Un estudio publicado en la revista Tapuya muestra cómo la inteligencia artificial y los grafos de conocimiento pueden ayudar a reconstruir hechos a partir de expedientes judiciales de miles de páginas, sin reemplazar el criterio humano.
¿Cómo reconstruir una historia judicial cuando la información está dispersa en miles de páginas, testimonios, resoluciones y documentos acumulados durante décadas? ¿Cómo detectar vínculos entre personas, instituciones y hechos que una revisión tradicional podría pasar por alto?
Esas son las preguntas que aborda el artículo “Artificial intelligence, judicial archives, and transitional justice: Analysis of the Quiñones Case in Chile”, publicado en septiembre de 2026 en la prestigiosa revista internacional Tapuya: Latin American Science, Technology and Society (Scopus Q1). Sus autores son Hugo Rojas Corral (Derecho UAH y Derecho UCU), Antonia Fonck (Derecho UAH), Darwin Sanhueza (Computación PUC), Domingo Mery (Computación PUC) y Jocelyn Dunstan (Computación PUC), un equipo que reúne disciplinas como el derecho, la sociología, la historia, las ciencias de la computación y la ingeniería en el proyecto de investigación NuestramemorIA.
Una metodología para leer expedientes complejos
La investigación propone una metodología que combina inteligencia artificial generativa, modelos de lenguaje de gran escala y grafos de conocimiento, conocida como Graph-based Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG).
Los modelos de lenguaje permiten procesar documentos y responder preguntas formuladas en lenguaje natural. Los grafos de conocimiento, por su parte, representan las relaciones entre personas, instituciones, acontecimientos, lugares y documentos. Juntos, hacen que la búsqueda no dependa solo de encontrar palabras coincidentes, sino también de las conexiones entre los distintos elementos del caso.
Con esta herramienta es posible:
- Reconstruir cronologías a partir de múltiples documentos.
- Identificar personas y sus relaciones, así como las funciones que desempeñaban.
- Conectar testimonios y antecedentes distribuidos en distintas piezas del expediente.
- Detectar contradicciones e inconsistencias entre declaraciones y versiones de los hechos.
- Identificar vacíos de información y posibles nuevas líneas de investigación.
- Realizar consultas complejas y obtener respuestas vinculadas a los documentos pertinentes.
El caso Quiñones: una prueba concreta
Para poner a prueba la metodología, el equipo analizó el caso Juan Luis Quiñones Ibaceta, militante del Partido Comunista que fue detenido en 1976 y cuyo paradero se desconoce. El archivo judicial reúne 13.283 páginas de documentos, un volumen que ilustra los desafíos que enfrentan quienes investigan violaciones graves de derechos humanos.
El estudio reporta una precisión del 91,7 % en la identificación de patrones de violencia estatal, sobre la base de datos validados por especialistas. Un resultado prometedor, que los autores acompañan de una advertencia clave: es indispensable mantener controles humanos sobre las conclusiones.
La tecnología apoya, no reemplaza
Uno de los aportes centrales del artículo es que no presenta la inteligencia artificial como sustituto de la investigación jurídica e histórica. La interpretación de los documentos, la valoración de los testimonios y la determinación de su relevancia jurídica siguen siendo responsabilidades humanas.
Por eso, el trabajo propone un modelo Human-in-the-Loop, en el que especialistas revisan y validan los resultados del sistema. Los autores alertan además sobre dos riesgos: la ilusión de comprensión, que puede llevar a confiar en exceso en explicaciones generadas por IA, y el algoritmo del silencio, por el cual las omisiones o vacíos documentales quedan ocultos tras respuestas aparentemente completas y convincentes.
En palabras simples: una respuesta generada por IA no equivale a una prueba judicial. Su utilidad depende de que pueda rastrearse hasta los documentos originales y someterse a evaluación experta.
Memoria, justicia y derechos humanos
Más allá de lo tecnológico, el estudio muestra cómo estas herramientas pueden fortalecer el trabajo de investigadores, historiadores, abogados, jueces y organizaciones de derechos humanos. También pueden contribuir a preservar y hacer más accesibles los archivos históricos y a formular nuevas preguntas de investigación.
En los procesos de justicia transicional, donde la reconstrucción de la verdad, la determinación de responsabilidades y la reparación son fundamentales, contar con mejores herramientas para analizar la documentación representa un avance de especial importancia.
El artículo también destaca la necesidad de desarrollar capacidades científicas y tecnológicas desde América Latina, aplicadas al estudio de nuestras propias historias, instituciones y experiencias de violencia política.
La tecnología puede ayudar a encontrar las conexiones; la responsabilidad de interpretar los hechos, valorar las pruebas y construir memoria y justicia sigue siendo humana.
Ficha bibliográfica:
Rojas Corral, H., Fonck, A., Sanhueza, D., Mery, D. y Dunstan, J. (2026). “Artificial intelligence, judicial archives, and transitional justice: Analysis of the Quiñones Case in Chile”. Tapuya: Latin American Science, Technology and Society, vol. 9. https://doi.org/10.1080/25729861.2026.2698211