¿Puede la inteligencia artificial ayudar a mejorar el acceso a la justicia?

En México, el rezago en la resolución de carpetas de investigación es uno de los principales desafíos del sistema de procuración de justicia. De acuerdo con México Evalúa, en 2023 solo siete de cada 100 casos que ingresaron a las fiscalías estatales lograron una resolución, dejando una impunidad directa del 93.6% (México Evalúa, 2023).

Frente a este panorama, la ciencia de datos emerge como una aliada estratégica para las instituciones encargadas de procurar justicia. Un ejemplo notable es el proyecto impulsado por la Fiscalía General de Justicia del Estado de Zacatecas, que, desde 2024, colabora con el Centro de Ciencia de Datos de la Escuela de Gobierno y Transformación Pública del Tecnológico de Monterrey.

El objetivo de la colaboración es desarrollar una herramienta predictiva, basada en información histórica de expedientes que, a partir de modelos de aprendizaje automático supervisado, priorice la atención de carpetas de investigación y optimice la derivación entre Unidades de la Fiscalía. Este proyecto busca un beneficio operativo al interior de la institución, pero también un impacto positivo hacia la ciudadanía, procurando un mejor servicio.

¿Cómo funciona el modelo?

El modelo analiza miles de expedientes activos provenientes de la Plataforma de Integración de Expedientes (PIE) de la Fiscalía, y genera una lista priorizada de carpetas con alta probabilidad de alcanzar una resolución en el corto plazo. El número de carpetas priorizadas se ajusta conforme a la capacidad operativa de las Unidades, de forma que puedan darles trámite efectivo.

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El algoritmo toma como insumo diversas características de las carpetas, así como el historial de cambios procesales en las carpetas de investigación registrados desde 2014. Luego, detecta patrones en la evolución de los casos, considerando eventos clave como los tiempos de derivación, los tipos de conclusión y las Unidades por las que transitan dentro de la Fiscalía.

Con base en esta información, el modelo identifica carpetas que podrían finalizar en el corto plazo, y las prioriza. En todo momento se garantiza la confidencialidad de los datos; el modelo no se alimenta con datos personales.

Los resultados son alentadores: el modelo logra identificar correctamente 225 de cada 300 carpetas priorizadas, lo que representa una precisión del 75%, muy superior a la que se obtendría mediante una selección aleatoria.

El propósito de esta herramienta no es reemplazar el juicio de las y los fiscales, sino dotarlos de información útil y oportuna para la toma de decisiones cotidianas. En este sentido, el producto de datos, al identificar carpetas que podrían resolverse en el corto plazo, permite ahorrar tiempo y liberar recursos.

¿Cómo ha evolucionado la carrera de Derecho?

Sin embargo, su implementación no está exenta de retos institucionales. En la Fiscalía de Zacatecas, desde 2021, se ha puesto en marcha una Política de Persecución Penal estratégica basada en el Modelo de Tres Pisos para la gestión de casos, un esquema organizacional que busca asignar recursos de manera estratégica, evitando sobrecargar a las Unidades con asuntos complejos sin procesar (Santos, 2023).

El primer piso, a cargo de los Módulos de Atención Temprana, busca resolver los casos mediante acuerdos reparatorios o, de ser procedente, determinar la abstención de investigación cuando no existan elementos suficientes para continuar. El segundo piso, prioriza soluciones alternas como la suspensión condicional del proceso o los procedimientos abreviados.

Finalmente, el tercer piso, a cargo de las Unidades de Investigación Especializada, se enfoca en los casos más complejos, que requieren investigaciones exhaustivas y derivan, en su mayoría, en juicios. En conjunto, el producto de ciencia de datos y su implementación articulada a través del Modelo de Tres Pisos buscan generar información estratégica que permita identificar la solución procesal más adecuada según las características de cada caso.

La meta es que las unidades de la Fiscalía tomen decisiones desde las etapas más tempranas, privilegiando soluciones expeditas, sin comprometer la calidad de la atención a las víctimas ni la eficiencia en la persecución penal. El proyecto se encuentra en etapa de prueba, y se pretende que entre en producción en el mediano plazo.

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Replicar esta experiencia en otras entidades requiere disponibilidad y calidad en los registros administrativos, voluntad institucional de cambio y un enfoque centrado en las víctimas. Pero no es imposible.

En el caso de la Fiscalía de Zacatecas, la disposición del equipo, su apertura a integrar herramientas que apoyen la toma de decisiones, así como el esfuerzo que han realizado en torno al PIE, ha permitido avanzar de la mano en este proyecto y tener una retroalimentación continua, la cual es fundamental para lograr los objetivos.

El panorama nacional lo exige. Hoy, un agente del Ministerio Público enfrenta cargas de trabajo prácticamente inmanejables: el promedio estatal pasó de 256 carpetas por fiscal en 2016 a 354 en 2023. En estados críticos como Guerrero, la situación es aún más alarmante: cada fiscal atiende más de mil 300 casos simultáneamente (INEGI, 2024). Con estas cifras, esperar justicia pronta y efectiva es poco realista.

Es momento de reflexionar, ¿cuál es el costo institucional y humano que está teniendo esta sobrecarga del sistema? ¿Quiénes son las víctimas de la parálisis operativa de las fiscalías? y seguir explorando las alternativas que nos brinda la inteligencia artificial ante los retos que enfrenta la procuración de justicia en México.

Referencias:

1. Fiscalía General de Justicia del Estado de Zacatecas. (2022). Anexo 21: Política de
   persecución penal
2. Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). (2024). A propósito del Día del
   Ministerio Público. 22 de octubre.
3. México Evalúa. (2023). La impunidad en México permanece por encima del 90%:
   Hallazgos 2023.
4. Santos, I. D. (2023). El modelo de tres pisos: Una propuesta para mejorar la gestión
   y los resultados en las fiscalías. Estudios Jaliscienses, (123), 5–23.

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