IA para predecir delitos: alertan por la vigilancia digital en Argentina

El uso de inteligencia artificial para predecir delitos y vigilar actividades públicas en internet ya forma parte de las capacidades incorporadas a la estructura de seguridad argentina. Un informe de Derechos Digitales advierte que el monitoreo automatizado de redes sociales, el reconocimiento facial y el cruce de grandes volúmenes de información pueden afectar la privacidad, la libertad de expresión y la posibilidad de cuestionar las decisiones del Estado si no existen controles suficientes.

La inteligencia artificial para predecir delitos dejó de ser una hipótesis asociada únicamente a series de ficción. En Argentina, distintas normas y organismos habilitaron herramientas capaces de analizar publicaciones en redes sociales, imágenes de cámaras de seguridad, bases de datos y antecedentes delictivos con el objetivo declarado de anticipar situaciones de riesgo. El avance tecnológico, sin embargo, abrió una discusión sobre qué información puede reunir el Estado, con qué propósito y durante cuánto tiempo puede conservarla.

La advertencia forma parte del informe En la mira 2: un panorama de las amenazas digitales en América Latina, elaborado por la organización Derechos Digitales dentro del Observatorio Latinoamericano de Amenazas Digitales. El trabajo revisa hechos, investigaciones y documentos oficiales publicados entre junio de 2024 y mayo de 2025, aunque también incorpora referencias posteriores sobre la evolución normativa del caso argentino.

La preocupación central no apunta a la existencia de herramientas digitales en sí mismas, sino a su utilización sobre personas concretas sin conocimiento, autorización judicial o mecanismos claros para cuestionar los resultados. Un comentario público puede ser leído por cualquier usuario, pero eso no significa necesariamente que su autor espere que sea incorporado a un sistema estatal de clasificación política o utilizado para reconstruir sus vínculos personales.

IA para predecir delitos: Cómo funciona la inteligencia artificial para predecir delitos en Argentina

En julio de 2024 se creó la Unidad de Inteligencia Artificial Aplicada a la Seguridad, una estructura que recibió funciones vinculadas con el análisis de cámaras, el reconocimiento facial, el procesamiento de grandes conjuntos de datos y la elaboración de perfiles de personas consideradas sospechosas.

La resolución que dio origen a la unidad también contempló el uso de algoritmos de aprendizaje automático para estudiar datos históricos de delitos e intentar identificar patrones asociados con hechos futuros. En términos operativos, este tipo de tecnología puede comparar variables geográficas, horarios, modalidades delictivas y otros registros para orientar recursos de prevención.

El problema aparece cuando una predicción estadística comienza a funcionar como una presunción sobre individuos o comunidades. Un sistema puede señalar una zona, una conducta o un conjunto de publicaciones como potencialmente riesgoso, pero no puede demostrar por sí mismo que una persona haya cometido un delito. La diferencia entre detectar un patrón y atribuir peligrosidad resulta decisiva para evitar detenciones, seguimientos o investigaciones basadas en errores.

El límite entre información pública y vigilancia

En junio de 2025, el decreto 383 incorporó al estatuto de la Policía Federal la posibilidad de realizar tareas preventivas en espacios públicos digitales sin autorización judicial. El alcance mencionado incluye redes sociales abiertas, sitios web públicos y otras fuentes accesibles sin credenciales especiales.

La norma establece que esas actividades deben respetar la protección de datos personales, la libertad de expresión, la intimidad y la privacidad. También contempla que la información pública no habilita automáticamente el acceso a conversaciones privadas. Esta distinción es importante: leer una publicación visible para cualquier persona no equivale a ingresar a un mensaje directo, obtener una contraseña o interceptar una comunicación.

De todos modos, el informe señala que la recopilación automatizada puede transformarse en una práctica invasiva cuando se dirige de manera encubierta contra individuos identificables. Periodistas, defensores de derechos humanos, dirigentes sociales, opositores o ciudadanos críticos podrían quedar sometidos a observación sin saber qué criterios activaron el seguimiento ni cómo impugnarlo.

Qué datos puede reunir el Estado a través del ciberpatrullaje

El monitoreo de fuentes abiertas puede abarcar publicaciones, imágenes, nombres de usuario, ubicaciones aproximadas, vínculos visibles y patrones de interacción. Si esos elementos se combinan con registros administrativos, cámaras, bases judiciales u otras fuentes, el resultado puede ofrecer un perfil mucho más detallado que el contenido publicado originalmente.

La clasificación no necesariamente se limita a la comisión de delitos. Según el análisis de Derechos Digitales, también existe el riesgo de que las herramientas se utilicen para identificar posiciones políticas, medir actitudes frente a un gobierno o reconstruir redes de relaciones. Una publicación irónica, una crítica o la participación en una protesta podrían interpretarse fuera de contexto si el sistema prioriza palabras clave y asociaciones estadísticas.

El protocolo argentino contiene prohibiciones relevantes. No permite obtener información o producir inteligencia únicamente por la opinión política de una persona, prevé la destrucción de datos cuando finaliza una actividad preventiva o se decide no avanzar judicialmente y exige respetar la libertad de expresión. También menciona la trazabilidad, las auditorías y los reportes de gestión.

La discusión pasa entonces por verificar si esas garantías se cumplen en la práctica. Para hacerlo, deberían existir registros consultables, responsables identificables, controles externos y procedimientos para corregir datos falsos. Sin esos mecanismos, la persona observada puede no saber que fue clasificada, qué información se usó ni si un error influyó en una decisión oficial.

Reconocimiento facial: el antecedente que llega desde San Pablo

El informe utiliza el programa Smart Sampa, implementado en San Pablo, Brasil, como ejemplo de los riesgos asociados con la identificación automatizada. El sistema combina una extensa red de cámaras instaladas en espacios públicos y privados con reconocimiento facial, con el objetivo oficial de localizar personas prófugas y prevenir delitos mediante la comparación de imágenes con bases judiciales.

Los casos recopilados muestran que una coincidencia algorítmica no constituye una prueba definitiva. El documento menciona la detención durante varias horas de un hombre mayor identificado erróneamente como agresor sexual y el caso de un paciente de una institución de salud mental que fue esposado debido a una orden de arresto desactualizada.

Estos episodios exponen fallas posibles en distintas etapas: la calidad de la imagen, la precisión del sistema, la actualización de las bases y la decisión humana posterior. Incluso una herramienta con un margen reducido de error puede producir consecuencias graves cuando se aplica sobre miles o millones de personas, especialmente si la policía interpreta el resultado como confirmación y no como una señal que necesita verificación.

La expansión hacia establecimientos educativos agrega otra capa de complejidad. El reporte describe la instalación de cámaras con reconocimiento facial en escuelas municipales de San Pablo y la generación de registros biométricos de estudiantes, docentes y trabajadores. En el caso de menores, la discusión incluye la falta de políticas claras sobre privacidad, consentimiento, conservación y eliminación de la información.

Argentina y la preocupación por la clasificación política de usuarios

La vigilancia digital también puede influir sobre la conversación pública. El informe recupera una investigación sobre la contratación de una empresa en Colombia que terminó con una lista de cientos de usuarios de X clasificados como favorables, neutrales u opositores. En Brasil, además, una licitación contemplaba analizar publicaciones y emociones para medir la popularidad de un gobierno y enfrentar la desinformación.

En Argentina, la controversia se relaciona con la amplitud de las facultades de ciberpatrullaje y con las referencias incluidas en el Plan de Inteligencia Nacional de mayo de 2025. Según la investigación citada por el informe, el documento mencionaba el seguimiento de actores que pudieran generar pérdida de confianza en políticas económicas o manipular la opinión pública durante procesos electorales. El Gobierno reconoció la existencia del plan y negó que implicara perseguir a opositores o periodistas.

La diferencia entre investigar una amenaza concreta y monitorear expresiones políticas es fundamental. Si una herramienta se utiliza para detectar una operación coordinada de fraude o una amenaza específica, el objetivo puede ser identificable. Si, en cambio, se emplea para construir listas de ciudadanos según sus opiniones, el sistema puede producir autocensura y desalentar la participación pública.

La organización Derechos Digitales sostiene que el Congreso debería definir con mayor precisión si el ciberpatrullaje pertenece al campo de la inteligencia, la investigación criminal o la prevención. Esa definición debería incluir criterios de legalidad, necesidad, proporcionalidad y razonabilidad, además de controles independientes y vías de reclamo.

El riesgo de cruzar bases de datos sin límites visibles

La experiencia regional también muestra que el problema no se limita al reconocimiento facial. En Ecuador, el Gobierno formalizó una colaboración con Palantir para utilizar su plataforma en el Servicio Nacional de Aduana con el objetivo de combatir el contrabando y el fraude. Según el informe, la posibilidad de integrar información de distintos organismos amplía el alcance del procesamiento más allá de los registros aduaneros.

Las plataformas de análisis masivo pueden encontrar relaciones entre datos que antes permanecían separados. Esa capacidad resulta útil para detectar operaciones financieras irregulares, identificar redes logísticas o priorizar inspecciones, pero también puede crear perfiles excesivamente detallados de ciudadanos y empresas. Cuantas más fuentes se conectan, mayor es la necesidad de establecer límites sobre el acceso, la finalidad y la conservación.

El debate se vincula con un principio básico de seguridad de la información: no recolectar más datos de los necesarios y no conservar aquellos que no pueden protegerse adecuadamente. Cada base adicional, proveedor externo o sistema conectado amplía la superficie de exposición y la cantidad de actores que podrían acceder a la información.

Filtraciones de datos: el otro frente de la vigilancia automatizada

El informe también analiza filtraciones ocurridas en distintos países de América Latina. En Argentina, menciona antecedentes que involucraron organismos públicos y empresas privadas, además de la publicación de estudios médicos de pacientes atendidos en hospitales y sanatorios. La circulación de esa información en foros clandestinos muestra que el daño no termina cuando se detecta una intrusión.

Los datos pueden ser revendidos, reciclados o combinados con filtraciones anteriores para realizar fraudes, extorsiones, suplantación de identidad y campañas de hostigamiento. En algunos casos, las publicaciones que anuncian bases supuestamente nuevas contienen información vieja; aun así, su reutilización puede generar riesgos porque permite completar perfiles o validar datos obtenidos por otras vías.

El reporte cita también una configuración incorrecta que dejó expuesta información de usuarios de una aplicación de pagos en Colombia y una falla en la infraestructura de una empresa de telecomunicaciones en Costa Rica que permitió acceder a documentos de identidad y fotografías utilizadas para verificar cuentas.

La protección requiere limitar permisos, cifrar la información, registrar cada consulta, revisar proveedores y eliminar los datos cuando ya no existe una justificación válida para almacenarlos. Estas medidas son relevantes tanto para las agencias estatales como para las compañías privadas que administran cámaras, sistemas biométricos, plataformas de identidad o servicios de análisis.

Qué cambia para la visibilidad digital de empresas y ciudadanos

La expansión del monitoreo automatizado también puede modificar la forma en que empresas, organizaciones y personas participan en internet. Una publicación pública puede ser indexada por buscadores, archivada por terceros y procesada por sistemas de análisis sin que su autor conozca el alcance posterior. Para los negocios digitales, esto vuelve más importante definir políticas de privacidad, revisar qué datos se solicitan a los usuarios y explicar con claridad cómo se utilizan.

Las compañías que trabajan con inteligencia artificial, publicidad segmentada, reconocimiento de imágenes o análisis de conversaciones deberían documentar el origen de los datos y evitar perfiles basados en categorías sensibles. También necesitan controlar el acceso de proveedores, establecer plazos de eliminación y contar con procedimientos para corregir información incorrecta.

Para los usuarios, la visibilidad pública no elimina el derecho a la privacidad ni convierte cualquier reutilización en legítima. Revisar la configuración de las cuentas, limitar la exposición de datos personales y separar información profesional de datos sensibles puede reducir riesgos, aunque ninguna medida individual reemplaza la responsabilidad de las instituciones que recolectan y procesan información.

El desafío argentino será determinar si las nuevas capacidades tecnológicas quedan sujetas a controles equivalentes a su poder. La inteligencia artificial puede ayudar a ordenar investigaciones y asignar recursos, pero sus resultados deben ser verificables, impugnables y siempre supervisados por personas responsables. Sin transparencia y límites concretos, una herramienta presentada como preventiva puede convertirse en una infraestructura permanente de vigilancia, incluso cuando cambien las autoridades que la implementaron.

Para conocer el informe y el contexto de las medidas analizadas, puede consultarse la publicación original de Clarín. La discusión seguirá abierta mientras el Estado amplíe su capacidad para interpretar datos públicos sin fortalecer, al mismo tiempo, las garantías que protegen a quienes participan de la vida digital.