{"id":1186,"date":"2024-11-21T08:02:29","date_gmt":"2024-11-21T08:02:29","guid":{"rendered":"https:\/\/enjusticia.es\/?p=1186"},"modified":"2024-11-21T08:03:44","modified_gmt":"2024-11-21T08:03:44","slug":"es-posible-usar-la-inteligencia-artificial-para-combatir-la-delincuencia-organizada-transnacional","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enjusticia.es\/?p=1186","title":{"rendered":"\u00bfEs posible usar la Inteligencia Artificial para Combatir la Delincuencia Organizada Transnacional?"},"content":{"rendered":"\n

La delincuencia organizada transnacional (DOT) representa uno de los grandes riesgos a los que se enfrentan los Estados en materia de seguridad nacional. Espa\u00f1a en este sentido no es ninguna excepci\u00f3n, como lo demuestra la publicaci\u00f3n este mismo a\u00f1o 2024 del Acuerdo del Consejo de Seguridad Nacional, por el que se aprueba una nueva Estrategia Nacional contra el Crimen Organizado y la Delincuencia Grave[1]<\/a>. Este tipo de delincuencia supone tambi\u00e9n un desaf\u00edo para los sistemas de justicia en todo el mundo, especialmente para la justicia penal en Espa\u00f1a, cuyo proceso, anclado a una Ley Procesal Penal alumbrada en 1882 se muestra en ocasiones poco efectivo para actuar contra actividades criminales particularmente complejas.<\/p>\n\n\n\n

Solo para hacernos una idea, en abril de 2024, Europol identific\u00f3 821 redes de delincuencia organizada \u00abmuy amenazantes\u00bb activas en la Uni\u00f3n Europea, con m\u00e1s de 25.000 miembros involucrados en diversas actividades il\u00edcitas, principalmente el tr\u00e1fico de drogas [2]<\/a>. Hace una d\u00e9cada de acuerdo con el informe \u201cWhite paper on transnational organized crime<\/em>\u201d del Consejo de Europa (2014) se estimaba que hab\u00eda activas en Europa unas 3.600 organizaciones criminales con \u00e1mbito de actuaci\u00f3n transnacional, con capacidad para cubrir un amplio rango de actividades delictivas que van desde el referido tr\u00e1fico de drogas al comercio de armas, medicamentos, la trata de personas, la inmigraci\u00f3n ilegal o el fraude econ\u00f3mico y financiero.<\/p>\n\n\n\n

La DOT es un adem\u00e1s un problema que trasciende la seguridad nacional, ya que adem\u00e1s, seg\u00fan estimaciones de la Oficina de las Naciones Unidas contra la Droga y el Delito (UNODC), el blanqueo de dinero representa aproximadamente el 2,7% del Producto Interno Bruto (PIB) mundial, lo que equivale a alrededor de 1,6 billones de d\u00f3lares estadounidenses y seg\u00fan el informe SOCTA ( European Union Serious and Organized Crime Threat Assessment<\/em> (2021) la DOT erosiona las estructuras institucionales, pol\u00edticas y sociales al constituir un peligro evidente de corrupci\u00f3n en los gobiernos y administraciones p\u00fablicas y provocar un clima de miedo y la percepci\u00f3n de impunidad en la sociedad.<\/p>\n\n\n\n

En este contexto, la inteligencia artificial (IA) puede ser una herramienta potencialmente revolucionaria en la lucha contra la DOT. En estas l\u00edneas propongo dos \u00e1mbitos de actuaci\u00f3n en los que la IA puede ser utilizada en la lucha contra el crimen organizado: desmantelando el c\u00edrculo de silencio e impunidad que rodea a estos grupos[3]<\/a> y facilitando la recuperaci\u00f3n de activos il\u00edcitos[4]<\/a>. Ello sin eludir los debates \u00e9ticos y morales respecto al uso de la IA en el campo de la seguridad y justicia. Considero que una integraci\u00f3n estrat\u00e9gica de la IA puede ayudar en la lucha contra la DOT, mejorando el procedimiento penal, las herramientas de las fuerzas y cuerpos de seguridad encargadas de luchar contra este fen\u00f3meno global, y de las agencias responsables de la recuperaci\u00f3n de activos.<\/p>\n\n\n\n

La Muralla de Silencio: Uno de los principales obst\u00e1culos a los que se enfrenta la investigaci\u00f3n de estas organizaciones es atravesar el c\u00edrculo de miedo e impunidad que socialmente rodea a los componentes de las organizaciones, particularmente a sus l\u00edderes. Los grupos de delincuencia organizada prosperan en entornos marginales, donde el miedo, la ignorancia y la complicidad voluntaria o forzada de la comunidad local constituyen un elemento clave para su subsistencia. Como se\u00f1ala Roks, R. A., y otros (2022), son varios los estudios criminol\u00f3gicos que refieren que estas organizaciones \u201cno existen en un vac\u00edo social<\/em>\u201d; operan en redes donde el silencio act\u00faa como un escudo protector frente a las autoridades.<\/p>\n\n\n\n

Frente a esta situaci\u00f3n, la IA podr\u00eda ser utilizada en distintos modos; de un lado, podr\u00eda ser una herramienta que identifique \u00e1mbitos en los que puede surgir la DOT, y se\u00f1alar a los fuerzas y cuerpos policiales d\u00f3nde actuar, bien para prevenir su aparici\u00f3n, bien para detener su actividad. Plataformas basadas en algoritmos pueden analizar patrones sociales y econ\u00f3micos, detectando discrepancias entre los estilos de vida declarados y los ingresos reportados, entrelaz\u00e1ndolo con v\u00ednculos con l\u00edderes conocidos de la DOT, o miembros e integrantes detenidos relacionadas con estas.<\/p>\n\n\n\n

Por otro lado, esta informaci\u00f3n se puede sumar a la de denuncias que, en otro contexto pasar\u00edan desapercibidas; agresiones, partes m\u00e9dicos de heridos que no denuncian, atestados relativos a la desaparici\u00f3n de armas, o al porte de estas, desaparici\u00f3n de veh\u00edculos, matr\u00edculas dobladas, peque\u00f1o tr\u00e1fico de drogas, entre otras muchas acciones. Pueden categorizarse e identificarse conductas que, cuando se colocan en un mapa y se analizan contextualizadas, pueden referir patrones de conducta vinculados a la DOT.<\/p>\n\n\n\n

Una vez identificadas las comunidades, los \u00e1mbitos o lugares donde puede aparecer la DOT, la IA puede ser tambi\u00e9n una herramienta para identificar, por ejemplo, a trav\u00e9s de redes sociales, individuos capaces de aportar informaci\u00f3n, ofreciendo a las comunidades una forma segura y an\u00f3nima de colaborar con las autoridades sin exponerse a represalias.<\/p>\n\n\n\n

Asimismo, campa\u00f1as de concienciaci\u00f3n promovidas por gobiernos, respaldadas por sistemas de IA, pueden identificar y monitorear a los l\u00edderes o referentes en determinados entornos sociales que contribuyan a favorecer un patr\u00f3n de conducta positivo, que ayude a la prevenci\u00f3n de este tipo de delincuencia, facilitando la prevenci\u00f3n de la actividad criminal. Al contraponer un modelo de conducta positivo, distinto al refugio que ofrece la violencia inherente a la DOT, no solo se debilita la red social de apoyo a las organizaciones, sino que se fomenta una mayor resiliencia comunitaria frente a la influencia de estos grupos.<\/p>\n\n\n\n

Recuperaci\u00f3n de Activos: Otro elemento clave en la lucha contra la delincuencia organizada es romper el ciclo financiero de la DOT[5]<\/a>. La motivaci\u00f3n que impulsa el surgimiento y actividad de las organizaciones criminales es puramente econ\u00f3mico. El est\u00edmulo de ganar dinero, enriquecerse a consta de la actividad criminal es el motor que impulsa su expansi\u00f3n y la b\u00fasqueda de nuevos y lucrativos negocios, a consta de la vida de las personas. Dado que, adem\u00e1s, la riqueza obtenida por la actividad criminal sirve para financiar nuevas campa\u00f1as o actividades, cortar el ciclo, acabar con la financiaci\u00f3n, constituye un elemento esencial en la lucha contra la DOT.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed las cosas, identificar a los titulares reales de los bienes, y asegurar y decomisar estos activos con vistas al procedimiento, constituye una estrategia esencial para desmantelar estas organizaciones. Frente a ello, nos encontramos con el problema de identificar a los titulares reales, y de hacerlo y el extenso tiempo que transcurre desde que se logran identificar y decomisar los activos, hasta que se llega a una resoluci\u00f3n judicial firme y en la fase de ejecuci\u00f3n se dispone la adjudicaci\u00f3n de los bienes o su puesta a disposici\u00f3n ante \u00f3rgano o agencia encargada de la gesti\u00f3n. A esto debe a\u00f1adirse la presencia de varios Estados que simult\u00e1neamente tratan de aprehender unos mismos activos.<\/p>\n\n\n\n

Ante este panorama, la IA puede mejorar considerablemente esta situaci\u00f3n. A trav\u00e9s de esta tecnolog\u00eda y aunando el esfuerzo de la Comunidad Internacional, de un lado, se podr\u00edan analizar grandes vol\u00famenes de datos e informaci\u00f3n financiera, a un nivel que hasta el momento resulta dif\u00edcil imaginar, entrelazando la informaci\u00f3n facilitada por instituciones financieras, Agencias Tributarias nacionales, Fuerzas y Cuerpos de Seguridad y las Unidades de Investigaci\u00f3n Financiera (FIUs), con el objetivo de rastrear los activos y bienes hasta llegar a los titulares reales, los verdaderos beneficiarios de los activos il\u00edcitos habitualmente escondidos detr\u00e1s de sociedades ficticias o instrumentos situados en para\u00edsos bancarios.<\/p>\n\n\n\n

La IA podr\u00eda servir para hacer un c\u00e1lculo del tiempo en que puede durar un procedimiento penal y proponer soluciones a los activos aprendidos, asegurando su conservaci\u00f3n al menor coste posible para los Estados, hasta el momento en que el procedimiento devenga firme.<\/p>\n\n\n\n

Finalmente, la IA puede usarse para facilitar la cooperaci\u00f3n internacional analizando los marcos legales de diferentes jurisdicciones (especialmente cuando se trata de estados de fuera de la UE) ayudando a Jueces y Fiscales a maximizar su trabajo indicando los mejores instrumentos de cooperaci\u00f3n, ayudando en la redacci\u00f3n de Comisiones Rogatorias de modo que se ajuste exactamente a los requisitos y presupuestos exigidos por los pa\u00edses, identificando los mejores mecanismos de cooperaci\u00f3n para el caso concreto presentes en todos los Tratados y Convenios en los que sea parte tanto el Estado emisor como el receptor, en definitiva, y salvando las brechas legales y operativas entre las diferentes jurisdicciones.<\/p>\n\n\n\n

Finalmente, estas herramientas avanzadas tambi\u00e9n permitir\u00edan a los Jueces, Fiscal\u00edas y Oficinas de Recuperaci\u00f3n de Activos priorizar casos de alto impacto, maximizando as\u00ed el uso de recursos limitados a aquellos en los que el pron\u00f3stico de \u00e9xito sea m\u00e1s elevado.<\/p>\n\n\n\n

Todo ello, mejorar\u00eda la eficacia del procedimiento, facilitar\u00eda la identificaci\u00f3n y decomiso, ayudar\u00eda a la conservaci\u00f3n de los bienes hasta la Sentencia, e impulsar\u00eda las capacidades de las agencias encargadas de la recuperaci\u00f3n de activos. Pero es que, adem\u00e1s, bloquear el c\u00edrculo econ\u00f3mico de la DOT supondr\u00eda un poderoso disuasivo para futuros delitos, al despojar a los grupos criminales de sus ganancias y limitar su capacidad para reinvertir en actividades il\u00edcitas.<\/p>\n\n\n\n

Finalmente, conviene hacer una referencia a las consideraciones \u00e9ticas y limitaciones inherentes al uso de estas tecnolog\u00edas. Si bien la IA ofrece soluciones prometedoras, su implementaci\u00f3n plantea evidentes desaf\u00edos \u00e9ticos y legales. Si queremos evitar que el uso de estas tecnolog\u00edas produzca, por ejemplo, detenciones arbitrarias, la generaci\u00f3n de pruebas sin base f\u00e1ctica o real alguna, o la atribuci\u00f3n de activos a personas que nada tienen que ver con el delito, es importante poner todo el esfuerzo en dos extremos; la transparencia<\/strong> en el uso de los algoritmos, debiendo ser accesible a todas las partes cuando se pretenda hacer uso del producto de la IA en un procedimiento penal; y en segundo lugar, la supervisi\u00f3n humana<\/strong> en todo el proceso, evitando, de un lado que la IA pueda producir respuestas sin base real, motivadas por el mero est\u00edmulo generativo, y de otro, corrigiendo los sesgos en los que,  inevitablemente, los algoritmos acaban incurriendo. El uso de estos procedimientos debe tener como referente el respeto a los derechos fundamentales, y en concreto, la presunci\u00f3n de inocencia, y el derecho de defensa en su sentido m\u00e1s amplio[6]<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Por lo tanto, ser\u00e1 necesario abordar el uso de estas tecnolog\u00edas mediante el desarrollar marcos regulatorios que equilibren el potencial de la IA con la protecci\u00f3n de derechos y libertades, evitando la fe ciega en el resultado de esta inteligencia, especialmente cuando se pretenda hacer uso de ella en el procedimiento penal.<\/p>\n\n\n\n

En definitiva, la IA puede ser una herramienta \u00fatil y eficaz para luchar contra categor\u00edas delictivas especialmente complejas y que requieren una actuaci\u00f3n coordinada e integral, como la delincuencia organizada transnacional. En este caso, se suma la necesidad de actuar contra un riesgo grave contra la Seguridad Nacional de los Estados, por lo que su combate constituye una prioridad para cualquier Gobierno. Mi propuesta ser\u00eda focalizar el uso de la IA para doblegar la DOT actuando contra el c\u00edrculo de silencio e impunidad que la rodea, as\u00ed como, para tratar de superar los desaf\u00edos en la recuperaci\u00f3n de activos il\u00edcitos. Sin embargo, su \u00e9xito depender\u00e1 de una implementaci\u00f3n \u00e9tica, transparente y supervisada, que asegure un equilibrio entre la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica y la protecci\u00f3n de los derechos fundamentales inherentes al proceso penal. Integrar la IA en los sistemas de justicia abre la puerta a llegar hasta donde no se ha podido hasta el momento con los recursos disponibles.<\/p>\n\n\n\n

Joaqu\u00edn E. Gadea<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

[1]<\/a> \u00abBOE\u00bb n\u00fam. 93, de 16 de abril de 2024, p\u00e1ginas 42493 a 42495<\/p>\n\n\n\n

[2]<\/a>\u201chttps:\/\/es.euronews.com\/2024\/04\/05\/europol-identifica-821-redes-criminales-amenazantes-con-mas-de-25000-miembros-en-la-ue?utm_source=chatgpt.com<\/p>\n\n\n\n

[3]<\/a> Roks, R. A., Kruisbergen, E. W., & Kleemans, E. R. (2022). Walls of silence and organized crime: A theoretical and empirical exploration into the shielding of criminal activities from authorities<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

[4]<\/a> Ochnio, A. H. (2021). The Tangled Path From Identifying Financial Assets to Cross-Border Confiscation: Deficiencies in EU Asset Recovery Policy<\/em>. European Journal of Crime, Criminal Law and Criminal Justice, 29<\/em>(3-4), 218-240.<\/p>\n\n\n\n

[5]<\/a> Ochnio, A. H. (2021). The Tangled Path From Identifying Financial Assets to Cross-Border Confiscation: Deficiencies in EU Asset Recovery Policy<\/em>. European Journal of Crime, Criminal Law and Criminal Justice, 29<\/em>(3-4), 218-240.<\/p>\n\n\n\n

[6]<\/a> Lettieri, N., Guarino, A., Zaccagnino, R., & Malandrino, D. (2023). Keeping judges in the loop: a human\u2013machine collaboration strategy against the blind spots of AI in criminal justice. Soft Computing, 27(16), 11275-11293;<\/p>\n\n\n\n

Blount, K. (2024). Using artificial intelligence to prevent crime: implications for due process and criminal justice. AI & SOCIETY, 39(1), 359-368.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Rigano, C. (2019). Using artificial intelligence to address criminal justice needs. Using artificial intelligence to address criminal justice needs. National Institute of Justice Journal<\/em>, 280(1-10), 17.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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