Aplicación de la Inteligencia Artificial en Investigaciones Forenses en América Latina

Fernando Peyretti[1]

Introducción

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta de gran valor en el campo de las investigaciones forenses, tanto en el ámbito corporativo como en el penal. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y detectar patrones que podrían pasar desapercibidos para el ojo humano la hace especialmente útil para detectar fraudes, casos de corrupción, y otras conductas ilícitas. En una región como América Latina, donde los casos de corrupción y fraude representan desafíos persistentes, la adopción de IA en las investigaciones forenses ofrece nuevas oportunidades para agilizar la detección de delitos financieros y mejorar la eficacia de las indagaciones. Organismos internacionales ya están explorando activamente este potencial: por ejemplo, en el Foro Global de la OCDE contra la Corrupción 2025 se destacó cómo tecnologías emergentes –incluida la IA, el análisis de datos y la investigación forense digital– pueden prevenir prácticas corruptas, fortalecer la integridad y mejorar la aplicación de la ley.

Contexto regional: desafíos de integridad en América Latina

América Latina enfrenta retos importantes en materia de corrupción, fraude corporativo y criminalidad financiera, lo que ha impulsado la necesidad de fortalecer las capacidades forenses con nuevas tecnologías. Varios países de la región obtienen puntajes bajos en el Índice de Percepción de la Corrupción de Transparencia Internacional (debajo de 50 sobre 100 puntos), señal de problemas de corrupción serios y sistémicos. Por ejemplo, Venezuela obtuvo apenas 10 puntos en la edición más reciente de dicho índice (indicando corrupción endémica), mientras que solo unas pocas naciones como Uruguay se destacan con niveles altos de transparencia. Estos indicadores reflejan entornos donde la impunidad y complejidad de los esquemas fraudulentos dificultan la investigación tradicional, creando un terreno propicio para la adopción de soluciones innovadoras.

A la par de estos desafíos, la región muestra un creciente interés por modernizar sus mecanismos de investigación y justicia mediante IA. Instituciones gubernamentales y organismos de control en América Latina están reconociendo el valor de la analítica de datos y la IA para reforzar la lucha contra delitos financieros y la corrupción. Por ejemplo, la Auditoría Superior de la Federación (ASF) de México ha incorporado dentro de su estrategia de transformación digital el uso de datos y analítica para identificar riesgos de integridad, como corrupción y fraude, en auditorías y fiscalizaciones. Del mismo modo, los sistemas judiciales de la región exploran herramientas de IA para gestionar casos de forma más eficiente y reducir rezagos, siempre con las debidas precauciones éticas y legales.

No obstante, la adopción de IA en contextos forenses latinoamericanos ocurre en entornos con limitaciones de infraestructura tecnológica y brechas de capacitación. Muchas agencias y empresas locales aún carecen de datos digitalizados de calidad o de personal especializado en ciencia de datos. Asimismo, marcos regulatorios claros para el uso de IA en la obtención de pruebas y en procesos judiciales están en desarrollo en varios países. Pese a ello, los gobiernos y el sector privado de la región muestran indicios positivos: iniciativas piloto demuestran el potencial de la IA para abordar problemáticas locales (como veremos en los casos de estudio) y foros internacionales enfatizan la importancia de que América Latina aproveche la IA de forma responsable para impulsar la integridad y la transparencia. Este contexto sitúa a la IA forense como una oportunidad clave para mejorar las investigaciones, siempre que se adapte a las realidades regionals, y se implemente con rigor técnico y ético.

Aplicaciones actuales de la IA en investigaciones forenses

En la práctica, la inteligencia artificial se está aplicando en diversas facetas de las investigaciones forenses, potenciando las capacidades de los investigadores para identificar evidencia de conductas irregulares. A continuación, se describen las aplicaciones más destacadas de IA forense, con relevancia particular para América Latina:

Detección de fraudes financieros y contables: Una de las utilizaciones más extendidas de la IA es en la identificación de fraudes corporativos, delitos financieros y lavado de dinero. Mediante algoritmos de machine learning, las organizaciones analizan grandes conjuntos de transacciones y registros contables para detectar anomalías o desviaciones significativas de los patrones normales de comportamiento. Por ejemplo, modelos de aprendizaje supervisado pueden entrenarse con datos históricos etiquetados para reconocer indicadores de fraude (facturas duplicadas, transacciones inusuales, etc.), mientras que técnicas no supervisadas analizan datos sin etiquetar para descubrir patrones atípicos que podrían sugerir actividades ilícitas no antes vistas. En el ámbito de la prevención de lavado de dinero (AML), el uso de IA ya está transformando los procesos de monitoreo: los algoritmos ayudan a identificar operaciones sospechosas entre enormes volúmenes de transacciones, detectando posibles casos de financiamiento ilícito con mayor eficacia que los filtros tradicionales. Reguladores a nivel global, conscientes de estos beneficios, incluso han empezado a alentar a las instituciones financieras a emplear IA para fortalecer sus sistemas antilavado. En América Latina –donde los controles AML cobran especial importancia por el crimen organizado– estas soluciones están ayudando a bancos y empresas a acelerar las investigaciones de fraudes financieros, reduciendo falsos positivos y enfocando el trabajo humano en los casos verdaderamente riesgosos.
Análisis de comunicaciones y datos no estructurados: Las investigaciones forenses a menudo implican revisar ingentes cantidades de información no estructurada –como correos electrónicos, documentos de texto, mensajes o incluso audio y video– en busca de evidencias. La IA ha avanzado significativamente en su capacidad de interpretar y analizar texto no estructurado mediante técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). Esto permite, por ejemplo, emplear algoritmos que clasifican y priorizan correos electrónicos relevantes en un caso de corrupción, o identificar menciones de términos clave (como palabras asociadas a sobornos) dentro de millones de líneas de comunicación interna. Más recientemente, la IA generativa (como los modelos de lenguaje de última generación) se ha incorporado a estas labores a través de agentes virtuales capaces de interactuar con los datos de forma conversacional. En investigaciones corporativas complejas, ya es posible utilizar agentes de IA generativa para examinar documentos, resumir su contenido y hasta responder consultas en lenguaje natural sobre la evidencia recopilada. Deloitte, por ejemplo, reporta que la implementación de IA generativa en sus procesos forenses ha permitido clasificar y etiquetar documentos con una precisión muy alta, ahorrando hasta un 90% del tiempo que antes demandaban estas tareas manualmente. Este tipo de automatización inteligente acelera enormemente la etapa de e-discovery o descubrimiento electrónico en litigios y auditorías forenses, permitiendo a los equipos enfocarse en el análisis crítico de los hallazgos en lugar de en la mera criba de datos.
Investigación forense digital y ciberseguridad: En el ámbito de delitos informáticos y evidencia digital, la IA está potenciado las capacidades de los peritos forenses. Herramientas con algoritmos de visión por computadora y reconocimiento de patrones se utilizan para analizar imágenes, videos y archivos multimedia obtenidos en investigaciones criminales (por ejemplo, para identificar rostros en fotos, comparar huellas dactilares digitalizadas o reconocer automáticamente matrículas vehiculares en grabaciones de CCTV). Asimismo, la IA puede ayudar a reconstruir hechos a partir de logs o trazas digitales complejas: algoritmos de detección de secuencias atípicas en registros de sistemas informáticos pueden señalar intrusiones o manipulaciones de datos. Este tipo de forense digital asistido por IA resulta crítico para casos de ciberfraude, espionaje corporativo o delitos tecnológicos, que van en aumento en la región. Un ejemplo es el uso de IA para detectar deepfakes y falsificaciones digitales, una amenaza emergente que ha cobrado relevancia en fraudes bancarios y extorsiones. Dado que los delincuentes empiezan a aprovechar IA generativa para producir imágenes, voces o videos falsos difíciles de distinguir a simple vista, las instituciones financieras han debido responder con soluciones igualmente avanzadas. Estas soluciones analizan características forenses en archivos multimedia (metadatos, inconsistencias de píxeles, etc.) para determinar su autenticidad, protegiendo así a los bancos y clientes frente a intentos de fraude con identidades simuladas. La banca en América Latina, consciente de este riesgo, está adoptando enfoques colaborativos y tecnológicos para frenar este tipo de fraude, combinando IA y machine learning con la inteligencia humana y la cooperación interbancaria.
Analítica en investigaciones anticorrupción y cumplimiento: Otra aplicación relevante de la IA en la región es el análisis integrado de datos de distintas fuentes para investigar esquemas de corrupción, lavado de activos o incumplimientos normativos. Las herramientas de analytics potenciadas por IA permiten correlacionar bases de datos antes inconexas –registros financieros, datos de contrataciones públicas, declaraciones patrimoniales, redes sociales, etc.– para descubrir conexiones sospechosas. Por ejemplo, una unidad de cumplimiento podría emplear IA para cruzar transacciones de proveedores con listas negras gubernamentales y detectar contrataciones con empresas fachada vinculadas a funcionarios. En el ámbito público latinoamericano ya se promueve este enfoque: se buscan reducir los silos de información y lograr datos comparables, accesibles y reutilizables entre agencias, con apoyo de sistemas basados en IA. Esto es parte de los esfuerzos por crear plataformas integradas donde la IA facilita la identificación proactiva de patrones de fraude y corrupción, que de otra forma quedarían ocultos entre millones de registros. La analítica forense apoyada por IA también juega un rol en evaluaciones de riesgos de integridad: algoritmos de machine learning pueden asignar puntajes de riesgo a entes gubernamentales o transacciones, ayudando a auditores y oficiales de cumplimiento a enfocar los recursos en las áreas más vulnerables a la corrupción.

En resumen, la IA está siendo aplicada de forma transversal en las investigaciones forenses modernas: desde el Compliance Corporativo hasta la criminalística digital, sus capacidades de aprendizaje automático, PLN y reconocimiento de patrones están revolucionando la manera en que se recolecta, analiza y prioriza la evidencia.

Beneficios de la IA en las investigaciones forenses

La incorporación de la inteligencia artificial en los procesos forenses aporta numerosos beneficios tangibles, que potencian la eficiencia y eficacia de las investigaciones. Entre los principales beneficios cabe destacar:

Mayor velocidad en la detección y respuesta: La IA permite acortar drásticamente los tiempos necesarios para detectar irregularidades y encontrar evidencias clave. Tradicionalmente, identificar un fraude dentro de una organización podía tomar en promedio 18 meses, pero con herramientas de IA este “tiempo de detección” puede reducirse de forma significativa. Por ejemplo, algoritmos de monitoreo continuo pueden señalar transacciones sospechosas casi en tiempo real, en lugar de esperar a auditorías periódicas. En la misma línea, tareas antes manuales y prolongadas –como revisar miles de documentos– ahora pueden realizarse en cuestión de horas mediante sistemas automatizados de análisis documental. Un caso ilustrativo es el uso de IA generativa en el análisis de contratos y correos, donde se reportó un ahorro de hasta 90% del tiempo invertido en revisión y clasificación de documentos. Esta aceleración no solo reduce costos, sino que también permite reaccionar antes de que los perpetradores profundicen el daño o borren rastros, mejorando la capacidad preventiva.
Alcance y capacidad de análisis a gran escala: Los modelos de IA pueden procesar volúmenes masivos de datos muy por encima de la capacidad humana, sin perder detalle. Esto significa que en una investigación es posible abarcar un universo de evidencia mucho más amplio (años de registros financieros, comunicaciones enteras de una empresa, redes completas de transacciones) sin omitir posibles pistas ocultas. La IA puede conectar puntos entre conjuntos de datos dispares a una velocidad y profundidad inalcanzables manualmente. Este aumento del alcance conduce a investigaciones más completas y con mayor sustento estadístico.
Mejora de la precisión y efectividad investigativa: Otro beneficio clave es la capacidad de detección de patrones sutiles. Los algoritmos avanzados de IA pueden identificar correlaciones y anomalías mínimas que podrían eludir el ojo humano, incrementando la tasa de acierto en la detección de fraudes u otras irregularidades. Por ejemplo, en la lucha contra el lavado de dinero, se estima que la IA puede reducir los falsos positivos generados por los sistemas de alerta tradicionales, enfocando la atención en verdaderas actividades sospechosas. Esto mejora tanto la eficiencia (menos tiempo perdido investigando señales falsas) como la efectividad (más casos ilícitos descubiertos realmente). De igual forma, en análisis de documentos o imágenes, la IA mantiene consistencia en la aplicación de criterios (no se cansa ni se distrae), lo que reduce errores y omisiones. Además, algunos modelos pueden aprender de las correcciones que hacen los especialistas, refinando su desempeño con el tiempo y adaptándose a nuevos patrones de fraude a medida que surgen.
Ahorro de costos y optimización de recursos humanos: La automatización inteligente de tareas rutinarias con IA conlleva un importante ahorro de esfuerzos y costos. Al disminuir la carga de trabajo manual en revisión de datos, las organizaciones pueden gestionar grandes investigaciones sin necesidad de multiplicar sus equipos. Los profesionales forenses altamente calificados pueden enfocarse en las actividades de mayor valor (entrevistas, análisis estratégico, validación de hallazgos) mientras la IA realiza el trabajo pesado de procesamiento de información. Esto no solo hace más rentable la función forense, sino que también puede traducirse en mejores resultados: con los expertos dedicados a las fases críticas de juicio experto, aumenta la calidad de las conclusiones. Asimismo, la capacidad de la IA para priorizar riesgos permite asignar recursos limitados a los casos más apremiantes. En el sector financiero, por ejemplo, bancos que adoptan IA reportan una optimización de sus equipos de cumplimiento, logrando cubrir regulatoriamente el mismo espectro con menos horas-hombre gracias a la eficiencia tecnológica.
Detección proactiva y prevención temprana: Quizás uno de los beneficios más transformadores es que la IA habilita un enfoque más proactivo en las investigaciones. En lugar de reaccionar únicamente ante incidentes ya consumados, los sistemas inteligentes pueden vigilar en forma continua las operaciones y alertar tempranamente sobre patrones anómalos. Esto permite prevenir que ciertos fraudes se concreten o escalen. Por ejemplo, un algoritmo de IA implementado en sistemas de emergencia o denuncias (como veremos en un caso más adelante) puede identificar señales de violencia o fraude incipiente y activar respuestas inmediatas antes de que el daño sea mayor. De igual modo, en auditorías financieras, la IA puede señalar conductas sospechosas en sus inicios (p. ej., un proveedor recientemente incorporado que comienza a recibir pagos inusuales), dando oportunidad a intervenir a tiempo. Esta capacidad predictiva y preventiva es fundamental en entornos con recursos limitados para fiscalización, ya que enfoca la atención en donde probablemente ocurrirá un ilícito, en lugar de solo explicar qué pasó a posteriori.

En síntesis, la IA ofrece velocidad, alcance, precisión, eficiencia y proactividad a las investigaciones forenses. Bien utilizada, actúa como un multiplicador de fuerzas para los equipos de auditoría, cumplimiento y judiciales, aumentando la probabilidad de descubrir la verdad detrás de comportamientos irregulares y reduciendo la ventana de oportunidad para los defraudadores. No obstante, junto con estos beneficios surgen también desafíos significativos, los cuales se abordan en la siguiente sección.

Desafíos en la implementación de IA forense

A pesar de su enorme potencial, la incorporación de la inteligencia artificial en las investigaciones forenses presenta desafíos técnicos, éticos y operativos que deben gestionarse cuidadosamente, especialmente en el contexto latinoamericano. Entre los principales retos y consideraciones se encuentran:

Disponibilidad y calidad de los datos: Los algoritmos de IA requieren datos abundantes y de buena calidad para entrenarse y funcionar con precisión. En el ámbito forense, esto implica contar con históricos de casos de fraude o corrupción suficientemente amplios, datos limpios y etiquetados correctamente, y acceso a diversas fuentes de información. Sin embargo, muchos organismos en América Latina enfrentan limitaciones de datos, por lo que los modelos tienen dificultades para aprender patrones a partir de tan pocos ejemplos. Además, existen lagunas en la digitalización de registros en ciertas instituciones, lo que reduce el material disponible para análisis automatizado. La calidad de los datos es otra preocupación: datos incompletos, erróneos o sesgados pueden llevar a conclusiones equivocadas por parte de la IA. Una respuesta emergente a este desafío es el uso de datos sintéticos generados por IA para complementar datos reales escasos. Por ejemplo, la IA generativa puede crear transacciones ficticias con características de fraude para ampliar el entrenamiento de los modelos. No obstante, esto requiere expertise para asegurar que los datos sintéticos sean realistas y no introduzcan sesgos adicionales.
Opacidad y explicabilidad de los modelos (“caja negra”): Muchos algoritmos avanzados de IA (en particular, los de aprendizaje profundo) operan como cajas negras, lo que significa que es difícil para los humanos entender cómo llegaron a una cierta conclusión o señalamiento. En contextos forenses y legales, esta falta de transparencia en la toma de decisiones se vuelve problemática. Las conclusiones de una investigación suelen tener que presentarse ante tribunales, reguladores o comités de auditoría, quienes exigirán justificaciones claras. Si un modelo de IA identifica una transacción como fraudulenta pero los investigadores no pueden explicar el porqué (más allá de “es lo que arrojó el algoritmo”), la confianza en la evidencia generada disminuye. Además, desde un punto de vista de Compliance, las entidades reguladoras (superintendencias, fiscalías, etc.) podrían mostrarse reacias a aceptar resultados obtenidos con mecanismos no explicables. Este desafío impulsa la necesidad de IA explicable (XAI) en el campo forense: desarrollar modelos más interpretables o complementarlos con herramientas que destaquen los factores que contribuyeron a cada detección. Mientras estas soluciones maduran, una práctica recomendada es mantener siempre el factor humano en el ciclo de análisis, de forma que expertos revisen y validen las salidas de la IA, aportando una capa de juicio y explicación adicional antes de tomar decisiones.
Riesgos de sesgo y consideraciones éticas: La IA es tan imparcial como los datos con que se la entrena y las instrucciones que se le proporcionan. En investigaciones forenses, existe el riesgo de que los modelos reproduzcan sesgos existentes en las muestras de casos históricos (por ejemplo, enfocándose más en cierto perfil de empleado o transacción simplemente porque así fue en el pasado, no porque inherentemente sean más fraudulentos). Esto puede llevar a discriminaciones o errores sistemáticos, pasando por alto riesgos reales o, inversamente, señalando irregularidades donde no las hay, en función de prejuicios en los datos. Un ejemplo preocupante sería un algoritmo que, para detectar corrupción, se base desproporcionadamente en ciertos factores que correlacionan con género o etnia de los involucrados, debido a un sesgo en los casos usados para entrenar. Evitar que la automatización refuerce desigualdades existentes es un principio fundamental que debe guiar la aplicación de IA en contextos de justicia. Por ello, es preciso implementar mecanismos de monitoreo de sesgos algorítmicos, validaciones constantes de los modelos y, de ser necesario, ajustes que corrijan tales sesgos. Organismos internacionales resaltan también la importancia de involucrar ética y diversidad en el diseño de estas herramientas, asegurando que la tecnología actúe como aliada de los derechos humanos y no genere daños colaterales. La anonimización de datos sensibles durante el análisis es otra práctica obligada para proteger la privacidad de individuos no involucrados (por ejemplo, en el análisis de llamadas 911, se deben ocultar identidades mientras los algoritmos procesan el lenguaje).
Privacidad y protección de datos: Ligado a lo anterior, muchas aplicaciones de IA forense implican el procesamiento de información personal, ya sea de empleados, clientes o ciudadanos. En América Latina, diversos países cuentan con leyes de protección de datos (como la Ley GPDP en Brasil, las leyes de Habeas Data en varios otros) que imponen requisitos sobre cómo se manejan los datos personales. Al usar IA, existe el peligro de invadir la privacidad de terceros si no se establecen límites claros. Por ejemplo, al utilizar algoritmos que rastrean comunicaciones o redes sociales en busca de fraudes, se podría extralimitar el alcance de datos analizados más allá de lo legalmente permitido. Además, almacenar grandes volúmenes de datos sensibles para analizarlos con IA implica la necesidad de robustecer la ciberseguridad, pues un breach en esa base de datos tendría consecuencias graves. La regulación en curso de la IA a nivel global también está poniendo énfasis en el respeto a la privacidad: se espera que las organizaciones forenses cumplan con principios de minimización de datos (usar solo los datos necesarios), finalidades claras y consentimiento cuando aplique. Un reto específico es que la legislación muchas veces va rezagada respecto a la tecnología; “el perpetrador” no se detiene por consideraciones legales, mientras que las empresas y autoridades sí deben hacerlo. Esto genera una tensión entre innovar en detección y no vulnerar derechos, que debe manejarse con asesoría legal y políticas internas estrictas sobre el uso de IA en investigaciones.
Aceptación legal y normativa de la evidencia generada por IA: Otro desafío es cómo encaja la evidencia derivada de algoritmos dentro de procesos legales tradicionales. En un juicio, un peritaje asistido por IA podría ser impugnado por la defensa alegando falta de fiabilidad o de entendimiento de la metodología. Hace falta trabajar en estándares y protocolos que avalen la recolección de evidencia con IA, asegurando su cadena de custodia y su reproducibilidad. En algunos países, los poderes judiciales están empezando a estudiar la regulación específica de herramientas de IA en su ámbito; por ejemplo, se discute a nivel internacional la clasificación de ciertos sistemas de IA forense como de alto riesgo, exigiendo validaciones rigurosas antes de su empleo oficial. La legitimidad de la IA ante los ojos de jueces y reguladores se ganará con transparencia metodológica (explicar cómo se configuró el algoritmo, qué tasa de error tiene, etc.) y con casos de éxito que demuestren su utilidad sin vulnerar garantías procesales. Mientras tanto, los investigadores forenses deben estar preparados para traducir los hallazgos de la IA a un lenguaje comprensible para no técnicos, apoyándose en informes periciales claros y, si es posible, en testimonios de expertos en analítica que avalen dichos hallazgos.
Limitaciones de talento y cultura organizacional: Implementar IA en investigación forense no es solo adquirir software, sino también contar con personal capacitado que entienda tanto la analítica avanzada como el contexto del fraude o delito investigado. Actualmente existe escasez de profesionales que combinen conocimiento en ciencia de datos con experiencia en auditoría, finanzas o criminología, y esta brecha puede ser más pronunciada en América Latina. Es imprescindible invertir en la formación de especialistas híbridos: por un lado, entrenar a auditores/ investigadores en conceptos de IA para que sepan qué pedirle a la tecnología (y cómo interpretarla); y por otro, sensibilizar a científicos de datos en temas de riesgos, fraudes y regulaciones para que sus modelos se orienten correctamente. Sin ese insumo humano, la herramienta más avanzada podría pasar por alto modus operandi sutiles. Junto con la formación, está el tema de la cultura organizacional: la adopción de IA suele encontrar resistencias, ya sea por temor a lo desconocido o por creer que la máquina reemplazará al investigador. Las firmas y agencias deben trabajar en crear una cultura de colaboración hombre-máquina, donde la IA se vea como apoyo y no amenaza, destacando que las decisiones finales seguirán en manos de profesionales (tal como promueven las buenas prácticas: “mantener al ser humano en el ciclo de revisión” de la IA).
Uso malicioso de la IA por adversarios: Finalmente, un desafío emergente es que así como la IA está a disposición de los investigadores, también lo está para quienes buscan burlar los controles. Los actores ilícitos pueden utilizar herramientas de IA para esconder mejor sus huellas, generar documentos falsos convincentes, automatizar ataques o descubrir vulnerabilidades en sistemas antifraude. Un fenómeno reciente son los deepfakes en estafas y fraudes bancarios, donde se usan videos o audios falsificados (por ejemplo, haciéndose pasar por un CEO pidiendo una transferencia) que ponen a prueba los protocolos de seguridad tradicionales. Las pérdidas globales por fraudes potenciados con IA van en aumento: se estimaron en 12.300 millones de dólares en el sector bancario apenas un año después de la popularización de estas tecnologías, y se proyecta que alcancen 40.000 millones para 2027. Esto obliga a las organizaciones a correr a la par de los avances tecnológicos para no quedar en desventaja frente al perpetrador. Como mencionábamos, los criminales no enfrentan restricciones regulatorias ni escrúpulos éticos al usar IA, por lo que innovan rápidamente en tácticas de ataque. La contraparte forense debe, por tanto, actualizar continuamente sus herramientas, compartir inteligencia sobre nuevas amenazas y quizás apoyarse también en IA para contrarrestar IA (por ejemplo, utilizando redes neuronales para detectar imágenes generadas artificialmente). Esta es una carrera permanente de gato y ratón, donde la colaboración entre instituciones (bancos con bancos, agencias con agencias) también se vuelve clave para no luchar aislados contra adversarios tecnológicamente sofisticados.

En suma, si bien la IA trae soluciones poderosas al ámbito de la investigación forense, su implementación exitosa requiere gestionar activamente estos desafíos. Esto implica un enfoque multidisciplinario: ingeniería de datos, consideraciones legales, ética y desarrollo de talento, todos integrados en la estrategia de adopción.

Recomendaciones prácticas

Al implementar soluciones de inteligencia artificial en investigaciones forenses, las organizaciones en América Latina deben seguir un enfoque estratégico y ético. A modo de cierre, se proponen las siguientes recomendaciones prácticas para empresas, consultoras y agencias públicas:

Definir una estrategia de IA alineada al objetivo forense: Antes de adoptar cualquier herramienta, es fundamental delinear qué problemas específicos se quieren resolver con IA (detección de cierto tipo de fraude, aceleración de revisión de evidencias, etc.) y asegurar que la iniciativa esté respaldada desde la alta dirección. Una estrategia clara y transversal guía la inversión en tecnología y talento, evitando implementaciones aisladas o desconectadas. Se recomienda elaborar un roadmap que incluya casos de uso prioritarios, métricas de éxito (ej.: reducir en X% el tiempo de investigación) y consideraciones de cumplimiento legal. La estrategia debe integrarse con los programas de integridad existentes y tener sponsorship de áreas clave (auditoría interna, cumplimiento, TI y legales).
Invertir en infraestructura de datos y talento especializado: La base de una IA forense efectiva son datos robustos y personal competente. Es imperativo evaluar la calidad de los datos disponibles (financieros, operativos, de RR.HH., etc.) y emprender mejoras en su gestión: depuración, integración de fuentes, actualización de sistemas para captar datos relevantes. Paralelamente, se debe desarrollar o adquirir talento híbrido en analítica y forense. Esto puede implicar formar a los actuales equipos de auditoría/fraude en analítica de datos, contratar científicos de datos con noción de riesgos, o colaborar con universidades en capacitación específica. También resulta útil conformar grupos de trabajo multidisciplinarios (analistas de datos + investigadores forenses) para que, trabajando juntos desde el diseño de los modelos, se combinen conocimientos y se eviten brechas de entendimiento. Una organización preparada en datos y talento podrá extraer el máximo provecho de la tecnología y adaptarla a sus necesidades particulares.
Comenzar con proyectos piloto y escalarlos gradualmente: Dado que la IA puede ser un terreno nuevo, es aconsejable iniciar con proyectos piloto acotados que permitan demostrar valor rápidamente y aprender lecciones con bajo riesgo. Por ejemplo, seleccionar un subconjunto de datos (como una división de negocio o un tipo de transacción) y probar allí un modelo de detección de anomalías, comparando sus resultados contra los métodos tradicionales. Estos proyectos pequeños permiten afinar parámetros, calibrar tasas de falsos positivos y obtener quick wins que justifiquen la inversión. Una vez validada la efectividad en el piloto (idealmente con métricas como porcentaje de detecciones adicionales logradas, o reducción de horas-hombre), se puede escalar la solución a nivel de toda la organización o a otros tipos de casos. Escalar gradualmente también implica preparar la infraestructura para mayor volumen de datos y quizás re-entrenar modelos con conjuntos más amplios. En este proceso iterativo, se recomienda documentar claramente los resultados y ajustes de cada fase, generando un repositorio de conocimiento interno sobre el uso de IA forense.
Establecer controles éticos y de gobierno de la IA: Desde el inicio, se deben integrar principios de ética y cumplimiento en el ciclo de vida de las soluciones de IA. Esto involucra implementar un gobierno de IA que defina políticas sobre qué datos pueden usarse (y con qué propósito), cómo se resguarda la privacidad, y cómo se mitigan posibles sesgos. Se recomienda conformar un comité ético o de compliance tecnológico que revise los algoritmos y sus impactos. Prácticas como anonimizar datos sensibles antes del análisis, obtener asesoría legal sobre bases de datos transnacionales, y evaluar algoritmos en busca de sesgos (p. ej., mediante auditorías algorítmicas periódicas) deben volverse parte rutinaria del proyecto. También es clave establecer límites: por ejemplo, decidir que ciertas decisiones críticas nunca serán automatizadas al 100%, sino que la IA solo recomendará y el humano dispone. Adicionalmente, conviene mantenerse al tanto de las regulaciones emergentes en la materia (tanto locales como internacionales, como las directrices de la OCDE o iniciativas legislativas sobre IA) para asegurar que las prácticas internas se ajusten a los estándares más exigentes de transparencia y responsabilidad.
Mantener al ser humano en el bucle de decisión: Ninguna herramienta de IA debería funcionar en piloto automático sin supervisión cuando está en juego la determinación de conductas fraudulentas o delictivas. Es indispensable diseñar procesos donde los analistas forenses revisen, validen y contextualicen los hallazgos de la IA antes de tomar acciones. En la práctica, esto significa que tras la detección inicial automatizada, un especialista evalúa las alertas o documentos marcados, descartando falsos positivos y confirmando cuáles ameritan investigación profunda. Esta intervención humana no solo previene errores costosos, sino que también facilita la explicabilidad (el experto puede traducir las conclusiones de la IA a un lenguaje entendible para ejecutivos o autoridades). Las organizaciones deben capacitar a sus equipos para trabajar con la IA como coequipero: entender sus salidas, saber ajustarla si es necesario y no caer en la trampa de confiar ciegamente en ella. La experiencia ha demostrado que los mejores resultados provienen de la simbiosis hombre-máquina, donde la IA aporta velocidad y consistencia, y el humano aporta juicio, sentido común y conocimiento del contexto.
Fomentar la colaboración y el intercambio de buenas prácticas: Dado que el uso de IA en forense es relativamente nuevo y evoluciona rápidamente, las organizaciones pueden beneficiarse de colaborar entre sí y con organismos internacionales. Participar en foros sectoriales, mesas de trabajo o iniciativas público-privadas permite compartir experiencias sobre qué ha funcionado o no en distintos contextos. En América Latina, organismos como la OCDE, el BID o la ONU (a través de oficinas como UNODC) están promoviendo redes de intercambio en temas de integridad, donde la tecnología es un eje central. La integración del sector privado como socio en esfuerzos anticorrupción ya ha sido destacada a nivel global , y en este sentido las firmas consultoras pueden jugar un rol articulador transfiriendo conocimiento global hacia las realidades locales de Latinoamérica, asegurando siempre la confidencialidad y evitando conflictos de interés.
Actualizar continuamente las herramientas y capacitar frente a nuevas amenazas: Finalmente, es importante asumir que la implementación de IA forense no es un evento único, sino un proceso continuo de mejora. Los modelos requieren re-entrenamiento periódico con datos recientes para no volverse obsoletos (los defraudadores cambian sus tácticas, y la IA debe aprender las nuevas). Igualmente, surgen innovaciones tecnológicas (v.g., nuevos algoritmos más precisos o técnicas como deep learning en áreas que antes no se aplicaban) que conviene evaluar e incorporar cuando aporten ventajas. Las organizaciones deben destinar recursos para la investigación y desarrollo interno en analítica forense, o al menos para pruebas de concepto regulares con soluciones emergentes. Junto con ello, la capacitación continua del personal es esencial: entrenar a los investigadores en el uso de nuevas versiones de las herramientas, en la interpretación de dashboards de IA, y en comprender tendencias como los deepfakes, para que estén alerta y preparados. Un programa de formación anual en “Analítica Forense e IA” puede mantener frescas las habilidades del equipo y posicionar a la organización un paso adelante de los riesgos emergentes.

Aplicando estas recomendaciones, las organizaciones en América Latina podrán integrar la inteligencia artificial de manera efectiva y responsable en sus investigaciones forenses, potenciando sus capacidades para descubrir fraudes y conductas ilícitas, a la vez que mantienen la confianza de stakeholders y autoridades en la integridad del proceso. En un entorno regional donde la demanda por mayor transparencia y cumplimiento es cada vez más fuerte, la combinación de tecnología avanzada con un enfoque ético y profesional puede marcar la diferencia en la construcción de instituciones y empresas más íntegras.

Referencias:

Argentina. Oficina Anticorrupción. (2025). La OA participó de la Reunión del Grupo de Trabajo y del Foro sobre Integridad y Anticorrupción de la OCDE. Buenos Aires: Argentina.gob.ar.
Basani, M., Xamena, E., & Minatta, A. (2024). Inteligencia Artificial (IA): Retornando el fraude a su caja de Pandora. Banco Interamericano de Desarrollo (Blog).
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Transparency International. (2024). Índice de Percepción de la Corrupción 2024 – Resultados en América Latina. Berlín: TI. (Datos citados en Revista Mercado, 12 feb 2025)
UNODC – Centro de Excelencia INEGI. (2025). Lenguaje y algoritmos: así actúa la IA para frenar la violencia de género desde sus inicios – Experiencias internacionales. Centro de Excelencia UNODC-INEGI, Noticia 16 de junio de 2025
World Economic Forum. (2019). How AI is transforming the fight against money laundering (E. Zimiles & T. Mueller). Davos: WEF.

[1] Socio de Forensics & Financial Crime Deloitte Spanish Latam | Director AAEC | Profesor Universitario UCEMA UCES | Conferencista