Richard Weber, académico del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile e investigador del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), comenta sobre las herramientas desarrolladas en base a IA y análisis de datos, actualmente usadas por Fiscalía para casos de robos a viviendas, aportando en la optimización del tiempo de investigación y captura de delincuentes.
Corría el año 2018 y Richard Weber- junto con su equipo de trabajo y Fiscalía- comenzaron a trabajar en modelos matemáticos que permitieran optimizar el proceso de investigación del crimen organizado contra la propiedad. Fruto de este esfuerzo colaborativo desarrollaron dos soluciones tecnológicas; una red social, que permite identificar a los posibles integrantes de una banda criminal; otro, basado en IA, que se aplica a los testimonios de las víctimas- generalmente erráticos e imprecisos- realizando una interpretación del relato que permite reducir los tiempos de la investigación, entre otros beneficios.
¿Cómo surgió la idea de crear estas soluciones tecnológicas?
Empezamos a trabajar- hace seis años- con el Ministerio Público, con una tesis de ingeniería industrial, y entonces nos dimos cuenta del potencial que tenía. Luego, por el año 2020, postulamos a un Fondef, nos adjudicamos el proyecto y empezamos a trabajar junto con académicos de tres universidades, el Ministerio Público y SOSAFE. La idea era desarrollar modelos para investigar mejor el crimen organizado contra la propiedad. Durante el proyecto empezamos a trabajar con distintas técnicas, una de ellas es la inteligencia artificial, la que empleamos para analizar lenguaje, como el chat GTP, pero más sofisticado; y lo otro que trabajamos en paralelo es una red social que permite identificar posibles integrantes de una banda. Ambos sistemas funcionan en forma independiente. Inicialmente pensamos que iba a ser otro proyecto académico más terminado en una publicación, pero tuvo un gran éxito que no esperábamos. Con el apoyo de Fiscalía pudimos llevar a cabo el sistema, instalarlo en sus dependencias y actualmente lo aplican para el crimen contra la propiedad.
¿Cómo funcionan estas soluciones tecnológicas en la práctica?
En el caso del sistema que usa IA se aplica en los testimonios de las víctimas, los que suelen ser erráticos y poco precisos. El sistema permite analizar esos relatos e interpretarlos ahorrando tiempo en la investigación y disminuyendo márgenes de error. En el caso de la red social, si, por ejemplo, un grupo de seis personas entran a robar a una casa y la policía logra capturar al menos a uno de ellos, podemos aplicar el modelo. Este nos da indicios de quienes pueden ser los posibles integrantes de la banda.
Nosotros aportamos antes del proceso penal en identificar a posibles integrantes de una banda a través de la red social y, una vez capturados, apoyamos con la segunda herramienta que usa IA.
¿Cuáles fueron y son los principales desafíos para desarrollar estas herramientas?
Al inicio fue crear confianza con el equipo y en este caso fue mayor aún el desafío porque se juntaron mundos muy distintos. Hemos hecho consultoría para ingenieros comerciales en la banca, ingenieros industriales en otras áreas y distintas empresas pero con formación de ingeniería, entonces era mucho más fácil generar confianza. En este caso, entramos a trabajar con abogados y fiscales, con otra forma de pensar y operar, en donde para ellos el tema de la IA era muy nuevo. El segundo desafío fue entender el oficio, que para nosotros era completamente distinto; en síntesis, implicó entendernos mutuamente. Luego estuvieron los desafíos de la construcción de los primeros modelos que no daban buenos resultados. Actualmente, existe mucha demanda en el Ministerio Público, son muchos los fiscales que quieren usar el sistema. Entonces, ahora el desafío es brindar capacitación y apoyo para asegurar un buen uso del sistema.
¿Cuáles son los próximos pasos?
En la parte informática, el objetivo que tenemos ahora es llevar el sistema- actualmente en un computador- a la nube. Tenemos un gran avance y muy pronto podremos contar con el sistema en la nube de Fiscalía. Así, todos los fiscales tendrán acceso al sistema a través de internet. Lo otro que queremos hacer es exportarlo fuera de Chile.
A nivel general, ¿hacia dónde debería avanzar la inteligencia artificial y el uso de datos?
Es primordial una mayor capacitación, no sólo en la universidad. Deberíamos empezar con formación y capacitación en los colegios. Tanto la IA como el uso de datos tiene que ser mucho más común porque todavía es un tema de expertos, donde somos pocos los que hablamos en esos términos, habiendo tanto potencial en todos los ámbitos; necesitamos muchos más profesionales capaces de entender esta tecnología y su limitación, porque las herramientas de la IA tienen muchas limitaciones. Otro tema es la comunicación de los resultados y de lo que estamos haciendo, mostrando los potenciales y limitaciones. Hacer difusión e intercambio de conocimiento es clave para estar al día con los avances e innovaciones.
¿Cuáles serían las limitaciones que tiene la IA y el uso de datos?
Por ejemplo, los sesgos que tienen los sistemas (y los humanos también). La diferencia en la IA es que los sesgos son sistemáticos y si no sabemos cómo detectarlos y corregirlos, el sistema siempre los va a aplicar. Esos sesgos pueden ser de mayor o menor gravedad, por ejemplo, al hacer una campaña de marketing y equivocarse con algunos clientes a quienes no les llega la campaña, no es tan grave como en juicios en donde hay víctimas; aquí sí puede ser muy grave equivocarse. También está el tema de la ética en el trabajo con datos, así como la privacidad y confidencialidad en el manejo de estos, que son desafíos constantes.
Richard Weber
Académico del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile e investigador del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI),
