DOCTRINA EN DOS PÁGINAS I

Sistemas inteligentes como herramientas de optimización del servicio de Justicia: El caso del proceso penal por incumplimiento de los deberes de asistencia familiar (Ley 13.944) en la CABA

Por Nieves Macchiavelli

En el marco del “Laboratorio de innovación e inteligencia artificial”[1], se dio curso al “Proyecto de automatización de procesos y denuncias en materia de violencia de género”[2].

El eje inicial del proyecto, y sus lineamientos, ha sido la gobernanza de datos a partir del análisis de denuncias ingresadas y de las medidas tomadas en consecuencia. Todo ello, con el fin de sugerir e instar el diseño de procesos que incorporen técnicas de inteligencia artificial para optimizar el servicio de justicia que actualmente es brindado a las mujeres víctimas de delitos por violencia de género[3].

La primera fase de la investigación se ha centrado en analizar un segmento de denuncias por presuntos delitos o contravenciones cometidos en contexto de violencia contra la mujer, todas ellas ingresadas ante el Ministerio Público Fiscal de la Ciudad de Buenos Aires. Puntualmente, la investigación ha puesto el foco inicial en la violencia económica, en tanto del trabajo exploratorio realizado, dicha violencia representa casi el 40% de los casos denunciados[4] mientras que, de aquellas, un 93% han sido instadas por el presunto incumplimiento de los deberes de asistencia familiar. Más específicamente, por presunto incumplimiento de lo previsto en los arts. 1 y 2 de la Ley 13.944.

Con el fin de concretizar qué tipo de acciones y sistemas inteligentes aplicar (automatización, clasificación y detección inteligente o predicción), fue determinante la conclusión parcial arribada durante el primer trimestre de la  investigación donde se excluye la aplicación de un sistema de predicción para este tipo de casos. En efecto, a partir de la investigación se pudo esclarecer que la predicción tendiente a determinar si la conducta denunciada posee o no un riesgo de reiterarse, no resultaría necesario para el tipo penal descripto en el art. 1 y 2 de la Ley 13.944. Ello, en tanto la estructura del tipo penal allí prevista, tal como se explica en el informe[5], describe en cualquiera de sus formas típicas, un delito omisivo, permanente y de peligro abstracto y, por tanto, representa un riesgo en sí misma. En otros términos, ya el tipo penal presume el riesgo que genera la conducta del autor. Esto determina que, la prueba de la efectiva existencia de la probabilidad de un resultado lesivo resulte innecesaria, en tanto, basta con que el autor obligado omita prestar los medios indispensables respecto de los sujetos objeto de protección, para que el riesgo se imbrique en sí mismo. Por ende, el tipo penal es un análisis de riesgo que hace innecesario una nueva evaluación acerca de si existe un riesgo para el bien jurídico tutelado, salvo, claro está, que el delito concurra con otra figura típica de tipo comisiva. Por otra parte, en la medida que lo que se denuncie es un incumplimiento que persiste al momento de instar la acción, la conducta omisiva es, por tanto, continuada y por ello, las acciones que al respecto deban tomarse no se orientan a la prevención de un hecho que efectivamente está ocurriendo sino, directamente, a su cesación.

Siendo ello así, el análisis se ha direccionado hacia la observación de la evolución de los procesos aplicados a partir de la denuncia, para determinar las mejoras a partir de la implementación de sistemas inteligentes como la automatización de tareas concretas o la clasificación o detección inteligente, cuando lo que la mujer víctima denuncie sea, precisamente, un incumplimiento de los deberes de asistencia familiar (art. 1 y 2 de la Ley 13.944).

Actualmente, a partir de la Gobernanza de datos, el diagnóstico y la reingeniería de procesos con perspectiva de género[6], ha permitido que el proyecto actualmente se encuentre abocado a la puesta en marcha de la prueba piloto para la aplicación de Inteligencia Artificial (asistencia inteligente; automatización; y clasificación detección inteligente) en materia de género, lo cual es inédito en nuestro país.

Así, de un primer muestreo, se ha podido estimar el tiempo de ahorro en la  confección de documentos con la utilización de Prometea[7]. Del mismo resulta que, sin la reingeniería de procesos, se producían luego de la toma de denuncia,  aproximadamente unos 15 documentos, en no menos de 30 minutos. En su lugar, con la reingeniería de proceso, Prometa confecciona la denuncia y todos los documentos necesarios requeridos en tan solo 2 minutos, cualquier sea la cantidad.  Incluso, infiriendo a partir de los dichos de la denuncia, qué tipo de documento corresponde utilizar, confeccionándolo para su control posterior.

El mejoramiento de los tiempos, por cierto, dependerá de la posibilidad de interfaz con el actual sistema informático del Ministerio Público Fiscal, siendo uno de los mayores desafíos del avance de sistemas inteligentes, la interoperabilidad.

[1]Creado por la Universidad de Buenos Aires (Facultad de Derecho) y el Ministerio Público Fiscal de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires mediante Convenio Nº 33, suscripto el día 16 de agosto de 2018, siendo sus directores los Dres. Luis Cevasco, Juan Corvalán y Carlos Más Vélez.

[2] La autora es la titular del proyecto.

[3] Conforme Res. IA Lab. del 6 de octubre de 2018.

[4] La violencia económica y patrimonial, en el segmento de denuncias analizado (denuncias presenciales por violencia de género ingresadas en el Ministerio Público Fiscal en el año 2017) representa el 37,93%.

[5] Ver informe en: https://ialab.com.ar/wp-content/uploads/2019/03/A.-LAB-MUJER-PRIMER-INFORME-5.pdf

[6] Criterio general de actuación, Resolución FG Nº 62-19 mediante el cual se instruye a los Sres. Fiscales especializados en género a la intimación del hecho del presunto autor en el menor tiempo posible frente a la denuncia de la mujer.

[7] Sistema utilizado para llevar adelante las mejoras “tecnológicas” al proceso, integra: 1.-La automatización de documentos, a través de un agente conversacional (a través de voz y por chat).2.Clasificación y detección inteligente en el proceso inteligente y 3.-Optimización del proceso inteligente.

DESCARGAR ARTICULO