Vectis Consilium
Plataforma de socios de IA

IA que resiste el contrainterrogatorio

Razonamiento en conjunto. Procedencia criptográfica. Resultado apto para sede judicial.

Cinco socios de IA especializados trabajan en conjunto para ofrecer inteligencia de investigación que se sostiene bajo escrutinio legal. Cada conclusión se respalda con consenso multi‑modelo y trazas de auditoría inmutables.

CJIS-ReadyControles SOC 2200+ agencias
Razonamiento en conjunto activo
CONSULTA
Razonamiento
Rápido
Visión
Especialista
Puntuación de consenso87%
Desplácese para explorar
La crisis de la rendición de cuentas

Cuando la IA se vuelve una responsabilidad

La investigación asistida por IA enfrenta una crisis de rendición de cuentas. Fallos documentados han provocado detenciones erróneas, programas discontinuados y un aumento de la responsabilidad legal.

Robert Williams pasó 30 horas en una cárcel de Detroit porque un algoritmo de reconocimiento facial dijo que era la novena mejor coincidencia. Nijeer Parks estuvo encarcelado 10 días por un delito en una ciudad que nunca había visitado. Porcha Woodruff fue arrestada con ocho meses de embarazo porque una computadora indicó “posible coincidencia”.

No son casos aislados. Representan un fallo sistemático en cómo opera la investigación asistida por IA: salidas de un solo modelo tratadas como identificaciones definitivas; sin mecanismos para mostrar incertidumbre; sin obligación de generar hipótesis alternativas; sin forma de probar qué vio realmente la IA frente a lo que interpretaron los humanos.

7+

Detenciones erróneas documentadas

solo por IA de reconocimiento facial

40+

Programas discontinuados

herramientas de policía predictiva abandonadas

15-30%

Tasa de alucinaciones

en salidas no supervisadas de LLM

Idea clave

El fallo no fue la tecnología: fue la arquitectura. Salidas de un solo modelo sin validación, sin procedencia y sin mecanismos para sacar a la luz explicaciones alternativas.

Estos incidentes revelan brechas sistemáticas que ninguna plataforma existente aborda. Comprenderlas es esencial para entender por qué se requiere un enfoque diferente.

Fallos documentados

Cuando la IA crea responsabilidad

Cada incidente expone una brecha arquitectónica específica que la plataforma de socios de Public Safety aborda directamente.

Cronología de fallos de IA en fuerzas del orden

Detención errónea
202030 horas detenido

Robert Williams

Detroit, MI

Detenido 30 horas después de que el reconocimiento facial coincidiera su licencia de conducir vencida con imágenes de vigilancia. Era solo la novena mejor coincidencia. El acuerdo de junio de 2024 exige a la policía de Detroit auditar todos los casos desde 2017.

Brecha expuesta

La salida de un único algoritmo se trató como identificación. No hubo mecanismo para mostrar que era apenas la novena mejor coincidencia. Los investigadores nunca vieron el ranking de confianza.

Respuesta de Public Safety

El razonamiento en conjunto entre múltiples modelos habría mostrado un consenso débil, activando automáticamente requisitos de investigación adicional antes de cualquier acción de arresto.

Fuente: ACLU v. Detroit PD (2024)
Detención errónea
201910 días encarcelado

Nijeer Parks

New Jersey

Encarcelado 10 días por un delito en una ciudad que nunca había visitado. La única evidencia que lo vinculaba fue un “possible hit” de reconocimiento facial.

Brecha expuesta

Sin generación de contra‑hipótesis. El “possible hit” se presentó como definitivo sin mecanismo para explorar alternativas.

Respuesta de Public Safety

La validación adversarial genera explicaciones alternativas que deben descartarse explícitamente antes de actuar. Las contra‑hipótesis pasan a ser pasos obligatorios de investigación.

Fuente: Parks v. Woodbridge PD
Detención errónea
2023Arrestada con 8 meses de embarazo

Porcha Woodruff

Detroit, MI

Arrestada en su casa frente a sus hijos estando de ocho meses de embarazo, debido a que el reconocimiento facial la emparejó con una sospechosa de robo.

Brecha expuesta

El patrón de fallos repetidos indica problemas arquitectónicos sistemáticos, no incidentes aislados. Mismo modo de fallo que el caso Williams años antes.

Respuesta de Public Safety

La procedencia criptográfica crea registros inmutables de cada salida de IA y decisión humana, habilitando auditoría sistemática e identificación de patrones antes de que los fallos se repitan.

Fuente: Woodruff v. Detroit PD (2023)
Programa discontinuado
2018-202240+ ciudades abandonaron

Colapso de la policía predictiva

Los Angeles, CA

La policía de Los Ángeles y más de 40 departamentos discontinuaron programas de policía predictiva después de auditorías que revelaron sesgos y la imposibilidad de explicar predicciones.

Brecha expuesta

Los modelos de caja negra no explican predicciones. No hay mecanismo para que investigadores comprendan o cuestionen conclusiones de IA.

Respuesta de Public Safety

Transparencia total del razonamiento: cada conclusión de IA incluye evidencia de respaldo, hipótesis alternativas consideradas y límites explícitos de confianza. Nada es una caja negra.

Fuente: LAPD Inspector General Report
Evidencia impugnada
2024No renovación de $50M

Controversia ShotSpotter

Chicago, IL

Chicago no renovó el contrato de $50M con ShotSpotter después de estudios que mostraron que el 89% de las alertas no resultaron en evidencia de disparos y por preocupaciones sobre la confiabilidad de la evidencia en tribunales.

Brecha expuesta

Altas tasas de falsos positivos y falta de explicabilidad vuelven inadmisible la evidencia de IA o fácilmente impugnable en procesos judiciales.

Respuesta de Public Safety

Salida apta para sede judicial con citas Bluebook, cadenas completas de razonamiento y cuantificación de incertidumbre adecuada para procedimientos legales.

Fuente: Chicago OIG Report (2021)
Evidencia impugnada
2023Casos desestimados

Escrutinio de la informática forense digital

Múltiples jurisdicciones

Varios casos vieron evidencia forense digital impugnada o desestimada por la imposibilidad de explicar la metodología de extracción y por falta de documentación de cadena de custodia.

Brecha expuesta

La forensia digital tradicional carece de verificación criptográfica necesaria para probar la integridad de la evidencia durante todo el ciclo investigativo.

Respuesta de Public Safety

Hashing de contenido SHA-256 y verificación con árboles de Merkle crean una cadena de procedencia a prueba de manipulaciones desde la creación hasta la presentación en tribunales.

Fuente: Varios procedimientos judiciales
Producto pausado
2023Preocupaciones éticas sobre IA

Pausa de Axon Draft One

Estados Unidos

Axon pausó una herramienta de informes policiales generados por IA tras renuncias del comité ético y preocupaciones sobre IA redactando informes sin suficiente supervisión humana.

Brecha expuesta

Una IA de un solo modelo generando documentos oficiales sin validación crea riesgos tanto de precisión como de rendición de cuentas.

Respuesta de Public Safety

El conjunto multi‑modelo asegura que ninguna IA produzca una salida final en solitario. El diseño con humano en el circuito mantiene la responsabilidad mientras aprovecha capacidades de IA.

Fuente: Cobertura NPR/Wired
Fallo del sistema
2023Sanciones impuestas

Alucinaciones de IA legal

New York, NY

Un abogado fue sancionado por citar casos inexistentes generados por ChatGPT, evidenciando los riesgos de alucinación de LLM en contextos legales e investigativos.

Brecha expuesta

Salidas no supervisadas de LLM alucinan citas, hechos y conclusiones sin mecanismos de validación o verificación.

Respuesta de Public Safety

El razonamiento en conjunto con validación adversarial detecta alucinaciones mediante desacuerdo entre modelos. Ningún modelo puede introducir información fabricada sin ser impugnada.

Fuente: Mata v. Avianca (SDNY 2023)
Análisis de mercado

Lo que toda plataforma está omitiendo

Las herramientas actuales de investigación con IA comparten limitaciones arquitectónicas fundamentales que provocan los fallos documentados arriba.

Sin consenso multi‑modelo

Brecha

La mayoría de las plataformas usa una arquitectura de modelo único. Una sola IA decide.

Consecuencia real

Punto único de fallo. El error de un algoritmo se convierte en su responsabilidad. No existe mecanismo para mostrar incertidumbre o desacuerdo.

Incidentes relacionados

Las detenciones erróneas de Williams, Parks y Woodruff se originaron en reconocimiento facial de un solo modelo.

Solución de Public Safety

Razonamiento en conjunto

Las tareas se ejecutan simultáneamente en 5+ modelos de IA. La puntuación de consenso identifica acuerdos; los puntos en conflicto exponen desacuerdos que requieren resolución humana.

Sin procedencia criptográfica

Brecha

Los registros de auditoría tradicionales pueden modificarse. No hay prueba inmutable de lo que realmente generó la IA.

Consecuencia real

Impugnaciones de integridad de la evidencia en los tribunales. No se puede probar la cadena de custodia desde la salida de la IA hasta el documento final.

Incidentes relacionados

Cellebrite y evidencias forenses digitales cuestionadas por brechas de procedencia.

Solución de Public Safety

Verificación criptográfica

Hashing de contenido SHA-256 con verificación de árbol de Merkle. Cada operación se firma criptográficamente. Cadena a prueba de manipulaciones desde la creación hasta la presentación.

Sin validación adversarial

Brecha

La IA confirma hipótesis en lugar de cuestionarlas. Visión de túnel por diseño.

Consecuencia real

El sesgo de confirmación se amplifica con la tecnología. Las explicaciones alternativas nunca aparecen.

Incidentes relacionados

Caso Nijeer Parks: un “possible hit” terminó en arresto sin explorar alternativas.

Solución de Public Safety

Generación de contra‑hipótesis

Cada conclusión va acompañada de explicaciones alternativas generadas automáticamente con la evidencia necesaria para validarlas o descartarlas.

Operación de caja negra

Brecha

La IA entrega conclusiones sin explicar el razonamiento. Los investigadores no pueden evaluar ni cuestionar.

Consecuencia real

La incapacidad de explicar las conclusiones de la IA provoca impugnaciones de evidencia y la suspensión de programas.

Incidentes relacionados

Más de 40 programas de policía predictiva suspendidos por resultados inexplicables.

Solución de Public Safety

Transparencia completa

Cadenas de razonamiento completas, citas de evidencia de respaldo, límites de confianza e hipótesis alternativas para cada conclusión.

Brecha de cumplimiento por jurisdicción

Brecha

Las herramientas de IA genéricas carecen de conocimiento legal y procedimental específico por jurisdicción.

Consecuencia real

La evidencia recopilada puede no cumplir los estándares probatorios ni los requisitos procesales locales.

Incidentes relacionados

Casos desestimados por fallos procedimentales en el manejo de evidencia.

Solución de Public Safety

Inteligencia por jurisdicción

Conjuntos de reglas configurables por jurisdicción garantizan que todas las salidas cumplan requisitos locales de admisibilidad y cumplimiento procedimental.

El enfoque de Public Safety

Arquitectura diseñada para rendición de cuentas

Tres capas fundamentales garantizan que cada conclusión de IA pueda defenderse, verificarse y auditarse.

Seleccione una capa para explorar

Haga clic en cualquier capa de la arquitectura para ver capacidades en detalle

Cómo fluye la inteligencia a través de la plataforma

Paso 1

Consulta de investigación

Paso 2

Procesamiento multi‑modelo

Paso 3

Generación de contra‑hipótesis

Paso 4

Firma criptográfica

Paso 5

Resultado apto para sede judicial

Cinco socios especializados

IA diseñada para investigadores

Cada socio está optimizado para funciones investigativas distintas, trabajando en conjunto mediante razonamiento en conjunto.

Demostración interactiva

Vea el razonamiento en conjunto en acción

Observe cómo varios modelos de IA procesan la misma consulta investigativa y generan consenso.

Consulta de ejemplo

Analice las conexiones financieras entre XYZ Corporation y entidades registradas en 123 Shell Company Lane. Identifique posibles indicios de lavado de dinero.

Reasoning LLM

---

Thinking LLM

---

Fast LLM

---

Specialist LLM

---
Consenso multi‑modelo---
Demostración interactiva

Integridad criptográfica de la evidencia

Cada operación crea un registro inmutable y verificable. Vea cómo funciona la detección de manipulaciones.

Cadena de procedencia de la evidencia

Raíz de Merkle: f7a2...3e91

Evidencia creada

a7f3...8c21

Análisis de IA

b2e1...9d45

Exportación del documento

c4d2...7e63

Firma digital

e8f9...2a84

Hash SHA-256

Cada contenido recibe una huella criptográfica única. Cualquier modificación, incluso de un solo carácter, produce un hash completamente distinto.

Verificación con árbol de Merkle

Las operaciones se organizan en una estructura de árbol donde cada nivel verifica los niveles inferiores. La integridad de la cadena puede verificarse sin acceder a todos los datos.

Firmas digitales

Cada operación se firma por el usuario o el sistema que la ejecuta. La no repudio garantiza la responsabilidad en todas las acciones de manejo de evidencia.

Análisis en profundidad

Capacidades de la plataforma

Explore las capacidades técnicas que hacen posible una investigación asistida por IA apta para sede judicial.

Cada consulta de investigación se ejecuta en múltiples modelos de IA. La puntuación de consenso cuantifica el nivel de acuerdo y marca automáticamente conclusiones donde los modelos discrepan, garantizando revisión humana de hallazgos inciertos.

Características clave

  • Ejecución en paralelo en 4–6 modelos de IA
  • Cálculo de consenso en tiempo real con intervalos de confianza
  • Detección y marcado automáticos de discrepancias
  • Umbrales de consenso configurables por tipo de tarea

Implementación técnica

Los modelos procesan consultas de forma asíncrona mediante cola de mensajes. Los resultados se agregan con votación ponderada según métricas de rendimiento por tarea. Los umbrales de discrepancia son configurables por tipo de investigación.

Ejemplo de caso de uso

En una investigación de delitos financieros, si el LLM de razonamiento identifica patrones sospechosos pero el LLM de reflexión discrepa sobre la intención, el caso se enruta automáticamente a un investigador senior antes de documentar conclusiones.

La plataforma no solo genera conclusiones: genera también los argumentos en su contra. Para cada hipótesis, crea explicaciones alternativas automáticamente, garantizando que los investigadores consideren lo que alegaría un abogado defensor.

Características clave

  • Generación automática de contra‑hipótesis
  • Mapeo de evidencia para cada alternativa
  • Documentación explícita de teorías descartadas
  • Integración de la perspectiva de la defensa

Implementación técnica

Un modelo adversarial dedicado se instruye para argumentar contra las conclusiones principales. Las contra‑hipótesis requieren una refutación explícita basada en evidencia antes de poder cerrar conclusiones en la documentación de la investigación.

Ejemplo de caso de uso

Cuando el sistema concluye «El sujeto A estuvo presente en la ubicación B», genera automáticamente «El dispositivo del sujeto A estuvo presente, pero el sujeto A podría no haberlo estado», junto con requisitos de evidencia para distinguir entre ambas posibilidades.

Cada operación , salida de IA, modificación humana, exportación o acceso, crea un registro firmado criptográficamente. La integridad de la evidencia es demostrable matemáticamente, no solo declarada.

Características clave

  • Hash de contenido SHA-256
  • Verificación de cadena con árbol de Merkle
  • Firmas digitales para todas las operaciones
  • Documentación de procedencia apta para sede judicial

Implementación técnica

Almacenamiento direccionado por contenido con hashing SHA-256. Operaciones registradas en un log de solo anexado con estructura de árbol de Merkle. La verificación puede realizarse sin acceder al contenido original. La exportación incluye la cadena completa de procedencia.

Ejemplo de caso de uso

Cuando la evidencia se presenta en sede judicial, la acusación puede demostrar criptográficamente que el documento no se ha modificado desde el análisis de IA, con documentación completa de la cadena de custodia.

Todas las salidas se formatean para procedimientos legales. Incluyen citas Bluebook, referencias a evidencia, márgenes de confianza e hipótesis alternativas en el formato estándar.

Características clave

  • Formato de citación legal Bluebook
  • Documentación de la cadena de evidencia
  • Informe de intervalos de confianza
  • Documentación de hipótesis alternativas

Implementación técnica

El socio de informes se entrena con un corpus de documentos legales y reglas de formato específicas por jurisdicción. Plantillas validadas por profesionales del derecho. Márgenes de confianza calculados a partir de métricas de discrepancia del conjunto.

Ejemplo de caso de uso

Resumen de investigación formateado automáticamente con citas de casos, anexos de evidencia referenciados con documentación de cadena de custodia y límites explícitos de incertidumbre para cada conclusión.

Las jurisdicciones difieren en estándares probatorios, requisitos procedimentales y precedentes. La plataforma adapta automáticamente las salidas para cumplir requisitos locales.

Características clave

  • Conjuntos de reglas por jurisdicción
  • Cumplimiento de estándares probatorios
  • Validación de requisitos procedimentales
  • Adaptación automática de formato

Implementación técnica

La configuración por jurisdicción incluye umbrales probatorios, documentación requerida, formatos de cita y listas de verificación procedimentales. El sistema valida las salidas contra los requisitos antes de su finalización.

Ejemplo de caso de uso

Los procedimientos de manejo de evidencia se ajustan automáticamente si el caso implica cargos federales frente a estatales, garantizando que la documentación cumpla los estándares de cada tribunal.

La plataforma identifica automáticamente conflictos entre declaraciones, evidencia y hechos previamente documentados. Las incoherencias se marcan para investigación en lugar de pasarse por alto.

Características clave

  • Análisis de consistencia entre declaraciones
  • Detección de conflictos en evidencia
  • Identificación de incoherencias en la línea temporal
  • Alertas automáticas al investigador

Implementación técnica

Extracción NLP de afirmaciones fácticas desde todas las fuentes. Verificación de consistencia basada en grafos entre afirmaciones extraídas. Los conflictos se priorizan por impacto y se enrutan al equipo correspondiente.

Ejemplo de caso de uso

Una declaración afirma que el sujeto estaba en la ubicación A a las 15:00, mientras los datos de antenas sitúan el dispositivo en la ubicación B; el sistema lo marca automáticamente y documenta la incoherencia para seguimiento.

Análisis comparativo

Qué distingue a Public Safety

Comparación de capacidades por categorías de plataforma. Ningún competidor cubre por sí solo el requisito completo de rendición de cuentas.

CapacidadPlataformas tradicionalesIA de redacción de informesHerramientas de IA legalSocios de Public Safety
Conjunto multi‑modelo
No soportado
No soportado
No soportado
Soporte completo
Validación adversarial
No soportado
No soportado
No soportado
Soporte completo
Procedencia criptográfica
Soporte parcial
No soportado
No soportado
Soporte completo
Citas aptas para tribunales
No soportado
No soportado
Soporte completo
Soporte completo
Cumplimiento por jurisdicción
No soportado
No soportado
Soporte parcial
Soporte completo
Análisis multi‑modal
Soporte completo
Soporte parcial
No soportado
Soporte completo
Identificación de conflictos
No soportado
No soportado
No soportado
Soporte completo
Análisis contrafactual
No soportado
No soportado
No soportado
Soporte completo
Streaming en tiempo real
Soporte completo
Soporte parcial
No soportado
Soporte completo
Integración OSINT
Soporte parcial
No soportado
No soportado
Soporte completo
Soporte completo
Soporte parcial
Sin soporte

Comparación basada en documentación pública disponible a 2024. La disponibilidad de funciones puede variar según el proveedor y la configuración de despliegue.

Escenarios reales

Cómo se transforman las investigaciones

Cuatro escenarios detallados que muestran cómo la plataforma cambia los flujos de trabajo investigativos.

Delitos financieros

Investigación de delitos financieros

Un banco importante presenta un reporte de actividad sospechosa sobre una red compleja de transacciones que involucra 15 empresas pantalla en 4 jurisdicciones. Una investigación tradicional requeriría meses de revisión manual de documentos y cruce de información.

Desafíos del enfoque actual

  • •Semanas de búsquedas manuales en registros corporativos en múltiples jurisdicciones
  • •Dificultad para rastrear beneficiarios finales a través de estructuras en capas
  • •Riesgo de perder conexiones enterradas en miles de documentos

Flujo de trabajo de Public Safety

  1. 1El Partner OSINT mapea la estructura corporativa completa, incluidos los UBO, en minutos
  2. 2El Partner Investigative correlaciona flujos financieros con relaciones entre entidades
  3. 3El Partner Briefing genera un resumen listo para la fiscalía con citas de evidencia

Resultados medibles

85%reducción del tiempo de análisis
3xmás conexiones identificadas
100%integridad de la traza de auditoría
Partners utilizados:
OSINTInvestigativeBriefing
Seguridad y cumplimiento

Seguridad de nivel empresarial

Diseñado para los requisitos más exigentes de seguridad y cumplimiento en fuerzas del orden.

CJIS

Criminal Justice Information Services

Controls aligned with FBI CJIS Security Policy for criminal justice information handling and access controls. Each tenant is prepared for independent certification.

Controls Implemented
Regiones:United States
Includes advanced authentication, encryption at rest and in transit, audit logging, and personnel security requirements.

SOC 2 Type II

Control de Organización de Servicios 2

Controles implementados para seguridad, disponibilidad, integridad de procesamiento, confidencialidad y privacidad. Cada tenant se prepara para verificación independiente.

Controles implementados
Regiones:Global
Controles implementados que cubren los cinco criterios de servicios de confianza, listos para auditoría independiente.

FedRAMP

Federal Risk and Authorization Management Program

Federal government cloud security authorization for deployment in government environments.

In Progress
Regiones:United States (Federal)
Currently pursuing Moderate baseline authorization with expected completion Q3 2025.

GDPR

Reglamento General de Protección de Datos

Cumplimiento total con requisitos de protección de datos de la UE, incluidos derechos de los titulares y controles de procesamiento.

Conforme
Regiones:Unión Europea
Opciones de residencia de datos disponibles para requisitos de almacenamiento exclusivo en la UE.

ISO 27001

Gestión de seguridad de la información

Estándar internacional para sistemas de gestión de seguridad de la información. Controles implementados; cada tenant listo para certificación independiente.

Controles implementados
Regiones:Global
Cubre controles integrales de seguridad de la información, listos para auditoría de certificación independiente.

EU AI Act

European Artificial Intelligence Act

Diseñado para cumplimiento con la emergente regulación de IA de la UE para sistemas de alto riesgo.

Preparando
Regiones:Unión Europea
Arquitectura diseñada con transparencia, supervisión humana y requisitos de documentación previstos por la regulación.

Protección de datos integrada

Cada capa de la plataforma implementa defensa en profundidad. Los datos de su investigación nunca salen de su control.

Cifrado AES-256
TLS 1.3 en tránsito
MFA obligatorio
Acceso basado en roles

Cada día sin IA validada es una responsabilidad acumulándose

Vea cómo el razonamiento en conjunto, la validación adversarial y la procedencia criptográfica respaldan investigaciones. Programe una demostración con nuestro equipo.