La política criminal vive un momento de profunda transformación. La incorporación masiva de datos y el avance de la inteligencia artificial están modificando la manera en que se diseñan las estrategias de lucha contra el crimen. Sin embargo, este cambio no está exento de riesgos. La pregunta clave no es solo qué puede aportar la tecnología, sino a qué precio y bajo qué condiciones se integra en el sistema.
En el programa Tinku Legal, Jaime Megías, experto en Política Criminal e Integración de IA, analiza con rigor académico y experiencia práctica cómo el uso creciente de la estadística está redefiniendo el funcionamiento policial y el discurso institucional sobre seguridad.
La estadística como eje de la política criminal
Según explica Megías, la política criminal actual descansa de forma creciente sobre datos estadísticos, especialmente los procedentes de los cuerpos policiales. Estos datos se convierten en el principal instrumento para evaluar la eficacia de las estrategias gubernamentales en la lucha contra el crimen.
Los balances de criminalidad, publicados trimestral y anualmente, establecen una relación entre delitos denunciados y delitos resueltos. A partir de ahí, se construyen indicadores que sirven para valorar el desempeño de determinadas zonas territoriales, comisarías o comandancias.
El problema surge cuando esos indicadores dejan de ser una herramienta informativa para convertirse en un criterio valorativo. “Ya no estamos luchando por la seguridad de la población, sino por establecer unos índices y unos criterios en los datos que sean positivos”, viene a señalar el experto. En ese contexto, el riesgo es evidente: orientar los esfuerzos policiales hacia la mejora de estadísticas en lugar de hacia la mejora real de la seguridad.
Presión institucional y distorsión de la realidad criminal
El estudio desarrollado por Megías, basado en una muestra de más de 400 agentes de la Policía Nacional y validado mediante metodología científica, apunta a un factor determinante: la presión institucional.
Si bien los sesgos individuales pueden influir en la calificación de un hecho —por ejemplo, al determinar si se trata de un hurto o un robo con fuerza—, el experto considera que es la presión estructural la que más distorsiona la realidad criminal. Existe una necesidad de sostener un discurso de seguridad, especialmente en un país con fuerte peso del sector turístico.
Cuando la valoración del desempeño policial depende de que los índices sean positivos o de que haya menos delitos graves denunciados, el sistema corre el riesgo de priorizar la estadística sobre la realidad. Se genera así una tensión entre la percepción ciudadana, los datos oficiales y el discurso político.
Megías subraya una paradoja: aunque el discurso habitual apunta a una disminución de la criminalidad, el análisis detallado de los datos oficiales muestra que los delitos graves han aumentado en porcentajes significativos. La compensación estadística se produce por la disminución de determinados delitos patrimoniales clásicos, como el hurto, que equilibran el índice general.
El auge de la cibercriminalidad y el cambio de paradigma
Uno de los elementos que explica esta divergencia es la transformación del propio delito. La progresiva digitalización de la economía ha desplazado los activos de valor del ámbito físico al digital.
Cada vez se maneja menos efectivo y se almacenan menos bienes materiales en los domicilios. En cambio, crecen los activos digitales: cuentas bancarias, criptomonedas, estafas de phishing o fraudes online. La cibercriminalidad se encuentra en claro ascenso, aunque su impacto no siempre se refleja adecuadamente en la narrativa pública.
Este cambio obliga a replantear la forma en que se miden los fenómenos delictivos. Si el sistema estadístico no se adapta a la nueva realidad, puede ofrecer una imagen incompleta o distorsionada del problema.
Inteligencia artificial: ¿amenaza o herramienta estratégica?
En el ámbito policial, la inteligencia artificial ha comenzado a utilizarse, principalmente, en lo que se denomina prevención del delito. Sin embargo, Megías matiza esta expresión. Desde una perspectiva criminológica, evitar que se cometa un delito por primera vez resulta prácticamente imposible. La aplicación más realista sería la prevención terciaria, es decir, evitar la reincidencia.
El uso de algoritmos predictivos genera inquietud social. El imaginario colectivo asocia estas tecnologías a modelos de vigilancia masiva o a escenarios distópicos en los que se vigila a las personas antes de que cometan un delito. El experto advierte de que esa narrativa es errónea y responde, en gran medida, a una falta de explicación técnica adecuada.
El verdadero desafío no es la existencia del algoritmo, sino cómo se alimenta. Un sistema mal diseñado o basado en datos sesgados puede amplificar las distorsiones ya existentes. Por el contrario, una integración responsable, apoyada en big data y en fuentes diversas, puede mejorar la fidelidad de la información.
Megías propone incorporar no solo las denuncias formales, sino también el número de llamadas, las encuestas de victimización y la integración de datos procedentes de distintos cuerpos policiales. La atomización actual —entre policías locales, autonómicas y estatales— limita la capacidad de análisis global.
Criminólogos y objetividad en el sistema de denuncias
Entre las propuestas concretas del experto destaca la incorporación de personal civil especializado, como criminólogos, en las oficinas de denuncias. Inspirado en modelos anglosajones, este planteamiento persigue introducir una capa adicional de objetividad.
Al no formar parte estrictamente de la estructura policial, estos profesionales podrían calificar los hechos con menor influencia de la presión institucional. No se trataría de eliminar esa presión —presente en cualquier organización—, sino de equilibrarla mediante perfiles técnicos independientes.
Además, Megías insiste en la necesidad de un cambio de filosofía. Las estadísticas no deberían utilizarse como instrumento de evaluación comparativa entre unidades, sino como herramienta informativa para diseñar políticas públicas más eficaces.
Videovigilancia inteligente y reducción de la criminalidad
Uno de los ejemplos prácticos que aporta el experto es el diseño de un sistema de videovigilancia con inteligencia artificial que ha demostrado resultados significativos. El proyecto, que generó inicialmente recelo en parte de la población, se basa en el análisis de características y no en el reconocimiento biométrico individualizado.
El sistema no busca identificar a una persona concreta mediante su rostro y documento de identidad, sino detectar características físicas o de vehículos que permitan actuar a posteriori tras la comisión de un delito. Este enfoque, según explica, respeta los principios de legalidad y evita la vigilancia preventiva indiscriminada.
Los resultados han sido contundentes: una reducción del 70% en la criminalidad vinculada a vehículos que delinquían en la zona donde se implantó el sistema. La clave, sostiene, ha sido la transparencia y la correcta explicación del funcionamiento tecnológico a la ciudadanía.
Transparencia, tecnología y confianza institucional
La integración de datos y de inteligencia artificial en la política criminal no es una cuestión puramente técnica. Es, ante todo, un reto institucional y cultural. Requiere transparencia, pedagogía y una revisión profunda de los incentivos que rigen el sistema estadístico.
Para Megías, el futuro pasa por una utilización más inteligente y menos instrumental de los datos. La tecnología puede ser un aliado estratégico si se orienta a reflejar la realidad con mayor precisión y no a reforzar discursos predefinidos.
La política criminal del siglo XXI dependerá en gran medida de cómo se gestione esta transición. Entre la presión por ofrecer cifras positivas y la necesidad de construir seguridad real, el equilibrio solo será posible mediante sistemas más integrados, objetivos y transparentes.
