La analítica de geolocalización Wi-Fi es una de las aplicaciones más valoradas por empresas y organismos públicos que buscan conocer al detalle y en tiempo real el comportamiento de usuarios y ciudadanos. Pero, para que estos datos sean fiables es necesario superar ciertos retos técnicos en los que la inteligencia artificial tiene mucho que decir. Te contamos cómo lo hacemos desde Galgus para ofrecer la solución más precisa existente.
¿Cuál es el problema fundamental de la analítica basada en Wi-Fi?
Se trata de la aleatorización de las direcciones MAC. Los dispositivos modernos (de los últimos de 5 años hacia el presente) falsifican continuamente (rotando, cambiando) su dirección MAC presentando valores al azar, precisamente para engañar a los sistemas de analítica. Algunos smartphones muestran 100 MAC distintas en un minuto, y otros muestran solo un par de ellas.
En 2024, más del 90-95% de los smartphones que se encuentran en la calle aleatorizan su MAC cuando no están conectados.
Por tanto, sería como si intentamos hacer analíticas sobre coches con una cámara apuntando a las matrículas, y estas matrículas son pantallas digitales que están continuamente cambiando (con distintas cadencias) para engañar al sistema.
Por tanto no sirve hacer “reglas de tres” para intentar “traducir” MACs. Esto es algo que hacen otros fabricantes (mediante una calibración que suele durar semanas y requiere técnicos calibrando en campo), pero no produce resultados satisfactorios.
Además, este comportamiento cambia cada pocos meses con nuevas releases de los sistemas operativos o nuevos modelos de smartphones, por lo que habría que estar continuamente recalibrando con el coste que ello supondría.
¿Qué hace Galgus junto con la IA para minimizar el impacto de las MAC aleatorias sobre las analíticas?
Como la dirección MAC ya no es un identificador único y estable para cada dispositivo, nos fijamos en otras características para crear una fingerprint, es decir, una huella dactilar que identifica al dispositivo mientras permanezca cerca de nuestros APs.
Además, para evitar los efectos de que se puedan confundir dispositivos iguales, hacemos un post-procesado de los datos para separar estadísticamente estos casos de simultaneidad. Para ello utilizamos algoritmos de inteligencia artificial.
En cualquier caso, la fingerprint por sí sola ya da una precisión bastante buena, mientras que el post-procesado añade un 5-8% adicional de precisión.
Hasta donde llega nuestro conocimiento, no hay otra solución de analítica Wi-Fi comercial que haga este post-procesado para separar espacialmente los dispositivos con la misma fingerprint. Una mejora que está patentada internacionalmente.
A todo esto hay que añadir que es necesario también contar con los dispositivos no conectados a la red Wi-Fi, pero que están en sus inmediaciones.
Con Galgus Fingerprint, conseguimos una precisión del 100% en el recuento de conectados y en torno al 95% en no conectados, lo que supone un orden de magnitud entre 8x y 12x por encima de otras soluciones de analítica WiFi, que no llegan al 10% de precisión.
Más allá de la precisión, ¿qué ventajas tiene la solución Wi-Fi Presence and Location Analytics de Galgus frente a otras tecnologías?
La primera de ellas es que no necesitas molestar al usuario: ni que éste se instale apps, ni que conceda permisos; no necesita activar bluetooth, ni GPS. En la mayoría de los casos, ni siquiera necesita que el smartphone tenga el botón de Wi-Fi activo. Y es que el usuario no sabe que está contribuyendo a la analítica (todo ello con el nivel de privacidad y anonimidad que se requiera según el reglamento de protección de datos específico).
A nivel de infraestructura, se necesita desplegar menos hardware que con un sistema de cámaras, sensores volumétricos, RFID, beacons, etc. Además, la misma red que está dando un servicio de acceso a Internet puede servir para la analítica, sin degradación alguna del servicio (ya que la recolección de datos es pasiva).
Por otra parte, gracias a la AI se pueden detectar anomalías en el comportamiento de los usuarios, así como predecirlo; también es posible establecer notificaciones y sistemas de alerta temprana, entre otras muchas opciones.
Como ves, la IA ha llegado para aportar un valor enorme a la hora de conocer la realidad de diversos escenarios y tomar decisiones documentadas en consecuencia. Por ello, te animamos a que conozcas más en profundidad los pormenores de nuestra tecnología Presence & Location Analytics contactando con nuestro equipo y resolviendo todas las preguntas que tengas al respecto.
