Del papel al diálogo: innovación docente en interrogatorios simulados con inteligencia artificial generativa

Resumen

La detención policial es una medida cautelar que limita provisionalmente el derecho a la libertad del sospechoso3 para facilitar el esclarecimiento de los hechos4. Entre las diligencias habituales destacan el reconocimiento de identidad y el interrogatorio policial, entendido como interacción estructurada entre investigador y entrevistado orientada a determinar si observó o protagonizó una conducta delictiva5. No obstante, el interrogado puede tener motivos para ocultar o tergiversar la verdad.
La perspectiva procesal no es la única desde la que abordar el interrogatorio en la universidad. En la asignatura Análisis de la información criminal del Grado en Criminología de la Universidad de Salamanca, la aproximación a esta diligencia se realiza como fuente de obtención de información para la investigación del crimen6.
Desde esta óptica, la interacción entre interrogador e interrogado puede involucrar víctimas, testigos y sospechosos, lo que exige adaptar la técnica a las particularidades de cada caso.
El interrogador debe preparar el caso, poseer conocimiento técnico sobre la materia, revisar los datos disponibles y contar con la habilidad de diseñar estrategias aplicables a cada fase del interrogatorio. Su principal herramienta es la formulación de preguntas, que, de forma operativa, pueden agruparse en abiertas, cerradas y de contraste/contradicción. Ejemplos: «¿Qué recuerda de su llegada al lugar?» (abierta); «¿Conocía a la víctima?» (cerrada); «Afirmó que no la conocía, pero intercambió mensajes por WhatsApp los días previos; ¿cómo lo explica?» (contradicción).
Este contenido se desarrolla en los materiales de estudio y se explica en la clase magistral correspondiente. Ahora bien, el equipo docente identificó una oportunidad para implementar una metodología activa de role-playing7 que permitiera poner en práctica dichos conocimientos.
La realización del role-playing entre estudiantes resultaba inasumible en tiempo para una única tarea —dentro de una evaluación continua que representa el 40% de la nota global8— y podía generar desigualdad por la heterogeneidad de habilidades comunicativas. Por ello, se optó por emplear un GPT personalizado que asumiera el rol del interrogado9, aprovechando que la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) permite diseñar simulaciones inmersivas10, repetibles, trazables y escalables.