Richard Golian

Nacido en 1995. Graduado de la Universidad Carolina. Responsable de rendimiento en Mixit. Más de 10 años en el marketing basado en datos.

English Français Slovenčina

Gestionar suscripción Elegir suscripción

RSS
Newsletter
Nuevos artículos en tu correo

Artículo

Investigaciones impulsadas por IA: El futuro de la lucha contra el crimen

Investigación IA, fraude y corrupción
Richard Golian
Richard Golian · 2 571 lecturas
Hola, soy Richard. En este blog comparto pensamientos, historias personales, hallazgos y en qué estoy trabajando. Espero que este artículo te aporte algo de valor.

Hoy me di cuenta de cómo la inteligencia artificial puede ayudar de manera radical en la investigación de actividades criminales a través del análisis de información públicamente disponible. Al reflexionar sobre esto, veo que los investigadores, periodistas y autoridades siempre han dependido de su capacidad para conectar información, reconocer patrones y descubrir vínculos ocultos. Pero hasta hace poco, este era un trabajo exclusivamente humano: lento, agotador y dependiente de la habilidad individual para notar detalles y conectar datos. La IA puede acelerar este proceso y llevarlo a un nivel completamente nuevo.

Investigación criminal en la era de la inteligencia artificial

Tomemos como ejemplo los registros mercantiles. En muchos países, ahora son accesibles públicamente y podemos buscarlos manualmente. Pero, ¿qué pasaría si la IA pudiera escanear automáticamente estos registros, comparar estructuras de propiedad y detectar patrones sospechosos? ¿Si pudiera identificar que una empresa tiene un volumen inusualmente alto de transacciones con otra vinculada a una persona políticamente expuesta? ¿O rastrear cómo cambia la propiedad de una empresa justo antes de obtener un contrato gubernamental importante? Esto ya es posible hoy en día, pero aún no se aprovecha por completo.

Lo mismo ocurre con las contrataciones públicas. Si las mismas empresas presentan ofertas repetidamente, si aparecen propuestas de precios sospechosamente similares o si una empresa desconocida con poca trayectoria gana inesperadamente, la IA podría identificar rápidamente estas irregularidades. Las personas pueden notar estos patrones por casualidad, pero un sistema que analiza continuamente todos los datos disponibles podría detectarlos de inmediato.

Otro caso fascinante es la capacidad de la IA para monitorear la riqueza de políticos y empresarios. Hoy en día existen declaraciones de bienes, pero pocos las comparan sistemáticamente con la realidad. ¿Y si la IA pudiera extraer automáticamente datos de registros de propiedad, estados financieros corporativos y declaraciones patrimoniales para identificar discrepancias? Por ejemplo, cuando alguien con ingresos oficialmente bajos posee propiedades de lujo o cuando se compran activos costosos a través de una red de empresas opacas.

Luego están las redes sociales. Publicaciones, fotos, etiquetas de ubicación: todas estas son pequeñas piezas de un rompecabezas que pueden ensamblarse en una imagen que alguien nunca tuvo la intención de revelar. La IA podría identificar que dos personas que dicen no conocerse pasaron juntas unas vacaciones, o que un político que insiste en que nunca ha visto a cierto empresario en realidad estuvo presente en su evento privado. Es aterrador y fascinante a la vez lo mucho que se puede reconstruir a partir de los datos públicos.

Pero esto no trata solo de política y corrupción. La IA también puede ser extremadamente útil en la investigación de fraudes fiscales. Los esquemas de lavado de dinero a gran escala a menudo implican el movimiento de fondos a través de decenas de empresas en diferentes países. Un analista humano podría tardar meses en mapear estas transacciones, pero la IA podría hacerlo en cuestión de minutos. Podría rastrear los flujos de dinero, analizar transacciones en blockchain y detectar patrones que indiquen lavado de dinero.

Los riesgos del uso de la IA para el control y la extorsión

También reflexiono sobre el impacto que esto podría tener en la sociedad. Por un lado, hay un enorme potencial para descubrir fraudes y actividades criminales. Por otro, está la cuestión de la privacidad y el posible abuso de poder.

Continuar

Únete a la Biblioteca

Acceso completo a mis pensamientos, historias personales, hallazgos y lo que me cuentan las personas con las que me encuentro.

Únete a la Biblioteca — €29,99 al año
Solo este artículo · €2,99

Reciba el artículo completo por correo electrónico y no dude en responder si desea seguir comentándolo.

Visa Mastercard Apple Pay Google Pay

Resumen

La IA puede escanear registros mercantiles, monitorear licitaciones públicas, cruzar declaraciones patrimoniales y rastrear flujos de dinero — en minutos, no en meses. El potencial para exponer la corrupción es enorme. También el riesgo de abuso.

Preguntas frecuentes sobre el tema del artículo

¿Cómo puede la IA ayudar a investigar la corrupción y el crimen financiero?
La IA puede escanear automáticamente registros corporativos, comparar estructuras de propiedad y detectar patrones sospechosos — como volúmenes de transacciones inusualmente altos entre empresas relacionadas o cambios de propiedad poco antes de contratos gubernamentales. Procesar estructuras de propiedad que llevan a analistas humanos 40 horas puede completarse con IA en menos de 60 segundos. En el artículo, esta capacidad se describe como ya posible hoy pero aún no aprovechada plenamente.
¿Puede la IA detectar irregularidades en la contratación pública?
Sí. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden monitorear patrones de licitación en tiempo real, señalando situaciones donde las mismas empresas ganan repetidamente concursos, donde aparecen precios sospechosamente similares, o donde empresas desconocidas con historial mínimo ganan inesperadamente. En el artículo, esto se contrasta con la detección humana: las personas podrían notar tales patrones por casualidad, pero un sistema de IA funcionando continuamente podría detectarlos instantáneamente en todos los datos disponibles.
¿Qué es OSINT y cómo lo mejora la IA?
OSINT — Inteligencia de Fuentes Abiertas — es la práctica de recopilar información accionable de fuentes públicamente disponibles. La IA mejora dramáticamente el OSINT al automatizar el análisis de publicaciones en redes sociales, fotos, etiquetas de ubicación, registros corporativos y documentos financieros a una escala imposible para analistas humanos. En el artículo, se da el ejemplo de la IA identificando que dos personas que afirman no conocerse en realidad pasaron vacaciones juntas, reconstruido enteramente a partir de datos públicos.
¿Puede la IA rastrear el lavado de dinero a través de múltiples países?
Los sistemas antilavado de dinero impulsados por IA pueden rastrear fondos que se mueven a través de docenas de empresas en diferentes países, analizar transacciones blockchain y detectar patrones indicativos de lavado — dramáticamente más rápido que los analistas humanos. En el artículo, esto se presenta como una de las aplicaciones más poderosas: esquemas que llevarían a un investigador humano meses mapear podrían ser procesados por IA en una fracción del tiempo.
¿Cuáles son los riesgos de las herramientas de investigación impulsadas por IA?
En el artículo, la naturaleza dual de estas herramientas es una preocupación central. La misma tecnología que puede exponer la corrupción podría usarse para vigilancia, intimidación o chantaje si cae en las manos equivocadas. La ACLU ha advertido que la IA está potenciando la vigilancia automatizada. Cualquiera con el conocimiento adecuado podría potencialmente construir su propia agencia de inteligencia. Combinado con IA generativa que puede fabricar evidencia convincente, esto crea un mundo donde el concepto mismo de prueba puede empezar a colapsar.
¿Podría la evidencia falsa generada por IA socavar las investigaciones?
Sí. En el artículo, esto se identifica como un problema fundamental. La IA generativa puede producir texto, imágenes, vídeos e incluso documentos fabricados de forma convincente. Cuando cualquier cosa puede crearse de forma convincente, distinguir la evidencia real de la fabricación se vuelve cada vez más difícil. Esto no solo amenaza investigaciones individuales — amenaza todo el marco de confianza del que dependen los sistemas legales y democráticos.
Richard Golian

Si tienes pensamientos, preguntas o comentarios, no dudes en escribirme a mail@richardgolian.com.

NEWSLETTER
Sobre lo que escribo, en lo que trabajo, lo que aprendí.
Enviado el primer domingo del mes. Cancela cuando quieras.

Artículos relacionados

El miedo es útil: la IA y la robótica como amenaza para nuestra seguridad

¿No es eso razón suficiente para abordar este asunto con mayor precaución?

15 de marzo de 2025·2 756 lecturas
Futuro incierto, preguntas sin respuesta

Cuanto más pienso en el futuro, más me doy cuenta de cuántas preguntas esenciales siguen sin respuesta.

25 de febrero de 2025·2 976 lecturas
Llamado de atención: La IA como amenaza para el sistema financiero global

Es real, está creciendo y es potencialmente devastadora.

21 de febrero de 2025·2 148 lecturas

Más artículos

¿Qué trabajo no reemplazará la IA?

Setenta por ciento. Ahí empieza el primer resultado de la IA, incluso cuando le das todo el contexto de la empresa y los mejores ejemplos del pasado. Hablamos del tipo de resultado que no se puede definir de forma programática. Es más complejo. A menudo se trata de trabajo creativo. Con un tipo de resultado repetido llegué al ochenta por ciento en una semana. Cada punto porcentual adicional es más difícil que el anterior.

10 June 2026·54 lecturas
Internet muerto: ¿volveremos al offline?

Durante mucho tiempo tratamos internet como el camino principal. El lugar donde ocurren el trabajo y las relaciones. Pero la mayoría de lo que vemos en él hoy ya es, o pronto será, generado por IA: texto, imágenes, perfiles y comentarios. Internet se está convirtiendo en un juego online lleno de bots, donde no puedes estar seguro de que al otro lado haya una persona. Así que me pregunto: ¿fue el mundo online el camino principal, o solo un desvío temporal del que parte de la gente regresará, de vuelta al offline?

7 de junio de 2026·221 lecturas
La brecha entre profesionales en la era de la IA

Hace unos días entrevisté a un sénior del marketing. Un hombre con experiencia, años de práctica. Le pregunté por la IA. Me dijo que apenas la usa. Tuvo una mala experiencia con un resultado y decidió que era demasiado sénior para que le aportara algo cuando no es perfecta. Conozco también la otra cara — profesionales que automatizan todo lo que se puede automatizar.

6 de junio de 2026·316 lecturas
Europa no está preparada para la guerra de drones

Europa no tiene capacidad para hacer frente a una guerra de drones masiva y a gran escala como la que vemos en Ucrania. La debilitan tres dependencias: China suministra el material físico de los sistemas de defensa, Estados Unidos aporta las capacidades que Europa no tiene, y veintisiete Estados no logran ponerse de acuerdo sobre con qué rapidez, ni quién paga. Existen planes de rearme, pero se ejecutan con lentitud.

31 de mayo de 2026·295 lecturas
¿Puede la IA reemplazar el criterio humano?

La IA crea el gráfico, el newsletter y la página de producto más rápido que una persona. A quien antes lo hacía le queda una sola cosa — el criterio, saber si el resultado es bueno. Pero la mayoría tiene peor criterio que la IA. Y quien no sabe juzgar la calidad tampoco sabe delegar. ¿Cómo saber si el tuyo es el criterio en el que una empresa se apoya, o el que puede reemplazar?

30 de mayo de 2026·280 lecturas
¿Qué determina el precio de una acción?

En abril, en la primera parte de esta serie, escribí sobre un sistema predictivo de IA que empecé a desarrollar en mi propio ordenador. Entonces el software tenía unas pocas horas y el registro de predicciones estaba vacío. Desde entonces, los registros del sistema mostraron una cosa — el sistema todavía no entiende el mercado que se le pide predecir. Sabe encontrar el contexto macro, el valor contable de las empresas, las ganancias. Pero no sabe juntar esas cosas en algo que le ayude a entender el precio.

23 de mayo de 2026·325 lecturas
Adónde va el dinero cuando la IA se queda con el trabajo

Praga, 13 de mayo de 2026. De camino al trabajo empecé a pensar en algo que se me quedó dentro durante días. Si en los próximos diez años desaparece la mayor parte del trabajo rutinario delante de un ordenador, y con ella desaparece buena parte del trabajo manual repetitivo, ¿qué pasa con el flujo del dinero? ¿Quién paga a quién y por qué? ¿Qué capas económicas existirán, qué tamaño tendrán y qué relaciones se establecerán entre ellas? Este es el mapa de seis capas que esbocé como respuesta.

15 de mayo de 2026·850 lecturas
Construyendo un sistema de IA que predice la bolsa y se evalúa a sí mismo

Estoy construyendo un sistema de IA para predecir el S&P 500. Corre en mi propia máquina, usa datos públicos gratuitos — yfinance, FRED, el dataset de Shiller — y evalúa cada pronóstico contra la realidad. Esta serie documenta la construcción en sí: las decisiones, la metodología, los errores. Lo que finalmente comparta del sistema en funcionamiento es una pregunta separada, y honesta.

26 de abril de 2026·825 lecturas
Pronóstico de ventas con IA: 9 trampas

Ayer no podía despegarme del ordenador. Cuando levanté la cabeza, eran las ocho y media de la tarde. Llevaba unas tres horas sentado solo arriba.

25 de abril de 2026·775 lecturas
¿Me quitará la IA el trabajo?

¿Me quitará la IA el trabajo? Un formador certificado de Google me dijo en junio de 2024 que mi profesión dejaría de existir. Veintidós meses después, mi cargo no ha cambiado — pero el noventa por ciento de lo que hago durante el día es distinto. He delegado más de mi pensamiento a agentes de IA de lo que jamás creí posible. No tengo miedo. Esto es por qué, y qué significa para cualquiera que se haga la misma pregunta.

23 de abril de 2026·495 lecturas
Todo con agentes de IA o totalmente offline

Cuatro días en Cataluña. Sin ordenador, sin IA, casi sin redes sociales. Me compré este cuaderno para anotar lo que pensaría y lo que encontraría y aprendería durante el viaje.

10.5.2026·547 lecturas
NEWSLETTER
Sobre lo que escribo, en lo que trabajo, lo que aprendí.
Enviado el primer domingo del mes. Cancela cuando quieras.