Michigan está a punto de dejar que un sistema de inteligencia artificial ayude a decidir lo peligrosos que son sus presos. A partir del 1 de diciembre de 2026, el Departamento de Correccionales de Michigan probará una nueva herramienta de clasificación, construida con la organización tecnológica sin ánimo de lucro Recidiviz, en centros seleccionados para hombres, que ordenará a las personas encarceladas en niveles de seguridad según su riesgo previsto de violencia futura. El departamento afirma que el sistema de IA en prisiones de Michigan debería predecir ese riesgo con aproximadamente un 30% más de precisión que el proceso actual, en un momento en que las agresiones dentro de las prisiones estadounidenses han aumentado con fuerza.

Puntos Clave

• La prueba piloto de la nueva clasificación de presos de Michigan comienza el 1 de diciembre de 2026 en centros seleccionados para hombres, y solo se considerará un uso más amplio después de evaluar la prueba.
• El sistema, desarrollado con Recidiviz, sustituye las evaluaciones programadas hechas por comités por revisiones que usan datos en tiempo real y pueden actualizarse con mucha más frecuencia.
• El departamento espera que la herramienta mejore la predicción de la violencia futura en aproximadamente un 30%, una cifra cuya metodología no se ha publicado.
• Michigan supervisa a unas 32.000 personas encarceladas y utiliza cuatro niveles de seguridad para la población general: Nivel I, Nivel II, Nivel IV y Nivel V.
• El nivel de seguridad de una persona determina su movimiento diario, su supervisión y el acceso a programas, por lo que la decisión de clasificación tiene consecuencias reales en la vida diaria dentro de prisión.

Qué Pasó

El Departamento de Correccionales de Michigan anunció el rediseño del sistema de clasificación el 29 de octubre de 2026, presentándolo como una medida de seguridad y no de castigo. La prueba piloto servirá para comprobar el rendimiento de la nueva herramienta antes de que el departamento considere utilizarla de forma más amplia, y se enmarca en su Iniciativa de Prisiones Seguras, donde la clasificación de presos y el espacio de camas se describen como un área clave para el éxito en seguridad.

Con el nuevo sistema, las personas encarceladas serán ubicadas en el nivel de seguridad que se ajuste a su comportamiento y necesidades actuales, usando datos históricos y basados en la evidencia que pueden analizarse con rapidez. El cambio crucial respecto al método anterior es el momento. En la actualidad, los datos de clasificación se recogen de forma programada y las evaluaciones las realiza un comité de personal nombrado por el director de cada centro, trabajando con hojas manuales. El nuevo sistema permite revisiones continuas de clasificación que incorporan datos en tiempo real, de modo que el perfil de riesgo de una persona puede reevaluarse a medida que llega nueva información, en lugar de esperar a la siguiente revisión programada.

La directora Heidi E. Washington expuso el argumento del departamento en el propio anuncio: "Clasificar a los presos en el nivel de seguridad que se ajuste a sus comportamientos y necesidades actuales mantiene a todos más seguros: a la persona, a otras personas encarceladas y al personal penitenciario. Soy optimista de que el uso en esta prueba piloto de datos históricos y basados en la evidencia ha creado una herramienta dinámica, objetiva, que reforzará la seguridad de nuestros centros."

La prueba piloto está deliberadamente limitada. Comienza en centros seleccionados para hombres el 1 de diciembre, y el departamento no ha nombrado en el anuncio la lista completa de centros piloto. Los centros de mujeres no forman parte de esta primera fase, y el departamento afirma que la prueba existe precisamente para comprobar el rendimiento antes de considerar una implantación más amplia.

Antecedentes y Contexto

La población penitenciaria de Michigan es grande, y su problema de violencia no es nuevo. El departamento supervisa a unas 32.000 personas encarceladas en todo el estado. Entre 2019 y 2024, las prisiones de Estados Unidos registraron un aumento del 77% en las agresiones al personal y un aumento del 54% en las agresiones entre personas encarceladas, según las cifras del Safe Inside Project citadas por el departamento. La propia experiencia de Michigan ha incluido al menos cuatro incidentes recientes en los que se sospecha que reclusos mataron a sus compañeros de celda, según el Detroit Free Press, que también informó de que las agresiones han aumentado incluso mientras la población penitenciaria disminuía.

La clasificación es el mecanismo que está detrás de esas cifras. Un nivel de seguridad no es una etiqueta abstracta: determina el movimiento diario, la cantidad de supervisión a la que está sometida una persona y las actividades a las que puede acceder cada día. En los niveles de seguridad más altos, el movimiento es más limitado, para reducir la violencia y gestionar posibles comportamientos negativos. Programas como el de Prevención de la Violencia están disponibles en todos los niveles de población general, pero las personas en niveles más bajos pueden tener acceso a una gama más amplia de oportunidades, como formación profesional o educación superior, debido a su clasificación. Acertar en esa decisión importa para la seguridad, y equivocarse puede restringir la vida diaria y las perspectivas de una persona durante años.

El departamento llevaba tiempo avanzando hacia este cambio. Desde enero de 2026, ha anunciado la incorporación de 870 camas de alta seguridad, aumentos en habitaciones accesibles sin barreras y cambios en las Unidades de Protección, todo presentado como parte del mismo impulso de seguridad. La prueba piloto de clasificación es la mitad basada en datos de ese programa: mejores camas y mejor información, según el departamento, deberían hacer juntos que los centros sean más seguros para el personal y para las personas que están en ellos.

Recidiviz, el socio del proyecto, es una organización tecnológica sin ánimo de lucro 501(c)(3) que apoya a agencias de justicia penal en 19 estados. El departamento la contrató el año pasado para ayudar a desarrollar el nuevo sistema. Recidiviz nació como un proyecto de organización de datos dentro de Google, destinado a estandarizar los datos de justicia penal y mejorar los resultados en todo el sistema. Su plataforma se utiliza para tareas como identificar a personas elegibles para programas ofrecidos por el estado, la reclasificación y la planificación de liberaciones, y coordinar el acceso a recursos como vivienda transitoria y empleo. El Departamento de Correccionales de Michigan y el Departamento de Tecnología, Gestión y Presupuesto firmaron un contrato de 1 millón de dólares con Recidiviz en 2021 para construir una plataforma de datos de justicia penal, según los registros estatales, y ese contrato se ha prorrogado tres veces desde entonces y ahora está valorado en poco más de 4 millones de dólares, según el Free Press. El módulo de clasificación es la pieza más reciente de esa plataforma más amplia, que también incluye revisiones de alojamiento restrictivo y traslados entre prisiones.

IA en Prisiones de Michigan: Cómo Funciona la Nueva Clasificación

La afirmación principal es la cifra del 30%. El departamento afirma que el sistema rediseñado "se espera que mejore la capacidad del MDOC para predecir con mayor precisión el riesgo de violencia futura de las personas encarceladas en aproximadamente un 30%". Esa es una expectativa, no un resultado: la prueba piloto aún no se ha realizado, y el departamento no ha publicado la metodología detrás de la cifra, un vacío señalado en la cobertura del anuncio. Por tanto, los lectores deben tratar el 30% como el objetivo que la prueba piloto debe demostrar, y no como un resultado medido.

Lo que está más claro es cómo se supone que funcionará la herramienta en la práctica. Se basa en numerosos factores, como la naturaleza de los delitos de una persona, las evaluaciones de expertos del departamento y su comportamiento en prisión, y produce una puntuación numérica que alimenta la decisión sobre el nivel de seguridad. El departamento subraya que el sistema está diseñado para apoyar al personal, no para sustituirlo. Una portavoz del departamento, Jenni Riehle, dijo al Free Press que la inteligencia artificial nunca se utiliza para tomar decisiones sobre el nivel de seguridad o la liberación de una persona; en cambio, calcula una puntuación de evaluación, que el personal utiliza después. Esa distinción importa, porque es la diferencia entre un algoritmo que decide dónde vive una persona y un algoritmo que informa una decisión humana sobre dónde vive una persona.

Los niveles en sí serán familiares para cualquiera que conozca el sistema de Michigan, con una peculiaridad que a menudo confunde a quienes no lo conocen. Michigan utiliza cuatro niveles de seguridad para la población general: Nivel I, Nivel II, Nivel IV y Nivel V. No existe la designación de Nivel III. El Nivel I es para las personas consideradas más seguras, y el Nivel V es el nivel de seguridad más alto, donde el movimiento está más restringido. La prueba piloto no cambia esos niveles; cambia cómo se asigna a las personas a ellos, y con qué frecuencia puede revisarse esa asignación.

El elemento en tiempo real es el cambio técnico más importante. Una revisión programada puede dejar a una persona en un nivel que ya no se ajusta a ella durante meses, tanto si se ha vuelto más segura como si se ha vuelto más peligrosa entretanto. Un sistema que se actualiza a medida que llegan nuevos datos puede, en principio, trasladar a alguien a un nivel más bajo antes cuando su comportamiento mejora, abriendo programas y movimiento, o a un nivel más alto antes cuando el riesgo aumenta, protegiendo al personal y a otras personas encarceladas. Que haga una cosa o la otra de forma justa depende por completo de la calidad de los datos que se le proporcionan, y ahí es donde comienza el debate.

Reacciones y Declaraciones

El mensaje del propio departamento ha sido siempre sobre seguridad. La declaración de la directora Washington presenta la clasificación como una herramienta de seguridad ante todo: el nivel adecuado para la persona adecuada en el momento adecuado mantiene más seguros a la persona, a otras personas encarceladas y al personal penitenciario. Ese planteamiento se refleja en el lenguaje de la Iniciativa de Prisiones Seguras, que presenta la clasificación y el espacio de camas como infraestructura de seguridad y no como papeleo administrativo.

La cobertura del anuncio ha sido más escéptica, y el escepticismo se centra en la transparencia. Futurism, que llamó por primera vez la atención general sobre el plan, señaló que no está claro cómo llegó el estado a su cifra aproximada del 30%, y que se contactó al departamento para pedir comentarios. Esa misma cobertura apunta al precedente que preocupa a los defensores de las libertades civiles: una investigación de ProPublica sobre un sistema similar de análisis de riesgo en Luisiana halló que los datos subyacentes contenían sesgos raciales y socioeconómicos inherentes. Si los datos que alimentan una herramienta de riesgo reflejan patrones sesgados de vigilancia, condena o disciplina penitenciaria, la herramienta puede reproducir esos patrones a escala, por neutras que parezcan sus matemáticas.

La respuesta del departamento, en efecto, es el alcance. El sistema de Michigan está orientado a las asignaciones de alojamiento y no a las decisiones de libertad condicional, y el departamento afirma que la IA calcula una puntuación en lugar de tomar la decisión en sí. Quienes apoyan esa distinción argumentan que el alojamiento es una decisión de seguridad que debe tomarse de alguna manera, y que una puntuación basada en datos, actualizada con regularidad, es más justa que un comité que trabaja con hojas de papel en un calendario fijo. Los críticos responden que el alojamiento no es una decisión menor: determina con quién vive una persona, a qué programas puede llegar y cuánto de cada día pasa encerrada, y un error en la puntuación, por tanto, se acumula a lo largo de una condena.

Aún no se ha publicado ninguna evaluación independiente de la herramienta de Michigan, porque la prueba piloto no ha comenzado. Esa ausencia es en sí misma un hecho que conviene exponer con claridad: en esta fase, el público tiene el anuncio del departamento, su expectativa del 30% y la experiencia de sistemas similares en otros lugares, pero todavía no tiene resultados de Michigan con los que juzgar la herramienta.

Por Qué Importa

Esta historia importa más allá de Michigan por tres razones. Primero, la escala: Michigan alberga a unas 32.000 personas, y un sistema de clasificación que funcione allí será observado por departamentos de correccionales de otros estados, varios de los cuales ya utilizan herramientas de Recidiviz. Una prueba piloto exitosa podría convertirse en un modelo; una fallida, con sesgos o errores documentados, podría convertirse en una advertencia.

Segundo, pone a prueba un límite que atraviesa casi todos los usos de la inteligencia artificial en el sector público: la línea entre una herramienta que informa una decisión humana y una herramienta que la toma de hecho. Michigan insiste en que su sistema se mantiene en el lado de informar, con el personal conservando la decisión. Cómo funcione eso en la práctica —con qué frecuencia el personal anula la puntuación, en qué dirección y con qué razones registradas— determinará si la distinción es real o cosmética. Esas tasas de anulación son las cifras que hay que vigilar una vez que la prueba esté en marcha.

Tercero, llega en un año en que la inteligencia artificial en las instituciones públicas está bajo un escrutinio intenso, desde las aulas hasta los tribunales. La misma semana en que se anunció la prueba piloto de Michigan, senadores presionaban a Google sobre la IA en las escuelas, y los sistemas de IA estaban en el centro de disputas sobre la integridad electoral. Las prisiones son un entorno menos visible que las escuelas o las elecciones, pero lo que está en juego para las personas afectadas es al menos igual de alto, y la supervisión es menor, porque las personas encarceladas tienen mucha menos capacidad para impugnar una decisión sobre ellas que un estudiante, un votante o un solicitante de empleo.

Qué Sigue

La prueba piloto comienza el 1 de diciembre de 2026 en centros seleccionados para hombres. El departamento afirma que comprobará el rendimiento de la nueva herramienta antes de considerar un uso más amplio, lo que significa que los primeros meses deberían producir la evidencia que el anuncio actualmente no tiene: con qué precisión predice la herramienta la violencia, con qué frecuencia se anulan sus puntuaciones y si sus errores recaen de forma desigual sobre algún grupo de personas encarceladas.

Lo que hay que vigilar en ese periodo es concreto. Primero, si el departamento publica los resultados de la prueba piloto, incluida la metodología detrás de la afirmación del 30% y cualquier validación de la herramienta frente a resultados reales. Segundo, si revela qué campos de datos utiliza la herramienta, y si alguno de ellos actúa como sustituto de la raza o el origen socioeconómico. Tercero, si las personas clasificadas en un nivel más alto con el nuevo sistema tienen una vía clara y oportuna para impugnar su clasificación, y si la reclasificación en ambas direcciones realmente se produce a medida que llegan nuevos datos.

Si la prueba piloto funciona como espera el departamento, el siguiente paso sería un uso más amplio en los centros de Michigan, y un modelo que otros estados podrían adoptar. Si no funciona, el departamento tendrá que explicar por qué un sistema construido para ser dinámico y objetivo produjo resultados que no puede defender. En cualquier caso, el 1 de diciembre es la fecha en que la IA en prisiones de Michigan deja de ser un anuncio y empieza a ser un registro, y ese registro, a diferencia de un comunicado de prensa, puede comprobarse.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo comienza la prueba piloto de IA en prisiones de Michigan? El 1 de diciembre de 2026, en centros seleccionados para hombres. El departamento comprobará el rendimiento de la herramienta antes de considerar un uso más amplio.

¿Qué hace realmente el sistema? Ayuda a clasificar a las personas encarceladas en niveles de seguridad —Nivel I, Nivel II, Nivel IV y Nivel V— usando datos históricos y basados en la evidencia, actualizados en tiempo real y no solo de forma programada.

¿Decide la IA dónde vive un preso? El departamento dice que no. Afirma que la IA calcula una puntuación de evaluación, y que la inteligencia artificial nunca se utiliza para tomar decisiones sobre el nivel de seguridad o la liberación de una persona. El personal conserva la decisión.

¿Por qué cambia Michigan su sistema ahora? El departamento apunta al aumento de la violencia en prisión: entre 2019 y 2024, las prisiones de EE. UU. registraron un aumento del 77% en las agresiones al personal y un aumento del 54% en las agresiones entre personas encarceladas, según las cifras del Safe Inside Project que citó.

¿Cuáles son las principales preocupaciones? La transparencia y el sesgo. La metodología detrás de la afirmación de mejora del 30% no se ha publicado, y una investigación de ProPublica halló sesgos raciales y socioeconómicos inherentes en los datos detrás de un sistema similar de Luisiana. El sistema de Michigan afecta al alojamiento y al acceso a programas, no a la libertad condicional.

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Fuentes: comunicado de prensa del Departamento de Correccionales de Michigan, 29 de octubre de 2026; Detroit Free Press, 29 de octubre de 2026; Fox 2 Detroit, octubre de 2026; Futurism, 1 de noviembre de 2026; NewsBytes, 2 de noviembre de 2026. La imagen destacada es una fotografía ilustrativa de un pasillo de alojamiento penitenciario, no una fotografía de un centro piloto de Michigan.