SplitSec convierte Android en detector de disparos en Chicago

SplitSec confirma cuatro disparos detectados en su piloto de Chicago

SplitSec, una startup fundada en 2025 en el área de Chicago por Sri Deivasigamani, registró y validó cuatro alertas como disparos durante el primer mes de su piloto municipal: una el 27 de julio y tres el 28 de julio, según los datos difundidos por la empresa y reproducidos por Block Club Chicago. La aplicación convierte teléfonos Android en detectores de disparos usando un modelo de inteligencia artificial que corre en el propio dispositivo, sin enviar audio a servidores externos de forma continua. El caso importa porque Chicago dejó sin contrato a ShotSpotter en 2024 y aún no eligió reemplazo: hay un hueco de mercado real que un modelo edge AI intenta llenar.

Cómo funciona la detección sin sensores fijos

El sistema se entrenó con más de 30.000 muestras de audio —entre disparos reales y ruidos de control— en distintos entornos, y se activa solo ante sonidos compatibles con detonaciones, de forma similar a como un asistente de voz responde a una palabra clave. Cuando el modelo identifica un sonido sospechoso, el usuario recibe una notificación para confirmar si lo escuchó. Si valida el disparo, la app distribuye una alerta anónima a otros usuarios en un radio cercano a 1,6 kilómetros (1 milla) y puede avisar a un grupo de contactos de confianza configurado previamente. Si dos o más teléfonos en la misma zona registran el mismo sonido, SplitSec puede triangular la zona aproximada del origen, replicando la lógica colaborativa de Waze que el propio fundador usó como analogía.

El piloto en cifras

Los ensayos gratuitos de dos meses se desarrollan en los distritos 21 y 42 de Chicago —Far South Side, zona central y una porción del West Loop— con 19 participantes en el primero y 12 en el segundo. La empresa también mantuvo conversaciones con los distritos 5, 29 y 38, aunque sin pilotos confirmados al cierre de esta nota. Durante el piloto surgieron dos problemas técnicos relevantes: una alta tasa de falsos positivos en modelos con micrófonos más sensibles y un consumo elevado de batería que los ingenieros trabajan en resolver. La versión para iPhone se proyecta para los próximos dos meses, lo que ampliará la base de usuarios potenciales.

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Por qué importa el cambio de modelo

El piloto se inscribe en un debate abierto en varias ciudades de Estados Unidos. Chicago canceló en 2024 su contrato con SoundThinking —matriz de ShotSpotter— tras años de disputa por costos y efectividad; según PBS News, recogido por Hoodline, aquel contrato fue de USD 49 millones a lo largo de siete años. Denver, por su parte, dejará expirar su propio contrato con ShotSpotter a fin de 2026, valuado en USD 4,7 millones, y reducirá un 13% la cobertura mientras busca reemplazante, de acuerdo con Hoodline. En el caso de Denver, la policía reportó 25.217 alertas de disparos desde 2020, con 655 arrestos y 721 armas recuperadas, aunque un 87,6% de esas alertas no tuvo una llamada al 911 que las corroborara.

SplitSec propone una arquitectura distinta: sin sensores instalados en la vía pública, sin notificación automática a la policía y con alertas que van a los propios usuarios. El concejal Brendan Reilly, del distrito 42 e impulsor del piloto, fue defensor histórico de ShotSpotter y defiende que la ciudad pruebe alternativas tecnológicas antes de abandonar la detección de disparos por completo. La empresa ya manifestó que si llegara a colaborar con el Departamento de Policía de Chicago o con la Oficina de Manejo de Emergencias podría compartir el mismo mapa de disparos reportados anónimamente que hoy ven los usuarios.

Competencia y panorama de mercado

SplitSec no está sola en el espacio. Shooter Detection Systems (SDS), compañía de Alarm.com (NASDAQ: ALRM), opera sensores que combinan micrófono acústico con infrarrojo para detectar el fogonazo, con una precisión del 99,9% y alertas en menos de medio segundo, según informó la empresa en su presentación en la conferencia NCS⁴ de junio de 2026. SDS presume la certificación de más alto nivel del programa SAFETY Act del Departamento de Seguridad Nacional de Estados Unidos. Su competidor directo, el sistema ShotSpotter de SoundThinking, depende de sensores fijos en postes y notifica de inmediato al centro de despacho policial —un modelo que enfrenta cuestionamientos de privacidad y de sobrerrepresentación policial en barrios de mayoría afroamericana y latina: una filtración analizada en febrero de 2024 y recogida por Hoodline encontró que cerca del 70% de las personas que viven en zonas cubiertas por sensores de SoundThinking se identifican como negras o latinas.

SplitSec, en cambio, procesa audio localmente en el teléfono, recibe clips solo si el usuario los envía voluntariamente para entrenar al modelo y muestra zonas amplias en lugar de ubicaciones exactas. El precio de referencia que circuló en conversaciones con concejales es de USD 15.000 por distrito al año para un despliegue a gran escala, aunque la empresa aclaró que las condiciones comerciales siguen en definición. La meta es alcanzar 300 a 400 participantes por distrito para tejer una red de teléfonos lo suficientemente densa como para corroborar disparos de forma confiable.

¿Qué significa esto para tu startup?

El caso SplitSec es un ejemplo claro de cómo el edge AI permite atacar mercados donde la infraestructura fija es lenta, cara o políticamente tóxica. Tres lecciones concretas para founders:

Reemplaza CAPEX por teléfonos que ya existen. El modelo elimina la instalación de hardware en vía pública y convierte al usuario en parte de la red. Cuando licitas o vendes a gobiernos y empresas, ese cambio de estructura de costos es tu principal argumento: menos obras, menos permisos, menos oposición vecinal.
Diseña el modelo de privacidad antes que el de marketing. SplitSec decidió que el audio no sale del teléfono y que las ubicaciones se muestran como zonas amplias. Esa decisión no es un detalle técnico: es la condición para que reguladores, concejales y usuarios finales acepten un producto que enciende el micrófono 24/7. Si tu startup procesa datos sensibles, define la política de procesamiento local antes de la primera demo.
Apunta a 300–400 usuarios por nodo, no a cobertura nacional desde el día uno. La métrica que importa no es el total de descargas sino la densidad por distrito, porque sin suficiente densidad el sistema no valida disparos por triangulación. Si vendes infraestructura comunitaria, dimensiona los pilotos por densidad geográfica y cobra por zona, no por usuario.