SplitSec: app que detecta disparos con IA en tu móvil

SplitSec convierte tu smartphone en un sensor acústico de disparos

SplitSec, una startup fundada en Chicago en 2025 por Sri Deivasigamani, está probando una app para Android que detecta disparos usando solo el micrófono y la potencia de cálculo del propio móvil. La idea es la contraria a la que dominó la última década: en lugar de instalar sensores fijos en postes — como hacía ShotSpotter, rebautizada SoundThinking —, el “sensor” lo lleva cada vecino en el bolsillo. El modelo de IA corre íntegramente en el dispositivo y solo se activa cuando el sonido coincide con un disparo, igual que “Oye, Siri” o “Oye, Google” se despierta con la palabra clave, según explicó Deivasigamani a Fox News Digital.

El piloto gratuito se está llevando a cabo en los distritos 21 (con 19 participantes) y 42 (con 12) de Chicago, según Block Club Chicago, y la empresa ya ha contactado a las 50 oficinas distritales para ampliar las pruebas a los distritos 5, 29 y 38.

Por qué Chicago: el hueco que dejó ShotSpotter

El contexto importa. Chicago rescindió su contrato con SoundThinking en 2024, decisión del alcalde Brandon Johnson que provocó meses de disputa en el ayuntamiento, porque los detractores cuestionaban tanto la eficacia como el coste de la red de sensores fijos. El año pasado, la ciudad abrió un RFP para buscar una nueva tecnología de detección de disparos al que se presentaron nueve empresas, incluida la matriz de ShotSpotter, pero todavía no hay decisión, según Block Club Chicago.

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La auditoría interna de la propia Chicago — su Oficina del Inspector General — concluyó que las alertas de ShotSpotter rara vez producían evidencia de un crimen con armas de fuego o derivaban en otras pruebas, según recogió una carta reciente publicada en Detroit Free Press. El contralor de Nueva York halló en un estudio que solo entre el 8% y el 20% de las alertas de ShotSpotter se confirmaron como tiroteos reales. Es contra ese récord contra el que SplitSec se está midiendo.

Deivasigamani no se presenta como reemplazo del antiguo contrato. En declaraciones al mismo medio, dijo que SplitSec podría operar junto a otras tecnologías — desde cámaras municipales hasta otro sistema de detección — en lugar de sustituirlas. La empresa tampoco colabora hoy con el Departamento de Policía de Chicago (CPD); las alertas están pensadas para usuarios, no para despacho automático.

Edge computing y comunidad: la apuesta técnica de SplitSec

El modelo de IA de SplitSec se entrenó con más de 30.000 sonidos de disparos y no disparos en distintos entornos, según Block Club Chicago. Cuando detecta un posible disparo, el móvil pide al usuario que confirme si realmente oyó tiros. Si lo confirma, la app envía una alerta anónima al resto de usuarios en un radio de aproximadamente una milla, y puede avisar a un grupo personal de contactos — el “alert crew” — que el usuario configure.

Si dos o más móviles en la zona confirman el mismo sonido, la empresa asegura que puede triangular una zona general donde se habrían producido los disparos. Es exactamente la mecánica de Waze para tráfico, pero aplicada a seguridad: el dispositivo detecta, el humano valida y la red aprende.

En privacidad, la empresa repite tres ideas clave para futuros mercados regulados:

El análisis de audio se hace en local, en el móvil del usuario, no en la nube.
Solo se envían fragmentos de audio a SplitSec si el usuario decide enviar un falso positivo para entrenar el modelo.
La ubicación precisa del usuario no se muestra públicamente; las alertas se mapean en un área más amplia.

Lo que ya mostró el piloto

Aunque SplitSec no puede verificar de forma independiente los disparos detectados, los usuarios que participan en las pruebas han confirmado varios eventos. Según el fundador, los días 27 y 28 de julio varios usuarios confirmaron alertas como disparos reales en el distrito 21 — Block Club Chicago cuantifica cuatro alertas confirmadas en ese distrito en esas dos fechas.

El piloto también destapó los dos problemas técnicos lógicos de procesar audio 24/7 en un teléfono:

Falsos positivos: algunos modelos de móvil tienen micrófonos tan sensibles que disparan alertas con fuegos artificiales o con el televisor.
Consumo de batería: los ingenieros de SplitSec están ajustando el modelo para reducir el drenaje, según Deivasigamani.

La app hoy solo está disponible para Android, lo que limita el alcance — por ejemplo, en distritos como el 38, en el noroeste de Chicago, predominan los usuarios de iPhone. La versión para iPhone se espera en unos dos meses, según Block Club Chicago.

El modelo de negocio: US$15.000 por distrito al año

Aquí está el dato más interesante para un fundador. SplitSec ya ha mencionado un precio introductorio de US$15.000 por distrito y por año para uso a gran escala, aunque Deivasigamani aclaró a Block Club Chicago que la tarifa y el proceso de compra todavía se están definiendo mientras se prueba la tecnología. Para que el sistema funcione, la empresa apunta a una densidad de 300 a 400 participantes por distrito que formen una “malla” suficiente para corroborar disparos sospechosos.

El precedente institucional es relevante: el contrato que Chicago canceló a SoundThinking en 2024 era mucho más caro. Una carta reciente en Detroit Free Press sitúa el contrato de Detroit — nueve meses — en más de US$2 millones. Una startup que ofrece una alternativa por una fracción de ese coste, sin sensores físicos y con un modelo de ingresos por distrito, tiene una propuesta de valor clara para alcaldías medianas que no quieren (o no pueden) pagar una red de sensores fijos.

¿Qué significa esto para tu startup?

Tres lecciones prácticas para founders que miran mercados regulados, ciudades o hardware:

Vender lo que el cliente ya tiene en el bolsillo. SplitSec no vende sensores: vende software que convierte un smartphone Android en un sensor. Eliminar hardware dedicado baja el coste de despliegue y abre un precio por distrito que un SaaS municipal puede digerir.
Edge AI como diferencial de privacidad. El procesamiento en el dispositivo es, a la vez, una decisión técnica (latencia, batería) y un argumento regulatorio. En mercados con leyes de protección de datos fuertes — UE, Brasil, México, Chile, Colombia —, la frase “el audio no sale del teléfono” es una barrera de entrada frente a competidores que dependen de nube.
Crowdsourcing como segunda capa de validación. El símil de Waze no es casual: un sistema cuyo output depende de la confirmación humana convierte a los usuarios en parte del producto. Eso reduce falsos positivos a costa de exigir densidad de adopción, que es exactamente por qué SplitSec apunta a 300–400 usuarios por distrito antes de hablar de cobertura real.

Conclusión

SplitSec está todavía en fase piloto, con cifras pequeñas (31 usuarios activos en dos distritos) y preguntas abiertas (densidad de la malla, consumo de batería, falsos positivos, expansión a iPhone). Pero el movimiento es estratégicamente relevante: muestra cómo una startup puede recolocar un mercado dominado por un incumbente muy instalado — SoundThinking — proponiendo un modelo de IA en el dispositivo, tarifa municipal por distrito y validación comunitaria. Para founders en seguridad pública, insurtech, salud o cualquier vertical con sensores físicos caros, la pregunta es la misma que la que se hizo Deivasigamani al fundar SplitSec: ¿qué llevas ya encima que podrías convertir, con buen software, en el sensor que el mercado paga por instalar?