Resumen— El trabajo surgió por la necesidad de identificar el uso de la Inteligencia Artificial con tecnología digital, por ello se estudió un proceso que fuera critico en la toma de decisiones, por lo que se valoraron varios organismos. El proceso que se estudio fue la de cadena de custodia en el manejo de objetos. Este proceso es de gran importancia, ya que se utiliza durante una Investigación judicial, con el fin de demostrar la existencia de una relación, que permita establecer de manera clara la relación entre los elementos encontrados en una escena del crimen. Se analizó cada una de los involucrados para conocer el proceso actual en la custodia del objeto, así como el paso de los objetos de una oficina a otra. Conocer el proceso de la cadena de custodia para el manejo de objetos, se utilizó el instrumento de las entrevistas, así como tener un contacto más directo con el personal a cargo del manejo de objetos, con la información. Para concluir, luego completar los pasos anteriores se obtuvo un panorama más claro sobre el proceso, determinando como resultado un flujo de proceso único, así como parte de la Investigación sobre Inteligencia Artificial se alcanzó a dar recomendaciones donde se puede aplicar y dar solución a la problemática planteada, que

mejora el uso de los recursos tecnológicos y obtener un proceso optimo y eficiente.

Abstract- The work arose from the need to identify the use of artificial intelligence with digital technology, for that reason a process that was critical in the decision-making process was studied, for which several organisms were valued. The process that was studied was the chain of custody in the handling of objects. This process is of great importance, since it is used during a judicial investigation, in order to demonstrate the existence of a relationship, which allows to clearly establish the relationship between the elements found in a crime scene. Each one of those involved was analyzed to know the current process in the custody of the object, as well as the passage of objects from one office to another. Knowing the process of the chain of custody for the handling of objects, the instrument of the interviews was used, as well as having a more direct contact with the personnel in charge of handling objects, with the information. To conclude, then complete the previous steps, a clearer picture of the process was obtained, determining as a result a unique process flow, as well as part of the research on artificial intelligence, it was

possible to give recommendations where it can be applied and solve the problem raised, that improves the use of technological resources and obtain an optimal and efficient process.

Palabras Claves: Inteligencia Artificial, Proceso Cadena de Custodia, Costa Rica, Proyecto, Scrum, Investigación, Redes Neuronales.

Keywords: Artificial Intelligence, Chain

Custody Process, Costa Rica, Project, Scrum,

Research, Neural Networks.

I.Introducción

Para el presente trabajo se realizó una Investigación sobre los usos y aplicaciones que la Inteligencia Artificial tiene y puede tener para facilitar en alguno de los procesos de toma de decisiones y los servicios en una entidad pública de Costa Rica. Esto, debido a que existe una gran saturación y lista de espera de casos por resolver y los sistemas con los que se cuenta actualmente no son lo suficientemente eficientes ni veloces, que permitan satisfacer la demanda y así agilizar el proceso por la situación actual de acuerdo con la recoleta de datos.

El hecho de contar con una herramienta basada en Inteligencia Artificial que no solo ayude a agilizar el proceso convirtiéndolo en uno más rápido a nivel administrativo, sino que también ayude a tomar las decisiones en cuanto a los fallos o veredictos de una forma más precisa; lo cual se vuelve sumamente ventajoso, ya que se disminuirían en gran medida las probabilidades de error y le daría mucha mayor fluidez y confiabilidad a los procesos actuales, beneficiando así tanto a las partes involucradas en los procesos, como a los mismos profesionales que se encargan de brindar el servicio.

Se investigó de diversas fuentes los avances existentes en cuanto a Inteligencia Artificial que sean aplicables a procesos legales y administrativos, así como las aplicaciones

existentes en el campo de la toma de decisiones para el área de los procesos judiciales, legales y administrativos. Además, se indagó si en la actualidad ya se cuentan con aplicaciones tecnológicas que utilicen Inteligencia Artificial dentro de los sistemas públicos de Costa Rica.

II.Antecedentes del problema de estudio En el sector público de Costa Rica existe diversidad de carencias y oportunidades de mejora, en cuanto a la toma de decisiones a nivel administrativo y también a nivel de servicio que se les brinda a los clientes, en las soluciones de casos lícitos.

En un seminario reciente en tecnología legal David Curle, director del mercado de Inteligencia en Thomson Reuter Legal menciono que la industria legal se considera como la última frontera de servicios de diseño comparada con las industrias de servicios, medica, y bancaria; muchos tribunales están atrapados en el siglo veinte, cargada con incompatibles sistemas informáticos muchos registros en papel, tiene confusión y métodos laboriosos para que los litigantes accedan a distintas informaciones según corresponda el caso. En el sector público de Costa Rica los sistemas informáticos utilizados tanto a nivel administrativo para manejar los distintos casos, como las plataformas electrónicas con los que se brinda atención a los usuarios, funcionan mediante softwares que fueron implementados hace tiempo, por lo que, en algunos casos pueden ser ya obsoletos para las nuevas necesidades y los numerosos casos que se tienen en lista de espera, por lo que existe diversidad de carencias y oportunidades de mejora, en cuanto a la toma de decisiones a nivel administrativo y también a nivel de servicio que se le brinda a los usuarios, en las soluciones de casos procedentes. Es por esto, que una solución integral que se puede implementar, sería mediante la Inteligencia Artificial, la cual es una herramienta imprescindible para tratar de lograr mayor

confianza hacia los usuarios y mayor eficiencia en el proceso de resolución de casos.

En la actualidad existen a nivel mundial múltiples herramientas informáticas que utilizan la Inteligencia Artificial, que se aplican en distintas áreas de la industria y la sociedad, como por ejemplo: la salud, los deportes, la educación, el comercio, las telecomunicaciones, el transporte y las finanzas. En Costa Rica si bien es cierto la Inteligencia Artificial es una tecnología incipiente, ya hay ciertas aplicaciones de ella en algunos sectores, sin embargo, lo que es el ámbito judicial o legal siempre se ha dejado de lado, no existe implementación alguna de una herramienta de este tipo. Por esta razón es que el presente trabajo de Investigación pretendió dar una luz sobre las herramientas que pueden ser aplicables y presentar un análisis de costo beneficio sobre su implementación.

III. Planteamiento del problema

Los servicios que presta el sector público estaban muy saturados debido a la gran cantidad de procesos que hay acumulados y a la poca eficiencia que existe para poder resolverlos, lo cual hace que los tiempos de espera para la resolución de éstos sean muy extensos, con lo que muchas veces los usuarios pierden el interés y no se sigue con los procesos, lo cual hace que se invierta tiempo y recursos en vano. Además, al haber tantos asuntos por atender y al no disponer el recurso humano suficiente para atenderlos en un periodo de tiempo aceptable, se puede incurrir en errores, tanto administrativos como de resolución, llevando a fallos o veredictos erróneos en un porcentaje alto de los casos (Duce, 2015) Es por esto que existe una necesidad de la implementación de herramientas de tecnología digital mediante el uso de la Inteligencia Artificial aplicada a los procesos de toma de decisiones y a los servicios de la institución.

El presente trabajo se enfocó en un procedimiento que es utilizado en la mayoría

de los procesos reglamentarios para el manejo que es llamado cadena de custodia en el manejo de objetos. Esta cadena de custodia es muy importante para cada proceso judicial, pues es por medio de este que se asegura la integridad de los objetos decomisado o de las

evidencias encontradas para las investigaciones o juicios.

La cadena de custodia inicia cuando un oficial se hace presente a la escena de un delito, o así lo requiera un despacho judicial para la Investigación por parte de un agente policial. Cuando el oficial llega a la escena, solicita a los compañeros administrativos un número de expediente, esto lo realiza por medio de la radio, los cuales son suministrados para que el oficial pueda iniciar con la recolección de los objetos y cada objeto se le asignara un número único el cual ira asociado al número de expediente. Cuando el oficial haya terminado de realizar la recolección y asignación de un número único para cada uno de los objetos, llena una boleta y se dispone a realizar el traslado de los objetos a la bodega de evidencias. En la boleta se llevan los datos descriptivos del objeto, nombre del encargado de hacer el levantamiento, lugar y fecha, todos estos datos son llenados de manera manual, algo importante de indicar sobre la boleta es un papel físico.

Al trasladar el objeto a la bodega de evidencias, se debe realizar el registro del objeto, cuando es requerido trasladar el mismo a otra oficina y se debe volver a insertar, lo cual provoca inconsistencia de datos. Cabe destacar que no existe centralización de datos y no existe un proceso único, aparte que son sistemas distintos y en algunas ocasiones es un proceso manual, ya que el objeto lo registran en un libro o una hoja de cálculo.

Al proponer el tema de la presente Investigación se deben tener en cuenta varios aspectos o interrogantes, como lo son: ¿Qué tanta dificultad puede enfrentar la implementación de un sistema con Inteligencia Artificial en una institución del estado? En el

caso de la organización, ¿Cómo pueden reaccionar o que tanta incertidumbre puede generar en las personas involucradas el uso del sistema, tanto los jueces y el personal administrativo, como los usuarios de los servicios? ¿Existen riesgos al utilizar la Inteligencia Artificial para la toma de decisiones en casos que impliquen una sentencia?

IV. Justificación

En el sector público de Costa Rica los sistemas informáticos utilizados tanto a nivel administrativo para manejar los distintos casos, como las plataformas electrónicas con los que se brinda atención a los usuarios, funcionan mediante softwares que fueron implementados hace tiempo, por lo que, en algunos procesos pueden ser ya obsoletos para las nuevas necesidades y los numerosos casos que se tienen en lista de espera, por lo que existe diversidad de carencias y oportunidades de mejora, en cuanto a la toma de decisiones a nivel administrativo y también a nivel de servicio que se le brinda a los usuarios, en las soluciones de casos jurídicos. Es por esto, que una solución integral que se pueda implementar mediante la Inteligencia Artificial sería una herramienta que colaboraría para tratar de lograr mayor confianza hacia los usuarios y mayor eficiencia en el proceso de resolución de procesos.

En la actualidad existen a nivel mundial múltiples herramientas informáticas que utilizan la Inteligencia Artificial, que se aplican en distintas áreas de la industria y la sociedad, como, por ejemplo: la salud, los deportes, la educación, el comercio, las telecomunicaciones, el transporte y las finanzas. En Costa Rica si bien es cierto la Inteligencia Artificial es una tecnología incipiente, ya hay ciertas aplicaciones de ella en algunos sectores, sin embargo, lo que es el ámbito judicial o legal siempre se ha dejado de lado, no existe implementación alguna de una herramienta de este tipo. Por esta razón es que

el presente trabajo de Investigación pretende dar una luz sobre las herramientas que pueden ser aplicables y presentar un análisis de costo beneficio sobre su implementación.

Con la implementación de una herramienta que utilice Inteligencia Artificial, se lograría una mejora significativa en el tiempo de respuesta en los casos que se llevan a cabo en la organización, así como también mayor eficiencia y mayor certeza en la resolución de estos. Esto a nivel social es muy importante, ya que para los ciudadanos una institución del estado eficiente y que brinde un buen servicio se traduce en mayor confianza para con el gobierno y sus instituciones. Además, representaría una disminución de costos para la organización, con lo que se le podrían destinar más recursos a otras necesidades que se tengan y que no se podían cubrir por falta de recursos.

V. Objetivo general

Analizar el uso actual y futuro de la Inteligencia Artificial utilizando la tecnología digital para mejorar alguno de los procesos de toma de decisiones y los servicios del sector público de Costa Rica.

VI. Objetivos específicos

•Identificar todos los procesos y servicios que brinda el sector público en donde podría intervenir las tecnologías digitales basadas en Inteligencia Artificial.

•Seleccionar uno de los procesos o servicios que brinda actualmente en el sector público de Costa Rica.

•Analizar el proceso seleccionado en las diferentes oficinas del sector público de Costa Rica.

VII. Delimitación, alcance o cobertura

El trabajo de Investigación tuvo la finalidad de dar a conocer las ventajas de utilizar un sistema con Inteligencia Artificial para ayudar a la toma de decisiones. Así como también indagar en algún sistema con Inteligencia Artificial que

pueda ser una solución para la problemática que se vive actualmente en los procesos. Como los servicios son tan numerosos y de tantos tipos distintos, para efectos del presente trabajo se considerará como objeto de estudio el proceso de la cadena de custodia para procesos legislativos y sus correspondientes trámites administrativos, para ser valorado el uso de herramientas tecnológicas con Inteligencia Artificial en este proceso. Dicha escogencia obedece a que existe una experiencia laboral previa del autor en el área encargada de la cadena de custodia, por lo que se aprovechará dicha experiencia y la consecuente evidencia de las carencias que posee actualmente el sistema de la cadena de custodia y de la importancia que tendría poder implementar un sistema con Inteligencia Artificial para mejorarlo. Además, la cadena de custodia es un procedimiento que aplica a la mayoría de los procesos judiciales, por lo que implementar la Inteligencia Artificial para hacer el procedimiento más eficiente y seguro, tendría un impacto positivo en muchas, por lo que se escogió dicho procedimiento como objeto de estudio.

VIII. Restricciones y/o limitaciones

El resultado de este trabajo llegó hasta la propuesta. El trabajo tuvo un enfoque hacia los procesos reglamentarios de toma de decisiones y reducción de costos operacionales, los cuales no serán implementados y se limitó a un proceso.

IX. Marco situacional metodológico

El término de Inteligencia Artificial (IA) fue acuñado desde hace aproximadamente treinta años, sin embargo, según (Munakata, 2019), no existe una definición estándar sobre este término. No obstante, se encuentran definiciones tradicionales que hacen referencia a la capacidad de programas de computador para operar en la misma forma en que el pensamiento humano ejecuta sus procesos de aprendizaje y reconocimiento. Esta definición

se fundamenta en la comparación de la Inteligencia de las máquinas de computador con la Inteligencia humana. Otra definición de Inteligencia Artificial se centra en la simulación de la Inteligencia humana en una máquina (Munakata, 2019). De esta manera la máquina estará en condiciones de identificar y usar la pieza de conocimiento que se necesita en la resolución de un problema.

Existen dos aproximaciones fundamentales dentro del amplio espectro de la Inteligencia Artificial.

Además de estas dos aproximaciones de la Inteligencia Artificial, según (Kaiser, 2019) se han desarrollado nuevas herramientas denominadas “Inteligencia computacional”, las cuales tienen aplicación en la gestión financiera empresarial especialmente en el tratamiento de la información imprecisa. Dentro de estas técnicas de reciente implementación se pueden mencionar: los sistemas borrosos (fuzzy systems), la teoría de los conjuntos aproximados (rough sets theory), y sistemas caóticos (systems chaotics). Los sistemas borrosos y la teoría de los conjuntos aproximados se pueden emplear con las técnicas de la Inteligencia Artificial simbólica y las aplicaciones numéricas en el tratamiento de la información imprecisa e incompleta.

a. Sistemas Expertos

Los sistemas expertos se definen en forma general como los sistemas de computación (incluyen hardware y software) que recopilan y simulan el pensamiento de expertos humanos en un área específica del conocimiento. Estos sistemas son capaces de procesar y memorizar información, aprender y razonar en situaciones determinísticas e inciertas, comunicarse con humanos y/o sistemas expertos, tomar decisiones apropiadas y explicar por qué estas decisiones han sido tomadas. De esta forma, los sistemas expertos actúan como un consultor que puede proporcionar ayuda a un experto humano con un grado razonable de credibilidad.

Según (O'Leary, 2019), existen dos enfoques para la construcción de los sistemas expertos:

a)El primer enfoque permite la introducción del conocimiento acumulado de expertos humanos a lo largo de su vida profesional, obteniéndose de esta forma lo que se conoce como sistema experto. El principal problema de este enfoque se relaciona con el proceso de captación de la información, la cual se ha de hacer mediante entrevista al experto en un dominio específico o mediante la observación de su comportamiento a través de un análisis de protocolo. Esto trae bloqueos o cuellos de botellas en el desarrollo de la aplicación.

b)El segundo enfoque busca la elaboración de programas de ordenador capaces de generar conocimiento a través del análisis de los datos empíricos y posteriormente se usa ese conocimiento para hacer inferencias sobre nuevos datos. Como resultado de este enfoque surgen procedimientos conocidos como Machine Learning (Aprendizaje Automático) o Data Mining (explotación de datos), los cuales permiten transformar una base de datos en base de conocimiento. Este segundo enfoque es uno de los más utilizados para el diseño de sistemas

expertos.

Los sistemas expertos se constituyen en la herramienta de la Inteligencia Artificial más utilizada desde sus inicios y como se dijo anteriormente, corresponden a programas de ordenador que recopilan en un programa informático el conocimiento de especialistas en una materia. Existen distintos tipos de sistemas expertos, teniendo en cuenta la forma como los sistemas expertos representan el conocimiento incluido en ellos, y los sistemas expertos basados en reglas son los más comúnmente utilizados en el ámbito financiero (O'Leary, 2019).

Los componentes principales de un sistema experto basado en reglas son los siguientes:

•Base de conocimiento

•Base de Datos

•Motor de Inferencias

•Interfaz de usuario

•Modelo de justificación

b. Redes Neuronales

Según (Gerven, 2017), las primeras investigaciones sobre Redes Neuronales datan de principios del siglo XIX, pero fue hasta la década de los cuarenta y cincuenta, en el siglo XX, cuando el estudio de las Redes Neuronales cobró mayor fuerza, gracias al movimiento Conexionista. Este movimiento sostenía la premisa de que el secreto para el aprendizaje y el conocimiento se halla en axiomas o verdades incuestionables y que el conocimiento es independiente de la estructura que maneje los símbolos, y la representación del conocimiento se hace desde el estrato más básico de la Inteligencia: el cerebro, especialmente en las neuronas y las múltiples interconexiones entre ellas. Este notable interés por las Redes Neuronales se vio disminuido en los años setenta debido a las limitaciones en el proceso de aprendizaje de las arquitecturas de las Redes Neuronales utilizadas hasta ese entonces. Se acuñó el concepto del Perceptrón por Frank Rosenblatt (Kaiser, 2019), el cual se define como la unidad básica de inferencia o neurona artificial de las Redes Neuronales.

c. Algoritmos Genéticos

Según (Cavalcanti, 2010) los algoritmos genéticos (Genetic Algorithms-GA) son el resultado de los recientes avances de la computación evolutiva y la genética y se constituyen en una de las principales herramientas tecnológicas de la Inteligencia Artificial. Estos algoritmos simulan la mecánica de la selección natural y de la genética y utilizan la información histórica para encontrar nuevos puntos de búsqueda de una solución óptima, lo cual permite obtener soluciones a un problema que por su complejidad no tiene ningún método de solución de forma precisa. Dicha solución

exige cálculos complejos que de manera normal tomarían demasiado tiempo. Los principios de la naturaleza en los cuales están inspirados los algoritmos genéticos son muy simples.

De acuerdo con la teoría de C. Darwin, el principio de selección privilegia los individuos más aptos con mayor longevidad y, por lo

tanto, con mayor probabilidad de reproducción. Los individuos con más descendientes tienen más oportunidades de transmitir sus códigos genéticos en las próximas generaciones.

d. Lógica Difusa

Según ( (Raya, 2019), 2006) la lógica difusa se funda en el concepto de que todo es cuestión de grado, lo cual permite manejar información vaga o de difícil especificación, importante para la resolución de un problema. Lo anterior se logra por medio de una serie de reglas de “sentido común” aprendidas con sistemas adaptativos que se nutren de la observación de las personas o de la formulación por parte del experto humano.

La lógica difusa es una de las disciplinas matemáticas que cuenta con mayor número de seguidores en la actualidad y un número creciente de aplicaciones entre las cuales se pueden mencionar: La construcción de artefactos electrónicos de uso doméstico y de entretenimiento, el diseño de dispositivos artificiales de deducción automática, el diseño de sistemas de diagnóstico y de control de complejos procesos industriales, etc.

De esta manera, la lógica difusa se constituye en una herramienta con un gran potencial para el desarrollo de nuevos métodos o técnicas de la Inteligencia Artificial. La tendencia en la actualidad es el diseño de sistemas borrosos o “fuzzy systems”, los cuales explotan ampliamente los conceptos de lógica, conjunto y control borroso o difuso cuando las técnicas tradicionales no trabajan bien para explotar el conocimiento borroso, lo cual da inicio a la ingeniería de software fuzzy, bases de datos

fuzzy, recuperación de la información fuzzy, modelos de reconocimiento de señales visuales o de audio fuzzy, etc (Munakata, 2019). Todas estas aplicaciones son adecuadas para aquellos casos en que existe un razonamiento aproximado o incierto.

En conclusión, vale la pena señalar que la tendencia futura de las investigaciones sobre predicción financiera, mediante las técnicas de la Inteligencia Artificial, está orientada a la creación de sistemas híbridos que integren las habilidades de las Redes Neuronales y las posibilidades de la lógica difusa, algoritmos genéticos y lógica de conjunto. La creación e implementación de estos sistemas mixtos permite resolver problemas complejos y de difícil solución mediante las técnicas convencionales.

e. Realidad Aumentada

El término de Realidad Aumentada (RA) acudido en 1992 por Tom Caudell describiendo una pantalla que usarían los técnicos electricistas de Boeing que mezclaba gráficos virtuales con la realidad física, este sistema les permitiría aumentar la eficiencia de su trabajo al facilitarles de alguna forma la operativa sobre las tareas a realizar.

Realidad Aumentada también es la incorporación de datos e información digital en un entorno real, por medio del reconocimiento de patrones que se realiza mediante un software, funcionando una herramienta interactiva que está alrededor del mundo sorprendiendo y alcanzando todas las disciplinas como la Investigación de casos, trayendo un mundo digital inimaginable al entorno real.

La RA agrega información sintética a la realidad. La RA implica mantenerse en el mundo real con agregados virtuales con un sistema que tiene 3 requerimientos:

•Combina la realidad con información sintética

•Los objetos virtuales están registrados en el mundo real

•Es interactivo en tiempo real

La información virtual tiene que estar vinculada espacialmente al mundo real de manera coherente, lo que se denomina registro de imágenes cámaras digitales, sensores ópticos, acelerómetros, giroscopios, entre otros. Por esto se necesita saber en todo momento la posición del usuario, con respecto al mundo real.

La de RA generalmente necesita la movilidad del usuario, incluso hacia ambientes externos. En dichas aplicaciones de realidad aumentada puede ser necesaria conocer la posición global del participante utilizando dispositivos como localizadores y brújulas digitales. (Manresa, 2019).

X.Diagnóstico del estado actual

a)Instrumentos utilizados

Aparte como se describe en la problemática, no existe una unificación del proceso en las oficinas, tal como la recolección el objeto, datos que se deban guardar, características, la manipulación correcta que se le deba de dar a los objetos, el trato de los eslabones de la cadena de custodia, para apoyar dicho estudio se tomó un documento facilitado por el Departamento de Auditoria de Sistemas, en el cual indica cómo se debe llevar el manejo de los objetos cadena de custodia. Se realizó el estudio del documento de la Auditoria para obtener un proceso unificado, para la captura de datos, el manejo de los objetos, la integridad y veracidad de los datos.

Como parte de la implementación de la Inteligencia Artificial es importante dar un proceso único que lo vayan a utilizar las oficinas que estén involucradas con el proceso de cadena de custodia en el manejo de objetos, definiendo los pasos para unificar el proceso, se pudo realizar una Investigación más detallada de cómo implementar la Inteligencia Artificial.

Ya con los pasos definidos, se realiza una Investigación de como la Inteligencia Artificial se ha aplicado y como se podrá implementar en

el proceso en estudio. Entre los pasos del proceso donde se va a aplicar la Inteligencia Artificial serán

1.Hallazgo del Objeto

2.Fijación

3.Toma de datos de los objetos

4.Realizar un preanálisis de los datos.

5.Análisis del Objeto

6.Análisis de Datos

b)Análisis de resultados

Con el instrumento aplicando las entrevistas y reuniones se comprobó la problemática propuesta, la cual indica que, aunque sea un mismo proceso el de cadena de custodia en el manejo de objetos, todas las oficinas lo llevan de manera distinta, no existe la centralización de datos, en el paso de una oficina a otra obliga a ingresar nuevamente la información del objeto, así rompiendo la cadena de custodia. Aparte los métodos utilizados para la recolección de los objetos, la toma de datos en el sitio, la fijación del lugar de los objetos es de manera muy rudimentaria con la parte tecnológica.

Con la información obtenida en las oficinas entrevistadas se realizan los flujos de proceso para el manejo de objetos, de esta manera

visualizar de manera detallada el procedimiento.

c) Principales hallazgos

Con el estudio realizado al proceso de cadena de custodia en el manejo de objetos se comprobó la problemática presentada. No existe un proceso unificado, con respecto al paso del objeto de una oficina a otra siempre se debe volver a ingresar el objeto al sistema, provocando duplicidad de datos, datos inconsistentes, no hay un sistema único donde ingresen los datos del objeto, puede ser una plataforma tecnológica o también lo llevar de manera manual como en libros de diario, o hojas de Excel.

Con el estudio se pudo realizar un proceso unificado, encontrándose que los pasos para el

proceso de cadena de custodia en el manejo de objetos son:

•Hallazgo en el sitio: se realiza de manera rudimentaria, la presencia de la tecnología es escasa, se da la detección de objetos.

•Fijación: la fijación del lugar se hace de manera manual, una descripción general del lugar.

•Recolección: la recolección de los objetos se realiza por parte de los especialistas.

•Embalaje: el embalaje es el empacado y etiquetado del objeto, esto se hace de manera manual, dejando el etiquetado que lleva la descripción del objeto por criterio experto.

•Confección de documentos y transporte: Se llenan las fórmulas correspondientes para el registro del objeto, las fórmulas están en papel físicos.

•Almacenaje: el almacenaje se realiza en cada oficina, no existe una unificación del modo de tratar el objeto, o como se deba guardar.

•Reemisión: El envío del objeto a realizar los análisis necesarios.

•Análisis: los análisis de los objetos se realizan por petición.

•Etapa de Ejecución: esta etapa es la más crítica, ya que los casos se pueden anular

a) Plan para el Cambio

Ya con el análisis realizado sobre la problemática se debe presentar la situación actual a todos los involucrados esto para dar a conocer lo critico del proceso, lo que se está realizando bien y que es lo que se puede mejorar en cada una de ellas, para ello necesitaremos realizar reuniones, estas reuniones deben de realizarse de forma individual.

Como primer punto en nuestro plan para el cambio es dar un proceso único, y que sea implementado en todas las oficinas, del porque la diferencia del proceso, aunque sea el mismo, se debe al registro de datos, la manipulación

si en ellos existieron objetos y los objetos fueron contaminados o la cadena de custodia no es clara, y son parte la evidencia principal de los casos.

XI. Propuesta de Cambio

a) Introducción a la propuesta de cambio

Con el estudio del proceso de cadena de custodia en el manejo de objetos, se pudo comprobar la deficiencia del proceso en las diferentes oficinas, aunque sea un mismo proceso para toda la institución. Un detalle importante es que todas las oficinas lo llevan de manera distinta y es aquí donde nace la problemática del Proyecto, en que se determina que no existe una centralización de datos. El registro de los objetos se realiza en todas las oficinas ocasionando inconsistencia, ya que uno de los datos es la descripción del objeto y queda abierto al criterio de la persona encargada en realizar el registro. Aparte cuando pasa de una oficina a otra se pierde el registro de la cadena de custodia, no hay continuidad en el seguimiento de los objetos. La importancia de los objetos en la etapa de juicio es que demuestran la existencia de una relación, si el objeto es manipulado de manera incorrecta, sea contaminado, o la cadena no sea clara, ese objeto no va a servir como evidencia.

del objeto, el seguimiento que le dan, la continuidad de la cadena de custodia, el almacenaje del objeto, la solicitud de objeto, y envío del objeto de una oficina a otra. Como podemos ver uno de los mayores problemas y que ocasionan otros problemas es la centralización de datos.

Con el localizador o sistema de posicionamiento global estamos abarcando otro paso de la cadena de custodia que es la fijación del objeto, que consiste en guardar la ubicación exacta, esto se realiza actualmente de manera manual, implementado dicha tecnología, el oficial no deberá ingresar el dato

ya que se hace de manera automática y los datos guardados son exactos y confiables. Tercer punto de mejora utilizando la Inteligencia Artificial de propuesta para el cambio es el preanálisis del objeto, para ello entrara a trabajar lo que se conoce como Big Data, en el paso anterior vamos a obtener los datos, los datos por si solos no son de gran importancia ya que no nos dicen nada, ya que la Inteligencia Artificial es muy buena procesando millones de datos en poco tiempo, cosa que para el ser humano no es así. Las relaciones que puedan hacer entre los lugares con crímenes anteriores cercanos, personas involucradas en el crimen, objetos relacionados, darán un preanálisis detallado al oficial, con ello ayudaran a reducir los tiempos, y el oficial podrá ocuparse de cosas más importantes siendo más eficiente. De cómo trabaja la Inteligencia Artificial en el procesamiento de datos lo hace por medio de Redes Neuronales artificiales, estos están inspirados en Redes Neuronales biológicas. No hay nada programado consiste en el aprendizaje de la máquina con el reconocimiento de objetos o figuras, en distintos tamaños distintas posiciones, así dando como resultado una relación entre todos los datos involucrados.

Como se ha mencionado en la propuesta de cambio, en distintas partes del proceso de cadena de custodia se puede llegar a implementar la Inteligencia Artificial, con el análisis realizado se demostró que la Inteligencia Artificial puede mejorar el proceso, teniendo un impacto positivo, y dando como solucionado la problemática que presenta el proceso.

XII. Conclusión

Luego de identificar todos los procesos y servicios que brinda la entidad se pudo determinar el proceso más crítico en la toma de decisiones en donde podría intervenir la tecnología digital basadas en Inteligencia Artificial, se seleccionó el proceso de cadena

de custodia en el manejo de objetos, para la toma de datos se aplicó el instrumento de entrevista en las oficinas involucradas en el proceso. La Inteligencia Artificial nos puede parecer algo difícil de imaginar en el proceso de implementar en cualquier tarea que realicemos, sin embargo, la Inteligencia Artificial está ahí para servirnos, es buena, particularmente en navegar por millones y millones de datos y establecer conexiones y hacerlas visibles. En nuestro proceso de cadena de custodia tiene muchos retos, desde el análisis de la zona y encontrar objetos; realizar un preanálisis, utilizar algoritmos para

relacionar personas, búsqueda con antecedentes penales aun si no es imposible que se pueda implementar. En conclusión, el juicio humano siempre tendrá en cuenta muchos factores que la máquina no tendrá, la Inteligencia Artificial trabaja por medio de patrones establecidos por los humanos, facilitando de enorme manera la optimización del proceso.

XIII. Recomendación

Debe de existir la unificación del Proceso Cadena de Custodia sin importar la oficina que se encuentre. Se debe realizar un análisis más profundo en el momento que se quiera implementar un proceso en cualquier oficina. Para lograr una implementación correcta se debe tomar en cuenta todos los involucrados del proceso, responsables de cada oficina. Se debe tener de manera clara que es lo que se quiere implementar o mejorar, como en nuestro caso, mejorar un proceso con ayuda a la Inteligencia Artificial. La Inteligencia Artificial puede llegar a ser muy útil en nuestro proceso, pero serán necesarias capacitaciones, tanto para el personal que desarrolla la propuesta como para los colaboradores que usar (Kaiser, 2019) an la herramienta. Se debe realizar un análisis sobre costo beneficio en la aplicación de alguna herramienta digital basada en la Inteligencia Artificial

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