El principal problema es el tiempo que lleva procesar las pruebas
Para escuchar 50 horas de grabaciones de audio y preparar su transcripción, un empleado puede dedicar unas 70 horas de trabajo. Y eso sin contar el análisis en profundidad del contenido, la comparación de declaraciones y la búsqueda de conexiones.
Por muy absurdo que pueda parecer, el procesamiento de una grabación puede llevar más tiempo que la propia grabación. Y si la investigación abarca varios años, a decenas de personas y cientos de documentos, la complejidad del trabajo se multiplica.
Sin embargo, las tecnologías modernas ya permiten reconocer automáticamente el habla, analizar vídeos, sistematizar documentos y relacionar información procedente de diversas fuentes. La cuestión no es si la IA es capaz de realizar este tipo de tareas, sino hasta qué punto se aprovechan eficazmente estas posibilidades en la práctica.
Caso práctico: investigación de un fraude de 2,5 millones de euros
Veamos un ejemplo práctico anónimo de la investigación de un presunto caso de fraude cometido por un grupo de personas. El volumen de material era tan grande que incluso a un especialista con experiencia le habría llevado meses estudiarlo.
Alcance de la investigación
- 2 500 000 EUR: importe del presunto fraude;
- 90 horas de grabaciones de audio;
- 20 horas de material de vídeo;
- 2 años de hechos que requerían una reconstrucción cronológica;
- 3 acusados y 9 personas relacionadas;
- 8 empresas que aparecen en el expediente;
- Conversaciones en aplicaciones de mensajería, documentos e información financiera.
Una persona se dedicó al análisis de este material durante más de tres meses y medio. Era necesario examinar las grabaciones, destacar los fragmentos relevantes, reconstruir la secuencia de los hechos y establecer posibles vínculos entre los implicados y las empresas.
A continuación, los materiales se procesaron mediante inteligencia artificial.
En menos de dos horas, la IA llevó a cabo el procesamiento inicial de la base probatoria, creó un grafo de relaciones, reconstruyó la cronología de los hechos y preparó extractos de los materiales de audio y vídeo.
Además, el sistema utilizó búsquedas en la web para obtener información disponible sobre las empresas mencionadas, sus propietarios beneficiarios y los informes financieros publicados.
En lugar de una gran cantidad de archivos dispersos, el especialista obtuvo una visión estructurada de la investigación, con la posibilidad de pasar de un hecho encontrado directamente a su fuente.
Por supuesto, dos horas de procesamiento automatizado no sustituyen a la valoración jurídica de las pruebas ni a una investigación exhaustiva. Pero demuestran hasta qué punto se puede reducir el tiempo dedicado a la búsqueda y sistematización de la información.
¿Qué es exactamente lo que puede automatizar la IA?
1. Transcripción de grabaciones de audio
Los sistemas locales de reconocimiento de voz, como Whisper, Vosk y otros similares, permiten convertir grabaciones de audio en texto sin necesidad de enviar material confidencial a servicios externos en la nube.
Tras la transcripción, es posible realizar búsquedas por nombres, fechas, direcciones, nombres de empresas, importes monetarios y frases clave. Cada mención encontrada puede ir acompañada de una marca de tiempo y un enlace a la grabación original.
En lugar de tener que volver a escuchar decenas de horas de audio, el investigador puede ir directamente al fragmento que le interesa y comprobar su contenido.
2. Transcripción de las audiencias en tiempo real
Las tecnologías de reconocimiento de voz en tiempo real permiten generar una transcripción textual directamente durante un interrogatorio o una vista judicial, siempre que dicha tramitación esté autorizada por la legislación aplicable.
En este caso, un operador autorizado debe poder corregir los errores de reconocimiento en tiempo real. La grabación de audio original y el historial de correcciones se conservan para que el resultado siga siendo verificable.
3. Análisis de vídeo y búsqueda de las imágenes necesarias
La visión artificial permite detectar automáticamente personas, vehículos y otros objetos, localizar los sucesos de interés y seleccionar los fragmentos de vídeo correspondientes.
Al analizar las grabaciones de decenas o cientos de cámaras, los algoritmos pueden ayudar a rastrear los movimientos presuntos de los objetos entre distintos puntos de observación.
Estos resultados requieren una verificación humana: la similitud visual no prueba por sí sola que en las distintas grabaciones aparezca la misma persona o el mismo vehículo.
4. Grafo de relaciones y cronología de eventos
La IA es capaz de integrar información procedente de correspondencia, grabaciones de audio, material de vídeo y documentos en una estructura informativa unificada.
Esto permite construir un grafo de relaciones entre personas, empresas, sucesos y operaciones financieras, así como elaborar una cronología de la investigación vinculada a las fuentes originales.
Este enfoque resulta especialmente útil en casos que abarcan varios años y cuentan con un gran número de participantes. El sistema ayuda a detectar interrelaciones, sin que el investigador tenga que recordar constantemente cientos de circunstancias distintas.
La IA en las vistas judiciales: verificación de las declaraciones en tiempo real
Uno de los resultados más reveladores del caso descrito fue el uso de la IA directamente durante las vistas.
El sistema analizaba las declaraciones orales de los acusados y las cotejaba rápidamente con la base de pruebas procesada previamente.
Cuando surgía una posible contradicción en las declaraciones, la IA localizaba el material relacionado y permitía verificar rápidamente los fragmentos de audio, la correspondencia o los documentos pertinentes.
Por ejemplo, si un participante negaba haber tenido contacto con una persona determinada en un periodo concreto, el sistema podía encontrar información que indicara una posible discrepancia y mostrar la fuente junto con la fecha o la marca de tiempo.
En lugar de realizar una larga búsqueda manual en los expedientes, el especialista recibía fragmentos concretos para su verificación inmediata.
Es importante señalar que la tarea de la IA no es determinar si una persona dice la verdad ni establecer su culpabilidad. El algoritmo debe detectar posibles contradicciones y proporcionar fuentes verificables. La valoración final corresponde a una persona.
Si hemos automatizado el control de los vehículos, ¿por qué no automatizar el análisis de las pruebas?
El reconocimiento automático de matrículas se utiliza desde hace tiempo en los sistemas de vigilancia vial. Las cámaras registran los vehículos, los algoritmos reconocen las matrículas y la información queda disponible para su búsqueda y comparación.
En esencia, este es uno de los ejemplos de cómo convertir un gran volumen de datos visuales en información estructurada.
Este mismo principio se puede aplicar a otras pruebas digitales: grabaciones de audio, vídeos, documentos y mensajes.
En lugar de archivos dispersos, la policía puede utilizar un sistema único en el que cada elemento se indexa, se vincula con otras fuentes y queda disponible para un análisis rápido.
Por supuesto, el tratamiento de estos datos debe ajustarse a la legislación, a los requisitos procesales y a las normas de protección de datos personales.
IA local: confidencialidad y control de las pruebas
Para las fuerzas del orden es fundamental mantener el control sobre el material confidencial. Por ello, las soluciones modernas pueden implementarse directamente en los propios servidores de la organización.
La infraestructura local permite realizar transcripciones, análisis de vídeo, búsquedas en documentos y la creación de grafos de relaciones sin necesidad de transferir el material de la investigación a proveedores externos de servicios en la nube.
Al mismo tiempo, el sistema debe garantizar la segregación de accesos, el registro de acciones y la conservación de los originales inalterados de las pruebas. Las transcripciones, conclusiones y correcciones obtenidas automáticamente deben almacenarse por separado de los archivos originales.
Se pueden utilizar fuentes externas para obtener datos corporativos y financieros de dominio público sin revelar información confidencial sobre la investigación.
La IA no sustituye al investigador. Lo que hace es eliminar el trabajo rutinario
El objetivo de la implantación de la inteligencia artificial no es delegar en los algoritmos la facultad de tomar decisiones jurídicas.
La IA no debe determinar por sí misma la culpabilidad, la veracidad de las declaraciones o el valor probatorio de las coincidencias detectadas.
Su función es mucho más práctica: acelerar el procesamiento de la información, localizar los materiales necesarios, reconstruir la cronología y llamar la atención del especialista sobre las circunstancias que requieren verificación.
El caso analizado muestra que la sistematización previa de los materiales, que manualmente lleva semanas o meses, en determinadas circunstancias puede realizarse en cuestión de horas.
El futuro de la investigación digital no es la inteligencia artificial en sustitución del ser humano, sino un especialista que, gracias a la IA, dispone de más tiempo para analizar los hechos y tomar decisiones fundamentadas.
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