Chile enfrenta un cuello de botella fundamentalmente político en el uso de la IA para buscar a los detenidos desaparecidos. Las herramientas técnicas ya están desplegadas y comienzan a producir resultados concretos, pero lo que realmente determina el éxito, lo que tiene que ver especificamente con el acceso a los archivos militares y policiales, sigue bloqueado por el pacto de silencio, y el estatus legal del plan permanece en disputa.
El esfuerzo chileno se articula en dos carriles paralelos: el estatal Plan Nacional de Búsqueda (PNB) y el académico Nuestra MemorIA. Ambos intentan procesar con IA un archivo masivo y disperso, pero cada uno enfrenta oportunidades y límites distintos.
Plan Nacional de Búsqueda: la tecnología ya está en terreno
El PNB se lanzó en agosto de 2023 y es la primera vez que el Estado chileno asume directamente la búsqueda de las personas detenidas desaparecidas. Reúne una nómina oficial de 1.469 casos de detenidos desaparecidos y ejecutados políticos cuyos cuerpos nunca fueron entregados a sus familias.
El rol central de la IA aquí es procesar una masa documental que ningún equipo humano podría leer en una vida. El Poder Judicial conserva más de 10 millones de fojas vinculadas a causas de derechos humanos; el Programa de Derechos Humanos maneja cerca de 47 millones de páginas. La jefa de ese programa, Paulina Zamorano, ha sido explícita: leer esto manualmente tomaría “muchísimos años”.
Para eso, el Ministerio de Justicia encargó a la empresa de datos Unholster una plataforma que usa IA para clasificar documentos, cruzar información y construir “árboles digitales” que conectan documentos dispersos. El flujo técnico es el siguiente: las páginas escaneadas pasan por OCR para convertirse en texto; luego algoritmos de procesamiento de lenguaje natural extraen nombres, fechas, lugares e instituciones; finalmente, un grafo de conocimiento sugiere relaciones entre documentos. El objetivo es reconstruir la trayectoria de cada víctima: desde el lugar de detención, los traslados, los recintos, hasta los posibles sitios de ejecución y los puntos donde se pierde el rastro.
Pero la tecnología ya no se limita al análisis documental. En octubre de 2025, el juez Álvaro Mesa , quien esta a cargo de causas de derechos humanos en la zona sur, utilizó drones con LiDAR y georradar proporcionados por Sernageomin para localizar “puntos de interés” en cinco causas por crímenes de lesa humanidad entre Temuco y Puerto Montt. Esos datos se usarán para orientar las excavaciones del Servicio Médico Legal (SML). El primer informe bienal del PNB reporta que, hasta fines de 2025, se realizaron 157 intervenciones en terreno en lugares como Pisagua, el ex Colonia Dignidad, Lonquén y Playa Ancha.
El flanco débil sigue siendo el mismo de siempre: la información que nunca fue entregada. El PNB no puede procesar documentos que las Fuerzas Armadas no han entregado o que fueron destruidos. La IA puede encontrar patrones en los rastros existentes, pero no puede reemplazar un testimonio ausente ni generar información que nunca fue producida.
Nuestra MemorIA: el camino académico y multimodal
Paralelamente, un equipo transdisciplinario de ingenieros, historiadores, sociólogos y especialistas en derechos humanos creó Nuestra MemorIA, un proyecto que no se limita a gestionar expedientes, sino que busca desarrollar técnicas específicas para interpretar archivos históricos heterogéneos.
Sus líneas de trabajo incluyen OCR para documentos históricos, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de personas y lugares, análisis de fotografías, restauración de imágenes deterioradas, transcripción de audio, cruce de información entre archivos y construcción de grafos de conocimiento. La iniciativa analiza materiales de la Vicaría de la Solidaridad, el Museo de la Memoria, el Instituto Nacional de Derechos Humanos y otras instituciones.
El reconocimiento facial es una de sus herramientas más delicadas. En teoría puede detectar si una persona aparece en fotografías distintas o si una imagen de baja calidad guarda similitudes con otra. En la práctica, el resultado depende de la resolución, la edad, el ángulo del rostro, la iluminación y la calidad de las imágenes. El principio que el proyecto sostiene es claro: una coincidencia algorítmica debe ser una pista, nunca una identificación definitiva.
Un antecedente significativo: antes de consolidarse como iniciativa independiente, parte del equipo de Nuestra MemorIA apoyó gratuitamente al Plan Nacional de Búsqueda. Es decir, el conocimiento académico y el esfuerzo estatal no son compartimentos estancos, sino que han tenido vasos comunicantes.
La controversia Unholster: velocidad versus transparencia
La contratación de Unholster no estuvo exenta de cuestionamientos. Según antecedentes publicados por CIPER, el Ministerio de Justicia pagó 98 millones de pesos por una primera etapa de diseño y, cinco meses después, adjudicó directamente a la misma empresa otros 619 millones de pesos para desarrollar la plataforma.
El ministerio justificó el trato directo argumentando que Unholster ya conocía el anteproyecto, lo que reduciría la curva de aprendizaje. Sin embargo, la decisión generó críticas por el monto, el mecanismo de contratación y la existencia de desarrollos similares ya explorados por equipos académicos. La controversia no es menor: un sistema de información para investigar crímenes de Estado debe cumplir un estándar especialmente alto de transparencia. No basta con que funcione; también debe ser auditable, seguro, documentado y capaz de demostrar de dónde proviene cada dato.
En una investigación de este tipo, la trazabilidad es tan importante como la velocidad. Un nombre encontrado por un modelo debería conservar el vínculo con el documento original, la página específica, la calidad de la transcripción y el grado de certeza asignado. Si el sistema produce una conclusión, los investigadores deben poder reconstruir el camino que llevó hasta ella. Un sistema opaco impediría que las familias comprendan cómo se llegó a una conclusión sobre el destino de un ser querido.
Los riesgos técnicos y éticos que persisten
La IA aplicada a derechos humanos debe operar con más cautela que una herramienta de búsqueda comercial. No está clasificando publicidad ni recomendando una película: está trabajando con desapariciones, ejecuciones, torturas y duelos que todavía no han terminado.
Los riesgos son concretos:
- Un falso positivo puede asociar a una persona con un recinto o un documento equivocado.
- Un falso negativo puede ocultar una relación real.
- Un OCR defectuoso puede modificar un nombre clave.
- Un modelo puede privilegiar documentos bien digitalizados y dejar fuera los más deteriorados.
- Una base de datos puede reproducir los sesgos de las instituciones que produjeron los archivos.
- Un sistema opaco puede impedir que las familias comprendan cómo se llegó a una conclusión.
A esto se suma un problema estructural que la IA no puede resolver: si un documento fue destruido, si una operación nunca quedó registrada o si quienes conocen el destino de una víctima decidieron no hablar, el algoritmo no dispone de una fuente que analizar. El problema central no es únicamente técnico. También es político: quién conserva información, quién está obligado a entregarla y qué consecuencias existen cuando no lo hace.
La disputa por la continuidad institucional
El desafío tecnológico convive ahora con un problema institucional grave. El gobierno de José Antonio Kast removió a fines de marzo de 2026 a tres jefaturas vinculadas al Programa de Derechos Humanos y al Plan Nacional de Búsqueda: Paulina Zamorano, Magdalena Garcés y Tamara Lagos. El Ejecutivo argumentó que se trataba de cargos de confianza y que las desvinculaciones formaban parte de una reestructuración.
La oposición y las organizaciones de derechos humanos interpretaron la decisión como una señal política. El episodio puso en evidencia una contradicción: el PNB fue diseñado como una política permanente del Estado, pero sus equipos y capacidades todavía pueden cambiar con cada administración.
En marzo, la Cámara de Diputadas y Diputados aprobó un proyecto destinado a otorgarle rango legal. La iniciativa pasó al Senado y, en septiembre, la diputada Lorena Fries pidió al presidente Kast que le otorgara suma urgencia para asegurar su continuidad. Convertir el plan en ley no resolvería automáticamente sus problemas, pero podría establecer obligaciones más estables para el Estado, proteger su presupuesto, definir responsabilidades institucionales y reducir la dependencia de decisiones administrativas. También obligaría a discutir qué información debe ser pública, cómo se protege a las familias y quién supervisa los sistemas que procesan los archivos, algo que la IA por sí sola no puede decidir.
Qué puede y qué no puede hacer la IA en el caso chileno
El uso de inteligencia artificial en la búsqueda de personas desaparecidas no debe evaluarse con la lógica de una promesa tecnológica. No se trata de preguntar si una plataforma “encontrará” a los desaparecidos, como si el problema pudiera resolverse mediante una aplicación suficientemente poderosa. La pregunta correcta es más modesta y más exigente: ¿puede ayudar a que el Estado lea mejor sus propios archivos, conecte información dispersa y oriente nuevas diligencias?
La respuesta parece ser sí. Una herramienta bien diseñada puede reducir años de revisión manual, identificar nombres que aparecen en documentos separados y mostrar relaciones geográficas o temporales que antes permanecían ocultas. Pero su valor depende de condiciones que no son informáticas:
- Archivos completos y accesibles.
- Metodologías transparentes.
- Revisión humana especializada.
- Participación de las familias.
- Protección de datos sensibles.
- Independencia institucional.
- Presupuesto estable.
- Acceso a información militar y policial.
- Continuidad más allá de un gobierno.
El mapa del Plan Nacional de Búsqueda puede mostrar una trayectoria. La IA puede conectar un testimonio con una fotografía y un expediente. Un modelo puede indicar que varias fuentes describen el mismo sitio. Ninguna de esas herramientas puede responder por sí sola dónde están todos los cuerpos ni quién decidió ocultarlos.
La tecnología puede ordenar el desorden documental. Puede hacer visible una ruta y señalar un sitio de interés. Puede convertir millones de páginas en preguntas investigables. Pero la búsqueda seguirá dependiendo de una decisión humana y política: mirar de frente aquello que durante décadas se intentó mantener fuera del archivo.
