Uso de inteligencia artificial busca mejorar el trabajo de la Defensoría Penal Pública

Equipo desarrolló herramienta que predice resultado de causas y vislumbra que su integración tenga positivos efectos como dar más eficiencia y transparencia al sistema judicial.

El desarrollo de inteligencia artificial (IA) con sus distintas herramientas ha permitido mejorar una amplia variedad de tareas e innovar las tecnologías con avanzadas funciones, algunas bastante habituales para la mayoría de las personas. Un ejemplo es que dispositivos como smartphones se valen de IA para predecir gustos y necesidades de sus usuarios en base a contenidos consumidos o lugares visitados para facilitar decisiones en el diario vivir.

Y esa ventaja se busca materializar en la Defensoría Penal Pública (DPP), para modernizar plataforma y optimizar su función. Es la apuesta del pionero proyecto que desarrolló una herramienta computacional basada en IA que permite adelantarse a una causa penal, al predecir su probabilidad de salida favorable. El trabajo se lideró desde el Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería a través del doctor Víctor Parada, y la subdirectora es la doctora Lorena Pradenas, académica de la Universidad de Concepción (UdeC).

Innovación de impacto

Una aplicación totalmente novedosa se hace concreta con esta herramienta. Porque ‘el uso de IA para predecir el resultado de cada causa penal es muy reciente’, asegura Parada, también académico de la Universidad de Santiago de Chile. Pero, también cree que es una innovación de alto impacto por las ventajas que ofrece el sistema predictivo de resultados de causas que en lo normal se determinan por un juez en base a pruebas presentadas y argumentos jurídicos de la defensa y acusación.

Primero destaca ‘dar mayor eficiencia, porque los sistemas predictivos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones que los humanos podrían no ser capaces de detectar, lo que acelera el proceso legal’. En este sentido, el investigador plantea que la predicción de resultados de salidas a causas penales podría contribuir a aumentar la capacidad de procesamiento de casos y reducir el número de aquellos que van a juicio, buscando juicios abreviados, lo que ahorra tiempo y recursos al sistema judicial, junto con reducir la carga para las personas involucradas en el proceso judicial y liberar capacidad intelectual para que personal especialista aborde las causas más complejas.

Desde allí, releva el potencial de tener una mejor asignación de recursos y preparación de los casos por la identificación del resultado probable, en que también incide la evaluación de riesgos y consecuencias de distintas estrategias jurídicas, y se traduce en la posibilidad de intervención temprana según riesgo de salida desfavorable del caso. Y resalta dar más transparencia, porque las herramientas de IA revelan qué incide en el resultado de la causa, con crucial impacto: ‘el sistema mejora la confianza pública cuando la gente percibe una homogeneidad en penas y condenas, evitando sesgos de cualquier tipo’. Varias ventajas que pueden tributar en el bienestar y calidad de vida, tanto de personas involucradas directamente como toda la sociedad.

De la industria a la DPP

Aunque usar sistemas predictivos con IA en lo judicial es nuevo, no lo es emplear IA en otros contextos y los avances motivaron este proyecto para solucionar problemas y mejorar al sistema judicial en las aristas en que se patentan las ventajas de la herramienta. La base es la capacidad de desarrollar modelos matemáticos o algoritmos que permiten analizar de manera tan veloz como precisa grandes volúmenes de datos, que se generan y almacenan constantemente, para detectar certeramente patrones y orientar hacia toma de decisiones muy eficientes, incluso automatizando ciertas tareas en algunas industrias.

Al centrarse en la DPP y el trabajo que hicieron, la doctora Lorena Pradenas asevera que ‘la IA nos permitió optimizar sobre un conjunto relevante de datos que se han almacenado en un periodo, de modo de obtener respuestas a ciertas interrogantes relevantes para la toma de decisiones y con un mejor uso de los recursos’. Para desarrollar el algoritmo, la académica UdeC cuenta que usaron datos históricos de causas pasadas y finalizadas que proporcionó la DPP. Estos se descompusieron en distintas categorías según delito, luego se evaluaron 42 modelos matemáticos de redes neuronales y árboles de decisión para seleccionar el más apropiado a cada delito, hasta lograr producir una herramienta eficaz y con alta precisión para predecir el tipo de salida que tendrá una causa en desarrollo.

Y destaca que ‘en la DPP dejamos funcionando todos los modelos que formulamos y capacitamos a los ejecutivos que deben lidiar con estos temas para que los ejecuten, modifiquen o apliquen’. Como próximos pasos y retos a superar que el equipo vislumbra está mejorar la captura y almacenamiento de datos, desarrollar nuevos modelos para predecir otras variables relevantes del proceso judicial, crear herramientas para abogados defensores, integrar modelos de Fiscalía y Defensoría que generen mayor impacto en las decisiones, y definir políticas de almacenamiento de datos apropiados para el uso de modelos de IA.

Fuente: Diario Concepción