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En el corazón del sistema de justicia penal se encuentra un proceso que, aunque a menudo pasa desapercibido, es fundamental para resolver crímenes: la entrevista investigativa. Este método, que consiste en obtener relatos precisos y completos de víctimas, testigos y sospechosos, ha sido durante décadas el pilar sobre el que se construyen las investigaciones. Sin embargo, su eficacia depende en gran medida de cómo se realice. Una entrevista mal conducteda no solo puede limitar la obtención de información, sino que también puede distorsionar su fiabilidad, comprometer su completitud e, incluso, afectar la credibilidad de todo el proceso judicial posterior.
Durante gran parte del siglo XX —y aún hoy en muchos lugares—, las fuerzas policiales recurrieron a métodos de interrogatorio acusatorios y no basados en evidencia, lo que aumentaba el riesgo de falsas confesiones. Estudios pioneros, como el de John Baldwin en 1992, que analizó más de 600 entrevistas en Inglaterra y Gales por encargo del Ministerio del Interior británico, revelaron que los agentes solían basarse en suposiciones y en la búsqueda de confirmación de sus hipótesis, en lugar de adoptar un enfoque de recolección de información abierto y objetivo. Esto llevó, en ocasiones, a extraer confesiones falsas de personas inocentes, a moldear los relatos de los testigos con preguntas sugerentes y a comprometer la fiabilidad de las pruebas desde el mismo momento de su recolección.
La memoria humana: un proceso reconstructivo y falible
Uno de los principios científicos menos valorados, pero más aceptados, es que la memoria humana no funciona como una grabación. En realidad, es un proceso reconstructivo, susceptible a distorsiones por detalles a los que una persona se expone después de presenciar un evento. Esto incluye preguntas sugerentes, la cobertura mediática o incluso los comentarios de otros testigos. Este fenómeno, conocido como «efecto de desinformación», es uno de los hallazgos más robustos en la psicología cognitiva. La contaminación entre cotestigos es otro desafío relacionado: cuando los testigos hablan entre sí sobre un evento, pueden sincronizar involuntariamente sus relatos, incorporando detalles que en realidad nunca presenciaron.
En 2001, una evaluación nacional realizada por Rebecca Milne y Colin Clarke en Inglaterra y Gales identificó deficiencias significativas en las prácticas de entrevista policial. Investigaciones más recientes han demostrado que estas carencias no se deben únicamente a la falta de formación, sino también a presiones de tiempo, prioridades organizativas que favorecen a los generalistas sobre los especialistas, y a la cultura institucional dentro de las diferentes fuerzas policiales. El informe independiente de Sir Brian Leveson sobre los tribunales penales del Reino Unido, publicado en 2025, destacó estas preocupaciones y propuso un mayor uso de la inteligencia artificial (IA) en la policía como posible solución, incluyendo su aplicación en las entrevistas investigativas.
¿Puede la IA mejorar las entrevistas policiales?
El gobierno británico está decidido a explorar todo el potencial de la IA en la policía. En junio de 2026, lanzó el primer centro de IA para la policía del país, con el objetivo de «acelerar el uso responsable de la IA en las 43 fuerzas policiales de Inglaterra y Gales». Existen tres áreas clave en las que la IA podría, en teoría, ser útil:
- Recolección de información: Agentes de IA conversacionales (chatbots) podrían realizar entrevistas iniciales a gran escala, liberando a los oficiales de este trabajo que consume mucho tiempo. Además, herramientas de transcripción automática podrían agilizar este proceso.
- Perfeccionamiento de las entrevistas: La IA podría proporcionar indicaciones en tiempo real para ayudar a los entrevistadores a formular preguntas abiertas y no sugerentes a testigos y víctimas. También podría generar nuevas líneas de investigación.
- Formación de oficiales: Avatares habilitados por IA, como EchoMind e Innsikt, podrían utilizarse para entrenar a los agentes en las mejores prácticas de entrevista investigativa.
Sin embargo, todas estas áreas requieren más investigación. Como señala la psicóloga criminal Julia Shaw, la IA puede introducir desinformación post-evento en la memoria de los testigos. Nuestras investigaciones en curso muestran que la exposición a sistemas de IA que validan y elaboran los relatos, en lugar de recibirlos de manera pasiva, puede llevar a una disminución significativa en la precisión del recuerdo y a un aumento en los errores de memoria. Lo que estamos observando empíricamente es que la IA puede debilitar la memoria. Los testigos que interactúan con IA recuerdan de manera diferente y, potencialmente, de forma inexacta.
Los riesgos ocultos: sesgos y propagación de errores
Uno de los mayores riesgos es el sesgo de automatización: la tendencia a confiar en los resultados algorítmicos en lugar de en el juicio humano independiente. Cuando los sistemas de IA presentan salidas seguras y bien formateadas, los tomadores de decisiones expertos tienden a depender más de la IA que de sus propias evaluaciones. Además, aún no se conoce cómo afecta la contaminación por IA a los flujos de trabajo investigativos, ni si este efecto se multiplica a medida que la información pasa por múltiples etapas mediadas por IA.
Otra preocupación es que los sistemas de IA utilizados en entrevistas en vivo pueden producir comportamientos inesperados y patrones de influencia que no son fáciles de observar en entornos de laboratorio controlados. Por ejemplo, cualquier problema en cómo las entrevistas generadas por IA con testigos afectan el razonamiento de los jurados solo se manifestaría en el tribunal, mucho después de que las entrevistas se hayan realizado.
En respuesta a estas preocupaciones, un próximo artículo (aún no revisado por pares) presentará una taxonomía sistemática de posibles errores de los modelos de lenguaje de IA en diferentes aspectos de la aplicación de la ley. Estos incluyen:
- Errores factuales (la IA afirma algo que no es cierto).
- Errores de fidelidad (crear material que no refleja con precisión la información proporcionada).
- Errores específicos de la tarea (fallar en una tarea específica a pesar de tener los hechos correctos).
La brecha entre la ciencia y la implementación
La entrevista investigativa basada en la ciencia tardó décadas en desarrollarse, validarse empíricamente y, aunque de manera imperfecta, implementarse. Esto se refleja en Inglaterra y Gales a través de «Achieving Best Evidence», la guía oficial del Ministerio de Justicia sobre cómo entrevistar a víctimas y testigos para que sus relatos sean válidos como pruebas en el tribunal.
En contraste, la IA se está integrando actualmente en los procesos investigativos a un ritmo acelerado y sin estándares científicos aceptables. Las preocupaciones que planteamos no son argumentos en contra de la innovación, sino un llamado a que el uso de la IA sea coherente con los estándares científicos que han guiado durante mucho tiempo el campo de la entrevista investigativa. Décadas de investigación nos han mostrado cómo debe ser una prueba robusta. Debemos exigir lo mismo para la IA.
Conclusión: ¿Hacia dónde vamos?
La inteligencia artificial tiene el potencial de revolucionar las entrevistas policiales, pero su implementación debe ser cautelosa, ética y basada en evidencia. Los riesgos de distorsionar la memoria, introducir sesgos o propagar errores son demasiado graves como para ignorarlos. La justicia no puede permitirse el lujo de equivocarse, y la IA, si no se usa correctamente, podría convertirse en un obstáculo en lugar de una herramienta.
El desafío ahora es encontrar un equilibrio: aprovechar las ventajas de la IA sin sacrificar la integridad del proceso judicial. Para ello, es esencial que su adopción vaya de la mano de una investigación rigurosa, una regulación clara y una formación adecuada para los profesionales. Solo así podremos garantizar que la tecnología sirva para fortalecer —y no para debilitar— la búsqueda de la verdad.
Fuente: Phys.org
