SafeCo — Seguridad comunitaria con IA
SafeCo convierte la evidencia distribuida de un barrio en inteligencia comunitaria. No es una app de cámaras, ni una red social, ni CCTV tradicional: vecinos, comercios, cámaras, celulares, sensores y agentes de IA colaboran para detectar incidentes, correlacionar evidencia, generar alertas, investigar eventos, coordinar la respuesta y armar casos — con la privacidad y el control humano en el centro.
> Propuesta de valor: *convertí la evidencia distribuida en inteligencia comunitaria.*
Qué es
Un SaaS multi-tenant de seguridad vecinal, en español, pensado para Argentina (piloto en Miramar, Buenos Aires) sobre base legal Ley 25.326 / AAIP. Barrios, consorcios, comercios y municipios operan sobre un mismo núcleo —con roles, permisos y auditoría— desde una app móvil (Flutter, Android + iOS) y un panel de administración web.
Para quién
Asociaciones vecinales y barrios cerrados, comercios y centros comerciales, y municipios / áreas de seguridad ciudadana que hoy tienen cámaras y grupos de WhatsApp sueltos, sin correlación ni proceso.
Cómo funciona
Captura distribuida (cámaras, celulares, sensores, wearables) → ingesta → los agentes de IA filtran falsas alarmas, evalúan riesgo, correlacionan la evidencia y arman la línea de tiempo del incidente → alertas a quien corresponde → coordinación de la respuesta → caso con evidencia trazable. Toda acción sensible pasa por un humano y queda auditada.
Los agentes de IA
Cómputo determinístico + razonamiento en lenguaje natural; nunca escalan solos:
Reconocimiento, Falsa Alarma (baja el ruido), Riesgo (prioriza), Alerta (a quién y cómo), Permisos (quién ve qué), Comunidad, Geo (mapa y zonas), Timeline (línea de tiempo del evento), Investigación (arma el caso), Dispositivo (monitorea y actúa IoT), Gobernanza (compliance) y Salud Comunitaria (métricas del barrio).
Módulos sensibles — opt-in, apagados por defecto
Separables, con consentimiento y base legal:
- Reconocimiento facial / biométrico — opcional, OFF por defecto, opt-in + registro de consentimiento.
- ANPR (lectura de patentes) — en alcance y completo, pero OFF por defecto; la patente es dato personal (controles reforzados, retención limitada, auditoría). Un match de watchlist nunca acusa ni escala solo — revisión humana.
- IoT / actuación — actuadores de bajo riesgo primero (luces, enchufes, sirenas); cerraduras/portones fuera de fase 1. Capa de abstracción + adapters (Matter / Home Assistant, local-first). Sin actuación autónoma de la IA.
- Modo Emergencia — OFF por defecto; 911 vía API o in-app con disparo/confirmación humana obligatoria; sin escalado autónomo.
Evidencia
Video crudo centralizado y en el borde/on-demand, con toggle por fuente. Cadena de custodia y auditoría de cada acceso.
Wearables / Meta Glasses (primer slice construido)
Integración con lentes inteligentes: registro del dispositivo, consentimiento, comandos, captura y notificación, con permisos y auditoría por dispositivo (servicio `wearable-service`, API REST). Mock-first, testeado de punta a punta.
Monetización
Multi-pagador y mezclable en un mismo tenant: asociación vecinal, por hogar, comercio y municipal.
Seguridad y privacidad
Privacidad por defecto. Los agentes de IA nunca llaman al 911 ni actúan sobre IoT de forma autónoma — siempre disparo/opt-in humano. Cada acción sensible se audita. Multi-tenant con aislamiento por organización y RBAC.
Arquitectura
Backend NestJS modular multi-tenant —servicios de ingesta, registro de cámaras, incidentes, alertas, feed comunitario, chat, hub geo-comms, identidad, agente Orus y wearables— · PostgreSQL · Redis · almacenamiento S3-compatible (MinIO) · app Flutter (Android + iOS, ES primero, EN/PT-ready) · panel React/Next.js · ruteo de LLM Ollama local / modelo cloud fuerte según la tarea.
Estado
Los 15 entregables de diseño están cerrados; el código se construye por slices verticales (primer slice: Wearables / Meta Glasses, verde en tests). Proyecto comunitario, piloto en Miramar (Buenos Aires).