Derecho Jurisdiccional Disciplinario

Derecho jurisdiccional disciplinario, desde un enfoque ético, deontológico y preventivo 152 Combinados con la ciencia de datos, Big Data y la analítica de datos avanzada, presentan diversas opciones de investigación y aportes para el desarrollo de la ciencia y el Derecho. Las nuevas tecnologías permiten gestionar procesar volúmenes de Big Data, para detectar patrones, predecir resultados futuros, y verificar conclusiones o propuestas 33 . El uso de Big Data se ha convertido en una importante herramienta para las fuerzas policiales para detectar y prevenir la delincuencia, como por ejemplo la perfilación geo- gráfica o el llamado predictive policing. Sus aportes se han aplicado en las labores de vigi- lancia policial, advirtiendo a la población de la necesidad de que se dirijan a sus casas para continuar con la cuarentena o para formular alertas tempranas respecto de actividades con potencialidad delictiva 34 . Ejemplos de estos modelos de predicción de los delitos los encontramos con Beware, un software que analiza la información de redes sociales sobre delincuentes habituales. Se usa en California y cruza datos como el registro de propiedades, las imágenes de las cámaras de tráfico, números de asistencia, entre otros. También, la aplicación Watson, un sistema de computación cognitiva capaz de compren- der, razonar, aprender y predecir. El sistema permite detectar riesgos y valorar posibles amena- zas de ataques cibernéticos. Una forma avanzada de inteligencia artificial que procesa algorit- mos de aprendizaje automático y redes de aprendizaje profundo, el cual, con cada interacción conecta los puntos entre las amenazas y brindar información con mayor confianza y rapidez 35 . La IA contribuye en la automatización y análisis de evidencias, sus aportes son sobre- salientes frente a los ciberdelitos con la digital forensics. Este tipo de sistemas posibilita que los procedimientos judiciales sean ágiles, objetivos y precisos. Como señala TAMMAN el 33. Vid. https://multimedia.scmp.com/news/china/article/2166148/china-2025-artificial-intelligence/index.html , donde se señala: “Machine learning: sistemas que requieren una mínima intervención humana para aprender, desde información dada, a hacer predic- ciones de cierta exactitud. Deep learning: es un tipo demachine learning capaz de adaptarse a sí mismo al acceder a nueva información, entrenando a sus sistemas a aprender de ellos mismos y a reconocer patrones. Human and robot workflow: una reciente investigación del MIT sostiene que grupos de humanos que trabajen junto con robots son más eficientes que equipos conformados sólo por seres humanos o únicamente por robots. Cuando trabajan en conjunto, los robots son capaces de reducir los tiempos de inactividad huma- nos en un porcentaje cercano al 85%”. 34. Vid. https://www.h50.es/big-data-el-arma-definitiva-para-prevenir-el-crimen/ “PredPol es el líder del mercado en vigilancia pre- dictiva. Esta aplicación presume de tener una definición precisa de vigilancia predictiva a través de la identificación de los momentos y lugares donde es más probable que ocurran delitos específicos. Eso permite que la policía comience a patrullar por áreas específicas para evitar que esos delitos ocurran. En pocas palabras, la misión de PredPol es ayudar a las autoridades policiales a mantener a las comunidades más seguras al reducir la victimización. Este software de operaciones identifica dónde y cuándo es más probable que ocurra el crimen utilizando datos informáticos para establecer predicciones basadas solo en la información de victimización, es decir, los delitos que se han denunciado a la policía”. 35. Vid. https://www.h50.es/big-data-el-arma-definitiva-para-prevenir-el-crimen/.