IA aplicada a rayos X: cómo India fortalece la inspección aduanera no intrusiva
La incorporación de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (Machine Learning) en los sistemas de inspección aduanera está transformando la manera en que las autoridades detectan riesgos, identifican mercancías ocultas y agilizan el despacho.
La experiencia de la Aduana de la India muestra cómo estas tecnologías pueden integrarse a los equipos de Inspección No Intrusiva (INI) para complementar el análisis humano y fortalecer los controles sin detener innecesariamente el flujo del comercio legítimo.
¿Qué es la Inspección No Intrusiva?
La Inspección No Intrusiva permite revisar mercancías, contenedores y medios de transporte sin necesidad de realizar una apertura física inmediata.
Entre las tecnologías utilizadas se encuentran:
- Escáneres de rayos X de energía dual.
- Sistemas de retrodispersión.
- Equipos de rayos gamma.
- Herramientas de reconocimiento automático de amenazas.
Estas tecnologías permiten detectar irregularidades con mayor rapidez y reducir la dependencia exclusiva de la revisión visual manual.
Inteligencia artificial aplicada a imágenes de rayos X
Desde 2022, la Aduana de la India, a través del Centro Nacional de Aduanas, comenzó a desarrollar una plataforma centralizada e independiente del proveedor del equipo de escaneo.
El sistema integra modelos de IA capaces de procesar imágenes y detectar patrones que pueden representar un riesgo.
Entre sus principales capacidades se encuentran:
- Identificación de heterogeneidades dentro de la carga.
- Localización de posibles objetos ocultos.
- Predicción de variaciones de peso.
- Análisis de mercancías dentro de contenedores.
- Generación de alertas para apoyar la clasificación y revisión de operaciones.
- Algoritmos especializados para detectar anomalías
Uno de los modelos utilizados es YOLOv7, una arquitectura de aprendizaje profundo orientada a la detección y localización de objetos dentro de imágenes.
Este tipo de herramienta permite identificar con precisión mercancías o elementos que podrían pasar desapercibidos en una inspección tradicional.
El sistema también incorpora técnicas de aumentación de datos y generación de datos sintéticos, mediante las cuales se insertan digitalmente imágenes de amenazas en conjuntos de entrenamiento para compensar la escasez de muestras reales de mercancías ilícitas.
Estandarización e interoperabilidad
Otro elemento relevante es el uso del Formato de Archivo Unificado UFF 2.0, promovido por la Organización Mundial de Aduanas.
Este estándar permite que las imágenes generadas por distintos equipos y proveedores puedan integrarse en una misma arquitectura tecnológica, facilitando su análisis y comparación.
La interoperabilidad es clave para construir sistemas más robustos y escalables de gestión de riesgos.
La decisión final sigue siendo humana
A pesar del uso avanzado de inteligencia artificial, la herramienta no sustituye al funcionario aduanero.
El modelo opera bajo un principio de human-in-the-loop, en el cual la IA genera alertas y recomendaciones, pero la determinación de si una carga debe considerarse sospechosa permanece bajo responsabilidad del oficial aduanero.
Este esquema busca aprovechar la velocidad y capacidad analítica de la tecnología sin desplazar el juicio técnico ni la facultad legal de la autoridad.
Resultados en la operación
La aplicación de estos sistemas ha permitido identificar mercancías declaradas de forma inexacta o ilícita, entre ellas:
- Pirotecnia declarada como mercancías diversas.
- Cosméticos ocultos entre confecciones textiles.
- Cigarrillos encontrados en cargamentos declarados como ambientadores.
Este tipo de hallazgos demuestra cómo la combinación de análisis de imágenes, IA y perfiles de riesgo puede fortalecer la fiscalización y mejorar la precisión de las revisiones.
Relación con el marco aduanero mexicano
El uso de tecnologías de inspección no intrusiva y gestión automatizada de riesgos encuentra correspondencia con diversas disposiciones aplicables en México.
El artículo 43 de la Ley Aduanera regula el mecanismo de selección automatizado dentro del despacho aduanero.
Por su parte, el artículo 144 contempla facultades de la autoridad relacionadas con la verificación de mercancías mediante herramientas tecnológicas y mecanismos de control.
Asimismo, los artículos 150 y 151 de la Ley Aduanera regulan el Procedimiento Administrativo en Materia Aduanera y los supuestos de embargo precautorio cuando se detectan irregularidades.
A nivel internacional, el Convenio de Kioto Revisado y el Marco SAFE de la Organización Mundial de Aduanas promueven el uso de sistemas de gestión de riesgos e inspección no intrusiva para fortalecer la seguridad de la cadena de suministro y facilitar el comercio legítimo.
Tecnología que fortalece el criterio, no que lo sustituye
La experiencia de la India evidencia que la combinación de inteligencia artificial, análisis de imágenes y sistemas de inspección no intrusiva puede incrementar la capacidad de detección de irregularidades y mejorar la eficiencia de los controles aduaneros.
El principal aprendizaje es que la automatización alcanza su mayor valor cuando funciona como una herramienta de apoyo para el funcionario, permitiéndole contar con mejores elementos para evaluar riesgos y tomar decisiones.
Para las empresas que participan en comercio exterior, esta evolución también refuerza la importancia de mantener descripciones, valores, documentación y características físicas de las mercancías plenamente consistentes, en un entorno donde la tecnología permite contrastar cada vez más información durante el despacho.
“En TLC Asociados desarrollamos un equipo multidisciplinario de expertos en auditorías y análisis de riesgos para asesorar y promover el cumplimiento en operaciones de comercio exterior”.
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