Los delitos económicos suelen ser muy complejos y abarcan grandes volúmenes de información: desde documentos contables hasta transacciones financieras internacionales. Como abogados penalistas, sabemos lo desafiante que puede ser analizar y procesar todas esas pruebas en un tiempo razonable. Aquí es donde la inteligencia artificial (IA) está comenzando a marcar una diferencia real.
La IA se está convirtiendo en una herramienta indispensable para la investigación de delitos económicos, pero no sustituye la labor del abogado. Su papel es complementar nuestro trabajo, haciéndonos más eficientes en la revisión de pruebas y permitiendo que nos centremos en el análisis y la estrategia legal. En nuestro despacho, ya estamos explorando cómo la IA puede ayudarnos a ofrecer un mejor servicio a nuestros clientes y seguir innovando en la defensa penal.
Ventajas de la IA en la investigación
La IA puede procesar datos a una velocidad y escala imposibles para los humanos. En los casos de delitos económicos, donde las pruebas son a menudo vastas y dispersas en múltiples fuentes, contar con una herramienta que pueda analizarlas con rapidez es una ventaja clave.
Imagina un caso en el que se deben revisar años de registros financieros para buscar transacciones sospechosas. Con la IA, se puede automatizar ese proceso, identificando patrones que podrían pasar desapercibidos en una revisión manual. Esto no sólo acelera el trabajo, sino que también permite ser más preciso y exhaustivo.
Detección de fraudes y blanqueo de capitales
Una de las aplicaciones más efectivas de la IA en los delitos económicos es la detección de fraudes y blanqueo de capitales. Algoritmos especializados pueden identificar patrones en las transacciones que sugieran actividades ilícitas, como movimientos financieros irregulares o repetitivos.
Un ejemplo destacado es el uso de IA por parte de JP Morgan Chase, que implementó un sistema de inteligencia artificial capaz de monitorizar transacciones en tiempo real. Este sistema utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes de datos y detectar patrones sospechosos, lo que les ha permitido reducir significativamente el fraude en sus operaciones financieras. Gracias a la capacidad de aprender de cada transacción, la IA ha mejorado continuamente sus resultados, permitiendo a JP Morgan prevenir fraudes antes de que estos escalen.
El banco ha utilizado modelos de lenguaje (similar a los que alimentan herramientas como ChatGPT) para procesar grandes volúmenes de datos no estructurados, como nombres de empresas y personas, analizando patrones de comportamiento sospechoso que podrían indicar fraude. Este enfoque ayuda a identificar riesgos de seguridad en comunicaciones electrónicas y facilita la detección en tiempo real de actividades fraudulentas antes de que se conviertan en pérdidas financieras importantes. En este enlace lo explican: https://www.impactinvesting.ai/2023/07/03/jpmorgan-chase-using-advanced-ai-to-detect-fraud/
Límites y desafíos
Aunque las ventajas son claras, el uso de la IA en la investigación penal también tiene sus límites. El principal desafío es que la tecnología, por sí sola, no puede interpretar la intención detrás de las transacciones o comportamientos. Esto sigue siendo el trabajo del abogado penalista, quien debe combinar las conclusiones de la IA con el análisis legal para construir una defensa sólida.
Además, los algoritmos de IA pueden estar sujetos a errores o sesgos. Si la información con la que se entrena la IA no es completa o está sesgada, las conclusiones pueden ser erróneas. Por eso es fundamental supervisar y revisar los resultados que proporciona la IA para asegurar que se ajustan a la realidad del caso.
Dos pequeños artículos para ampliar sobre prevención del riesgo: Capella Solutions y Soloway.
La inteligencia artificial está transformando la investigación de delitos económicos, ofreciendo eficiencia y precisión en el análisis de grandes volúmenes de datos. Sin embargo, sigue siendo un complemento al juicio crítico del abogado, cuya labor es indispensable para interpretar y contextualizar las pruebas.
