Criminología Predictiva: Datos, Algoritmos y el Límite Ético del Futuro

---

La tecnología ha transformado todos los campos del conocimiento, y la criminología no es la excepción. En la última década, el uso de algoritmos y análisis de datos masivos ha dado origen a un nuevo enfoque dentro de la prevención del delito: la criminología predictiva. Esta promete anticiparse al crimen antes de que ocurra, pero también plantea profundas inquietudes éticas y sociales.

¿Puede una máquina “predecir” quién va a delinquir o dónde se cometerá un crimen? ¿Y a qué precio? Este artículo explora el funcionamiento, ventajas y controversias de la criminología predictiva, una herramienta poderosa y peligrosa a partes iguales.

¿Qué es la criminología predictiva?

La criminología predictiva es el uso de modelos estadísticos, inteligencia artificial (IA) y análisis de big data para anticipar patrones delictivos. Se basa en la idea de que ciertos delitos tienen factores repetitivos y patrones espacio-temporales que, si se analizan adecuadamente, pueden ayudar a prevenir la comisión de crímenes.

Este enfoque se alimenta de bases de datos como:

• Informes policiales históricos

• Ubicación de delitos anteriores

• Horarios frecuentes de delitos

• Actividad social o económica en zonas urbanas

• Datos demográficos o socioeconómicos

Los algoritmos procesan esta información y generan mapas de calor, alertas o análisis de riesgo que pueden orientar decisiones policiales o políticas públicas.

¿Cómo funcionan estos sistemas?

Uno de los sistemas más conocidos es PredPol (Predictive Policing), utilizado en EE. UU., que asigna patrullajes a zonas con mayor probabilidad de delitos basándose en el análisis de tres variables: tipo de delito, ubicación y hora.

Otros programas más sofisticados integran aprendizaje automático, lo que permite que los algoritmos mejoren con el tiempo a medida que incorporan nuevos datos.

En criminología predictiva también se han desarrollado herramientas de evaluación del riesgo individual, como COMPAS, que calcula la probabilidad de reincidencia delictiva y se ha utilizado para influir en decisiones judiciales de libertad condicional o fianzas.

Ventajas de la criminología predictiva

1. Optimización de recursos policiales

Permite asignar patrullas en función de riesgos reales, no solo rutinas.

2. Prevención proactiva

En lugar de reaccionar al crimen, se actúa antes de que ocurra.

3. Análisis de grandes volúmenes de información

Los algoritmos procesan más datos de los que un humano podría, detectando correlaciones invisibles.

4. Reducción de la criminalidad en zonas críticas

Algunas ciudades han reportado disminuciones en delitos gracias al despliegue estratégico basado en análisis predictivos.

Riesgos éticos y sociales

Sin embargo, el uso de algoritmos para predecir el crimen plantea serias preocupaciones éticas:

1. Discriminación y sesgo algorítmico

Si los datos históricos están sesgados (por ejemplo, por vigilancia excesiva en barrios pobres o racializados), los algoritmos reproducen y amplifican esos sesgos, apuntando siempre a las mismas comunidades.

“Los algoritmos no son neutrales: aprenden lo que les enseñamos.”

2. Estigmatización de personas y barrios

Marcar a una zona como “de riesgo” puede atraer más presencia policial y vigilancia, lo que refuerza la percepción de peligro, incluso si los delitos reales no aumentan.

3. Pérdida de derechos civiles

El uso de modelos de riesgo para detener o vigilar a personas con base en probabilidades erosiona el principio de presunción de inocencia.

4. Falta de transparencia

Muchos de estos sistemas son cajas negras: no se sabe exactamente cómo toman decisiones, lo que dificulta la rendición de cuentas.

Ejemplos y controversias

• Chicago (EE. UU.) aplicó un sistema de “lista de calor” de personas con mayor riesgo de delinquir. Fue abandonado tras denuncias de racismo y escasa efectividad.

• Reino Unido y Países Bajos han probado herramientas de análisis predictivo en vigilancia urbana, con resultados mixtos.

• En muchos países latinoamericanos, el uso de datos para prevención del delito avanza sin una legislación clara sobre protección de datos personales.

¿Cuál es el camino responsable?

La criminología predictiva no debe ser descartada, pero sí enmarcada en principios éticos, legales y democráticos:

• Auditorías independientes de algoritmos

• Inclusión de expertos en derechos humanos en su desarrollo

• Transparencia pública de los criterios y datos utilizados

• Límites claros al uso de predicciones para decisiones judiciales o policiales

• Educación ciudadana sobre cómo funciona la vigilancia algorítmica

Conclusión

Los algoritmos pueden ser aliados valiosos en la lucha contra el crimen, pero nunca deben reemplazar al juicio humano ni a los principios del derecho. La criminología predictiva representa una frontera donde el conocimiento forense, la inteligencia artificial y la ética se encuentran.

¿Será posible anticipar el crimen sin sacrificar la justicia?
Ese es el gran reto del siglo XXI.