LECrim
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La perfilación criminal, esa disciplina dedicada a dibujar el rostro del delincuente a partir de las huellas de su conducta, vive una transformación sin precedentes. Lo que antaño se consideraba un arte apoyado en la intuición y la experiencia, hoy se nutre de la ciencia y la tecnología más avanzada. Este artículo explora los avances más significativos a nivel global durante el último año, desde la inteligencia artificial hasta la genética forense, sin olvidar los debates éticos y metodológicos que perfilan el futuro de esta fascinante herramienta investigativa
La irrupción tecnológica: Nuevas herramientas para viejos enigmas
El panorama de la perfilación criminal está siendo remodelado a un ritmo vertiginoso por la tecnología. La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AA) se erigen como los motores más disruptivos, capaces de procesar ingentes cantidades de datos para reconocer patrones complejos en el comportamiento criminal, a menudo indetectables para el análisis humano.
Un ejemplo es el marco AutoProfiler, presentado en mayo de 2025, que utiliza Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) para generar perfiles detallados a partir de actividades en línea, demostrando alta efectividad pero también planteando serias amenazas a la privacidad. En la India, en febrero de 2025, se dio a conocer Crime GPT, una herramienta de IA para asistir en la investigación criminal mediante análisis rápidos de fuentes como CCTV, integrando reconocimiento facial y análisis de voz.
La IA también se aplica en el análisis de escenas del crimen, comparación de huellas dactilares, evaluación del riesgo de reincidencia (con Áreas Bajo la Curva (AUCs) que rondan el 0.75) y predicción de sentencias, evidenciando un salto en su adopción en el ámbito legal del 19% en 2023 al 79% en 2024. El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), una rama de la IA, se utiliza para extraer información de textos y detectar patrones de lenguaje criminal, y será tema central en la conferencia Behavioural Analysis 2025 (junio de 2025) con un panel de la UNOCT sobre perfilación lingüística automatizada de amenazas.
Un ejemplo es el marco AutoProfiler, presentado en mayo de 2025, que utiliza Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) para generar perfiles detallados a partir de actividades en línea, demostrando alta efectividad pero también planteando serias amenazas a la privacidad. En la India, en febrero de 2025, se dio a conocer Crime GPT, una herramienta de IA para asistir en la investigación criminal mediante análisis rápidos de fuentes como CCTV, integrando reconocimiento facial y análisis de voz.
La IA también se aplica en el análisis de escenas del crimen, comparación de huellas dactilares, evaluación del riesgo de reincidencia (con Áreas Bajo la Curva (AUCs) que rondan el 0.75) y predicción de sentencias, evidenciando un salto en su adopción en el ámbito legal del 19% en 2023 al 79% en 2024. El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), una rama de la IA, se utiliza para extraer información de textos y detectar patrones de lenguaje criminal, y será tema central en la conferencia Behavioural Analysis 2025 (junio de 2025) con un panel de la UNOCT sobre perfilación lingüística automatizada de amenazas.
El reconocimiento facial y la predicción de atributos como la edad, el género e incluso el estado emocional a partir de imágenes también se benefician de la IA, con implementaciones como las de la Policía de Sharjah (EAU) en abril de 2025 o el sistema "Knife Hunter AI" en el Reino Unido (abril de 2025) para rastrear delitos con arma blanca. Esta explosión de datos digitales, inmanejable sin la IA, impulsa su adopción, aunque exacerba preocupaciones sobre privacidad y sesgos algorítmicos.
Más allá de la IA, la Secuenciación de Nueva Generación (NGS) está revolucionando el análisis de ADN, permitiendo examinar material genético con un detalle sin precedentes, incluso en muestras degradadas o antiguas. De la NGS deriva el Fenotipado de ADN Forense (FDP), que predice la apariencia física (color de ojos, cabello, piel), edad y ascendencia biogeográfica, generando pistas cruciales en casos sin sospechosos. Los Sistemas de Identificación de Nueva Generación (NGI) del FBI integran múltiples biometrías como huellas dactilares, palmares, reconocimiento facial e iris, mientras la nanotecnología mejora la visualización de huellas latentes.
La Genealogía Forense Investigativa (FGI) fusiona genética forense y genealogía tradicional, utilizando bases de datos públicas para resolver casos fríos, como el del "Golden State Killer". La reconstrucción 3D de escenas del crimen mediante tomografía computarizada postmortem (PMCT) o fotogrametría permite probar hipótesis en entornos virtuales. La perfilación geográfica también avanza, como lo demuestra la segunda edición del libro de Kim Rossmo (abril de 2025), que incluye nuevos casos y aplicaciones en contraterrorismo o predicción de epicentros sísmicos.
Otras tecnologías emergentes incluyen el análisis de isótopos estables de agua para geolocalizar individuos y el desarrollo de marcas de agua digitales (abril de 2025) para identificar contenido generado por IA y combatir los deepfakes. Sin embargo, la democratización de estas herramientas de IA es una espada de doble filo, ya que también pueden ser explotadas por actores maliciosos para cometer delitos más sofisticados, lo que subraya la urgencia de contramedidas y marcos éticos robustos.
Nuevos horizontes en la comprensión del delincuente
Paralelamente a la efervescencia tecnológica, los fundamentos metodológicos y teóricos de la perfilación continúan su evolución. La disciplina se apoya en la aplicación de la teoría psicológica y el análisis estadístico para inferir las características de los autores de delitos. Un crimen organizado puede sugerir un perpetrador metódico, y se han incorporado teorías criminológicas como la del aprendizaje social para comprender la génesis del comportamiento criminal.
Publicaciones como "Psychological & Scientific Evidence in Criminal Trials" (edición 2025) y artículos como "The Mind Hunt: Criminal Profiling Before Artificial Intelligence" (enero de 2025) reflejan este esfuerzo por integrar los nuevos conocimientos. No obstante, la "cientifización" de la perfilación coexiste con la necesidad de abordar la subjetividad inherente y validar rigurosamente los métodos. Expertos como Brent Turvey han señalado la necesidad de estándares profesionales más elevados y metodologías más rigurosas, un vacío que la IA podría ayudar a llenar, siempre que se comunique adecuadamente la incertidumbre de sus predicciones.
La comprensión de la motivación del delincuente sigue siendo central. Las pistas en la escena del crimen pueden revelar el estado emocional, las motivaciones y ayudar a predecir acciones futuras. Se asume que los delincuentes seriales exhiben patrones consistentes, una "firma" conductual que refleja sus deseos y rasgos psicológicos.
Teóricos como David Canter, con su "teoría del círculo" sobre el comportamiento espacial de los delincuentes, y Brent Turvey, con su Análisis de Evidencia Conductual (BEA) que considera la distorsión de los hechos por los propios delincuentes, han aportado modelos significativos. Sin embargo, el perfil del delincuente está cambiando. El informe EU-SOCTA 2025 (marzo de 2025) indica que los nuevos actores criminales tienden a ser más jóvenes, mucho más hábiles con la tecnología y, a menudo, más brutales. Esta transformación exige que las teorías y metodologías de perfilación se adapten dinámicamente. Modelos establecidos podrían necesitar ser reevaluados a la luz de los delitos facilitados por la tecnología y los nuevos perfiles emergentes.
A pesar de los avances en la validación empírica de la perfilación, que ha alcanzado tasas de precisión de moderadas a fuertes en algunos métodos, persisten debates sobre su fiabilidad. La comunicación transparente de la incertidumbre inherente a cualquier perfil es también un desafío metodológico crucial, ya que la base de evidencia en criminología es a menudo "estrecha y subdesarrollada" y la transferibilidad de los perfiles entre contextos es problemática.
Publicaciones como "Psychological & Scientific Evidence in Criminal Trials" (edición 2025) y artículos como "The Mind Hunt: Criminal Profiling Before Artificial Intelligence" (enero de 2025) reflejan este esfuerzo por integrar los nuevos conocimientos. No obstante, la "cientifización" de la perfilación coexiste con la necesidad de abordar la subjetividad inherente y validar rigurosamente los métodos. Expertos como Brent Turvey han señalado la necesidad de estándares profesionales más elevados y metodologías más rigurosas, un vacío que la IA podría ayudar a llenar, siempre que se comunique adecuadamente la incertidumbre de sus predicciones.
La comprensión de la motivación del delincuente sigue siendo central. Las pistas en la escena del crimen pueden revelar el estado emocional, las motivaciones y ayudar a predecir acciones futuras. Se asume que los delincuentes seriales exhiben patrones consistentes, una "firma" conductual que refleja sus deseos y rasgos psicológicos.
Teóricos como David Canter, con su "teoría del círculo" sobre el comportamiento espacial de los delincuentes, y Brent Turvey, con su Análisis de Evidencia Conductual (BEA) que considera la distorsión de los hechos por los propios delincuentes, han aportado modelos significativos. Sin embargo, el perfil del delincuente está cambiando. El informe EU-SOCTA 2025 (marzo de 2025) indica que los nuevos actores criminales tienden a ser más jóvenes, mucho más hábiles con la tecnología y, a menudo, más brutales. Esta transformación exige que las teorías y metodologías de perfilación se adapten dinámicamente. Modelos establecidos podrían necesitar ser reevaluados a la luz de los delitos facilitados por la tecnología y los nuevos perfiles emergentes.
A pesar de los avances en la validación empírica de la perfilación, que ha alcanzado tasas de precisión de moderadas a fuertes en algunos métodos, persisten debates sobre su fiabilidad. La comunicación transparente de la incertidumbre inherente a cualquier perfil es también un desafío metodológico crucial, ya que la base de evidencia en criminología es a menudo "estrecha y subdesarrollada" y la transferibilidad de los perfiles entre contextos es problemática.
El filo de la navaja
La rápida integración de tecnologías avanzadas en la perfilación criminal no solo expande las capacidades investigativas, sino que también plantea profundas implicaciones éticas, legales y sociales. Uno de los mayores temores asociados a la IA es el sesgo algorítmico: si los datos de entrenamiento reflejan prejuicios raciales o de género, los sistemas pueden perpetuarlos e incluso amplificarlos, llevando a resultados discriminatorios. La conferencia de Friburgo (mayo de 2025) abordará estos riesgos, y organismos como UNICRI enfatizan la necesidad de diseños no discriminatorios.
La privacidad de los datos es otra gran preocupación, dado que la IA se nutre del análisis masivo de información personal sensible, como demuestra el potencial de herramientas como AutoProfiler. La opacidad de muchos modelos de IA, el llamado problema de la "caja negra", dificulta entender cómo se llega a una conclusión, lo que obstaculiza la rendición de cuentas si se producen errores.
Además, existe el riesgo de una excesiva confianza en la tecnología, descuidando la supervisión humana crítica, y el propio potencial criminógeno de la IA, que puede ser usada como herramienta para cometer delitos, ser objeto de ataques o, especulativamente, tomar decisiones delictivas de forma autónoma, como advierte Europol en su informe EU-SOCTA 2025.
Se observa un preocupante desfase entre la veloz evolución tecnológica y la adaptación de los sistemas legales y éticos, creando un "vacío de gobernanza". Mientras surgen herramientas con implicaciones no del todo comprendidas, los marcos legales, como la propuesta "Justice in Forensic Algorithms Act of 2024" en EE. UU., intentan ponerse al día. Esta situación exige una colaboración proactiva entre tecnólogos, juristas y éticos para desarrollar regulaciones ágiles.
La admisibilidad de pruebas derivadas de nuevas técnicas requiere una adaptación legal, asegurando que resistan el escrutinio judicial. La IA, si no se implementa con cautela, puede socavar la presunción de inocencia y la igualdad ante la ley. Por ello, principios como los de UNICRI (legalidad, minimización de daños, autonomía humana, equidad y buena gobernanza) son fundamentales, así como una supervisión humana significativa que garantice que la IA complemente y no reemplace el juicio humano. La supuesta "objetividad" de la IA debe ser examinada críticamente, ya que los algoritmos pueden codificar sesgos humanos de formas sutiles y complejas de mitigar.
La privacidad de los datos es otra gran preocupación, dado que la IA se nutre del análisis masivo de información personal sensible, como demuestra el potencial de herramientas como AutoProfiler. La opacidad de muchos modelos de IA, el llamado problema de la "caja negra", dificulta entender cómo se llega a una conclusión, lo que obstaculiza la rendición de cuentas si se producen errores.
Además, existe el riesgo de una excesiva confianza en la tecnología, descuidando la supervisión humana crítica, y el propio potencial criminógeno de la IA, que puede ser usada como herramienta para cometer delitos, ser objeto de ataques o, especulativamente, tomar decisiones delictivas de forma autónoma, como advierte Europol en su informe EU-SOCTA 2025.
Se observa un preocupante desfase entre la veloz evolución tecnológica y la adaptación de los sistemas legales y éticos, creando un "vacío de gobernanza". Mientras surgen herramientas con implicaciones no del todo comprendidas, los marcos legales, como la propuesta "Justice in Forensic Algorithms Act of 2024" en EE. UU., intentan ponerse al día. Esta situación exige una colaboración proactiva entre tecnólogos, juristas y éticos para desarrollar regulaciones ágiles.
La admisibilidad de pruebas derivadas de nuevas técnicas requiere una adaptación legal, asegurando que resistan el escrutinio judicial. La IA, si no se implementa con cautela, puede socavar la presunción de inocencia y la igualdad ante la ley. Por ello, principios como los de UNICRI (legalidad, minimización de daños, autonomía humana, equidad y buena gobernanza) son fundamentales, así como una supervisión humana significativa que garantice que la IA complemente y no reemplace el juicio humano. La supuesta "objetividad" de la IA debe ser examinada críticamente, ya que los algoritmos pueden codificar sesgos humanos de formas sutiles y complejas de mitigar.
Un mundo conectado: Tendencias globales y cooperación Internacional
La perfilación criminal evoluciona en un contexto globalizado, influenciada por tendencias delictivas transnacionales y avances tecnológicos compartidos. Organismos internacionales como Europol, en su informe EU-SOCTA 2025, alertan sobre cómo la IA está acelerando la actividad criminal y transformando el perfil del delincuente, que es más joven, tecnológico y a menudo más violento, con un auge del "crimen como servicio" (CaaS) y el uso de deepfakes. Los boletines "Innovation Snapshots" de Interpol (febrero y abril de 2025) destacan la adopción global de herramientas como Crime GPT en India, Knife Hunter AI en Reino Unido, o sistemas de IA en patrullas en los EAU.
Por su parte, UNICRI ha publicado principios para la innovación responsable de la IA en la aplicación de la ley, abogando por la legalidad, minimización de daños, autonomía humana, equidad y buena gobernanza. La UNODC también se enfoca en delitos emergentes y la necesidad de respuestas coordinadas. Esta globalización de técnicas y amenazas subraya el rol crucial de la cooperación internacional, aunque también evidencia disparidades en la capacidad tecnológica entre países.
Si bien hay ejemplos de adopción de vanguardia en varias naciones, persisten desafíos de recursos y formación en otras, haciendo vital la transferencia de conocimiento y tecnología para evitar una "brecha de perfilación" global.
El dinamismo del campo se refleja en conferencias como la de Friburgo sobre "Profiling & Automated Decisions in Criminal Justice" (mayo de 2025), Behavioural Analysis 2025 (junio de 2025) con foco en perfilación lingüística de amenazas, y la 77ª Conferencia Anual de la AAFS (febrero de 2025) sobre el uso ético de la tecnología. Publicaciones académicas recientes de autores como Cekic, Kuzmanov, Rossmo, y grupos de investigación sobre AutoProfiler y predicción de sentencias mediante LLMs, enriquecen el debate.
Es notable el enfoque recurrente en el contraterrorismo y el crimen organizado grave en informes internacionales, lo que podría estar dirigiendo la agenda de desarrollo tecnológico hacia estas áreas, con el riesgo de aplicar herramientas especializadas a la delincuencia común sin la debida adaptación o de desviar recursos de otros tipos de delitos.
Por su parte, UNICRI ha publicado principios para la innovación responsable de la IA en la aplicación de la ley, abogando por la legalidad, minimización de daños, autonomía humana, equidad y buena gobernanza. La UNODC también se enfoca en delitos emergentes y la necesidad de respuestas coordinadas. Esta globalización de técnicas y amenazas subraya el rol crucial de la cooperación internacional, aunque también evidencia disparidades en la capacidad tecnológica entre países.
Si bien hay ejemplos de adopción de vanguardia en varias naciones, persisten desafíos de recursos y formación en otras, haciendo vital la transferencia de conocimiento y tecnología para evitar una "brecha de perfilación" global.
El dinamismo del campo se refleja en conferencias como la de Friburgo sobre "Profiling & Automated Decisions in Criminal Justice" (mayo de 2025), Behavioural Analysis 2025 (junio de 2025) con foco en perfilación lingüística de amenazas, y la 77ª Conferencia Anual de la AAFS (febrero de 2025) sobre el uso ético de la tecnología. Publicaciones académicas recientes de autores como Cekic, Kuzmanov, Rossmo, y grupos de investigación sobre AutoProfiler y predicción de sentencias mediante LLMs, enriquecen el debate.
Es notable el enfoque recurrente en el contraterrorismo y el crimen organizado grave en informes internacionales, lo que podría estar dirigiendo la agenda de desarrollo tecnológico hacia estas áreas, con el riesgo de aplicar herramientas especializadas a la delincuencia común sin la debida adaptación o de desviar recursos de otros tipos de delitos.
Desafíos persistentes y el horizonte de la perfilación
A pesar de los avances, la perfilación criminal enfrenta desafíos continuos. Ninguna técnica es infalible y debe usarse junto con otras evidencias. Persiste la necesidad de mejorar la precisión de los modelos de IA, cuya fiabilidad puede verse limitada por la falta de datos sobre factores de riesgo clave. El problema de la "caja negra" sigue siendo una barrera para la validación y la rendición de cuentas, y la calidad de los datos de entrada es un factor crítico.
El principal desafío, sin embargo, no es solo tecnológico, sino también humano y organizacional: cómo integrar eficazmente estas herramientas, formar a los profesionales para su uso crítico y ético, y fomentar una cultura de colaboración. La complejidad de la delincuencia moderna exige una colaboración interdisciplinaria e internacional más estrecha entre gobiernos, academia y usuarios finales.
La formación continua es crucial, especialmente ante advertencias sobre practicantes no cualificados y la necesidad de preparar a los profesionales para una era de perfilación aumentada por IA de manera responsable. Es más, la perfilación criminal puede beneficiarse enormemente de las lecciones aprendidas en otros campos como la medicina o las finanzas, que también lidian con la integración de la IA y el análisis de Big Data, enfrentando desafíos éticos similares en cuanto a sesgos, privacidad y transparencia.
El principal desafío, sin embargo, no es solo tecnológico, sino también humano y organizacional: cómo integrar eficazmente estas herramientas, formar a los profesionales para su uso crítico y ético, y fomentar una cultura de colaboración. La complejidad de la delincuencia moderna exige una colaboración interdisciplinaria e internacional más estrecha entre gobiernos, academia y usuarios finales.
La formación continua es crucial, especialmente ante advertencias sobre practicantes no cualificados y la necesidad de preparar a los profesionales para una era de perfilación aumentada por IA de manera responsable. Es más, la perfilación criminal puede beneficiarse enormemente de las lecciones aprendidas en otros campos como la medicina o las finanzas, que también lidian con la integración de la IA y el análisis de Big Data, enfrentando desafíos éticos similares en cuanto a sesgos, privacidad y transparencia.
Los avances más impactantes en este último año incluyen sistemas de perfilación automatizada como AutoProfiler, herramientas de IA como Crime GPT, la evolución del Fenotipado de ADN Forense, la expansión de sistemas biométricos como el NGI, y el impulso a la perfilación geográfica. El futuro no parece residir en la sustitución de los perfiladores humanos por IA, sino en una simbiosis efectiva hombre-máquina, un modelo "centauro" donde la IA aumenta las capacidades humanas, pero el juicio crítico y la responsabilidad ética permanecen en manos de los profesionales.
Para una implementación ética y efectiva, es imperativo adoptar principios como la legalidad, minimización de daños, respeto a la autonomía humana y equidad; realizar evaluaciones de impacto rigurosas; garantizar la transparencia y explicabilidad; establecer una supervisión humana significativa y mitigar sesgos, protegiendo robustamente la privacidad. La conversación global se está desplazando hacia una "gobernanza de la IA en la justicia penal", reconociendo la interconexión de los desafíos técnicos, éticos y legales. Las líneas de investigación futuras deben priorizar la validación y fiabilidad de las técnicas, la interpretabilidad de la IA, el impacto en la equidad, la comunicación de la incertidumbre, la colaboración internacional y la integración de nuevas teorías criminológicas.
