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SUMMARY:Análisis forense con Python: evidencia digital explicable con age
 ntes de IA. - Carolina Passarello
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UID:pretalx-pycones-2026-UCFXTA@pretalx.com
DESCRIPTION:En el análisis forense digital\, gran parte de la evidencia s
 e encuentra en conversaciones\, principalmente en un dispositivo celular m
 óvil mediante una aplicación de mensajería ya sea formato de texto o au
 dio\, gran parte de la información relevante está ahí. Actualmente los 
 modelos de IA permiten detectar amenazas\, estafas y otros delitos\, pero 
 su uso en contextos legales es limitado si no son explicables\, esto es un
 a condición necesaria para que un sistema pueda ser confiable\, auditable
  y admisible. En contextos donde una conclusión puede tener impacto real 
 en una investigación judicial criminal\, la explicabilidad deja de ser un
 a mejora deseable y pasa a ser un requisito fundamental.\nDiseñé un sist
 ema desarrollado en Python que combina arquitectura multi-agente con RAG p
 ara trabajar sobre evidencia concreta y modelos de lenguaje ejecutados loc
 almente con Ollama para mantener la confidencialidad. El foco no está sol
 o en detectar\, sino en explicar: cada resultado es trazable\, auditable y
  respaldado por evidencia. No alcanza con que el modelo “detecte algo”
 : es necesario entender por qué lo detecta\, en base a qué evidencia y s
 i ese proceso puede ser revisado y defendido. \nEn esta charla mostraré q
 ue cada resultado está respaldado por evidencia concreta recuperada\, el 
 registro del flujo de decisión de los agentes\, la generación de explica
 ciones en lenguaje natural junto con fragmentos relevantes de las conversa
 ciones y como consecuencia la obtención de un análisis reproducible y au
 ditable.
LOCATION:Track 02 - Nagarro
URL:https://pretalx.com/pycones-2026/talk/UCFXTA/
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