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¿Y si el delito todavía no ocurrió?

#El Analista

La IA permite identificar patrones y estimar riesgos, pero ¿puede justificar una intervención penal antes de que exista un delito? Los límites de la predicción algorítmica frente al principio de legalidad, la presunción de inocencia y el derecho penal de acto.

De la predicción algorítmica a la responsabilidad penal

La incorporación de herramientas de inteligencia artificial a la investigación criminal plantea una pregunta fundamental: ¿hasta dónde puede el Estado anticiparse a una conducta que todavía no ocurrió? Un sistema puede identificar patrones, establecer correlaciones o asignar probabilidades a partir de grandes volúmenes de datos. Pero ninguna de esas operaciones demuestra, por sí misma, que una persona cometerá un delito ni autoriza a tratarla como responsable de un hecho futuro.

Minority Report (Spielberg, 2002) llevó esa tensión al extremo: un sistema que permite detener a las personas antes de que cometan un delito. La pregunta trasciende la ficción: ¿qué sucede cuando dejamos de juzgar lo que una persona hizo para juzgar lo que creemos que podría hacer?

El derecho penal conoce esta tensión desde hace tiempo. La distinción entre derecho penal de acto y derecho penal de autor expresa el rechazo a fundar la responsabilidad en la personalidad o en una supuesta peligrosidad desvinculada de una conducta jurídicamente relevante. La inteligencia artificial no crea ese dilema, pero puede conferirle una nueva apariencia de objetividad.

Conviene distinguir tres situaciones: la puntuación de riesgo individual, que estima la probabilidad de que una persona delinca; la correlación de datos, que señala vínculos entre personas, operaciones o dispositivos; y la detección de amenazas expresadas, como las alertas asociadas a conversaciones con plataformas de inteligencia artificial. Las dos primeras plantean con especial intensidad el riesgo de sustituir hechos por inferencias. La tercera exige examinar el origen de la alerta, su verificación y la proporcionalidad de las medidas posteriores.

Intención, probabilidad y conducta

Pensar en un acto no equivale a ejecutarlo. Estimar que alguien podría delinquir no demuestra que lo hará. Una correlación estadística tampoco establece, por sí sola, causalidad ni responsabilidad penal.

Los artículos 18 y 19 de la Constitución Nacional, junto con la presunción de inocencia reconocida en el artículo 8.2 de la Convención Americana sobre Derechos Humanos, ofrecen un marco para examinar estos problemas. Desde la perspectiva del garantismo penal, la responsabilidad debe fundarse en hechos y no en la personalidad del imputado. En el fallo Gramajo, la Corte Suprema cuestionó una consecuencia penal fundada en la peligrosidad y no exclusivamente en el hecho por el que la persona había sido condenada.

Esto no vuelve jurídicamente irrelevante la intención: puede integrar el análisis de una conducta realizada, cuando corresponda y se encuentre probada. Lo que no puede hacer es reemplazar el hecho punible ni convertir una estimación de peligrosidad futura en fundamento autónomo de responsabilidad.

Tampoco todo pronóstico está prohibido. La prisión preventiva puede fundarse en riesgos procesales concretos, como el peligro de fuga o de entorpecimiento de la investigación, conforme al régimen procesal aplicable. En el ámbito federal, los artículos 220 a 223 del Código Procesal Penal Federal regulan aspectos vinculados con las medidas de coerción y los peligros procesales, con sujeción a la implementación progresiva del sistema.

La diferencia decisiva está en el objeto y el fundamento del pronóstico. Un riesgo procesal legalmente definido no equivale a una clasificación algorítmica de peligrosidad basada en un perfil personal. La intervención judicial tampoco vuelve fiable, por sí sola, cualquier resultado técnico.

Cuando el algoritmo participa de la investigación

La inteligencia artificial puede ayudar a analizar grandes volúmenes de datos, detectar patrones y relacionar información. Renunciar a herramientas capaces de ampliar la capacidad investigativa sería poco razonable. El riesgo aparece cuando una correlación real recibe una interpretación que los datos no permiten sostener.

En una investigación por lavado de activos, por ejemplo, un sistema podría relacionar movimientos de dinero, billeteras virtuales, dispositivos y comunicaciones, y señalar a una persona como posible integrante de una red criminal. Ese resultado puede orientar diligencias útiles, pero no demuestra por sí mismo que la persona conociera el origen ilícito de los fondos, que hubiera intervenido en una maniobra delictiva o que compartiera el propósito de otros investigados.

Es necesario distinguir tres niveles: la exactitud técnica del resultado; la validez de la inferencia construida a partir de él; y la suficiencia jurídica de los elementos para adoptar una decisión procesal o establecer responsabilidad penal. No son categorías intercambiables.

Existe, además, un riesgo menos visible: la predicción puede condicionar la interpretación de la evidencia posterior. Si el investigador considera sospechosa a una persona porque un sistema la identificó como tal, puede prestar mayor atención a los datos que confirman esa hipótesis y restar importancia a los que la contradicen. Los sesgos de confirmación y de automatización pueden convertir una hipótesis que debía comprobarse en un marco que determina qué se busca y qué se considera significativo.

La predicción puede influir así en la producción e interpretación de la evidencia sin aparecer expresamente en una resolución. Puede orientar la selección de personas investigadas, las diligencias ordenadas y la lectura de sus resultados. El algoritmo no necesita dictar una decisión para condicionarla: alcanza con que modifique aquello que el investigador considera digno de ser investigado.

Antecedentes comparados: utilidad y límites

En State v. Loomis (2016), la Corte Suprema de Wisconsin examinó el uso de COMPAS, una herramienta de evaluación de riesgos, en la determinación de la pena. Admitió su consideración bajo determinadas condiciones y advertencias, entre ellas que el puntaje no fuera determinante. El caso no versaba sobre la generación algorítmica de sospechosos, pero muestra las dificultades de utilizar evaluaciones de riesgo en decisiones judiciales cuando la metodología no es plenamente transparente y las posibilidades de contradicción son limitadas.

En 2020, el Tribunal de Distrito de La Haya consideró que el régimen de utilización de SyRI para detectar posibles fraudes mediante el cruce de datos era incompatible con el artículo 8 del Convenio Europeo de Derechos Humanos. El caso no trataba sobre predicción de delitos ni prueba penal; su relevancia reside en las exigencias de transparencia y proporcionalidad que plantea el procesamiento estatal de información personal.

El Reglamento (UE) 2024/1689 ofrece otra referencia. Su artículo 5.1.d prohíbe determinados sistemas que evalúan o predicen el riesgo de que una persona cometa un delito cuando se basan únicamente en perfiles o rasgos personales, con la excepción prevista para apoyar una evaluación humana sustentada en hechos objetivos y verificables directamente relacionados con una actividad delictiva. Otros usos policiales y judiciales pueden quedar sujetos a las reglas aplicables a sistemas de alto riesgo. La Directiva (UE) 2016/680, por su parte, establece garantías para el tratamiento de datos personales por autoridades competentes con fines de prevención e investigación penal.

Estas normas europeas no se aplican automáticamente en Argentina. Sin embargo, aportan criterios útiles: una clasificación personal no debe sustituir los hechos que fundan una sospecha, y el uso de sistemas automatizados debe evaluarse según sus efectos sobre los derechos fundamentales.

El contexto argentino: normativa y casos recientes

La Resolución 710/2024 del Ministerio de Seguridad creó la Unidad de Inteligencia Artificial Aplicada a la Seguridad (UIAAS). Entre sus funciones, contempla utilizar algoritmos de aprendizaje automático para predecir delitos futuros y procesar grandes volúmenes de datos para elaborar perfiles de sospechosos (art. 4, incs. d y f).

La Resolución 428/2024 regula tareas preventivas en fuentes digitales abiertas. Prohíbe obtener información sobre personas únicamente por su raza, religión, acciones privadas u opinión política, y establece exigencias de trazabilidad, auditoría y supervisión. La Resolución 725/2026 modificó su artículo 3, inciso g: estableció la suspensión de determinadas tareas preventivas cuando se advierta que se desarrollan sobre una persona menor de edad, pero previó excepciones, entre otros supuestos, ante indicios fundados de riesgo para la vida o integridad física de otros menores, incluidas amenazas, planificación o preparación de actos de violencia masiva en establecimientos educativos o espacios de concurrencia pública.

La modificación es relevante para analizar las alertas recientes. No elimina la necesidad de examinar el origen de la información ni la legalidad y proporcionalidad de las medidas. A su vez, el marco normativo no establece un régimen integral y detallado de validación técnica de los sistemas predictivos, acceso de la defensa a sus elementos relevantes y control judicial de sus resultados.

Dos investigaciones recientes permiten observar cómo una alerta vinculada con plataformas de inteligencia artificial puede activar una intervención estatal. En octubre de 2026, Gendarmería Nacional informó la detención de dos hombres en Presidencia Roque Sáenz Peña, Chaco, en una causa iniciada a partir de una alerta del FBI relacionada con consultas a ChatGPT y la presunta planificación de un ataque contra establecimientos educativos. Según el comunicado oficial, se realizaron tareas investigativas y un allanamiento autorizado judicialmente, en el que se secuestraron, entre otros elementos, anotaciones y dispositivos electrónicos.

El otro caso involucró a un adolescente de 15 años de Quilmes. Según la información periodística, una alerta del FBI motivó una investigación por conversaciones con ChatGPT en las que habría expresado la intención de realizar un tiroteo escolar. La Policía Federal efectuó tareas investigativas y un allanamiento autorizado judicialmente, en el que se secuestraron teléfonos e indumentaria táctica, pero no armas.

La información pública disponible no permite afirmar que estos episodios involucraran sistemas que predijeran estadísticamente la conducta de una persona. Lo informado describe alertas vinculadas con comunicaciones que habrían expresado planes concretos, seguidas de diligencias investigativas. Se trata de un supuesto distinto del perfilamiento: una amenaza expresada, no una peligrosidad inferida.

Subsisten, sin embargo, cuestiones relevantes. Las fuentes públicas no permiten determinar si la detección inicial fue automatizada, humana o combinada, qué criterios se aplicaron ni qué datos se transmitieron. Tampoco reconstruyen íntegramente cómo se incorporó la alerta a las actuaciones argentinas. El origen, la trazabilidad y la legalidad de la obtención de la información son condiciones necesarias para evaluar su utilización y permitir su contradicción.

También debe determinarse qué conducta se investiga. La planificación de un delito no equivale automáticamente a tentativa: conforme al artículo 42 del Código Penal, esta exige comienzo de ejecución, sin perjuicio de que determinadas conductas puedan constituir delitos autónomos. Las fuentes consultadas no permiten resolver por sí solas la calificación jurídica de los hechos.

En el caso de Quilmes, además, debe atenderse a la aplicación temporal del régimen penal juvenil. La Ley 27.801, publicada en marzo de 2026, entró en vigor el 5 de septiembre de ese año y establece un régimen aplicable a adolescentes desde los 14 años. Como la investigación habría comenzado antes de esa fecha, pero las fuentes no precisan el momento de todas las conductas atribuidas, no corresponde concluir sin más qué régimen de punibilidad resulta aplicable: la respuesta depende de la fecha de los hechos y de las reglas pertinentes de aplicación temporal de la ley penal.

La gravedad de una amenaza puede justificar una respuesta preventiva, pero cada medida restrictiva de derechos requiere fundamentos propios, corroboración y proporcionalidad. La existencia de una alerta no demuestra por sí sola que lo expresado sea realizable ni reemplaza el deber de verificarlo.

La mejor defensa de estas herramientas y sus límites

Quienes defienden los sistemas predictivos sostienen que la alternativa no es un decisor neutral, sino uno humano, también sujeto a prejuicios y errores. Una herramienta puede aplicar criterios consistentes, dejar registros auditables y procesar información en escalas inabarcables para una investigación manual. Algunos estudios empíricos han sugerido que, en ciertos contextos, las predicciones algorítmicas pueden mejorar decisiones como las relativas a la libertad bajo fianza.

El argumento merece consideración, pero no resuelve el problema. Los modelos entrenados con datos históricos pueden reproducir desigualdades presentes en esos datos; por ejemplo, registrar los lugares donde se concentró la vigilancia en lugar de reflejar dónde se cometieron más delitos. El debate sobre las disparidades de COMPAS ilustra las dificultades de evaluar estos sistemas. Un error algorítmico puede ser sistemático y replicarse en numerosos casos si no existen mecanismos de revisión.

La auditabilidad no vuelve innecesarios los controles: es una de las razones por las que resultan indispensables.

Condiciones mínimas para un uso compatible con las garantías

Propongo seis estándares, proporcionales a la incidencia que los resultados puedan tener sobre una investigación o una decisión que afecte derechos:

1. Base fáctica independiente. La salida algorítmica puede orientar diligencias, pero no sustituye los presupuestos legales de una medida restrictiva de derechos.

2. Trazabilidad. Deben documentarse la herramienta, su finalidad, los datos utilizados, la etapa de la investigación y, si la alerta proviene de un actor privado o extranjero, su origen y el canal de transmisión.

3. Información útil para la defensa. Debe ser posible conocer y controvertir los aspectos relevantes del resultado, sus datos de origen y sus limitaciones. El secreto comercial no debería impedir una impugnación efectiva.

4. Motivación. La autoridad debe explicar qué papel tuvo el resultado automatizado y qué elementos adicionales sustentan su decisión.

5. Supervisión humana efectiva. Quien decide debe comprender qué puede inferirse, qué incertidumbres subsisten y qué explicaciones alternativas deben examinarse.

6. Evaluación de sesgos y capacitación. Deben revisarse los errores sistemáticos, las limitaciones de los datos y la forma en que los operadores interpretan los resultados.

Estos estándares constituyen una propuesta de orientación para el debate jurídico y el diseño de protocolos; no deben confundirse con un catálogo de obligaciones ya establecido uniformemente en el derecho argentino. Una correlación puede justificar una pregunta. No necesariamente proporciona la respuesta.

La prevención no puede prescindir de las garantías

La promesa de anticiparse al delito resulta atractiva frente al fraude digital, el lavado de activos y las redes criminales. Renunciar a herramientas que facilitan el análisis sería poco razonable; aceptarlas sin controles también.        

La cuestión no consiste en elegir entre tecnología y garantías, sino en determinar bajo qué condiciones la primera puede utilizarse sin debilitar las segundas. Una investigación eficiente no es la que identifica rápidamente a un sospechoso, sino la que reconstruye hechos, verifica hipótesis y establece responsabilidades sobre bases sólidas.

Los casos argentinos muestran que una alerta puede ser un punto de partida valioso para prevenir un daño. Su valor, sin embargo, depende de lo que ocurra después: verificarla, corroborarla y justificar cada medida. Ni la gravedad de la amenaza ni la sofisticación de la herramienta sustituyen esa tarea.

La pregunta, entonces, no es si estamos camino a Minority Report sino si seremos capaces de incorporar inteligencia artificial a la investigación criminal sin aceptar que una persona deba defenderse de lo que un algoritmo supone que podría llegar a hacer. El Estado puede investigar conductas delictivas con herramientas tecnológicas avanzadas; lo que no debería hacer es sustituir los hechos por predicciones ni confundir el riesgo estimado con la culpabilidad demostrada.

Referencias

María Fernanda Menéndez

Abogada especialista en Derecho Penal (UBA). Especialización en Cibercrimen

y Evidencia Digital (UBA). Estudiante de la Licenciatura en Ciberdefensa

(UNDEF). Su práctica profesional se centra en la litigación y defensa penal

estratégica.

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