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Máster en Investigación Criminal con Inteligencia Artificial

Máster en Investigación Criminal con Inteligencia Artificial

El precio original era: 4.900,00 €.El precio actual es: 2.401,00 €.

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Máster en Investigación Criminal con Inteligencia Artificial, máster universitario de título propio de 1500 horas / 60 ECTS, 100% online. Programa de 20 módulos con temario actualizado, prácticas evaluables y Trabajo Fin de Máster.

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Resumen salidas profesionales

Máster en Investigación Criminal con Inteligencia Artificial es un programa de máster online orientado a quienes desean especializarse en Investigación Criminal con Inteligencia Artificial con una visión práctica, actualizada y conectada con el ámbito profesional. Esta propuesta formativa aborda contenidos propios de inteligencia, ciberseguridad e investigación digital, permitiendo al alumnado comprender el área de estudio y relacionarla con situaciones reales de análisis, intervención, prevención, investigación o elaboración de informes.

La formación está pensada para reforzar competencias útiles en entornos digitales, análisis de información, ciberseguridad, inteligencia aplicada e investigación técnica. Su enfoque combina base teórica, aplicación práctica y orientación profesional, de modo que el estudiante pueda avanzar con una comprensión clara de la materia y de sus posibles usos en contextos criminológicos, forenses, judiciales, técnicos o de seguridad.

Objetivos

Esta formación tiene como finalidad proporcionar una preparación especializada en investigación criminal con inteligencia artificial. Entre sus objetivos principales se encuentran:

  • fundamentos de investigación criminal y ciclo de inteligencia
  • fundamentos de inteligencia artificial aplicados a investigación criminal
  • metodología científica, hipótesis y razonamiento probatorio
  • marco jurídico, derechos fundamentales y uso responsable de ia
  • Favorecer una visión profesional, rigurosa y aplicable al sector.

Salidas profesionales

Los conocimientos adquiridos pueden aplicarse en distintos ámbitos relacionados con entornos digitales, análisis de información, ciberseguridad, inteligencia aplicada e investigación técnica. Esta especialización puede servir como complemento para perfiles que buscan mejorar su currículum, ampliar su campo de actuación o reforzar conocimientos vinculados al análisis técnico, la prevención, la seguridad, la investigación o la intervención profesional.

  • Aplicación en analista de inteligencia artificial aplicada a la investigación.
  • Aplicación en investigación criminal asistida por IA.
  • Aplicación en analítica forense de datos.
  • Aplicación en apoyo técnico en unidades de investigación.
  • Aplicación en elaboración de informes con trazabilidad metodológica.

Para qué te prepara

Esta formación te prepara para comprender de forma más profunda el campo de investigación criminal con inteligencia artificial, interpretar situaciones vinculadas con su área de aplicación y utilizar criterios técnicos en la resolución de casos, elaboración de informes, análisis profesional o toma de decisiones. También ayuda a adquirir una visión más sólida del contexto en el que se desarrolla la actividad, siempre teniendo en cuenta el perfil previo del alumno y los requisitos profesionales aplicables en cada caso.

A quién va dirigido

Está dirigido a estudiantes, profesionales y personas interesadas en ampliar conocimientos en inteligencia, ciberseguridad e investigación digital. Puede resultar especialmente útil para perfiles vinculados con criminología, criminalística, ciencias forenses, seguridad, investigación, ámbito jurídico, emergencias, inteligencia o pericia judicial, así como para quienes desean orientar su desarrollo académico hacia una especialización concreta.

Plan de estudios

El programa se organiza en 20 módulos. Despliega cada uno para consultar sus contenidos.

Módulo 1Fundamentos de investigación criminal y ciclo de inteligencia
  1. Concepto, objeto y fases de la investigación criminal: conocimiento del hecho, formulación de líneas de investigación, obtención de información, análisis, contraste y conclusión
  2. Diferencias entre investigación criminal, inteligencia criminal, análisis criminal, criminalística, policía científica e investigación judicial
  3. Ciclo de inteligencia: dirección, obtención, tratamiento, análisis, difusión, retroalimentación y evaluación
  4. Razonamiento investigativo: hechos, indicios, inferencias, hipótesis, explicaciones alternativas y estándares de corroboración
  5. Metodologías estructuradas: análisis de hipótesis competidoras, matriz de evidencias, cronologías, mapas de actores y diagramas de relación
  6. Ejemplo aplicado: ante varios sospechosos, construir hipótesis alternativas y registrar qué evidencias apoyan, contradicen o no discriminan entre ellas
Módulo 2Fundamentos de inteligencia artificial aplicados a investigación criminal
  1. Diferencias entre IA, machine learning, deep learning, IA generativa, modelos fundacionales, visión artificial y procesamiento del lenguaje natural
  2. Aprendizaje supervisado, no supervisado, detección de anomalías, clasificación, clustering y modelos predictivos
  3. Large Language Models: capacidades, contexto, tokens, embeddings, razonamiento asistido, limitaciones y alucinaciones
  4. IA multimodal: análisis conjunto de texto, imagen, audio, vídeo, documentos y metadatos
  5. Papel correcto de la IA en investigación: asistencia analítica, priorización, búsqueda, síntesis y contraste sin sustituir la valoración humana
  6. Ejemplo aplicado: un modelo puede detectar conexiones entre miles de documentos, pero las conexiones propuestas deben verificarse contra las fuentes originales
Módulo 3Metodología científica, hipótesis y razonamiento probatorio
  1. Método hipotético-deductivo aplicado a investigación criminal
  2. Generación de hipótesis: hipótesis principal, alternativas, nula, explicaciones inocentes y escenarios incompatibles
  3. Sesgo de confirmación, anclaje, disponibilidad, efecto halo, cierre prematuro y otros errores cognitivos
  4. Análisis de hipótesis competidoras y técnicas de red team
  5. Valoración de evidencia: relevancia, fiabilidad, independencia, convergencia, contradicción y fuerza inferencial
  6. Ejemplo aplicado: utilizar IA para proponer explicaciones alternativas de una cronología sin permitir que el sistema decida cuál es verdadera
Módulo 4Marco jurídico, derechos fundamentales y uso responsable de IA
  1. Protección de datos, privacidad, proporcionalidad, necesidad y finalidad en investigación criminal
  2. Reglamento Europeo de IA: clasificación de riesgos y obligaciones aplicables a determinados usos de IA en seguridad y justicia
  3. Biometría, identificación remota y límites jurídicos en espacios públicos
  4. Principios de IA responsable: legalidad, equidad, transparencia, explicabilidad, seguridad y supervisión humana
  5. Documentación de decisiones asistidas por IA y responsabilidad profesional
  6. Ejemplo aplicado: diferenciar entre una herramienta que prioriza material para revisión humana y una decisión automatizada con efectos sobre una persona INTERPOL y UNICRI han desarrollado un toolkit específico para institucionalizar un uso responsable de IA en fuerzas de seguridad, basado en derechos humanos, ética y principios policiales
Módulo 5IA generativa aplicada a la investigación criminal
  1. Prompt engineering para tareas investigativas: contexto, instrucciones, restricciones, formatos y criterios de verificación
  2. Síntesis de expedientes, atestados, declaraciones, informes periciales y documentación extensa
  3. Extracción estructurada de personas, lugares, fechas, vehículos, cuentas, eventos y relaciones
  4. Generación y contraste de hipótesis con LLMs
  5. Retrieval-Augmented Generation para consultar repositorios documentales cerrados con trazabilidad de fuentes
  6. Ejemplo aplicado: crear una cronología automática a partir de cientos de documentos y comprobar cada fecha contra el documento original NIST identifica riesgos específicos de IA generativa y recomienda gestión durante todo el ciclo de vida, incluyendo evaluación, documentación, seguridad y control de fiabilidad
Módulo 6Análisis masivo de información y fusión de datos
  1. Integración de fuentes heterogéneas: informes, bases de datos, registros, archivos, imágenes, mensajes y datos abiertos
  2. ETL investigativo: extracción, normalización, deduplicación, enriquecimiento y consolidación
  3. Resolución de entidades: personas con alias, teléfonos, correos, domicilios, vehículos y sociedades
  4. Record linkage probabilístico y detección de duplicidades
  5. Fusión de información con evaluación de procedencia, calidad y confianza
  6. Ejemplo aplicado: detectar que cinco identidades aparentemente distintas corresponden a una misma persona mediante coincidencias parciales verificables
Módulo 7Procesamiento del lenguaje natural y análisis documental
  1. NLP aplicado a informes, declaraciones, chats, correos y documentación judicial
  2. Named Entity Recognition para personas, lugares, organizaciones, fechas, cuentas y objetos
  3. Clasificación temática, clustering documental y descubrimiento de documentos relacionados
  4. Extracción de relaciones, eventos, acciones y secuencias
  5. Comparación semántica, búsqueda vectorial y detección de contradicciones textuales
  6. Ejemplo aplicado: localizar automáticamente todos los documentos que relacionan a una empresa, un domicilio y un teléfono concreto
Módulo 8OSINT asistido por inteligencia artificial
  1. Fundamentos de OSINT: fuentes abiertas, planificación, registro, verificación y límites legales
  2. Búsqueda avanzada en web, redes, repositorios, registros, archivos y fuentes especializadas
  3. IA para clasificación, resumen, traducción y priorización de grandes volúmenes de información abierta
  4. Verificación de identidad digital, usernames, dominios, correos, teléfonos y presencia pública
  5. Geolocalización, cronolocalización, análisis de imágenes y comprobación cruzada de fuentes
  6. Ejemplo aplicado: verificar una fotografía mediante geolocalización, metadatos disponibles, contexto visual y fuentes independientes antes de incorporarla al análisis El Berkeley Protocol establece una metodología específica para el uso eficaz y responsable de información digital de fuentes abiertas, enfatizando verificación, documentación y preservación
Módulo 9Análisis de redes criminales y grafos con IA
  1. Fundamentos de análisis de redes: nodos, vínculos, centralidad, comunidades, densidad y estructura
  2. Construcción de grafos a partir de teléfonos, transacciones, encuentros, sociedades, dispositivos y comunicaciones
  3. Métricas de centralidad: degree, betweenness, closeness, eigenvector y PageRank
  4. Community detection y análisis de subgrupos
  5. Graph machine learning y graph embeddings para detectar relaciones no evidentes
  6. Ejemplo aplicado: identificar intermediarios relevantes que conectan dos subgrupos criminales, aunque no sean los miembros con más contactos
Módulo 10Detección de patrones y anomalías
  1. Reconocimiento de patrones temporales, geográficos, financieros y conductuales
  2. Clustering para agrupar eventos, sujetos o transacciones similares
  3. Detección de outliers y anomalías con métodos estadísticos y machine learning
  4. Series temporales y patrones recurrentes
  5. Análisis de secuencias y eventos raros
  6. Ejemplo aplicado: detectar transacciones atípicas por importe, horario, frecuencia, país o contraparte sin asumir automáticamente que son ilícitas
Módulo 11Análisis temporal, geoespacial y de movilidad
  1. Construcción de líneas temporales complejas
  2. Georreferenciación de hechos, ubicaciones, dispositivos y desplazamientos
  3. GIS aplicado a investigación criminal
  4. Análisis de proximidad, rutas, zonas de concentración y patrones espaciales
  5. IA para detección de patrones espacio-temporales
  6. Ejemplo aplicado: comparar localizaciones de incidentes con desplazamientos documentados sin convertir correlación espacial en prueba de autoría
Módulo 12IA aplicada a investigación económica y financiera
  1. Análisis de movimientos financieros, cuentas, beneficiarios y relaciones económicas
  2. Detección de anomalías financieras y patrones transaccionales
  3. Network analysis aplicado a flujos de dinero
  4. Identificación de sociedades, administradores, beneficiarios efectivos y conexiones empresariales
  5. IA para clasificación de operaciones y priorización de revisiones
  6. Ejemplo aplicado: construir un grafo de sociedades, cuentas y transferencias para localizar nodos relevantes que requieren comprobación documental
Módulo 13Investigación de criptoactivos y blockchain analytics
  1. Fundamentos de blockchain relevantes para investigación: direcciones, transacciones, bloques y smart contracts
  2. Trazabilidad de flujos on-chain
  3. Clustering de direcciones y atribución probabilística
  4. Bridges, mixers, DEX, stablecoins y movimiento cross-chain
  5. Integración de blockchain intelligence con OSINT y datos tradicionales
  6. Ejemplo aplicado: seguir un flujo de fondos desde una dirección inicial hasta un exchange, documentando claramente qué partes son hechos on-chain y cuáles son inferencias
Módulo 14Análisis de imagen, vídeo y contenido multimodal
  1. Computer vision aplicada a clasificación y búsqueda de imágenes
  2. Detección de objetos, escenas, matrículas, texto visible y elementos contextuales
  3. OCR avanzado y extracción de información de documentos e imágenes
  4. Comparación visual, similitud y recuperación de imágenes
  5. Fusión multimodal de imagen, texto, audio y contexto
  6. Ejemplo aplicado: clasificar miles de fotografías para localizar aquellas que contienen un determinado vehículo sin considerar el resultado automático como identificación definitiva
Módulo 15Deepfakes, contenido sintético y autenticidad digital
  1. Generación sintética de imagen, vídeo, voz y texto
  2. Deepfakes visuales y clonación de voz
  3. Indicadores técnicos de manipulación y limitaciones de los detectores
  4. Procedencia digital, metadata, firmas, hashes y estándares de autenticidad
  5. Metodología de autenticación combinando herramientas automáticas y análisis forense
  6. Ejemplo aplicado: un detector que asigna un 82 % de probabilidad de manipulación debe tratarse como indicio analítico, no como prueba concluyente La detección y autenticación de contenido sintético fue uno de los temas expresamente incluidos en los Europol Industry and Research Days 2026
Módulo 16Biometría, reconocimiento y análisis de identidad
  1. Fundamentos de biometría facial, voz, huella, iris, marcha y otros rasgos
  2. Diferencia entre verificación 1:1 e identificación 1:N
  3. Métricas de rendimiento: FAR, FRR, ROC, umbrales y calidad de muestra
  4. Sesgos demográficos, variabilidad de rendimiento y evaluación independiente
  5. Restricciones jurídicas y salvaguardias en usos policiales
  6. Ejemplo aplicado: una coincidencia facial debe generar una línea de verificación independiente y nunca sustituir la identificación probatoria El Reglamento Europeo de IA considera de alto riesgo diversos usos biométricos y destaca específicamente el riesgo de resultados sesgados o discriminatorios
Módulo 17Automatización de investigación y sistemas agentic AI
  1. Automatización de tareas repetitivas: extracción, clasificación, indexación, generación de cronologías y alertas
  2. Agentes de IA: planificación, herramientas, memoria, ejecución y supervisión
  3. Workflows multiagente para análisis documental, OSINT y contraste de información
  4. Human-in-the-loop y puntos obligatorios de revisión
  5. Logging, permisos, sandboxing y límites de actuación automática
  6. Ejemplo aplicado: un agente puede buscar menciones y organizar resultados, pero no debe realizar por sí solo acciones externas o conclusiones incriminatorias sin autorización y revisión
Módulo 18Cadena de custodia y evidencia digital analizada mediante IA
  1. Principios de integridad, autenticidad, trazabilidad y reproducibilidad
  2. Adquisición y preservación de evidencia digital
  3. Hashes, copias forenses, timestamps, logs y registro de transformaciones
  4. Diferenciación entre evidencia original, copia de trabajo y producto analítico generado por IA
  5. Documentación del modelo, versión, prompts, parámetros y resultados cuando la IA interviene en el análisis
  6. Ejemplo aplicado: conservar el documento original, su hash y el output de IA por separado permite reproducir y auditar posteriormente el proceso analítico
Módulo 19Sesgos, explicabilidad, validación y auditoría de IA investigativa
  1. Sesgos de datos, muestreo, etiquetado, representación y despliegue
  2. Falsos positivos y falsos negativos en contextos investigativos
  3. Explicabilidad: SHAP, LIME, feature importance y explicaciones orientadas a usuarios no técnicos
  4. Validación interna, externa y periódica de herramientas
  5. Red teaming, pruebas adversariales y evaluación de degradación
  6. Ejemplo aplicado: una herramienta con buen accuracy general puede rendir peor en un subgrupo concreto; ese dato debe conocerse antes de usar sus resultados operativamente NIST mantiene recursos específicos para evaluación, verificación y validación de IA, así como para identificación y gestión del sesgo
Módulo 20Laboratorio integral de investigación criminal asistida por IA
  1. Caso documental: ingestión, OCR, extracción de entidades, cronología, RAG y contraste
  2. Caso OSINT: planificación, búsqueda, geolocalización, autenticación y preservación
  3. Caso de red criminal: construcción de grafo, centralidades, comunidades y análisis de intermediarios
  4. Caso financiero: anomalías, flujos, sociedades, blockchain y conexiones económicas
  5. Caso multimedia: imagen, vídeo, voz, deepfake y autenticación
  6. Ejemplo final aplicado: elaboración de un informe analítico completo separando hechos acreditados, inferencias, hipótesis, resultados de IA, nivel de confianza, fuentes y limitaciones

Metodología online

Aprendizaje flexible

Acceso online para estudiar desde cualquier lugar y adaptar el ritmo de aprendizaje a la disponibilidad del alumno.

Contenido especializado

Materiales orientados a comprender la materia con un enfoque claro, aplicado y conectado con el ámbito profesional.

Orientación práctica

Enfoque dirigido a relacionar los conceptos con casos, informes, análisis, prevención o actuación profesional.

Titulación, temario y acceso

Puedes solicitar el temario completo para consultar los contenidos, metodología, duración, condiciones de acceso y características académicas del programa. Esta información permite valorar si la formación se ajusta a tus objetivos profesionales y al área de especialización que quieres desarrollar.

Este máster es un título propio de carácter formativo. No habilita por sí mismo para el ejercicio de profesiones reguladas ni para el acceso a funciones reservadas a las Fuerzas y Cuerpos de Seguridad, a la Administración de Justicia o a la profesión de detective privado.

Preguntas frecuentes sobre investigación criminal con inteligencia artificial

¿Qué se estudia en Máster en Investigación Criminal con Inteligencia Artificial?

En Máster en Investigación Criminal con Inteligencia Artificial se trabajan contenidos relacionados con Investigación Criminal con Inteligencia Artificial, integrando fundamentos del área de inteligencia, ciberseguridad e investigación digital con una orientación aplicada. El objetivo es que el alumno comprenda los conceptos principales y pueda relacionarlos con casos, informes, prevención, investigación o actuación profesional según el enfoque del programa.

¿Máster en Investigación Criminal con Inteligencia Artificial se puede estudiar online?

Sí. Máster en Investigación Criminal con Inteligencia Artificial se imparte en modalidad online, lo que permite acceder a los contenidos desde cualquier lugar y organizar el estudio de forma flexible. Esta metodología facilita compatibilizar la formación con trabajo, estudios u otras responsabilidades personales.

¿A quién va dirigido Máster en Investigación Criminal con Inteligencia Artificial?

Está dirigido a personas interesadas en especializarse en Investigación Criminal con Inteligencia Artificial y en áreas vinculadas con inteligencia, ciberseguridad e investigación digital. Puede resultar útil para perfiles relacionados con criminología, criminalística, ciencias forenses, seguridad, investigación, ámbito jurídico, emergencias o pericia judicial, según el programa concreto.

¿Qué salidas o aplicaciones tiene esta formación?

Las aplicaciones pueden estar relacionadas con analista de inteligencia artificial aplicada a la investigación, investigación criminal asistida por IA, analítica forense de datos, apoyo técnico en unidades de investigación, elaboración de informes con trazabilidad metodológica. Las salidas concretas dependerán del perfil previo del alumno, de su experiencia, de la normativa aplicable y de los requisitos exigidos en cada contexto profesional.

¿Por qué estudiar Investigación Criminal con Inteligencia Artificial en AICC?

Estudiar Investigación Criminal con Inteligencia Artificial en AICC permite acceder a una formación online especializada, orientada a contenidos aplicados y conectada con áreas como criminalística, criminología, ciencias forenses, inteligencia, seguridad y pericia judicial. La página del programa permite consultar el temario y solicitar información antes de matricularse.

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Información adicional

Horas

1500
ECTS

60

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