COMPLEJIDAD Y DELITOS SISTÉMICOS

Omar Gabriel Orsi

Ministerio Público Fiscal (Argentina)

oorsi@mpf.gov.ar

RESUMEN:

Pese a los avances tecnológicos y las reformas procesales, la baja eficiencia en la investigación de los delitos sistémicos -en especial, los de cuello blanco- no pudo ser sustancialmente mejorada. El trabajo desarrolla el potencial de los modelos de la complejidad y de las metodologías formales para la resolución de este tipo de problemas.

PALABRAS CLAVE: Modelos, complejidad, metodología, investigación penal, delitossistémicos.

ABSTRACT:

Despite technological advances and procedural reforms, the low efficiency of systemic crimes investigation -specially White collar crimes- could not be substantially improved. The work develops the potential of the complexity models, and formal methodologies for solving this kind of problems.

KEY WORDS: Models, complexity, methodology, criminal investigation,systemic crimes.

1. INTRODUCCIÓN

Pese a los esfuerzos, los sistemas penales de diversos países mantienen un comportamiento errático: mientras pueden tratar con rapidez y eficiencia cierto tipo de delitos -como los detectados en flagrancia- no ocurre lo mismo con otros -como los delitos sistémicos-. La dificultad para responder eficazmente ante los delitos sistémicos radica, entre otras razones, en que ellos no se encuentran claramente separados de la estructura de orden, como ocurre con la construcción simbólica del crimen organizado y el terrorismo; por el contrario, ellos se ubican en una zona preliminar, y no pueden ser separados tajantemente del devenir social lícito.

Esta característica incide notablemente sobre los sistemas de prevención, investigación y prueba de esta particular forma de delitos, y determina la imposibilidad de tratarlos con las mismas herramientas empleadas en los delitos de cuello azul. Los delitos sistémicos, como categoría que engloba todo delito del poder3 y de productividad económica de cuello blanco4, requiere de otras tecnologías y saberes, a los que la práctica judicial no parece adaptarse con facilidad. El objetivo del presente trabajo consiste en reflexionar sobre el potencial que presentan los modelos de tratamiento de la complejidad en la investigación y prueba de los delitos sistémicos.

2. Aproximación al enfoque de la complejidad

Los avances en el campo de la complejidad no surgieron repentinamente, sino que fueron madurando a lo largo del tiempo. Muchos de sus postulados y herramientas eran antiguos, pero se reformularon, combinaron y aceleraron en un momento en particular: la II

Guerra Mundial y el posterior período de guerra fría, movidos por la necesidad de desarrollar potencial bélico.

Entre esas necesidades, se encontraban las de procesar e intercambiar información, de manera ágil y segura, entre las áreas operativas, de análisis y de comando, ante la eventualidad de un ataque masivo5, formas de detectar naves a grandes distancias, desarrollar nuevos materiales, acertar a un objetivo en movimiento, decodificar un mensaje encriptado, instalar un rumor, liberar energía de la materia, puntuar los ciclos de la economía o ejercer control sobre las masas en momentos críticos, entre otros. Este esfuerzo, impulsado por sectores vinculados a la defensa, involucró también al campo empresarial y académico, marcando así el rumbo de la agenda en los años posteriores.

Fue la necesidad -material e intelectual- la que llevó, tanto a aumentar la inversión, como a aguzar el ingenio. Y una de las formas de hacerlo fue reunir expertos de distintos campos para encontrar las respuestas -operativas-, que se estaban buscando. La estrategia no fue entonces sumar miradas de disciplinas consolidadas sobre un mismo tema, sino converger hacia una nueva forma de conocimiento para lidiar con problemas que, por su complejidad, ninguna de ellas había podido resolver satisfactoriamente.

En el ámbito científico se produjo, por la misma época, una suerte de cambio copernicano. Encorsetadas por una visión mecanicista del mundo, y expurgados todo vestigio de holismo o animismo, diversas disciplinas comenzaban a advertir la estrechez de sus enfoques y a percibir su matriz común. En este ámbito, basado principalmente en los procesos de comunicación e información, confluyeron una serie de iniciativas, provenientes de distintos campos: la teoría clásica de sistemas, la verbal o semántica, la teoría de la información, la de juegos, la de decisión, la de autómatas, la de colas, la de conjuntos, la de gráficas o grafos, la de redes, la computarización-simulación, y la teoría cibernética, entre otras. El enfoque, centrado en relaciones más que en entidades, permitió condensar así una serie de principios o herramientas útiles para toda clase de objetos, incluso aquellos de los que tratan las ciencias sociales.

La nueva perspectiva deja suficientemente en claro que no existen límites para la clase de modelo aplicado al estudio de la realidad, y que la aproximación, lejos de ser patrimonio de las denominadas ciencias duras, tuvo conspicuos representantes en las ciencias sociales. También queda claro que las distintas ciencias enfrentaban un tipo de problema similar, y que éste podía separarse de la naturaleza del objeto: la salud mental, un circuito de telecomunicación, el funcionamiento físico del cerebro, la guía de un misil, la composición química de una sustancia, la estructura social o el lenguaje. Puede decirse que ese tipo de perspectiva no se circunscribe ni a un referente empírico determinado, ni a un saber en particular: se ubica, por así decir, en los límites de las disciplinas, en sus puntos de contacto.

3. Modelos de complejidad en ciencias sociales

La corriente señalada en el punto anterior explora ciertas regularidades, independientes del tipo de objeto, de modo que acepta naturalmente que sus categorías no son lo abordado, sino un modelo, una ideación útil, en todo caso, para comprender u operar sobre determinados aspectos de la realidad8. Un modelo es una forma de lenguaje, una construcción humana de sentido.

Los modelos se aproximan de cierto modo a las metáforas, los íconos o los símiles, ya que se espera que guarden algún tipo de relación con aquello que mentan.

Los modelos orientados al tratamiento de la complejidad se distinguen, sin embargo, por poseer un tipo específico de consistencia interna, debido al empleo de herramientas formales como la lógica o la matemática. Puesto que manejamos sus pautas constructivas, podemos extender sus derivados, de modo que si el modelo resultó útil para tratar algunos aspectos de un objeto, es posible que lo sea para otros. La capacidad para establecer derivaciones formalmente confiables facilita, a su vez, la otra clave de bóveda de todo conocimiento operativo: la posibilidad de mapear el modelo contra la información aportada por las técnicas de construcción de datos. La modelización sirve, tanto para explorar las aristas relevantes de un problema, como en una etapa ulterior validar la opción escogida para tratarlo.

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