III. LOS SISTEMAS INTELIGENTES DE ANÁLISIS Y CONTROL DEL RIESGO
Para que una política preventiva sea eficaz hay que: medir el riesgo, su intensidad, su frecuencia, sus consecuencias de forma objetiva, sin influencia subjetiva. Así pues, la Criminología Preventiva ayudada por los sistemas de análisis y gestión del riesgo, es capaz de crear una cultura del riesgo generadora de reacciones proactivas frente al mismo.
Existen herramientas tecnológicas que podrían evitar enfrentarnos a estas terribles situaciones, capaces de adaptarse a las necesidades de la institución u organización al margen de su tamaño, como son los indicados
32 Además de las sanciones penales a las que están expuestos los órganos de gobierno de hecho o de derecho de una organización, el artículo 31 bis del Código Penal, regula aquellas situaciones en las que una empresa entidad, corporación, o en definitiva persona jurídica, responderá por la comisión de un delito. En este sentido la UNE 19601, alineada con el Código Penal, establece los requisitos para implantar un sistema de gestión de compliance penal con el objetivo de prevenir la comisión de delitos y reducir el riesgo penal en las organizaciones y con ello, favorecer una cultura ética y de cumplimiento.
Las organizaciones que implanten correctamente este modelo estandarizado pueden llegar a ver atenuada su responsabilidad penal o incluso ser eximidas, al demostrar la debida diligencia y las mejores prácticas a la hora de prevenir y detectar la comisión de delitos en su seno.
sistemas de análisis y gestión del riesgo. Son sistemas capaces de ayudarnos a conocer nuevos riesgos de la organización y a gestionar los conocidos en cuanto a su producción y frecuencia, controlándolos automáticamente segundo a segundo, de forma directa y clara. Asimismo, son capaces de detectar en tiempo real la inobservancia de la medida preventiva implantada y generar una acción preventiva frente a cualquier incumplimiento concreto, acción que se ejercerá en tiempo real. Por otra parte, son aptos para elaborar diariamente y de forma automatizada una hoja del estado del incumplimiento de cada una de las medidas preventivas, indicando cual se incumple y con qué frecuencia, e incluso sugiriendo posibles modificaciones que mejoren la prevención. En definitiva, son idóneas para ayudar a implantar una política preventiva en cada uno de los procesos productivos de la organización, una política preventiva global que contribuya a tener instituciones y organizaciones más sostenibles, aumentando el bienestar social y creando más valor.
Actualmente, las políticas preventivas o políticas criminales, en muchas ocasiones no nos permiten anticiparnos al riesgo, sino que muy al contrario nos llevan a crear reacciones una vez concretado el mismo, impidiendo así su prevención. Los referidos sistemas de análisis y control no son más que sensores que permiten de forma automática su programación para la adecuada detección de la conducta o factores que hacen posible la realización del riesgo, alertando de forma automática o incluso implementando directamente una acción que controle la conducta disruptiva, previniendo la amenaza. Además, estos sensores facilitan la captación objetiva de datos que nos permitan conocer y medir el riesgo, su intensidad, su frecuencia, proporcionando así grandes bases de datos Big Data35 que podemos explotar mediante Algoritmos Artificiales[1] que, utilizando el aprendizaje continuado del propio ordenador Machine Learning[2] son capaces de predecir comportamientos futuros y ayudarnos a anticipar situaciones de riesgo, permitiéndonos actuar sobre ellas en tiempo real de una forma proactiva.
Se podría decir de forma amplia que son sistemas inteligentes, pero en realidad no lo son, de la misma forma que la Inteligencia Artificial[3] no es inteligente.
[1] KEEPCODING. La inteligencia artificial y los algoritmos artificiales. Referenciado dehttps://keepcoding.io/blog/inteligencia-artificialy-los-algoritmos/ el 26 de diciembre de 2022. Los algoritmos son instrucciones paso a paso que ayudan a un ordenador a completar un cálculo. De esta manera, la Inteligencia Artificial utiliza algoritmos para crear máquinas que aprendan de su propia experiencia, se reconfiguran ante nuevos escenarios y desarrollan las tareas de manera similar a cómo lo haríamos nosotros.
[2] CLEVERDATA. ¿Qué es el Machine Learning? Referenciado de https://cleverdata.io/que-es-machine-learning-big-data/ el 26 de diciembre de 2022. Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Automáticamente, también en este contexto, implica que estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana. Veamos cómo funciona.
[3] LA PÁGINA DE ASR. Concepto de Inteligencia. Recuperado de https://intelpage.info/concepto-y-tipos.html el 22 de diciembre de 2022. Inteligencia es: la conversión de la información recolectada usando fuentes muy variadas en conocimiento mediante un proceso de análisis. La misión de la inteligencia es proporcionar al Gobierno información útil, seguridad, y procedimientos no convencionales, para contribuir a que se adopte y ejecute la mejor decisión, previniendo y disminuyendo los riesgos.
© Dr. Sergio A. Fernández Moreno. Diciembre 2023. Todos los derechos reservados.