La Fiscalía General de Justicia de Zacatecas, en colaboración con investigadores del Centro de Ciencias de Datos del Tecnológico de Monterrey, ha implementado un modelo de inteligencia artificial que analiza aproximadamente 2,500 variables para calcular un puntaje de riesgo y priorizar los casos de violencia de género que requieren atención inmediata. El sistema fue entrenado con alrededor de 10 años de información histórica de la fiscalía, lo que permite identificar patrones en miles de expedientes anteriores.
¿Cómo funciona el modelo de IA?
El sistema, programado en Python, evalúa distintos algoritmos de machine learning y selecciona el que ofrece mejores resultados para esta problemática. No se trata de un modelo de lenguaje que genere respuestas, sino de una herramienta que busca patrones dentro de registros históricos para apoyar la toma de decisiones. Cuando una mujer presenta una denuncia, el personal captura la información del caso y el sistema calcula automáticamente un puntaje de riesgo, que funciona como una recomendación para distribuir mejor los recursos disponibles.
La doctora Fernanda Sobrino, investigadora del Tecnológico de Monterrey, explicó que el objetivo no es explicar por qué una mujer regresa a sufrir violencia, sino identificar correctamente a aquellas con mayor riesgo para que la fiscalía pueda intervenir. “No estamos intentando explicar por qué una mujer regresa, sino que buscamos identificar correctamente a las mujeres con mayor riesgo para que la fiscalía pueda intervenir”, reiteró.
Resultados y efectividad del sistema
Hasta ahora, el modelo identifica a alrededor de 15 de las 25 mujeres con mayor riesgo de volver a sufrir violencia. En contraste, seleccionar expedientes al azar permitiría detectar apenas un caso, mientras que el procedimiento tradicional identifica aproximadamente cuatro. Esto representa una mejora significativa en la capacidad de la fiscalía para priorizar casos críticos.
El software permanecerá dentro de la fiscalía y podrá reentrenarse conforme cambien los patrones de violencia o se incorporen nuevos datos. La investigadora destacó que el verdadero diferenciador fue que la Fiscalía de Zacatecas ya contaba con una base de datos estructurada desde 2014, algo poco común en las instituciones públicas mexicanas. “La mayoría de las fiscalías siguen operando con carpetas físicas o con varios archivos de Excel que no se comunican entre sí por lo que sin esa infraestructura de datos resulta prácticamente imposible entrenar modelos de inteligencia artificial”, explicó Sobrino.
Desafíos para replicar el modelo en otras entidades
El equipo considera que el mayor obstáculo para replicar este tipo de proyectos en otras entidades no es desarrollar un nuevo algoritmo, sino digitalizar y estandarizar la información. El Banco Interamericano de Desarrollo confirma que el éxito de la inteligencia artificial en la protección de mujeres depende directamente de la calidad de los datos, ya que los modelos predictivos requieren información precisa, actualizada y sin sesgos para evaluar los riesgos de manera precisa. El problema fundamental radica en los expedientes físicos y digitales desorganizados, dispersos y mal clasificados con los que operan la mayoría de las fiscalías y centros de justicia.
Casos como el de Zacatecas forman parte de una estrategia amplia del Tecnológico de Monterrey para impulsar la investigación aplicada junto con empresas y gobiernos. De acuerdo con Lucila Elena Bracho, directora de vinculación estratégica del Tec, el ecosistema integra más de 200 laboratorios, tres institutos interdisciplinarios y alianzas con compañías y universidades para convertir la investigación en soluciones que puedan implementarse fuera del laboratorio.
Próximos pasos y visión a futuro
El escenario ideal consiste en conectar la información de hospitales, policías, ministerios públicos, jueces e incluso escuelas para detectar señales de riesgo desde distintos puntos del sistema. Si un médico identifica lesiones compatibles con violencia, un policía atiende un incidente o una maestra detecta señales de alerta de un menor, toda esa información podría alimentar un mismo sistema capaz de generar una alerta temprana. La doctora Sobrino mencionó que en España ya existen sistemas similares de coordinación y Brasil experimenta con modelos de lenguaje para analizar denuncias e identificar posibles casos de feminicidios. México podría seguir ese camino, pero falta que las instituciones construyan bases de datos que permitan aprovechar la información que ya se genera todos los días.
Es importante destacar que el modelo no toma decisiones por los fiscales; el puntaje de riesgo es solo una recomendación para ayudar a distribuir mejor los recursos disponibles. La siguiente etapa del proyecto busca perfeccionar la precisión del sistema y expandir su uso a otras fiscalías del país, siempre que cuenten con la infraestructura de datos necesaria.
