Criminología predictiva: ¿realidad técnica o ciencia ficción? Límites éticos y legales

¿es posible anticipar el crimen?

Imagina un sistema capaz de decirle a la policía dónde y cuándo ocurrirá un delito. O predecir si un sospechoso volverá a delinquir tras ser puesto en libertad. Aunque suene a ciencia ficción, esta es la promesa —y también el dilema— de la criminología predictiva.

Hoy en día, tecnologías de análisis masivo de datos e inteligencia artificial se están utilizando para modelar comportamientos delictivos, prever riesgos de reincidencia y diseñar estrategias policiales. Pero esto plantea una tensión constante entre eficiencia y derechos fundamentales.

Desde CriminaLaw, queremos explorar a fondo esta herramienta emergente desde una triple perspectiva: técnica, jurídica y ética. Porque predecir un delito no es lo mismo que juzgarlo.

¿Qué es la criminología predictiva?

La criminología predictiva es una disciplina que utiliza técnicas de análisis de datos, inteligencia artificial y algoritmos para identificar patrones delictivos con el fin de anticipar comportamientos criminales futuros.

Se basa en la recopilación de múltiples variables como:

• Estadísticas históricas de criminalidad por zona.

• Características sociodemográficas.

• Perfiles individuales.

• Factores ambientales, económicos o temporales.

• Conductas previas o asociadas a grupos de riesgo.

Estas variables son procesadas por sistemas algorítmicos que generan predicciones sobre:

✅ Lugares y momentos de mayor probabilidad delictiva.
✅ Perfiles con alto riesgo de reincidencia.
✅ Posibles trayectorias delictivas futuras.

El propósito no es establecer culpabilidad, sino mejorar la prevención y optimizar recursos. Sin embargo, esta delgada línea es también su mayor riesgo.

Aplicaciones actuales en el mundo

La criminología predictiva no es una utopía tecnológica: ya se está aplicando en numerosos países, con resultados dispares:

• Estados Unidos: sistemas como PredPol o HunchLab analizan datos de delitos pasados para anticipar zonas calientes de criminalidad. También se usan algoritmos en tribunales para valorar el riesgo de reincidencia al conceder fianzas.

• Reino Unido: programas como el Harm Assessment Risk Tool calculan el potencial de reincidencia violenta de ciertos individuos.

• Países Bajos y Alemania: se exploran modelos para detectar delitos sexuales, radicalización o violencia doméstica antes de que escalen.

En todos los casos, los beneficios operativos se ven contrarrestados por críticas éticas, problemas de sesgos y dudas sobre su compatibilidad con los derechos fundamentales.

Riesgos legales: ¿es compatible con el Derecho Penal?

El Derecho Penal español, como el de otros países de tradición garantista, se basa en el principio de culpabilidad por hechos. Esto implica:

1. Nadie puede ser sancionado por lo que podría hacer, sino por lo que ha hecho.

2. La presunción de inocencia es inquebrantable.

3. El castigo anticipado basado en probabilidades viola el principio de legalidad penal.

Aplicar predicciones para justificar decisiones judiciales sin hechos probados —por ejemplo, negar una libertad condicional únicamente porque un algoritmo lo sugiere— puede vulnerar el derecho a una tutela judicial efectiva, al debido proceso y a un juicio imparcial.

¿Dónde sí tiene cabida la predicción?

Pese a los riesgos, hay espacios legítimos y útiles para aplicar la criminología predictiva:

✅ En la prevención policial no intrusiva, como la asignación de patrullas en zonas de alto riesgo.
✅ En la gestión penitenciaria para diseñar programas de tratamiento adaptados a perfiles reincidentes.
✅ En el diseño de políticas públicas orientadas a intervenir en barrios o comunidades con factores criminógenos altos.
✅ En la evaluación criminológica pericial, para fundamentar decisiones de reinserción o medidas cautelares.

En estos casos, la predicción se convierte en una herramienta técnica, orientada a reducir el riesgo sin sustituir el análisis individual.

¿Cómo se construyen estas predicciones?

Los algoritmos predictivos suelen entrenarse con millones de datos históricos. Pero aquí aparece el primer gran sesgo: los datos históricos ya están contaminados por sesgos sociales, económicos y raciales.

Ejemplo: si un algoritmo se entrena con datos policiales de un barrio con fuerte presencia migrante y alta intervención policial, tenderá a reforzar la criminalización de ese colectivo. Es el llamado “sesgo de retroalimentación”, donde el sistema perpetúa y amplifica las desigualdades.

La solución no es eliminar la tecnología, sino supervisarla desde la criminología forense, el derecho y la ética.

¿Qué dice la ética criminológica?

Desde la ética profesional y criminológica, aplicar estas herramientas exige:

🔍 Transparencia en los datos y modelos utilizados.
🔍 Supervisión por equipos multidisciplinares (criminólogos, juristas, tecnólogos).
🔍 Eliminación activa de sesgos estructurales.
🔍 Revisión constante de la precisión y errores del sistema.
🔍 Garantía de que las predicciones no sustituyan la valoración judicial individualizada.

La tecnología no es neutral. Refleja la sociedad que la crea. Por eso, la criminología debe ser crítica, vigilante y proactiva en su implementación.

El rol del criminólogo: más allá del algoritmo

Lejos de ser reemplazado por máquinas, el criminólogo se convierte en pieza clave para interpretar los datos y poner límites a su uso. Algunas de sus funciones:

• Validar los criterios técnicos de los modelos predictivos.

• Interpretar patrones desde una lectura social y estructural.

• Detectar sesgos discriminatorios o contextos atípicos.

• Aportar variables que no se ven en las estadísticas (historia de vida, dinámicas relacionales, victimización previa).

• Traducir la predicción en estrategias de intervención ajustadas y humanas.

Predicción no es condena: que no se nos olvide

El mayor peligro es confundir predicción con justicia. Prever comportamientos delictivos no otorga legitimidad para condenar ni restringir derechos. La justicia predictiva, sin hechos ni garantías, es incompatible con el Estado de Derecho.

La tecnología puede ayudar, pero nunca reemplazar la valoración jurídica, la interpretación humana ni el análisis integral del caso concreto.

Conclusión: ¿avance o distopía?

La criminología predictiva es un avance técnico, pero también un campo minado de dilemas. Puede salvar vidas, evitar reincidencias o mejorar la gestión judicial, pero también profundizar desigualdades, reforzar estigmas y erosionar derechos.

Desde CriminaLaw apostamos por una criminología basada en ciencia, pero también en conciencia. Aplicar la tecnología con rigor, ética y límites es la única manera de garantizar una justicia moderna… pero también justa.