La Fiscalía de Chile anunció este miércoles el inicio de operaciones de un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de construir una red de vínculos entre personas con historial delictivo e identificar a potenciales miembros de una agrupación asociada a un hecho criminal específico.
Desarrollado a partir de un proyecto Fondef, el sistema comenzará a ser usado para casos de delitos contra la propiedad en las unidades de Análisis Criminal de las fiscalías regionales del Maule, Coquimbo y Metropolitana Centro Norte, para avanzar a otros crímenes más complejos en los próximos meses.
“El objetivo es ayudar a los y las fiscales a determinar rápidamente, en cosa de segundos, qué personas podrían haber actuado en un hecho delictual atribuible a una banda. Eso, tanto si contamos con un sospechoso como si no contamos con él, por lo que esperamos que sea de gran ayuda para bajar las tasas de delitos con imputados desconocidos”, explicó el Fiscal Nacional, Ángel Valencia, durante la presentación oficial del sistema.
“Así, ante delitos recién ocurridos, podremos pedirle al sistema que nos proponga los nombres de un número inicial de sujetos. Luego podremos ir aumentando ese número en el transcurso de la investigación”, agregó.
El modelo matemático se nutre de información de diferentes bases de datos, como la del Sistema de Apoyo a los Fiscales (SAF). Demoró dos años en ser desarrollado. Fue liderado por la Unidad Coordinadora de Análisis Criminal y Focos Investigativos de la Fiscalía Nacional
(Sacfi) y el investigador del Instituto de Sistemas Complejos de Ingeniería de la Universidad de Chile, Richard Weber, junto a Carla Vairetti de la Universidad de Los Andes y Fredy Troncoso de la Universidad del Biobío.
Ahora, el mismo equipo se encuentra avanzando en modelos matemáticos específicos para homicidios y drogas, integrando nuevos elementos de modus operandis y conocimiento de ciertas técnicas necesarias para llevar a cabo el delito, entre otros elementos.
Según Weber, “con este sistema cada fiscal y su equipo ya no tendrán que analizar muchas carpetas para dar con potenciales vínculos, ya que la máquina hará un filtro y le propondrá un número acotado. La ventaja es reducir el volumen y la complejidad de la búsqueda, al hacerla más inteligente”. Con ello, el algoritmo también aportará a validar hipótesis investigativas.
El equipo ya ha realizado varias pruebas en casos de robos, con altas tasas de efectividad. A modo de ejemplo, en uno de ellos se trabajó un hecho reciente en el que, se sabía, estaban involucradas 12 personas. Al sistema se le entregaron sólo dos de esas identidades, siendo capaz de rastrear y proponer la identidad de siete individuos nuevos, todos los cuales estaban dentro de los que fueron condenados.
¿Cómo se puede identificar a imputados desconocidos con esta IA?
El mecanismo consiste en identificar a una persona como un nodo inicial, de quien se desprenden vínculos con terceros con los que haya participado en al menos un delito anterior. De esta forma, se genera un mapa de redes criminales.
En el caso que no exista esa persona inicial, el sistema compara hechos, jurisdicción y normas aplicadas, entre otras variables.
