y grandes rondas de financiación. El mercado está viendo una afluencia de dinero de inversión debido a la "estabilidad de los contratos públicos".Wall Street Journal


Señales de éxito: ¿Qué está ocurriendo en el terreno?

En una prueba en Nueva Orleans, se informó que el triaje inicial con IA manejó más de 3,500 casos en 90 días, reduciendo las llamadas duplicadas en un 30%. Esto está ayudando a aumentar la proporción de casos que deben ser manejados por operadores humanos.Carbyne


Además, Aurelian informa que, en promedio, procesa automáticamente alrededor del 74% de las llamadas no urgentes, ahorrando aproximadamente 3 horas diarias por operador, y que la población atendida se ha expandido a aproximadamente 5 millones de personas, según las cifras operativas proporcionadas por la empresa.AurelianMorningstarInternational Fire & Safety Journal


Reacciones en redes sociales: la realidad en el "medio" de la expectativa y la preocupación

En Reddit, se entrelazan preocupaciones sobre "seguridad", "mejoras en las condiciones laborales" y "ansiedad con tono de broma"

En un hilo en r/technology de Reddit, se cruzan críticas como **"La IA es inmadura y no puede asumir responsabilidad" y "Primero deberían aumentar los salarios para contratar más personal", con defensas como "Es efectiva para la recepción inicial de no urgentes". También se reportaron experiencias de enrutamiento inapropiado por parte de la IA. En general, la preocupación principal es si **"las personas verdaderamente en emergencia no serán bloqueadas por la puerta de la IA"**.Reddit


En X (anteriormente Twitter), la difusión es limitada, y el interés se centra en "soluciones para la escasez de personal"

 


Cuentas de TechCrunch y del entorno de startups compartieron el artículo, destacando el encuadre de "una solución realista para llenar la grave escasez de personal". Sin embargo, aún hay poca verificación detallada o discusión a gran escala.En la fase temprana de expansión de la implementación, parece que la discusión comunitaria apenas comenzará a intensificarse.X (formerly Twitter)


Organización de los puntos de debate: beneficios y riesgos

Beneficios

  • Reducción del tiempo de espera: Automatización de consultas no urgentes para liberar líneas y acelerar el contacto inicial en llamadas de emergencia.TechCrunchAurelian

  • Reducción de la carga de los operadores: Posibilidad de mitigar el agotamiento y reducir la frecuencia de horas extras prolongadas.TechCrunchnena.org

  • Optimización de datos operativos: Mejora de la calidad de las transferencias mediante la extracción de puntos clave y generación automática de resúmenes para CAD.Aurelian


Riesgos/Preocupaciones

  • Falsos negativos: No se puede permitir que "una emergencia sea clasificada como no urgente". Aunque las empresas destacan la transferencia inmediata a humanos como válvula de seguridad, el manejo de **casos extremos (vacilación, jerga, deterioro de calidad de llamada)** es crucial.TechCrunch

  • Transparencia y responsabilidad: Se necesita confianza en los criterios de decisión de la IA, la auditoría de registros y el manejo de datos de aprendizaje (almacenamiento en EE.UU., sin entrenamiento cruzado, etc.).Aurelian

  • Coherencia regulatoria: Las regulaciones de voz IA están principalmente orientadas a combatir las llamadas automáticas salientes, dejando áreas grises en el uso de IA en la recepción de llamadas. Se debe observar el desarrollo de reglas futuras.WIREDThe Verge

Qué "evaluar": lista de verificación

  1. Publicación de criterios de escalamiento

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