¿Algoritmos en México para decidir la libertad provisional?
Su aplicación en los términos actuales durante la averiguación previa o el proceso sólo profundiza la brecha entre ricos (que pueden pagarla) y pobres (que no pueden hacerlo y por ese motivo permanecen sin auto de formal prisión aunque por ley el juez valore en apariencia las condiciones económicas del inculpado).
¿Pero con qué método de evaluación de riesgo podría sustituir el juez la caución para la libertad provisional?
Con algoritmos.
Un conjunto de operaciones sistemáticas calificaría en niveles altos, moderados o bajos la conveniencia de que a un inculpado se le mantenga preso o enfrente su juicio en libertad.
Estos algoritmos se determinarían con fórmulas de aprendizaje automático para calcular puntajes, si el inculpado (en un caso hipotético) es un delincuente habitual, un reincidente o pudiera cometer otro delito adicional durante el proceso o ser un riesgo para la víctima o la sociedad.
Los datos recabados sopesarían el posible historial delictivo (conducta precedente) y las circunstancias del delito cometido.
Así se aliviarían en buena medida las gigantescas cargas de trabajo en los tribunales y se atenderían las demandas de muchos defensores de los derechos humanos que están en contra de la caución para la libertad provisional, mecanismo legal que propicia arbitrariedades y corrupción de los jueces.
Claro está, los datos y la metodología de análisis de riesgo que se usen estos algoritmos deberán ser estudiados por expertos y peritos en la materia, y supervisado por organismos de derechos humanos que garanticen su transparencia.
Eso sí: no se trata de algoritmos en fase beta; es decir, en proceso de evaluación.
Ya han sido aprobados legalmente en varios estados de EUA como California, por lo que habría que estudiarse cuanto antes para su eventual incorporación en nuestro sistema penal.
Obvio, de más está aclarar que los legisladores federales condenarán mi propuesta y se negarán a escuchar mis argumentos.