¿Es posible predecir la reinserción de un condenado a través de la inteligencia artificial?

 Constitución Española en su art. 25.2, establece que «las penas privativas de libertad y las medidas de seguridad penales estarán orientadas hacia la reeducación y reinserción social y no podrán consistir en trabajos forzados«. No cabe duda de que, desde un punto de vista técnico, la reinserción se encuentra dentro del ámbito del tratamiento penitenciario con la finalidad de minimizar los efectos desocializadores de la privación y evitar en un futuro el regreso del interno a prisión. Es por tanto la Institución Penitenciaria la encargada de que, de forma individual, se analicen los factores que determinaron la comisión del delito para poder intervenir de forma adecuada, no solo con la interacción en diferentes espacios (Módulos de Respeto, Terapéuticos, enfermería…), sino desde el aspecto educativo, formativo, laboral o a través de cursos específicos.

La reinserción, por tanto, se puede definir como el proceso por el que toda persona que ha sido condenada a prisión aprende a vivir en sociedad respetando a los demás, a sí mismo y a la ley, tal y como establece el art. 59 LOGP. Son los equipos de tratamiento a través de sus diferentes profesionales, los que intervienen y valoran a efectos de la CLASIFICACIÓN PENITENCIARIA si, pasado un tiempo de cumplimiento, el interno está capacitado para llevar un régimen de semilibertad o de, en otra fase, la suspensión de la pena (nueva modalidad de libertad condicional). Y, ¿cómo se hace ahora esta predicción?

Pues bien, previamente existen 3 factores determinantes para que el tratamiento logre el resultado que la sociedad demanda para la reincorporación y es, por un lado, LA MOTIVACIÓN tanto de los profesionales como de los internos que intervienen y que deben prestar su consentimiento, LA PREPARACIÓN para poder intervenir, y LOS MEDIOS para lograrlo (muy escasos y desiguales entre centros penitenciarios). La realidad indica que los profesionales no se encuentran motivados, tampoco se encuentran formados, y los medios, según qué centros, no existen.

Y todo ello teniendo en cuenta que el último informe presentado por la Secretaria General de Instituciones Penitenciarias (SGIP) indica que 8 de cada 10 personas no vuelven a prisión tras cumplir una pena privativa de libertad. A la vista de estos datos, no parece necesario que continuemos con el título que hemos propuesto para este artículo porque se trata de datos muy buenos con un porcentaje bajo de volver a reincidir, dado que el 80% de las personas que sufren privación de libertad, no regresan a prisión. Pero, si hemos dicho que existe falta de motivación, de medios y formación ¿quiere decirse que, de disponer de ello, se lograrían cifras del casi 100% de no regreso a prisión y por tanto nuestra sociedad estaría satisfecha de los mecanismos de intervención en nuestras cárceles para lograr la reinserción? La repuesta es NO. El estudio se realiza sobre una muestra de perfiles de delincuentes muy concretos y guardan relación con delitos comunes y contra el patrimonio. La cuestión es ¿qué predicción se podría realizar con la utilización de la inteligencia artificial, para conocer si una persona, por ejemplo, el que cometió una agresión sexual a una menor o un asesinato atroz, esté reinsertado? ¿Cuántos profesionales de la institución dijeron a los medios tras la excarcelación de violadores, a raíz de la “doctrina parot” que, tras 15 años de forma continuada en prisión, no estaban reinsertados y que volverían a delinquir o los que cometieron asesinato, no lo volverían a cometer? Pues efectivamente, fueron muchos los psicólogos los que advirtieron a la salida de prisión de estos perfiles, los que predijeron que regresarían a prisión por reincidir, a pesar de que la sociedad se preguntaba por qué la institución en tantos años de privación, ¿no hubiese intervenido lo suficiente?

¿Como funcionaría?

Para definir la filosofía de este programa predictivo, actualmente en I+D por parte de E-Libertas se requiere de información del interno, ya que cuantos más datos maneje el algoritmo, mejor conocimiento tiene de su comportamiento, pudiendo predecir si puede llevar una vida normalizada en el exterior ,y por supuesto, sin caer en posibles vulneraciones de derechos humanos como así ha sucedido con la herramienta COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions). Para la recogida de estos datos es muy importante contar con los profesionales que conforman la Junta de Tratamiento con especial atención en 3 áreas de peso: Trabajador/a Social, Psicólogo/a y, según qué casos, el Psiquiatra. ¿Y por qué estas áreas? Porque la información que se precisa se enmarca en distintos bloques.

1. Datos previos al delito: es importante trabajar cuestiones que nos den una muestra de cómo era la persona antes de la comisión del delito, su infancia / adolescencia, su familia, su educación, el perfil de amistades, su ocio...
2. Datos del momento de la comisión del delito: edad de la comisión, circunstancias sobrevenidas, antecedentes, otros ingresos en prisión, estado civil, enfermedades, entorno laboral, social, dependencia a sustancias, patologías...
3. Datos en situación de prisión provisional.
4. Datos en situación de libertad provisional.
5. Datos en cumplimiento de condena (según tipo de régimen: cerrado, ordinario, semilibertad, libertad condicional, libertad vigilada).

La información que resulte de estos bloques será determinante, para poder elaborar una predicción de futuro que se apoyará también en qué tipo de recursos necesitará el interno, siendo éste, un elemento decisivo frente una futura reincidencia; trabajando sobre 4 tipo de perfiles: delitos cometidos contra las personas, delincuentes sexuales, violencia doméstica e internos con enfermedades mentales.

La sociedad se echa las manos a la cabeza cuando un preso durante el disfrute de un permiso comete nuevos delitos o cuando se entera por los medios que “hacía un año que había salido de prisión”. Son los delitos de mayor impacto mediático los que asustan a la sociedad y en donde REINSERTA 1.0 podría dar un mayor juego predictivo incluso en aspectos relacionados con analizar los posibles riesgos de un interno que ha sido condenado a Cadena Perpetua Revisable.

No me cabe duda de que el DATO, la INTELIGENCIA ARTIFICIAL y la EXPERIENCIA de todas las partes actoras son buenos compañeros de viaje para generar valor en el campo penitenciario y, en concreto, sobre la reinserción de un delincuente y su futuro en libertad. Pero no olvidemos que existen otros elementos externos que escapan de la ciencia y que influyen en el comportamiento vinculado a las tasas de reincidencia de un país, y son los modelos penales de cada uno, así como la distribución de su riqueza.

Es el momento de que la IA entre en cada espacio de un centro penitenciario como un reto ante un nuevo modelo de sistema penitenciario español más EFICAZ. Queda mucho trabajo por hacer, ¿lo intentamos?
 

1 Informe presentado por el Ministro de Interior en el CP de Burgos el pasado 29 de septiembre de 2022.

2 Para obtener estas cifras, la Central Penitenciaria de Observación, órgano dependiente de la Secretaría General, ha trabajado, no sobre una muestra, sino sobre las 19.909 personas que fueron excarceladas en 2009. Y, a partir de ahí, ha procedido a estudiar cuántas reingresaron en prisión en los siguientes diez años -hasta 2019- para cumplir condena por un delito cometido tras su puesta en libertad

3 Se han analizado otras herramientas predictivas como LSI-OR, LSI-R, HART y NDAS.

4 Mas de 1 millón de reos han sido analizados por este software que emplea 137 datos relacionados con la vida del criminal en los dos años anteriores a la comisión del delito. Herramienta con un bajo porcentaje de acierto.

5 Los datos ofrecidos son genéricos ya que existe confidencialidad comercial.

6 Algunos de ellos con pena de Prisión Permanente Revisable.