El estado de Michigan, en Estados Unidos, va a empezar a utilizar inteligencia artificial para predecir qué presos podrían cometer actos violentos dentro de sus cárceles. La idea es utilizar un algoritmo para determinar el nivel de peligrosidad de cada interno y decidir dónde debe cumplir su condena. Si has visto Minority Report, seguramente todo esto te resulte bastante familiar.
Según recoge Futurism, el Departamento de Correcciones de Michigan (MDOC) ha llegado a un acuerdo con Recidiviz, una organización tecnológica sin ánimo de lucro, para desarrollar el sistema. Hasta ahora, la clasificación de los internos dependía de comités designados por los directores de las prisiones, pero las predicciones de una IA empezarán a intervenir en esas decisiones a partir del próximo mes de diciembre.
Una IA que promete predecir la violencia con un 30 % más de precisión
Para entender cómo funcionará el sistema hay que saber que las cárceles de Michigan tienen distintos niveles de seguridad. Dependiendo del que se le asigne a cada preso, cambian sus condiciones de alojamiento, la supervisión que recibe y las actividades a las que puede acceder. En otras palabras, una clasificación equivocada puede complicarle considerablemente su estancia en prisión.
El MDOC asegura que el programa permitirá mejorar aproximadamente un 30 % la predicción de comportamientos violentos, utilizando información histórica sobre los presos y datos que puedan actualizarse durante su condena. El problema es que no sabemos de dónde sale ese porcentaje, ni qué pruebas se han realizado para calcularlo. Tampoco se han detallado todos los datos que alimentarán el algoritmo.
De acuerdo con el comunicado oficial, el sistema comenzará a probarse el 1 de diciembre en varios centros penitenciarios masculinos. La administración quiere "optimizar la ubicación de las personas encarceladas" y sustituir las revisiones periódicas por evaluaciones que incorporen información actualizada sobre los internos. Lo que no está claro todavía es cuánto peso tendrán las recomendaciones del programa frente al criterio de los funcionarios.
Por cierto, Recidiviz tiene un origen bastante particular. La organización nació como un proyecto de gestión de datos dentro de Google, antes de convertirse en una entidad independiente dedicada al sistema judicial estadounidense. Sus herramientas también sirven para identificar presos que podrían acceder a programas de rehabilitación o excarcelación, aunque su aplicación en Michigan plantea dudas sobre el papel que tendrán las decisiones automatizadas sobre personas bajo vigilancia.
El precedente de Luisiana no invita precisamente al optimismo
Y es que Michigan no es el primer estado estadounidense que utiliza algoritmos para evaluar a sus presos. En Luisiana ya funciona un programa llamado TIGER, que calcula el riesgo de reincidencia de los internos y que ha provocado situaciones bastante difíciles de justificar. Una investigación publicada en abril de 2025 reveló cómo una evaluación algorítmica puede impedir que un preso acceda a la libertad condicional.
Uno de los casos documentados es el de Calvin Alexander, un hombre de 70 años, prácticamente ciego y que necesita una silla de ruedas para desplazarse. A pesar de tener un expediente disciplinario limpio y haber participado en programas de rehabilitación, el algoritmo lo clasificó como una persona con riesgo moderado de reincidencia. Como consecuencia, perdió la posibilidad de comparecer ante la junta que debía estudiar su libertad condicional.
El problema de TIGER es que utiliza determinados datos del pasado de los presos, como sus antecedentes o su historial laboral, sin valorar necesariamente lo que han hecho para rehabilitarse. Además, varios especialistas han advertido de que estos criterios pueden reproducir sesgos raciales y socioeconómicos, perjudicando especialmente a personas procedentes de comunidades desfavorecidas. Y esos errores pueden repetirse cada vez que se utiliza el sistema.
Hay que aclarar que Michigan utilizará su algoritmo para clasificar alojamientos, no para decidir libertades condicionales, como sucede en Luisiana. No obstante, una predicción equivocada puede condicionar durante mucho tiempo las condiciones de vida de un interno, y es un buen ejemplo de cómo los errores de la inteligencia artificial a escala pueden tener consecuencias bastante más serias de lo que parece.
Por ahora, el programa de Michigan comenzará como una prueba limitada, antes de que la administración decida si lo extiende a otras prisiones. Los responsables penitenciarios esperan que contribuya a reducir los incidentes violentos, pero todavía no hay resultados que permitan valorar su eficacia. Tampoco se ha explicado con suficiente detalle cómo podrán los presos cuestionar una clasificación que consideren equivocada.
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