Aprenderse una ciudad pequeña de memoria no es fácil. Sin embargo, es lo que se exige al personal de seguridad de un gran campus universitario: saber al momento dónde está cada edificio y cada aparcamiento cuando llega un aviso. La Universidad de Illinois en Urbana-Champaign (EE. UU.) ha desarrollado una herramienta con este fin, MapInsights, una plataforma web que convierte esa memorización en un entrenamiento por fases y con seguimiento del progreso. Esta pieza es un resumen propio de la noticia que publicó la propia universidad y que recogió Phys.org.

Un problema muy concreto

Todo empezó a principios de 2026. La División de Seguridad Pública de la universidad quería convertir a 11 vigilantes de seguridad en agentes de servicio comunitario. Hasta entonces cada uno trabajaba en un único edificio. Con el cambio pasarían a cubrir una zona de patrulla entera, y el campus tiene más de 1.000 edificios repartidos en tres zonas. Había que formarlos deprisa.

La herramienta de evaluación que usaban era un formulario web muy básico: para avanzar había que acertar el 80 %, pero no guardaba el progreso. El teniente Ty Ledbetter, que dirige el programa de estos agentes y la formación de los policías del campus, le planteó el problema a Yun Huang, profesora asociada que investiga la colaboración entre personas e inteligencia artificial y que lleva desde 2010 trabajando en tecnología para la seguridad pública. Al proyecto se sumó Jennifer Whiting, del Instituto de Formación Policial de la universidad. Empezaron en marzo y en mayo ya tenían una versión que funcionaba.

Cómo funciona MapInsights

La idea es sencilla y muy visual. Cada edificio aparece con su nombre y con el número que le asigna el servicio de instalaciones de la universidad. Según la nota, los mapas están conectados a un sistema universitario para que, si cambia la numeración, el mapa se actualice solo.

• Evaluación: al empezar, todos los edificios salen con el contorno en rojo. Cada vez que el usuario identifica uno bien, se pone en verde. El progreso se guarda, así que se puede retomar donde se dejó.
• Práctica por bloques: el mapa se puede limitar a una sola zona de patrulla y elegir entre edificios o aparcamientos. Se resalta un objetivo y aparece una lista corta de nombres para escoger.
• Repetición de errores: lo que se falla vuelve a salir en rondas posteriores, cada vez con menos ayuda, hasta que el usuario lo reconoce sin pistas.

Detrás hay ideas de la psicología cognitiva. La plataforma incluye una prueba de sentido de la orientación que mide varias habilidades: leer mapas, calcular distancias, recordar rutas, orientarse en lugares desconocidos y formarse un mapa mental. Con esos resultados, el entrenamiento puede adaptarse a los puntos fuertes y débiles de cada persona. Es una diferencia importante respecto al viejo examen, que trataba igual a todo el mundo.

Lo que todavía no sabemos

Conviene separar lo que cuenta la noticia de lo que demuestra. MapInsights ya forma parte de la formación tanto de los policías como de los agentes de servicio comunitario del campus. Ledbetter lo califica de «fenomenal» y dice que ha influido en todo el departamento. Pero la nota no presenta un estudio formal: no hay grupo de comparación, ni número de participantes evaluados, ni cifras de cuánto más rápido o mejor aprenden con la herramienta. Tampoco se cita un artículo científico revisado por pares. Por ahora es un caso práctico prometedor, no una prueba de eficacia.

También hay que tener en cuenta el contexto: es una solución pensada para un campus concreto. Para llevarla a otro lugar harían falta mapas y datos bien mantenidos, algo que no todas las instituciones tienen.

El equipo ya piensa en otros usos. Uno es formar a los acompañantes del servicio SafeWalks, que escoltan a quien lo pide por el campus. Otro, publicar mapas con las rutas peatonales mejor iluminadas o más accesibles. El tercero, una herramienta para alumnos nuevos: subirían su horario de clases y les diría la ruta y si les da tiempo a ir de un aula a otra.

Por qué importa

MapInsights recuerda que la tecnología útil no siempre es la más llamativa. Coger una tarea pesada como memorizar cientos de edificios y aplicarle principios conocidos del aprendizaje (práctica por partes, repetir los fallos, respuesta inmediata y adaptación a cada persona) puede ahorrar semanas de formación a quien tiene que responder rápido. Si en el futuro se mide su efecto con rigor, el modelo podría servir para cualquier trabajo que exija conocer bien un territorio: servicios de emergencia, repartidores o recién llegados a un campus.