En la investigación criminal en el derecho comparado y su posible trasposición al derecho español
| Autor | Fernando Luis Ibáñez López-Pozas |
| Páginas | 249-258 |
Experiencias y aplicaciones de la inteligencia artificial
en la investigación criminal en el derecho comparado
y su posible trasposición al derecho español1
F L I L-P
Profesor Contratado Doctor. Coordinador Máster de Seguridad. UNED.
1. INTRODUCCIÓN
El título de esta comunicación es sumamente ambicioso y ya les advertimos de
la imposibilidad de abarcar todas las experiencias que se han realizado a través de la
inteligencia artificial por las fuerzas y cuerpos de seguridad del estado para la lucha
contra la criminalidad. Por ello hemos seleccionado una serie de aplicaciones y países
que consideramos que pueden darles un escenario de cuál es la situación actual de la
inteligencia artificial en este campo.
2. HERRAMIENTAS PREDICTIVAS DE DELITOS
El primer tipo de herramientas son aquellas que pretenden predecir la posibili-
dad de que se produzcan comportamientos delictivos, crímenes futuros y saber dón-
de es más probable que vayan a producirse los delitos. Muchos cuerpos policiales
del mundo junto a centros de investigación, universidades o empresas privadas han
puesto sus objetivos en la creación de una policía predictiva, que al igual que nos
había mostrado el cine en numerosas películas, fuera capaz de predecir el crimen y
adelantarse al mismo.
Aunque existen numerosas definiciones de que es la policía predictiva podemos
decir que es aquella variedad de técnicas utilizadas por los cuerpos policiales para
generar probabilidades delictivas, a menudo denominadas predicciones, y actuar en
consecuencia2 aunque para muchos, por lo menos al principio, no se trataba de inteli-
1 Esta Conferencia se impartió en noviembre de 2019 y se ha modificado para adecuarla a
un formato de lectura, introduciéndose algunas cuestiones actuales.
2 Degeling, M., Berendt, B. What is wrong about Robocops as consultants? A technology-
centric critique of predictive policing. AI & Soc 33, 348 (2018). https://doi.org/10.1007/s00146-017-
0730-7
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