INTERPOL identifica a 126 sospechosos de terrorismo tras analizar 108.076 imágenes con apoyo de inteligencia artificial

HALLAZGOS PRINCIPALES

• INTERPOL afirma que la operación Shams II permitió identificar hasta ahora a 126 combatientes terroristas extranjeros.
• Los equipos extrajeron 108.076 imágenes faciales de contenido publicado por grupos yihadistas y redujeron el conjunto a 6.362 imágenes únicas de alta calidad.
• INTERPOL sostiene que la IA automatizó tareas de recopilación, deduplicación y control de calidad, mientras que los resultados fueron revisados por agentes y analistas.
• La operación también empleó herramientas de análisis de criptomonedas y generó tres solicitudes urgentes de información a un proveedor de servicios de activos virtuales.

INTERPOL ha hecho público uno de los usos operativos más concretos hasta ahora de inteligencia artificial en una investigación internacional de terrorismo. La organización policial afirma que la operación Shams II, desarrollada en Túnez entre el 1 y el 5 de junio de 2026, permitió identificar hasta el momento a 126 combatientes terroristas extranjeros a partir de material visual extraído de contenidos difundidos por grupos yihadistas.

El dato aparece en un comunicado de INTERPOL publicado el 18 de septiembre. La organización describe una operación de cinco días en la que participaron 28 agentes y especialistas de 11 países. El objetivo fue convertir un volumen masivo de imágenes procedentes de contenidos propagandísticos en un conjunto manejable para su comparación con sistemas policiales de reconocimiento facial.

La cifra bruta ilustra la escala del trabajo: los equipos extrajeron 108.076 imágenes faciales. Mediante agentes programados y scripts generados con inteligencia artificial, INTERPOL automatizó parte de la recopilación, la eliminación de duplicados y el control de calidad. Tras ese filtrado, el conjunto se redujo a 6.362 imágenes únicas y de calidad suficiente para ser procesadas por el sistema de reconocimiento facial de la organización.

IA para reducir volumen, no para sustituir la decisión humana

El elemento central de la operación no es únicamente que se utilizara inteligencia artificial, sino cómo se distribuyeron las tareas entre automatización y análisis humano.

Según INTERPOL, las herramientas de IA se utilizaron para acelerar trabajos que, a esa escala, consumirían una gran cantidad de horas de análisis manual: localizar imágenes, extraer rostros, eliminar duplicados y descartar material de baja calidad. La organización especifica que los resultados generados mediante IA fueron posteriormente revisados y verificados por agentes y analistas entrenados, de acuerdo con sus reglas de tratamiento de datos.

Eso impide describir el sistema como una identificación completamente automatizada. La información pública disponible presenta la IA como una capa de asistencia analítica previa a la comparación y validación policial.

La distinción es relevante porque el reconocimiento facial aplicado a seguridad y terrorismo plantea problemas de precisión, contexto e identificación errónea. INTERPOL no ha publicado en este comunicado datos sobre falsos positivos, umbrales de coincidencia o tasas de error de los distintos pasos del proceso. Por tanto, las 126 identificaciones deben entenderse como el resultado comunicado por la organización después de su proceso de revisión, no como una evaluación independiente de la tecnología.

108.076 rostros reducidos a 6.362 imágenes utilizables

El volumen inicial procedía de material visual publicado por grupos yihadistas en plataformas en línea. Los equipos participantes extrajeron 108.076 imágenes faciales y utilizaron herramientas automatizadas para depurarlas.

El paso de 108.076 a 6.362 imágenes supone eliminar duplicados y material que no alcanzaba la calidad requerida. Esas 6.362 imágenes fueron las que INTERPOL consideró aptas para ser comparadas mediante su sistema de reconocimiento facial.

A ese conjunto se sumó una base de inteligencia aportada por la Oficina Central Nacional de INTERPOL en Bagdad, que facilitó cientos de imágenes adicionales relacionadas con sospechosos de terrorismo.

La combinación de material de fuentes abiertas vinculadas a propaganda yihadista con información policial preexistente permitió producir coincidencias que, según INTERPOL, están enriqueciendo expedientes ya abiertos con posibles localizaciones, vínculos y redes sociales de los sospechosos.

Hasta el momento del comunicado, la organización cifra en 126 los combatientes terroristas extranjeros identificados mediante el material procesado.

Las pistas ya están entrando en procedimientos judiciales

INTERPOL asegura que algunas de las líneas de investigación obtenidas durante Shams II ya están siendo utilizadas para apoyar procedimientos judiciales en países participantes.

La organización menciona de forma expresa un caso relativo a dos sospechosos actualmente detenidos. No facilita sus identidades ni el país en el que se tramita ese procedimiento, por lo que no es posible reconstruir públicamente la causa ni valorar qué papel específico desempeñó cada coincidencia facial en el expediente.

Tampoco se ha terminado el procesamiento de todo el material. INTERPOL señala que quedan miles de imágenes pendientes de comparación y que podrían surgir nuevas pistas.

El carácter abierto de ese trabajo significa que la cifra de 126 identificaciones no debe interpretarse necesariamente como un resultado final de la operación.

Criptomonedas y financiación del terrorismo

Shams II no se limitó al reconocimiento facial. INTERPOL afirma que los equipos utilizaron herramientas especializadas para seguir movimientos de criptomonedas vinculados potencialmente a financiación ilícita.

Ese análisis produjo tres solicitudes urgentes de información a un proveedor de servicios de activos virtuales, destinadas a obtener datos de clientes relacionados con flujos bajo investigación.

El comunicado no identifica al proveedor ni detalla cantidades, direcciones de carteras o personas afectadas. Por tanto, la información pública permite establecer que se realizaron tres solicitudes de datos, pero no que esas solicitudes hayan demostrado por sí solas la existencia de financiación terrorista en cada caso.

Este frente refleja un cambio operativo más amplio: las investigaciones de terrorismo ya no dependen únicamente de movimientos físicos, comunicaciones convencionales o listas de personas. La huella digital, los contenidos propagandísticos, las plataformas de pago y los activos virtuales se han convertido en fuentes combinadas de inteligencia.

El foco en la radicalización juvenil

La operación incluyó además reuniones con representantes de la industria del videojuego y de entornos de juego en línea.

INTERPOL explica que el objetivo fue abordar la radicalización juvenil en espacios digitales y explorar mecanismos de cooperación e intercambio de información con el sector privado.

La mención es significativa porque amplía el alcance de Shams II más allá de la identificación de sospechosos conocidos. Parte del trabajo se orientó también a detectar cómo organizaciones extremistas utilizan comunidades digitales para difusión, captación y socialización.

El comunicado no identifica empresas concretas ni anuncia nuevos mecanismos obligatorios de intercambio de datos. Se refiere a cooperación y oportunidades para mejorar el flujo de información.

Once países y financiación europea

La operación reunió a participantes de Costa de Marfil, Ghana, Irak, Kenia, Malasia, Nigeria, Filipinas, Qatar, Tayikistán, Túnez y Uzbekistán.

Shams II se desarrolló dentro del proyecto CT TECH+, financiado por los instrumentos de política exterior de la Unión Europea y apoyado por la Oficina de las Naciones Unidas contra el Terrorismo.

La directora de Contraterrorismo de INTERPOL, María Carmen Muñoz González, presentó el resultado como un ejemplo de combinación entre cooperación policial internacional y capacidades analíticas asistidas por IA.

Más allá de esa valoración institucional, los datos publicados permiten fijar un hecho operativo: por primera vez INTERPOL ha descrito con detalle un proceso en el que más de cien mil imágenes obtenidas de contenidos yihadistas fueron reducidas mediante automatización, comparadas con herramientas policiales y utilizadas para generar identificaciones que ya alimentan expedientes de inteligencia y procedimientos judiciales.

Lo que sigue sin estar disponible públicamente es el nivel de detalle necesario para auditar la precisión técnica del sistema, la tasa de error de las coincidencias o la contribución exacta de cada herramienta automatizada. Esos límites son importantes cuando se evalúa una tecnología que puede afectar directamente a investigaciones criminales y de terrorismo.