El desafío

La trata de personas con fines laborales sigue siendo un desafío importante en todo el mundo: el número de víctimas denunciadas aumentó un 47 por ciento entre 2019 y 2022.¹ Países como Brasil procesan y juzgan principalmente los casos de trata en tribunales civiles para aumentar la responsabilidad de las personas, empresas y organizaciones responsables, ofrecer resarcimiento económico a las sobrevivientes y establecer medidas disuasorias para prevenir la reincidencia. Sin embargo, los fiscales a menudo tienen dificultades para gestionar el número de casos que reciben y el extenso proceso de investigación que requiere cada uno. Esto genera un retraso que puede retrasar e incluso socavar las iniciativas contra la trata. Por lo tanto, existe una necesidad imperiosa de identificar herramientas eficaces que ayuden a los fiscales a procesar los casos de forma más eficiente y eficaz.

Para ayudar a los fiscales a optimizar su flujo de trabajo y la calidad de sus investigaciones, la Fiscalía Federal del Trabajo de Brasil y el Laboratorio de Datos sobre Trata de Personas (HTDL) de la Universidad de Stanford desarrollaron un flujo de trabajo basado en IA. Esta herramienta utiliza un modelo de riesgo adaptado para ayudar a los fiscales a identificar y perseguir casos con altas probabilidades de éxito. También utiliza un modelo de lenguaje amplio adaptado para respaldar demandas y acuerdos más completos, a la vez que integra las presentaciones en el sistema de gestión de casos existente. La evidencia sugiere que las herramientas de IA pueden reducir eficazmente los retrasos y mejorar la gestión del flujo de trabajo y la toma de decisiones para los trabajadores de primera línea.² Las primeras observaciones sobre el uso de la herramienta sugieren su potencial. Sin embargo, aún no existen pruebas rigurosas en el contexto del procesamiento de la trata de personas. ¿Puede la IA con supervisión humana fortalecer los sistemas de aplicación de la ley y justicia contra la trata?

La evaluación

En colaboración con FLPO y la iniciativa SmartLab (smartlabbr.orgInvestigadores de HTDL están realizando una evaluación aleatoria para medir si esta nueva herramienta de IA aumenta el valor monetario total de las sanciones civiles y el número de casos de trata laboral que se someten a investigación formal. La evaluación se centrará en casos documentados en Investigaciones Civiles Públicas y Demandas Civiles de Interés Público, ambas de acceso público. La intervención abarca 23 jurisdicciones fiscales, que se han dividido según la carga de trabajo en los siguientes grupos:

• Carga de trabajo superior a la media (11 jurisdicciones): Fiscales en 5 Las jurisdicciones seleccionadas al azar con una carga de casos superior a la media tendrán acceso, capacitación y soporte técnico para la versión ampliada de la herramienta de IA integrada en su sistema de gestión de casos existente; el resto 6 Las jurisdicciones utilizarán el sistema de gestión estándar sin la información complementaria y servirán como grupo de comparación.
• Carga de trabajo inferior a la media (12 jurisdicciones): Fiscales en 6 Las jurisdicciones seleccionadas al azar con una carga de trabajo inferior a la media tendrán el sistema ampliado; las restantes 6 Las jurisdicciones servirán como grupo de comparación.

Resultados

Los resultados estarán disponibles en 2027.

Fuentes

^1. Aminou, Oussoumanou, Fiona Dedei, Carolina Ghisoni, Claire Healy, Sylvain Keller, Lara Kuschlanski, Caitlin Oschadleus, et al. Informe mundial sobre la trata de personas 2024. Viena: ONUDF, 2024

^2. Gandhi, T. K., Classen, D., Sinsky, CA., Rhew, D. C., Vande Garde, N., Roberts, A. y Federico, F. (2023). ¿Cómo puede la inteligencia artificial reducir la carga cognitiva y laboral de los profesionales de primera línea?. JAMIA Open, 6(3), ooad079. https://doi.org/10.1093/jamiaopen/ooad079

Socio implementador y de investigación