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Inteligencia Artificial y Crimen en América Latina: Una Revisión Bibliométrica Multilingüe (2010-2025)

Autores: Díaz, Félix; Cerna, Nhell; Liza, Rafael

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Inteligencia Artificial y Crimen en América Latina: Una Revisión Bibliométrica Multilingüe (2010-2025)


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Inteligencia artificial
Seguridad pública
América Latina
Cargas del crimen
Sistemas de datos
Artículos de revistas revisadas por pares

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La inteligencia artificial se utiliza cada vez más para apoyar la seguridad pública al predecir eventos, descubrir patrones e informar decisiones. En América Latina, donde las cargas del crimen son altas y los sistemas de datos son heterogéneos, se necesita una síntesis centrada en la región para evaluar el progreso, identificar brechas y aclarar las implicaciones operativas. En consecuencia, esta revisión bibliométrica guiada por PRISMA, multilingüe (inglés, español y portugués), sintetiza 146 artículos de revistas revisados por pares (2010-octubre de 2025) para examinar tendencias, métodos y dominios de aplicación. Desde 2018, la producción de publicaciones se aceleró, alcanzando su punto máximo en 2024-2025. A nivel regional, Brasil lidera dentro de una red de coautoría de múltiples centros que vincula nodos latinoamericanos con Estados Unidos y España; otros centros incluyen Colombia, Chile, México, Ecuador y Perú. Metodológicamente, tres motivos dominan: modelado de dependencia temporal; aprendices de conjunto con reglas de decisión sensibles al costo; e integración multimodal de teledetección y visión por computadora con datos administrativos. A nivel de aplicación, prevalecen cuatro familias: análisis de utilidad y fraude fiscal; delitos ambientales con modelado temporal; análisis cibernético y basado en plataformas; y flujos de trabajo de detección, geoespacial y forense. Sin embargo, las prácticas de evaluación son heterogéneas, con frecuentes riesgos de fuga espacial o temporal; además, la información sobre equidad, responsabilidad y transparencia es limitada. Para apoyar una escalabilidad responsable, las direcciones de investigación incluyen gobernanza de datos interoperables, evaluación controlada de fugas y sensible al costo, adaptación de dominio que tenga en cuenta la dependencia espacial, puntos de referencia abiertos y auditables, y una participación regional más amplia. Hasta donde sabemos, esta revisión es una de las primeras síntesis multilingües y centradas en la región sobre inteligencia artificial y crimen en América Latina, y establece una línea base reproducible y un mapa de evidencia accionable que permite una evaluación comparable y controlada de fugas e informa sobre la investigación, la financiación y la política de seguridad pública en la región.

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