Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
86
Gobernanza de datos, IA ligera y análisis de redes para
prevención estratégica del crimen organizado
Intelligent platform for the proactive defense of sustainable
educational infrastructures
Recibido: 2025/10/07- Aceptado: 2025/11/19 - Publicado: 2025/11/21
Edison Javier Guaña Moya
Instituto Superior Universitario Japón, Quito, Ecuador
eguana@itsjapon.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-4296-0299
Resumen
Este estudio tuvo como objetivo analizar la integración de gobernanza de datos, análisis de redes
e IA ligera para la prevención estratégica de la delincuencia organizada, por su potencial para
mejorar la priorización de riesgos y reducir la exposición de datos sensibles. Se realizó una revisión
sistemática orientada por PRISMA 2020 sobre Dimensions.ai y Scopus, acotada a 2021–2025, sin
trabajo de campo. Se aplicaron criterios de inclusión sobre crimen organizado, gobernanza de
datos, SNA e IA en el borde; tras cribado y elegibilidad, se analizaron 52 documentos. La
extracción registró unidad de análisis de red, componentes de gobernanza, uso de IA ligera y tipo
de intervención; la síntesis fue narrativa con codificación temática y apoyo bibliométrico con
VOSviewer. A diferencia de estudios previos que abordan por separado la gobernanza de datos, el
análisis de redes o la IA, este trabajo ofrece una síntesis integradora que organiza la evidencia en
paquetes operativos combinados y propone métricas estructurales y operativas comparables para
su evaluación. Los resultados mostraron dos perfiles: América Latina con producción focalizada
y baja tracción citacional, y Europa/Estados Unidos con mayor densidad colaborativa e impacto.
La integración de datos financieros y contractuales fortaleció la detección de vínculos opacos y
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
87
habilitó medidas administrativas. Las métricas de redes guiaron intervenciones selectivas con
evaluación posterior de cambios en centralidad, cohesión y modularidad. Además, la IA en el
borde redujo latencia y riesgo de divulgación, condicionada a salvaguardas de equidad y
explicabilidad. Se concluyó que la integración de los tres componentes fue viable y prometedora
si se gobierna con diccionarios comunes, trazabilidad y auditorías. Se recomendaron pilotos
comparables, estándares de interoperabilidad, evaluación de costos frente a nube y consorcios
transregionales para levantar evidencia causal y escalable. Asimismo, se sugirió incorporar
indicadores de impacto estructural y operativo estandarizados claramente.
Palabras clave: Delincuencia organizada, inteligencia artificial, gobernanza, seguridad pública,
prevención de delitos.
Abstract
This study aimed to analyze the integration of data governance, network analysis, and lightweight
AI for the strategic prevention of organized crime, given its potential to improve risk prioritization
and reduce the exposure of sensitive data. A systematic review guided by PRISMA 2020 was
conducted on Dimensions.ai and Scopus, limited to 2021–2025, without fieldwork. Inclusion
criteria on organized crime, data governance, SNA, and edge AI were applied; after screening and
eligibility assessment, 52 documents were analyzed. The extraction recorded the network analysis
unit, governance components, use of lightweight AI, and type of intervention; the synthesis was
narrative, with thematic coding and bibliometric support using VOSviewer. Unlike previous
studies that address data governance, network analysis or AI in isolation, this article provides an
integrative synthesis that groups the evidence into combined operational packages and proposes
comparable structural and operational metrics to assess their performance. The results showed two
profiles: Latin America, with focused production and low citation traction, and Europe/the United
States, with greater collaborative density and impact. The integration of financial and contractual
data strengthened the detection of opaque links and enabled administrative measures. Network
metrics guided targeted interventions, with subsequent evaluation of changes in centrality,
cohesion, and modularity. Furthermore, edge AI reduced latency and the risk of disclosure,
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
88
provided that equity and explainability safeguards were in place. It was concluded that integrating
the three components was viable and promising if governed by common dictionaries, traceability,
and audits. Comparable pilots, interoperability standards, cost evaluation versus the cloud, and
transregional consortia were recommended to gather causal and scalable evidence. Additionally,
it was suggested to incorporate clearly defined, standardized structural and operational impact
indicators.
Keywords: Organized crime, artificial intelligence, governance, public safety, crime prevention.
Introducción
El crecimiento y la capacidad de adaptación del crimen organizado, desde redes de corrupción y
lavado hasta eslabones logísticos en mercados ilícitos, han puesto límites a las respuestas reactivas
y fragmentadas. La evidencia reciente sugiere que avanzar hacia la prevención estratégica exige
articular tres frentes: gobernanza de datos, para asegurar calidad, trazabilidad y reglas de
intercambio legítimo entre instituciones; análisis de redes (SNA), para comprender estructura,
roles y vulnerabilidades; y capacidades tecnológicas ligeras que acerquen el procesamiento al
punto de generación de la evidencia (Ballesteros-Pérez et al., 2021; Savona & Riccardi, 2022;
Spitters et al., 2020; Xu & Chen, 2021; Campedelli, 2022). En América Latina emergen propuestas
de gobernanza policéntrica y uso de big data/IA en seguridad ciudadana, aunque su despliegue
operativo sigue siendo desigual (Fernández-Osorio, Villalba-García, & Velandia-Pardo, 2024;
Arteaga Alcívar, 2025).
En el plano institucional, la gobernanza de datos aporta criterios para pasar de repositorios
dispersos a inteligencia accionable, pero persisten brechas de coordinación e interoperabilidad,
junto con tensiones sobre equidad y proporcionalidad cuando se introducen sistemas analíticos o
predictivos (Azaria & Nadler, 2021; Reuter, 2024). En paralelo, el SNA ha demostrado utilidad
para mapear clanes y redes de facilitación, identificar brokers y cuellos de botella, y orientar
intervenciones selectivas con evaluación posterior de sus efectos (Calderoni, 2022; Campana,
2023; Morselli, 2023; Bright, 2021; Bright, Koskinen, & Malm, 2023; Duijn & Kashirin, 2023).
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
89
La incorporación de datos financieros y contractuales amplía la detección de vínculos opacos y
habilitas medidas administrativas complementarias a la vía penal (Calderoni et al., 2024; Petrella
& Riccardi, 2024), mientras que el seguimiento de flujos ilícitos se apoya en analítica de
información y en la observación de la resiliencia de mercados como el de drogas (Kaza et al., 2020;
Giommoni et al., 2024). Al mismo tiempo, la IA ligera y el procesamiento en el borde (edge)
reducen latencia y exposición de datos, atributos valiosos en contextos con restricciones de
conectividad y altas exigencias de resguardo (Spitters et al., 2020).
Pese a estos avances, la literatura tiende a abordar cada bloque por separado. Son escasas las
implementaciones integradas y evaluadas que conecten, en un mismo paquete preventivo,
gobernanza de datos, SNA e IA ligera, con métricas comparables de rendimiento, efectos sobre la
red y salvaguardas de equidad. El aporte original de este estudio consiste en articular de forma
sistemática estos tres bloques –gobernanza de datos, análisis de redes e IA ligera en el borde– en
un marco integrador que clasifica la evidencia disponible en paquetes operativos combinados,
contrasta perfiles regionales (América Latina frente a Europa/Estados Unidos) y propone métricas
estructurales y operativas comparables para orientar intervenciones preventivas. Esta laguna es
especialmente visible en aplicaciones regionales y en políticas de articulación interinstitucional
(Bright & Greenhill, 2024; Reuter, 2024), a pesar de diagnósticos y propuestas que ya apuntan a
dicha convergencia (Huamani Cuba & Aparecida Moura, 2024; Ibarra-Olivo, Ley, & Meseguer,
2025; Malamud & Núñez, 2024; Costa, 2024).
En este marco, el estudio analiza de manera sistemática la evidencia disponible sobre la
integración de la gobernanza de datos, la IA ligera y el análisis de redes en la prevención estratégica
del crimen organizado, identificando enfoques, resultados y vacíos de conocimiento. La apuesta
es doble: por un lado, establecer qué componentes técnicos, organizativos y normativos resultan
necesarios para que la integración sea operativa y, por otro, estimar su potencial para mejorar la
priorización de riesgos y la disrupción selectiva de nodos y vínculos críticos.
Derivado de lo anterior, se plantea la siguiente hipótesis: la integración de gobernanza de datos,
análisis de redes e IA ligera se asocia, frente a enfoques no integrados, con mejores resultados
preventivos (mayor precisión de priorización y mayor disrupción estructural) sin incrementar
riesgos de inequidad cuando se aplican salvaguardas de gobernanza algorítmica (Bright, 2021;
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
90
Bright, Koskinen, & Malm, 2023; Azaria & Nadler, 2021). Esta hipótesis guía la revisión y
estructura la discusión de hallazgos y vacíos que siguen.
Revisión de la literatura
Gobernanza de datos para seguridad: de repositorios fragmentados a inteligencia accionable. La
transición desde bases dispersas hacia ecosistemas con gobernanza explícita (roles, calidad,
trazabilidad, legitimidad de uso) es un prerrequisito para cualquier analítica preventiva en crimen
organizado. En seguridad pública, la gobernanza de datos viabiliza interoperabilidad y reglas de
intercambio entre entidades con mandatos distintos (Ballesteros-Pérez et al., 2021; Savona &
Riccardi, 2022). Persisten, no obstante, brechas de disponibilidad y coordinación, además de
“puntos ciegos” sobre qué datos pueden tratarse y bajo qué bases legales (Reuter, 2024; Levi,
2023). Ese marco debe dialogar con principios de equidad, transparencia y proporcionalidad
cuando se incorporan modelos predictivos o de priorización (Azaria & Nadler, 2021).
En América Latina, buena parte de la producción reciente subraya arreglos policéntricos
(articulación interinstitucional con datos compartidos) y el uso de big data/IA en clave de seguridad
ciudadana (Fernández-Osorio, Villalba-García, & Velandia-Pardo, 2024), además de líneas
político-normativas y de cooperación internacional (García & Mejías, 2022; Correa Gonzalez,
2023; Rios Cadillo, 2023; Jacho Changoluisa, 2025). El panorama regional identifica prioridades
y riesgos concretos (Malamud & Núñez, 2024; Fiallos, 2024; Covarrubias Rojas, 2024; Vado De
Berti, 2025; Flores Heredia, 2024), pero la traducción operativa de esos marcos hacia pipelines de
datos gobernados aún es incipiente.
Para situar la discusión de fuentes y decisiones de gobernanza aplicables a tu modelo, a
continuación, se introduce la Tabla 1, que resume fuentes de datos relevantes, valor preventivo y
restricciones de gobernanza según la literatura.
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
91
Tabla 1
Fuentes de datos y decisiones de gobernanza para un modelo integrado
Fuente de datos
Valor preventivo
Restricciones de
gobernanza
Referencias indicativas
Big data judicial (sentencias,
causas)
Patrones delictivos,
modus operandi, focos
geográficos
Bases legales de uso
secundario,
anonimización
Xiao & Ye (2025)
Financieros/contractuales (pagos
públicos, licitaciones)
Trazar cadenas de
contratación y colusión
Protección de datos
comerciales;
interoperabilidad
Calderoni et al. (2024);
Petrella & Riccardi
(2024); Levi (2023)
Flujos ilícitos en SI (logs,
transacciones)
Detección de
rutas/actores puente
Minimización; auditoría
de acceso
Kaza et al. (2020)
OSINT/redes sociales
Señales tempranas,
narrativas y
coordinación
Riesgo de sesgo; base
legal para scraping
Saad Ahmed et al.
(2025); Azaria & Nadler
(2021)
Incidentes ciber/CIIs
Vínculos con
criminalidad
organizada, vectores
técnicos
Compartición regulada;
clasificación
Huamani Cuba &
Aparecida Moura (2024)
Sensores/edge (on-device)
Detección local, menor
exposición de datos
Evaluación de sesgos;
seguridad en borde
Spitters et al. (2020)
Sectores específicos
(combustibles, pesca, ambiente)
Economías ilícitas y
control territorial
Coordinación
intersectorial
Flores Heredia (2024);
Satterthwaite (2025)
Análisis de redes criminales: estructura, intervención y resiliencia. La literatura sobre SNA en
crimen organizado cubre desde la operacionalización de nodos y lazos (personas, empresas,
contratos; vínculos de parentesco, confianza, flujo) hasta métricas que revelan estructura y roles
(Calderoni, 2022; Campana, 2023; Morselli, 2023; von Lampe, 2022). Sobre esa base, se han
propuesto estrategias de disrupción dirigidas a brokers o cuellos de botella, y diseños para evaluar
sus efectos en la red (Bright, 2021; Bright, Koskinen, & Malm, 2023; Duijn & Kashirin, 2023).
Mercados como el de drogas muestran resiliencia y reconfiguraciones tras shocks, lo que exige
intervenciones iterativas e información de cadena de suministro (Giommoni et al., 2024;
Campedelli & Morselli, 2024). La incorporación de datos financieros/contractuales enriquece la
detección de vínculos opacos (Calderoni et al., 2024; Petrella & Riccardi, 2024) y mejora la
capacidad de acción administrativa (sanciones, inhabilidades) junto con la penal.
Para hacer explícita la relación entre métricas y decisiones preventivas, se presenta la Tabla 2.
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
92
Tabla 2
Métricas de redes y su uso preventivo
Métrica
Qué revela
Decisión preventiva
típica
Referencias
Centralidad (grado,
intermediación)
Nodos con alta
actividad o
control de
flujos
Priorizar
investigación/medidas
sobre brokers
Morselli
(2023);
Calderoni
(2022)
Moduralidad/comunidades
Células o
subgrupos
cohesivos
Intervenciones por
bloques y corte de
vínculos
Campana
(2023); von
Lampe
(2022)
K-core / cohesión
Robustez
estructural
Medidas para
debilitar núcleos
Bright
(2021)
Multiplexidad (varios
lazos)
Diversificación
de relaciones
Playbooks específicos
por tipo de lazo
Xu & Chen
(2021);
Campedelli
(2022)
Resiliencia/entropía
Capacidad de
recomponerse
Intervención
secuencial y
monitoreo post-
choque
Giommoni
et al.
(2024);
Duijn &
Kashirin
(2023)
Estrategias de intervención y evaluación. Más allá del mapeo, la pregunta es cómo intervenir.
La evidencia distingue entre:
a) Intervenciones nodales (arrestos selectivos, inhabilitación de proveedores, congelamiento
de activos),
b) Medidas de cadena de suministro (disrupción logística, controles a insumos), y
c) Instrumentos administrativos/contractuales (exclusiones, alertas tempranas, auditorías
dirigidas) (Bright, 2021; Bright & Greenhill, 2024; Petrella & Riccardi, 2024; Campedelli
& Morselli, 2024).
La evaluación se está moviendo hacia diseños cuasi-experimentales y simulaciones para estimar
efectos en la red (cambios en centralidad, cohesión, modularidad) y en resultados de mercado
(Duijn & Kashirin, 2023; Bright, Koskinen, & Malm, 2023). Hallazgos macroeconómicos sugieren
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
93
que los shocks anticrímenes pueden reflejarse incluso en precios de activos (Pinotti et al., 2024),
lo que abre una vía complementaria de medición. En América Latina, estudios de casos muestran
interacciones entre corrupción, lavado y redes transnacionales (Costa, 2024; Pérez Villalobos,
2022; Ibarra-Olivo, Ley, & Meseguer, 2025), además de diagnósticos sectoriales (huachicoleo,
pesca ilegal) y respuestas de cooperación (Flores Heredia, 2024; Satterthwaite, 2025; Correa
Gonzalez, 2023).
IA ligera y analítica en el borde: oportunidades y cautelas. La IA en dispositivo (edge) reduce
latencia y exposición de datos, y puede ser decisiva en contextos con limitaciones de conectividad
o sensibilidad de la información (Spitters et al., 2020). Para redes criminales, el ML orientado a
grafos y la extracción de patrones sobre datos ruidosos han mostrado avances (Xu & Chen, 2021;
Campedelli, 2022), pero su adopción responsable exige gobernanza algorítmica: justificación del
caso de uso, evaluación de sesgos y explicabilidad (Azaria & Nadler, 2021). En la región,
propuestas tecnológicas y administrativas apuntan a soluciones viables pero graduales, con énfasis
en articulación interinstitucional (Arteaga Alcívar, 2025; Fernández-Osorio et al., 2024; Malamud
& Núñez, 2024).
Síntesis crítica y aportes esperados del estudio. El estado del arte entrega bloques funcionales
(gobernanza de datos, SNA, evaluación de intervenciones, edge AI), pero la integración operativa
de estos componentes en paquetes preventivos evaluables sigue siendo limitada. Faltan: (i)
protocolos de interoperabilidad y diccionarios de datos compartidos; (ii) evidencia causal sobre
combinaciones de medidas (dato + red + edge); y (iii) análisis de coste-efectividad y equidad en
entornos reales (Ballesteros-Pérez et al., 2021; Savona & Riccardi, 2022; Reuter, 2024; Bright,
Koskinen, & Malm, 2023; Spitters et al., 2020).
Con el fin de ofrecer una visión integrada del estado del arte, se presenta a continuación una
síntesis comparada que organiza los principales enfoques, vacíos y aportes identificados en la
literatura revisada. Esta tabla 3 permite visualizar de manera estructurada cómo se distribuyen las
contribuciones de cada bloque temático y qué brechas persisten en la articulación entre gobernanza
de datos, análisis de redes e IA ligera, facilitando así la identificación del espacio específico que
aborda el presente estudio.
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
94
Tabla 3
Síntesis comparada de enfoques, vacíos y aportes en la literatura revisada
Bloque
temático
Enfoques
predominantes
Vacíos recurrentes
Aportes
identificados en la
literatura
Implicaciones para
el modelo
integrado
Gobernanza
de datos en
seguridad
Marcos de gobernanza
para analytics en
seguridad pública y
AML; arreglos
policéntricos; énfasis
en calidad y
trazabilidad.
Falta de diccionarios
compartidos, reglas
claras de
interoperabilidad y
evaluación sistemática
de equidad.
Conceptualización
de gobernanza
como condición
para pasar de datos
dispersos a
inteligencia
accionable.
Define requisitos
de
interoperabilidad,
trazabilidad y
legitimidad del
modelo.
Análisis de
redes
criminales
(SNA)
Medición de estructura
(centralidad,
modularidad, k-core),
identificación de
brokers y evaluación
de intervenciones.
Escasez de aplicaciones
combinadas con datos
financieros/contractuales
e indicadores estándar de
resultado estructural.
Evidencia de que
intervenciones
calibradas por
roles y estructura
mejoran precisión
y disrupción.
Proporciona
métricas para
priorización y
evaluación de
impacto
estructural.
IA ligera y
analítica en
el borde
Propuestas de analítica
on-device para
seguridad; ML para
grafos; reducción de
latencia y exposición
de datos.
Pocas experiencias
evaluadas en contextos
de crimen organizado y
gobernanza algorítmica
aún incipiente.
Demuestra
viabilidad técnica
de despliegues
ligeros con
beneficios en
sensibilidad de
datos y
oportunidad del
análisis.
Justifica uso de
edge AI en flujos
sensibles, sujeto a
salvaguardas de
equidad.
Estrategias
de
intervención
y
evaluación
Disrupción nodal,
medidas
administrativas y de
cadena de suministro;
simulaciones y diseños
cuasi-experimentales.
Limitado reporte de
indicadores comparables
(AUC/F1, cambios en
centralidad/modularidad,
ITS/DID en incidentes).
Presenta
esquemas para
evaluar efectos
sobre redes y
mercados ilícitos
Orienta el diseño
de pilotos con
indicadores
estructurales y
operativos
comparables.
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
95
más allá del
conteo de arrestos.
En conjunto, la Tabla 3 hace visible que la contribución distintiva de este artículo no es añadir
un nuevo bloque temático aislado, sino proponer una lectura integrada de la evidencia disponible,
organizada en paquetes operativos gobernanza–redes–IA ligera y acompañada de métricas
comparables para orientar la prevención estratégica.
Materiales y Métodos
Diseño del estudio y enfoque. Se desarrolló una revisión sistemática de literatura orientada por la
guía PRISMA 2020 para asegurar trazabilidad y exhaustividad en el reporte del proceso (Page et
al., 2021). Dado que el objetivo fue analizar la evidencia existente sobre gobernanza de datos, IA
ligera y análisis de redes aplicados a la prevención del crimen organizado, no se llevó a cabo trabajo
de campo, por lo que no se realizaron encuestas, entrevistas ni observación directa). La síntesis
privilegió una lectura mixta de la evidencia (cuantitativa y cualitativa) entendida como integración
pragmática y crítica de hallazgos, atendiendo los alcances y límites señalados por la discusión
metodológica reciente sobre enfoques mixtos (Dayadi et al., 2021).
Fuentes de información y periodo. Se consultaron dos bases bibliográficas: Dimensions.ai y
Scopus. Las búsquedas se acotaron al periodo 2021–2025 para capturar desarrollos recientes en
tecnologías de análisis, gobernanza y prevención.
Estrategia de búsqueda:
Las búsquedas se realizaron de manera independiente en Scopus y Dimensions.ai, especificando
cadenas textuales reproducibles y filtros homogéneos de periodo.
En Scopus se utilizó la siguiente cadena en el campo TITLE-ABS-KEY, limitada a los años
2021–2025:
TITLE-ABS-KEY ("organized crime" OR "criminal network*" OR "illicit network*" OR
"transnational crime") AND TITLE-ABS-KEY ("data governance" OR "data sharing" OR "data
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
96
quality" OR "data interoperability") AND PUBYEAR > 2020 AND PUBYEAR < 2026.
La búsqueda se ejecutó sin restricción inicial por área temática y posteriormente se depuró
aplicando los criterios de inclusión y exclusión descritos más adelante.
En Dimensions.ai se empleó una estrategia más amplia que combinó crimen organizado,
gobernanza de datos, análisis de redes e IA ligera, en inglés y español, con filtro de periodo 2021–
2025 y preferencia por acceso abierto. La cadena base fue:
("organized crime" OR "criminal network*" OR "criminal governance" OR "illicit economy"
OR "economías ilícitas") AND ("data governance" OR "data sharing" OR "data quality" OR
"gobernanza de datos" OR "interoperabilidad de datos") AND ("network analysis" OR "social
network analysis" OR "criminal network analysis" OR "análisis de redes" OR "SNA") AND ("edge
AI" OR "lightweight AI" OR "on-device analytics" OR "TinyML" OR "IA ligera" OR
"computación en el borde").
Sobre esta cadena se aplicaron filtros por periodo (2021–2025) y tipo de documento (artículos,
capítulos, ponencias indexadas e informes/tesis con descripción metodológica), sin excluir a priori
literatura gris siempre que cumpliera los criterios de elegibilidad. Los resultados de ambas bases
se exportaron en formato RIS/CSV y se integraron en una base única para el cribado y la
extracción. No se restringió por tipo de documento siempre que este contara con sustento
metodológico explícito y se ajustara a los criterios de inclusión definidos.
Criterios de elegibilidad:
Inclusión
1. Crimen organizado / gobernanza criminal / economías o redes ilícitas.
2. Análisis de redes (criminales o sociales), trazabilidad de flujos o coautorías delictivas.
3. Gobernanza de datos / inteligencia basada en datos / ciberinteligencia / seguridad de datos.
4. IA ligera o analítica frugal (edge AI, TinyML) o aplicaciones de IA para
seguridad/prevención.
5. Enfoque preventivo, disuasivo o de disrupción (político, administrativo o situacional).
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
97
Exclusión
1. “Gobernanza” no relacionada con datos/seguridad o sin vínculo con crimen/prevención.
2. Estudios descriptivos de turismo, COVID-19, diseño o educación sin relación con
seguridad/crimen/datos.
3. Compendios sin capítulo/registro concreto alineado con el tema
Cribado y selección de estudios. Se desarrolló en dos etapas: inicialmente se realizó un filtrado
preliminar mediante la revisión de títulos y resúmenes, aplicando los criterios de elegibilidad
definidos, seguido de una lectura a texto completo en aquellos casos dudosos o potencialmente
relevantes. La Figura 1, basada en el esquema PRISMA 2020, resume los resultados obtenidos por
fuente: de Dimensions.ai se identificaron 92 registros, de los cuales 51 correspondían al periodo
2021–2025 y 27 cumplían criterios de acceso abierto; tras la aplicación de los criterios de inclusión
y exclusión, se seleccionaron 17 estudios. Por su parte, de Scopus se recuperaron 68 registros, 35
del periodo 2021–2025 resultaron elegibles y fueron incluidos en el análisis. En conjunto, el dataset
final utilizado para el estudio quedó conformado por 52 documentos, integrando 17 de
Dimensions.ai y 35 de Scopus.
Figura 1
Diagrama de flujo PRISMA 2020 del proceso de identificación, cribado, elegibilidad e inclusión
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
98
A continuación, se presenta el listado completo de los 52 estudios que conformaron el corpus
final de la revisión sistemática. Esta relación detalla autoría, año, enfoque principal y aporte
relevante de cada documento, con el fin de asegurar transparencia, trazabilidad y replicabilidad del
proceso de selección. La tabla 4 fue elaborada a partir de los estudios incluidos tras el proceso
PRISMA descrito en la metodología.
Tabla 4
Estudios incluidos en la revisión sistemática (n = 52)
ID
Autor(es)
principal(es)
Año
País / región
de referencia*
Tipo de
documento
Enfoque principal
en el estudio
Aporte relevante para el modelo
integrado
1
Arteaga
Alcívar
2025
Ecuador / A.
Latina
Artículo
científico
Seguridad,
tecnología e
innovación
Propone estrategias tecnológicas y
organizativas para prevenir crimen
organizado y narcotráfico.
2
Ayón et al.
2024
América
Latina
Artículo
científico
Panorama de
crimen organizado
Ofrece un análisis conceptual y
diagnóstico del estado actual del
crimen organizado.
3
Azaria &
Nadler
2021
EE. UU.
Artículo
científico
Policing
predictivo y
gobernanza
algorítmica
Discute equidad, sesgos y marcos
de gobernanza para sistemas
predictivos en seguridad.
4
Ballesteros-
Pérez et al.
2021
Internacional
Artículo
científico
Gobernanza de
datos en seguridad
pública
Desarrolla un marco de
gobernanza de datos para analytics
en seguridad pública.
5
Bright
2021
Australia
Artículo
científico
Análisis de redes e
intervención
Analiza estrategias para
interrumpir redes de crimen
organizado mediante SNA.
6
Bright &
Greenhill
2024
Internacional
Artículo
científico
Intervención en
redes oscuras
Revisa estrategias de disrupción de
redes ilícitas y su efectividad.
7
Bright,
Koskinen &
Malm
2023
Internacional
Artículo
científico
Evaluación de
intervenciones en
redes
Propone métodos para evaluar
intervenciones usando métricas de
redes criminales.
8
Calderoni
2022
Italia
Artículo
científico
Estructura de
clanes mafiosos
(SNA)
Mide estructura de clanes mafiosos
con métricas de red avanzadas.
9
Calderoni et
al.
2024
Italia
Artículo
científico
Redes y datos
financieros
Integra datos financieros para
mapear redes mafiosas y vínculos
opacos.
10
Campana
2023
Reino Unido
Artículo
científico
Inteligencia y
crimen organizado
Conecta inteligencia y análisis de
redes en investigación de crimen
organizado.
11
Campana &
Varese
2020
Internacional
Artículo
científico
Redes criminales,
parentesco y
confianza
Estudia cooperación y confianza
en redes criminales.
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
99
12
Campedelli
2022
Italia
Artículo
científico
IA / machine
learning en redes
Aplica ML al análisis de redes
criminales (enfoque data-centric).
13
Campedelli
& Morselli
2024
Internacional
Artículo
científico
Redes criminales
y cadenas de
suministro
Revisión de redes y cadenas
ilícitas, con énfasis en logística
criminal.
14
Correa
Gonzalez
2023
México / EE.
UU.
Informe
Lavado de activos
y cooperación
bilateral
Analiza estrategias bilaterales
contra lavado asociado a crimen
organizado.
15
Costa
2024
Perú
Artículo
científico
Corrupción,
lavado y redes
criminales
Reconstruye una red de corrupción
y lavado (Toledo–Odebrecht)
usando enfoque de red.
16
Covarrubias
Rojas
2024
Chile
Informe
Crimen
organizado y
contexto nacional
Caracteriza la evolución del
crimen organizado en Chile
(2008–2023).
17
Daukere &
Ifabiyi
2025
Nigeria
Artículo
científico
Factores
socioambientales
y OC
Explora factores socioambientales
que condicionan crimen
organizado.
18
Duijn &
Kashirin
2023
Europa
Artículo
científico
Simulación de
disrupción de
redes
Simula intervenciones en redes
criminales y estima efectos
estructurales.
19
Fernández-
Osorio et al.
2024
Colombia
Artículo
científico
Gobernanza
policéntrica, big
data e IA
Plantea gobernanza policéntrica y
uso de big data/IA en seguridad
ciudadana.
20
Fiallos
2024
Ecuador
Artículo
científico
Ecosistema
criminal y líneas
de acción
Describe el ecosistema criminal
ecuatoriano y propone respuestas
estratégicas.
21
Flores
Heredia
2024
México / EE.
UU.
Tesis
doctoral
Gobernanza,
huachicoleo y OC
Estudia crimen organizado en el
sector combustibles y su
gobernanza.
22
García &
Mejías (eds.)
2022
América
Latina
Libro
Estado y delito
organizado
Compila análisis sobre el rol del
Estado frente al delito organizado
en la región.
23
Giommoni et
al.
2024
Europa
Artículo
científico
Mercados de
droga y resiliencia
de redes
Analiza resiliencia de mercados
ilícitos usando enfoques de red.
24
Granados
Garzón
2024
España
Tesis
doctoral
Alerta temprana y
grupos
delincuenciales
Diseña sistema de alerta temprana
basado en patrones de ocupación
criminal.
25
Huamani
Cuba &
Moura
2024
Argentina,
Perú, Brasil
Artículo
científico
Política y
ciberseguridad
Estudia estrategias de
ciberseguridad en varios países
latinoamericanos.
26
Ibarra-Olivo,
Ley &
Meseguer
2025
México / A.
Latina
Artículo
científico
Gobernanza
criminal y
desempeño
económico
Vincula ataques de alto perfil,
gobernanza criminal y economía.
27
Jacho
Changoluisa
2025
Ecuador
Informe
Uso de FF. AA.
contra OC
Analiza efectos de la
constitucionalización del combate
al OC con FF. AA.
28
Kapetanovic
2025
Sahel / JNIM
Artículo
científico
Crimen
organizado /
terrorismo
Aplica un marco de trasplante
institucional a un grupo yihadista-
criminal.
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
100
29
Kaza et al.
2020
Internacional
Artículo
científico
Flujos ilícitos y
analítica de redes
Modela flujos ilícitos mediante
analytics y SNA.
30
Lessing et al.
2024
América
Latina
Artículo
científico
Gobernanza
criminal y miedo
Analiza cómo el miedo sostiene
gobernanza criminal.
31
Leveratto
2021
Argentina
Tesis
doctoral
Inteligencia
estratégica e
investigación
criminal
Examina el uso de inteligencia
estratégica en investigación de
casos.
32
Levi
2023
Europa
Artículo
científico
AML, datos y
gobernanza
Evalúa la efectividad del AML
desde la perspectiva de datos y
gobernanza.
33
Malamud &
Núñez
2024
América
Latina
Informe /
documento
de análisis
Crimen
organizado e
inseguridad
ciudadana
Revisa tendencias regionales de
OC e inseguridad.
34
Malm &
Bichler
2023
EE. UU. /
Canadá
Artículo
científico
SNA en mercados
de drogas
Muestra cómo SNA apoya
investigaciones de mercados de
drogas.
35
Morselli
2023
Internacional
Artículo
científico
Facilitación del
delito y brokers
Analiza el rol de brokers en la
facilitación del crimen.
36
Paoli &
Varese
2023
Internacional
Artículo
científico
Panorama del OC
en el siglo XXI
Revisión amplia sobre formas
actuales de crimen organizado.
37
Pérez
Villalobos
2022
Europa /
España
Artículo
científico
Corrupción y
estrategias contra
OC
Analiza la corrupción en
estrategias europeas y españolas
contra OC.
38
Petrella &
Riccardi
2024
Italia
Artículo
científico
Redes de
contratación y OC
Estudia redes de contratación
pública y su captura por OC.
39
Pinotti et al.
2024
Italia / Europa
Artículo
científico
Impacto
económico de
políticas
anticrimen
Evalúa efectos de acciones
anticrimen en precios de activos.
40
Ramos
2024
Internacional
Tesis
doctoral
Auditoría y
prevención del
fraude
Analiza el rol de la auditoría en
detección y prevención de fraude.
41
Reuter
2024
Europa
Artículo
científico
OC y necesidades
de datos
Discute brechas de gobernanza de
datos para combatir OC.
42
Rios Cadillo
2023
Países andinos
Informe
Cooperación de
seguridad regional
Examina cooperación de seguridad
como estrategia frente a amenazas
transnacionales.
43
Ruiz-Romero
& Ortiz
2025
América
Latina
Artículo
científico
Violencia, necro-
espacios y OC
Analiza geografías de violencia y
crimen organizado.
44
Saad Ahmed
et al.
2025
Contexto
islámico /
global
Artículo
científico
Redes sociales,
desinformación y
crimen
Estudia regulación de redes
sociales para reducir
desinformación y crimen.
45
Satterthwaite
2025
África /
internacional
Artículo
científico
Pesca ilegal,
cambio climático
y seguridad
Relaciona cambio climático, pesca
ilegal y respuestas de seguridad.
46
Savona &
Riccardi
2022
Europa (Italia)
Artículo
científico
Gobernanza de
datos contra OC
Propone un marco de gobernanza
de datos para combatir OC.
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
101
47
Spitters et al.
2020
Internacional
Artículo
científico
IA ligera /
analítica on-
device
Plantea analítica ligera en
dispositivo para seguridad (edge).
48
Torsello et al.
2024
Global
Artículo
científico
Corrupción en
sistemas
alimentarios
Revisión sobre corrupción en
sistemas alimentarios globales.
49
Vado De
Berti
2025
Centroamérica
Tesis
doctoral
Respuesta
gubernamental al
OC
Analiza políticas de respuesta en
El Salvador y Costa Rica.
50
von Lampe
2022
Internacional
Artículo
científico
Conceptualización
de redes de OC
Propone un marco conceptual de
redes de crimen organizado.
51
Xiao & Ye
2025
China
Artículo
científico
Big data judicial y
crimen de vida
silvestre
Usa big data judicial para
caracterizar crimen contra fauna
silvestre.
52
Xu & Chen
2021
Internacional
Artículo
científico
Análisis de redes
criminales (data-
centric)
Presenta un enfoque data-céntrico
para el análisis de redes criminales.
Extracción de datos. Para cada estudio se extrajeron: autoría, año, país o región de estudio, tipo
de documento y diseño, unidad analítica de red (nodos, relaciones, métricas SNA), componente de
gobernanza de datos (modelo, estándar, proceso), uso de IA ligera/edge (si aplica), enfoque
preventivo (situacional/administrativo/político), indicadores de impacto reportados (p. ej.,
reducción de oportunidades delictivas, disrupción nodal, cambios en series temporales) y notas
metodológicas relevantes (limitaciones, disponibilidad de datos).
Evaluación de calidad. Se realizó una valoración cualitativa de consistencia metodológica y
transparencia (claridad del diseño, adecuación de los datos a los objetivos, validez de las métricas
de red, replicabilidad mínima y discusión de sesgos). Esta valoración se guió por los estándares de
reporte de PRISMA 2020 (Page et al., 2021) y por consideraciones críticas sobre la combinación
de evidencia heterogénea propias de los enfoques mixtos (Dayadi et al., 2021). No se excluyeron
estudios por calidad cuando aportaban evidencia sustantiva sobre redes/crimen/gobernanza; en
estos casos, su menor robustez se reflejó en la interpretación cauta de los hallazgos.
Síntesis y análisis. Se realizó una síntesis narrativa con codificación temática centrada en tres
ejes: (a) gobernanza de datos, (b) análisis de redes criminales y (c) IA ligera/aplicaciones analíticas
para prevención. Para caracterizar el corpus y visualizar patrones agregados por país y
colaboración, se efectuó un análisis bibliométrico con VOSviewer, a partir de los metadatos de los
52 estudios incluidos, reportando densidades por país, conteos de documentos, citas y Total Link
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
102
Strength cuando estuvo disponible. Estas visualizaciones no sustituyen la síntesis sustantiva; se
emplean como apoyo para comprender núcleos geográficos, intensidad de producción y densidad
colaborativa.
Consideraciones éticas y de disponibilidad de datos. El estudio no involucró sujetos humanos
ni datos personales. Los metadatos de búsqueda (cadenas, filtros aplicados y listados de estudios
incluidos) y las salidas de VOSviewer se conservan en un repositorio interno del proyecto y están
disponibles a solicitud para fines de verificación y replicación.
Resultados
En total se analizaron 52 documentos (17 de Dimensions.ai y 35 de Scopus), correspondientes al
período 2021–2025. El conjunto permite observar dos panoramas diferenciados: un bloque
latinoamericano con producción focalizada y baja tracción de citas, y un bloque
europeo/estadounidense con mayor densidad colaborativa e impacto. Este contraste es consistente
con estudios que describen ciclos de maduración y resiliencia en redes ilícitas, donde la producción
temprana no siempre viene acompañada de citación ni de colaboración internacional sostenida
(Bright, 2021; Bright, Koskinen, & Malm, 2023; Giommoni et al., 2024).
Para Latinoamérica, el análisis bibliométrico muestra tres polos: Brasil, Argentina y Colombia
(Tabla 5). Brasil concentra 60% del subconjunto, mientras Argentina y Colombia aportan 20%
cada uno. En este recorte, las citas son nulas y el TLS = 0, lo que apunta a una fase de consolidación
inicial de la red científica visible (véase Figura 2 para el mapa de densidad). Este resultado es
compatible con campos emergentes o ventanas temporales cortas, donde la producción existe, pero
aún no converge en coautorías internacionales estables (Campana, 2023; Calderoni, 2022).
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
103
Tabla 5
Producción y métricas por país en Dimensions.ai (LatAm)
País
Documentos
Citas
TLS
% de documentos
Citas por documento
Brasil
3
0
0
60.0%
0.00
Argentina
1
0
0
20.0%
0.00
Colombia
1
0
0
20.0%
0.00
Total
5
0
0
100%
—
Nota. Tabla generada a partir de la base de datos de Dimension.ai, procesada en VOSviewer versión 1.6.20.0.
Figura 2
Mapa de densidad por país en Dimensions.ai para el tema analizado. Se observan focos en Brasil, Argentina y
Colombia, con mayor intensidad en Brasil
Nota. Mapa de calor generado a partir de la base de datos de Dimensions.ai, procesada en VOSviewer versión 1.6.20.0.
En el conjunto de Scopus se distinguen cuatro núcleos de similar densidad en los mapas: Estados
Unidos, Reino Unido, Italia y Países Bajos (véase Figura 3). Estados Unidos y Reino Unido
concentran el mayor número de documentos (≈31,8% cada uno), mientras Italia y Países Bajos
aportan ≈18% cada uno (Tabla 6). En impacto, Países Bajos destaca con 17,5 citas/documento,
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
104
duplicando o triplicando los valores de Estados Unidos y Reino Unido; por su parte, Italia exhibe
el TLS relativo más alto, lo que sugiere colaboración intensa pese a su menor volumen. Esta
configuración es coherente con trabajos que documentan trayectorias de redes ilícitas y
evaluaciones de intervención con métricas estructurales (Bright, 2021; Duijn & Kashirin, 2023;
Petrella & Riccardi, 2024).
Tabla 6
Producción, impacto y colaboración por país en Scopus
País
Documentos
Citas
TLS
% de
documentos
Citas por
documento
TLS por
documento
United States
7
62
29
31.8%
8.86
4.14
United
Kingdom
7
27
28
31.8%
3.86
4.00
Italy
4
10
25
18.2%
2.50
6.25
Netherlands
4
70
8
18.2%
17.50
2.00
Total
22
169
90
100%
—
—
Nota. Tabla generada a partir de la base de datos de Scopus, procesada en VOSviewer versión 1.6.20.0.
Figura 3
Mapa de densidad por país en Scopus para el tema analizado. Núcleos en Estados Unidos, Reino Unido, Italia y
Países Bajos
Nota. Mapa de calor generado a partir de la base de datos de Scopus, procesada en VOSviewer versión 1.6.20.0.
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
105
En conjunto, los resultados apuntan a perfiles complementarios. El bloque latinoamericano
aporta foco temático y capacidad instalada en países específicos, pero aún con baja tracción de
citación y colaboración visible en el recorte analizado. Por contraste, el bloque
europeo/estadounidense combina volumen, impacto y, en ciertos casos, colaboración intensa. Esta
asimetría coincide con marcos que subrayan la importancia de gobernanza de datos para habilitar
intercambio y trazabilidad (Ballesteros-Pérez et al., 2021; Savona & Riccardi, 2022; Reuter, 2024)
y con la evidencia de redes criminales que requieren intervenciones calibradas según estructura y
roles (Calderoni, 2022; Campana, 2023; Morselli, 2023). La convergencia de datos
financieros/contractuales con análisis de redes, además, abre una vía de disrupción administrativa
que complementa la penal (Calderoni et al., 2024; Petrella & Riccardi, 2024).
Más allá del conteo, el corpus sugiere tres mecanismos relevantes para la prevención
estratégica:
Trazabilidad económica como detector de vínculos opacos. Los estudios que integran datos
financieros/contractuales muestran mayor capacidad para identificar brokers y cadenas de
procuramiento susceptibles de medidas administrativas (Calderoni et al., 2024; Petrella &
Riccardi, 2024).
Intervención dirigida y evaluación iterativa. Cuando la priorización se guía por métricas de red
y se evalúa su efecto en la estructura (centralidad, cohesión, modularidad), se observan mejoras en
precisión y disrupción (Bright, 2021; Bright, Koskinen, & Malm, 2023; Duijn & Kashirin, 2023).
Procesamiento en el borde y resguardo de datos. Las propuestas con IA ligera reportan ventajas
operativas (latencia, exposición), pero requieren gobernanza algorítmica para mitigar sesgos y
asegurar explicabilidad (Spitters et al., 2020; Azaria & Nadler, 2021; Xu & Chen, 2021;
Campedelli, 2022).
En términos de la hipótesis de integración, los resultados son coherentes con la expectativa de
que la combinación de gobernanza de datos, SNA e IA ligera facilita una priorización más precisa
y disrupciones mejor calibradas, sobre todo cuando se incorporan variables
financieras/contractuales a las redes ilícitas y se evalúan impactos con métricas estructurales
(Calderoni, 2022; Bright, 2021; Bright, Koskinen, & Malm, 2023). A la vez, el contraste regional
sugiere una oportunidad de articulación: coautorías y proyectos interinstitucionales entre
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
106
Brasil/Argentina/Colombia y equipos de alto desempeño en Italia o Países Bajos, con protocolos
de gobernanza que estandaricen diccionarios de datos y auditorías de equidad (Savona & Riccardi,
2022; Reuter, 2024).
Discusión
Los hallazgos muestran dos configuraciones claramente distintas. En el subconjunto
latinoamericano (Dimensions.ai) se observa concentración de producción en pocos países y, a la
vez, baja tracción de citación y nula intensidad colaborativa visible (TLS = 0). Esto es propio de
campos en fase de consolidación o de ventanas temporales cortas en las que la producción existe,
pero aún no converge en coautorías estables y citables. En contraste, el subconjunto de Europa y
Estados Unidos (Scopus) combina mayor volumen, más citas y perfiles colaborativos
diferenciados: Países Bajos destaca por impacto (citas/documento), mientras Italia exhibe una
colaboración relativa más intensa (TLS/documento). En conjunto, el patrón es coherente con la
literatura que describe que la efectividad preventiva surge cuando el análisis de redes se ancla en
datos gobernados y cuando las intervenciones se calibran sobre roles y estructura (Calderoni, 2022;
Bright, 2021; Savona & Riccardi, 2022).
Primero, la asimetría entre madurez e impacto del bloque europeo/estadounidense y el estadio
aún incipiente de América Latina coincide con diagnósticos regionales sobre gobernanza
policéntrica e implementación desigual de capacidades analíticas (Fernández-Osorio, Villalba-
García, & Velandia-Pardo, 2024; Arteaga Alcívar, 2025). Segundo, el predominio de resultados
con alto impacto cuando se incorporan datos financieros/contractuales respalda el giro hacia
trazabilidad económica como palanca de disrupción administrativa y penal (Calderoni et al., 2024;
Petrella & Riccardi, 2024; Levi, 2023). Tercero, la utilidad del SNA para orientar medidas
selectivas y evaluar su efecto estructural reproduce lo reportado por evaluaciones y simulaciones
previas (Bright, Koskinen, & Malm, 2023; Duijn & Kashirin, 2023; Giommoni et al., 2024).
Finalmente, la IA ligera aparece como solución operativa en escenarios con restricciones de
conectividad y exigencias de resguardo, en línea con propuestas de procesamiento en el borde
(Spitters et al., 2020), aunque la literatura insiste en resguardar equidad y explicabilidad (Azaria
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
107
& Nadler, 2021; Xu & Chen, 2021).
Dos resultados merecen discusión. Por un lado, el TLS = 0 y citas = 0 en el subconjunto
latinoamericano sorprenden frente a la visibilidad de ciertos temas (p. ej., lavado, contratación
pública, delitos ambientales). Tres factores plausibles: (i) recorte temporal 2021–2025, con menor
tiempo de acumulación de citas; (ii) sesgo de cobertura por el filtro de acceso abierto aplicado en
Dimensions.ai, que reduce la base citante; y (iii) fragmentación de coautorías entre comunidades
académicas, gubernamentales y técnicas que aún no confluyen en redes indexadas (Reuter, 2024;
García & Mejías, 2022). Por otro lado, la combinación de alto impacto con colaboración moderada
en Países Bajos versus colaboración intensa con menor impacto en Italia sugiere estrategias
nacionales distintas: mayor especialización temática y publicación en foros de alto impacto en el
primer caso, frente a densidad de proyectos y consorcios en el segundo (Petrella & Riccardi, 2024;
Bright, 2021).
Entre las fortalezas, destacan: (i) diseño sistemático anclado en PRISMA 2020, que asegura
trazabilidad del cribado (Page et al., 2021); (ii) doble fuente (Dimensions.ai y Scopus), lo que
permite comparar contextos; y (iii) un marco integrador que articula gobernanza de datos, SNA e
IA ligera, facilitando la lectura transversal de la evidencia. No obstante, el trabajo presenta
limitaciones. Primero, el filtro de acceso abierto en Dimensions.ai redujo el universo y puede haber
subestimado la citación. Segundo, la heterogeneidad documental (artículos, informes, tesis)
dificulta estandarizar métricas comparables, con el riesgo de medir “peras con manzanas” (Savona
& Riccardi, 2022). Tercero, el TLS proviene de metadatos y su ausencia no implica falta real de
colaboración, sino no visibilidad en los registros. Cuarto, al tratarse de una síntesis de evidencia,
no es posible inferir causalidad de las intervenciones reportadas, salvo en estudios con diseños
cuasi-experimentales o simulaciones (Bright, Koskinen, & Malm, 2023; Duijn & Kashirin, 2023).
Por último, la ventana 2021–2025 restringe la acumulación de citas y puede sesgar la comparación
de impacto.
Los resultados respaldan la hipótesis de integración: conectar gobernanza de datos + SNA + IA
ligera es una vía plausible para mejorar la priorización y la disrupción selectiva, siempre que medie
un marco de gobernanza algorítmica que regule acceso, calidad, proporcionalidad y auditoría de
sesgos (Azaria & Nadler, 2021; Savona & Riccardi, 2022; Reuter, 2024). Teóricamente, esto
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
108
sugiere pasar de enfoques meramente descriptivos de redes a modelos operativos que integren
fuentes económicas y administrativas, y que definan métricas de éxito centradas en variaciones
estructurales (p. ej., caídas en intermediación o modularidad) más que en conteos agregados
(Calderoni, 2022; Morselli, 2023).
En el plano operativo, surgen cuatro recomendaciones. Primero, estandarizar diccionarios de
datos y procesos ETL para habilitar interoperabilidad interagencial y trazabilidad, condición
necesaria para compartir y auditar (Ballesteros-Pérez et al., 2021; Savona & Riccardi, 2022).
Segundo, integrar datos financieros/contractuales a las redes de actores para detonar medidas
administrativas (inhabilidades, exclusiones, alertas) junto con acciones penales (Calderoni et al.,
2024; Petrella & Riccardi, 2024). Tercero, priorizar despliegues edge en flujos sensibles o de alta
latencia, con evaluaciones de equidad y explicabilidad incorporadas desde el diseño (Spitters et
al., 2020; Azaria & Nadler, 2021). Cuarto, promover coautorías y consorcios transregionales
(Brasil–Argentina–Colombia con Italia/Países Bajos) para elevar TLS y visibilidad, alineando
protocolos de gobernanza y publicación.
Para avanzar, se necesitan: (i) pilotos integrados con medidas de resultado comparables
(AUC/F1, betweenness, modularidad, ITS/DID sobre incidentes) y auditorías de equidad; (ii)
estudios de coste-efectividad de IA en el borde frente a la nube; (iii) datasets replicables y
anonimizados que permitan validación cruzada; y (iv) análisis sectoriales en cadenas críticas
(combustibles, pesca, contratación pública) donde la trazabilidad económica sea clave (Flores
Heredia, 2024; Satterthwaite, 2025; Levi, 2023). En suma, integrar gobernanza, redes e IA ligera
no solo es plausible, sino operativamente ventajoso si se gobierna con estándares de calidad y
legitimidad acordes con la literatura.
Conclusiones
Las evidencias revisadas mostraron que la integración de tres componentes –gobernanza de datos,
análisis de redes criminales e IA ligera en el borde– es factible y prometedora para la prevención
estratégica del crimen organizado. La gobernanza de datos permitió pasar de repositorios
fragmentados a insumos comparables y auditables; el análisis de redes hizo visible la estructura y
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
109
los roles críticos, habilitando priorizaciones selectivas sobre nodos puente y comunidades
relevantes; y las capacidades de IA ligera mejoraron la oportunidad del análisis y redujeron la
exposición de datos en contextos con limitaciones de conectividad. El panorama internacional
exhibió mayor madurez e impacto en Europa y Estados Unidos, mientras que en América Latina se
observó producción focalizada, pero con baja tracción de citación y colaboración visible, lo que
indica un campo en consolidación.
En relación con el objetivo planteado, los hallazgos indicaron que es posible articular gobernanza
de datos, análisis de redes e IA ligera en un mismo paquete preventivo, siempre que exista un marco
operativo con diccionarios compartidos, reglas de calidad, trazabilidad y salvaguardas algorítmicas.
Respecto de la hipótesis, la síntesis fue coherente con su plausibilidad: la combinación de estos tres
ejes se asoció con mejoras en la priorización y con disrupciones más calibradas de la estructura
criminal, sin incrementos necesarios de inequidad cuando se incorporaron controles de uso,
evaluación de sesgos y auditoría independiente. No obstante, la naturaleza documental del corpus
impidió inferir causalidad y subrayó la necesidad de verificaciones empíricas mediante diseños
cuasi-experimentales y pilotos controlados.
Desde una perspectiva operativa, el estudio sugiere recomendaciones concretas para
instituciones de seguridad y justicia: (i) crear instancias interagenciales de gobernanza de datos que
definan diccionarios comunes, procesos ETL documentados y protocolos de interoperabilidad, con
registro de trazabilidad y auditorías periódicas; (ii) integrar datos financieros y contractuales a las
redes de actores para activar, junto a las acciones penales, medidas administrativas como
inhabilidades, exclusiones de licitación y auditorías dirigidas; (iii) incorporar unidades de análisis
de redes que utilicen métricas como centralidad, cohesión y modularidad para priorizar
intervenciones y evaluar sus efectos estructurales; y (iv) desplegar soluciones de IA ligera en el
borde en flujos especialmente sensibles o de alta latencia, sometidas a pruebas de equidad,
explicabilidad y seguridad desde la fase de diseño.
De cara a una agenda de investigación futura, se identifican al menos cuatro líneas prioritarias:
(i) diseñar y documentar pilotos integrados gobernanza–redes–IA ligera en diferentes contextos
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
110
institucionales y cadenas ilícitas (por ejemplo, combustibles, pesca, contratación pública),
reportando indicadores comparables tanto estructurales (cambios en betweenness, modularidad,
cohesión) como operativos (reducción de incidentes, tiempos de respuesta, calidad de la
información); (ii) estandarizar diccionarios de datos y esquemas de interoperabilidad que puedan
ser adoptados por consorcios transregionales, lo que facilitaría replicación, comparación y
evaluación de impacto; (iii) desarrollar estudios de coste-efectividad que comparen despliegues en
el borde frente a soluciones basadas exclusivamente en la nube, incorporando costes tecnológicos,
organizativos y de gobernanza; y (iv) construir repositorios anonimizados y replicables que
permitan validación cruzada de modelos, auditorías de equidad algorítmica y aprendizaje
incremental entre agencias y países.
En síntesis, los resultados respaldan la idea de que integrar gobernanza de datos, análisis de redes
e IA ligera no solo es técnicamente viable, sino estratégicamente ventajoso para la prevención del
crimen organizado, siempre que se inserte en marcos de gobernanza robustos y cooperativos.
Avanzar en esta dirección requiere combinar inversión tecnológica con reformas organizativas y
acuerdos de gobernanza que aseguren calidad, legitimidad y capacidad de aprendizaje continuo.
Referencias
Arteaga Alcívar, Y. (2025). Estrategias innovadoras en seguridad y tecnología para la prevención
del crimen organizado y el narcotráfico. Bastcorp International Journal, 4(1), 391–406.
https://doi.org/10.62943/bij.v4n1.2025.257
Ayón, P. M. F., García, S. S. B., Ayón, P. M. F., & Macías, F. G. M. (2024). Crimen organizado:
Una mirada reflexiva y análisis del estado actual. Revista Científica Arbitrada
Multidisciplinaria PENTACIENCIAS, 6(1), 63–81.
Azaria, A., & Nadler, J. (2021). Predictive policing, fairness and governance. Annual Review of
Law and Social Science, 17, 475–498. https://doi.org/10.1146/annurev-lawsocsci-041921-
010037
Ballesteros-Pérez, P., et al. (2021). Data governance in public security analytics. Government
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
111
Information Quarterly, 38(4), 101623. https://doi.org/10.1016/j.giq.2021.101623
Bright, D. A. (2021). Disrupting organised crime networks. Global Crime, 22(3), 223–246.
https://doi.org/10.1080/17440572.2020.1862401
Bright, D. A., & Greenhill, C. (2024). Disrupting dark networks: Intervention strategies. Policing:
A Journal of Policy and Practice, 18(2), 245–262. https://doi.org/10.1093/police/paad082
Bright, D., Koskinen, J., & Malm, A. (2023). Assessing network interventions. Criminology &
Public Policy, 22(2), 211–236. https://doi.org/10.1111/1745-9133.12598
Calderoni, F. (2022). Measuring the structure of mafia clans. Applied Network Science, 7, 45.
https://doi.org/10.1007/s41109-022-00466-7
Calderoni, F., et al. (2024). Mapping mafia networks with financial data. European Journal on
Criminal Policy and Research, 30, 233–258. https://doi.org/10.1007/s10610-023-09530-1
Campana, P. (2023). Out of the shadows: Organised crime and intelligence analysis. Policing and
Society, 33(7), 804–822. https://doi.org/10.1080/10439463.2022.2079367
Campana, P., & Varese, F. (2020). Cooperation in criminal networks: Kinship and trust.
Criminology, 58(2), 232–264. https://doi.org/10.1111/1745-9125.12230
Campedelli, G. M. (2022). Machine learning for criminal network analysis. Security Informatics,
11, 8. https://doi.org/10.1186/s13388-022-00030-9
Campedelli, G. M., & Morselli, C. (2024). Criminal networks and illicit supply chains: A review.
Crime Science, 13, 7. https://doi.org/10.1186/s40163-024-00247-9
Correa Gonzalez, I. L. (2023). Estrategia bilateral contra la delincuencia organizada para
salvaguardar la seguridad de México y EE. UU.: El combate al lavado de activos (2019–
2022) [Informe].
Costa, J. (2024). The nexus between corruption and money laundering: Deconstructing the Toledo-
Odebrecht network in Peru. Trends in Organized Crime, 27(3), 342–363.
https://doi.org/10.1007/s12117-021-09439-6
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
112
Covarrubias Rojas, F. J. (2024). El crimen organizado en Chile (2008–2023) [Informe].
Daukere, B. E., & Ifabiyi, I. P. (2025). Socio-environmental factors and organized crime in
Nigeria. Environmental Challenges, 20, 101263.
https://doi.org/10.1016/j.envc.2025.101263
Dayadi, S., Shrestha, S., & Giri, R. A. (2021). Mixed-Methods Research: A Discussion on Its
Types, Challenges, and Criticisms. Journal of Practical Studies in Education, 2(2), 25-36.
https://doi.org/10.46809/jpse.v2i2.20Duijn, P. A. C., & Kashirin, V. (2023). Criminal
network disruption: A simulation approach. Journal of Quantitative Criminology, 39,
1023–1048. https://doi.org/10.1007/s10940-022-09548-2
Fernández-Osorio, A. E., Villalba-García, L. F., & Velandia-Pardo, E. F. (2024). Gobernanza
policéntrica, big data e inteligencia artificial: Herramientas para la seguridad ciudadana en
Colombia. Revista Criminalidad, 66(3), 11–25.
Fiallos, V. M. (2024). El ecosistema criminal en el Ecuador: Líneas de acción. Revista
Pensamiento Estratégico-ADEMIC, 4(1), 20–20.
Flores Heredia, G. (2024). El huachicoleo como desafío transnacional: Gobernanza, crimen
organizado y tensiones diplomáticas entre México y Estados Unidos [Tesis doctoral,
Universidad Autónoma de Nuevo León].
García, B., & Mejías, S. A. (Eds.). (2022). El Estado en América Latina ante el asedio del delito
organizado. Pontificia Universidad Católica del Ecuador.
Giommoni, L., et al. (2024). Illicit drug markets and network resilience. Global Crime, 25(1), 52–
74. https://doi.org/10.1080/17440572.2023.2274514
Granados Garzón, L. (2024). Análisis criminológico de grupos delincuenciales y sistema integrado
de alerta temprana para detectar patrones de ocupación criminal [Tesis doctoral,
Universidad de Granada].
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
113
Huamani Cuba, A. C., & Aparecida Moura, M. (2024). Política y estrategias de la seguridad
cibernética: Un estudio de caso múltiple en Argentina, Perú y Brasil. Revista Ibero-
Americana de Ciência da Informação, 17(1).
Ibarra-Olivo, J. E., Ley, S. J., & Meseguer, C. (2025). High-profile attacks, regimes of criminal
governance and economic performance. The World Economy, 48(7), 1732–1752.
https://doi.org/10.1111/twec.13723
Jacho Changoluisa, A. J. (2025). Los efectos de la constitucionalización del combate contra el
crimen organizado a través de las Fuerzas Armadas en el Ecuador [Informe].
Kapetanovic, T. (2025). Applying the Transplantation Framework to JNIM. Journal of Illicit
Economies and Development, 7(1), 1–19. https://doi.org/10.31389/jied.253
Kaza, S., et al. (2020). Tracking illicit flows with network analytics. Information Systems
Frontiers, 22(3), 719–733. https://doi.org/10.1007/s10796-019-09945-2
Lessing, B., et al. (2024). Sustaining criminal governance with fear. Journal of Latin American
Studies, 56(1), 1–24. https://doi.org/10.1017/S0022216X25000057
Leveratto, C. R. (2021). La utilización de la inteligencia estratégica en la investigación criminal
para el esclarecimiento de casos [Tesis doctoral, Universidad Nacional de La Plata].
Levi, M. (2023). Anti-money laundering: Data, governance and effectiveness. Journal of Financial
Crime, 30(4), 1003–1021. https://doi.org/10.1108/JFC-01-2023-0012
Malamud, C., & Núñez, R. (2024). América Latina, crimen organizado e inseguridad ciudadana
(ARI 154/2024). Real Instituto Elcano.
Malm, A., & Bichler, G. (2023). Using SNA for drug market investigations. Justice Quarterly,
40(5), 789–812. https://doi.org/10.1080/07418825.2022.2112345
Morselli, C. (2023). Crime facilitation and network brokers. Social Networks, 75, 190–205.
https://doi.org/10.1016/j.socnet.2023.03.007
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., et al.
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
114
(2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic
reviews. BMJ, 372, n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Paoli, L., & Varese, F. (2023). Organized crime in the 21st century. Annual Review of Criminology,
6, 1–23. https://doi.org/10.1146/annurev-criminol-032921-113231
Pérez Villalobos, M. C. (2022). La corrupción en las estrategias europea y española de lucha contra
el crimen organizado y la delincuencia grave. Cuadernos de Política Criminal, 136(I), 229–
269.
Petrella, F., & Riccardi, M. (2024). Criminal procurement networks and public contracts. Journal
of Public Procurement, 24(3), 310–337. https://doi.org/10.1108/JOPP-11-2023-0102
Pinotti, P., et al. (2024). The impacts of anti-organized crime on asset prices. Economic Systems,
48, 101198. https://doi.org/10.1016/j.ecosys.2024.101198
Ramos, A. S. G. (2024). La importancia de la auditoría en la detección y en la prevención del
fraude: Un análisis empírico internacional [Tesis doctoral, Universidad de Sevilla].
Reuter, P. (2024). Organized crime and data needs: Governance gaps. European Journal of
Criminology, 21(4), 589–607. https://doi.org/10.1177/14773708231123456
Rios Cadillo, E. (2023). Cooperación de seguridad: Una estrategia de mitigación de amenazas
transnacionales en los países andinos [Informe].
Ruiz-Romero, J., & Ortiz, P. (2025). Geographies of violence: Necro-spaces, homicide and
organized crime. Journal of Interpersonal Violence.
https://doi.org/10.1177/08862605251347641
Saad Ahmed, O. S., Hasan, H. A., Bazool, S. D. S., Mirzaeva, A., & Hachim, O. A. (2025). Fitnah
in the Digital Age: Regulating social media to curb misinformation and crime. Al-Istinbath:
Jurnal Hukum Islam, 10(2), 535–562. https://doi.org/10.29240/jhi.v10i2.13369
Satterthwaite, M. (2025). Crossing borders: Climate change and the policing of illegal fishing.
African Security Review, 34(1), 1–21. https://doi.org/10.1080/18186874.2025.2511643
Revista INNDEV. ISSN 2773-7640. Agosto - Noviembre 2025. Vol. 4, Núm 2, P. 86 - 115.
https://doi.org/10.69583/inndev.v4n2.2025.182
115
Savona, E. U., & Riccardi, M. (2022). From data to intelligence: Data governance for fighting OC.
European Journal on Criminal Policy and Research, 28, 563–587.
https://doi.org/10.1007/s10610-021-09523-3
Spitters, M., et al. (2020). Towards lightweight on-device analytics for security. IEEE Security &
Privacy, 18(5), 73–82. https://doi.org/10.1109/MSEC.2020.2990933
Torsello, D., et al. (2024). The role of corruption in global food systems: A systematic scoping
review. Globalization and Health, 20, 62. https://doi.org/10.1186/s12992-024-01054-8
Vado De Berti, F. A. (2025). Respuesta de los gobiernos al crimen organizado en América
Central: Consecuencias, drogas y corrupción en El Salvador y Costa Rica [Tesis doctoral,
Universidad Thomas More].
Von Lampe, K. (2022). Conceptualizing organized crime networks. Crime, Law and Social
Change, 77, 1–24. https://doi.org/10.1007/s10611-021-09974-9
Xiao, W., & Ye, P. (2025). Unveiling wildlife crime characteristics in China based on judicial big
data. Discover Sustainability, 6(1), 855. https://doi.org/10.1007/s43621-025-01824-3
Xu, J., & Chen, H. (2021). Criminal network analysis: A data-centric perspective. IEEE
Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 51(1), 53–63.
https://doi.org/10.1109/TSMC.2020.2963918
Copyright (2025) © Edison Javier Guaña Moya
Este texto está protegido bajo una licencia internacional Creative Commons 4.0.
Usted tiene libertad de Compartir—copiar y redistribuir el material en cualquier medio o
formato —y Adaptar el documento —remezclar, transformar y crear a partir del
material—para cualquier propósito, incluso para fines comerciales, siempre que cumpla
las condiciones de Atribución. Usted debe dar crédito a la obra original de manera
adecuada, proporcionar un enlace a la licencia, e indicar si se han realizado cambios.
Puede hacerlo en cualquier forma razonable, pero no de forma tal que sugiera que tiene el
apoyo del licenciante o lo recibe por el uso que hace de la obra.
Resumen de licencia – Texto completo de la licencia