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Buena práctica Importada

La Evaluación Estática de Riesgo de California — el algoritmo de libertad condicional que el Estado decía no tener

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Desde 2010 el CDCR usa el algoritmo actuarial CSRA para puntuar el riesgo de reincidencia de los liberados condicionales, pero en 2025 el Estado informó a los legisladores que no usaba ningún sistema automatizado de alto riesgo, revelando el CSRA y otros cinco recién en un informe de junio de 2026.

Detalles

Madurez
Consolidada
Promotor
California Department of Corrections and Rehabilitation (CDCR)
Período
2010–present
Palabras clave
criminal justice, corrections, parole, risk assessment, algorithmic transparency

Contexto

Desde su inclusión en la normativa de libertad condicional de California en 2010 (15 CCR §3768.1), el Departamento de Correcciones y Rehabilitación de California (CDCR) ha utilizado la Evaluación Estática de Riesgo de California (CSRA) para puntuar la probabilidad de que casi todos los penados sean detenidos por un delito grave en los tres años posteriores a su libertad condicional, basándose en factores estáticos como la edad, el sexo y los antecedentes penales, clasificando los casos en cinco niveles de riesgo, de Bajo a Alto Riesgo de Violencia.

Objetivos

La CSRA pretende informar las decisiones de libertad condicional clasificando a los penados en niveles de riesgo mediante factores estáticos no modificables.

Actividades

El propio CDCR ha señalado que el personal puede realizar la evaluación CSRA manualmente, lo que significa que la puntuación automatizada es una elección y no una necesidad operativa.

Resultados

Una ley de California de 2023 exigió que las agencias estatales divulgaran el uso de sistemas automatizados de decisión de alto riesgo, y en 2025 el estado informó que no utilizaba ninguno. El propio informe legislativo del Departamento de Tecnología, de junio de 2026, contradijo esa afirmación, revelando seis sistemas ya en uso activo, entre ellos la CSRA. La laguna de divulgación solo salió a la luz tras reportajes de investigación, y surgió el mismo mes en que un proyecto de ley para añadir salvaguardas a las decisiones algorítmicas de libertad condicional, el SB 1248, fracasó en la legislatura.

Conclusiones

Este es un caso cautelar, de fallo de transparencia, y no un éxito demostrado. Una agencia estatal informó de cero sistemas automatizados de decisión de alto riesgo en uso, solo para que esa afirmación fuera desmentida por su propio informe posterior; el hecho de que la puntuación automatizada de la CSRA sea una elección discrecional y no una necesidad agudiza la cuestión de transparencia central de este caso.

Implementación
Coste indicativo
Bajo (< 50 000 €)
Tiempo hasta resultados
Largo (> 3 años)
Personal y competencias
California Department of Corrections and Rehabilitation (CDCR) staff, who can also perform the CSRA evaluation manually

Condiciones para el éxito

  • Accurate, complete disclosure of high-risk automated decision system use under California's 2023 transparency law
  • Legislative guardrails on algorithmic parole decisions (e.g. a bill along the lines of SB 1248)

Modos de fallo comunes

  • State agency reported zero high-risk automated decision systems in 2025, later reversed by the Department of Technology's own June 2026 report revealing six systems including CSRA
  • Disclosure gap surfaced only after investigative reporting, not proactive disclosure
  • SB 1248, a bill to add guardrails on algorithmic parole decisions, failed in the legislature the same month
  • Automated scoring is used even though CDCR staff can perform the evaluation manually

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

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Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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