Lobna Hemid denunció a su marido en Madrid. En comisaría, un agente respondió un cuestionario que alimentó el sistema VioGén. El resultado fue riesgo bajo. No recibió más protección. Siete semanas después, él la asesinó a puñaladas antes de suicidarse.
Su historia abrió, en julio de 2024, una investigación de The New York Times sobre el sistema español de valoración del riesgo. El diario resumía su conclusión en una frase: “Spain has become reliant on an algorithm to combat gender violence”. España, traducido, “ha llegado a depender de un algoritmo para combatir la violencia de género”.
No era solo una crítica a un programa informático. El periódico estadounidense se preguntaba qué sucede cuando una herramienta diseñada para anticipar una agresión entra en la cadena de decisiones que determina la protección de una mujer.
El algoritmo y la decisión humana
VioGén se activa cuando una mujer denuncia. Recoge información sobre la violencia, el comportamiento del agresor, las amenazas, el acceso a armas o la separación y propone un nivel de riesgo. Después, un agente valida esa valoración y se establecen medidas policiales de seguimiento.
El New York Times no sostiene que el algoritmo actúe solo ni que sea responsable de los asesinatos. Pero sí advierte de que está tan integrado en el trabajo policial que es difícil separar su recomendación de la decisión humana que viene después.
La investigación señalaba que, desde 2007, al menos 247 mujeres habían sido asesinadas por sus parejas o exparejas después de haber pasado por VioGén. No todas esas muertes pueden atribuirse a un error del sistema. Pero el diario revisó 98 casos y encontró que 55 de las mujeres asesinadas habían sido clasificadas como de riesgo inapreciable o bajo.
La pregunta, por tanto, no es solo si el sistema acierta o falla. Es qué ocurre cuando una categoría como “riesgo bajo” o “riesgo medio” empieza a ordenar la mirada de quienes tienen que proteger.
Lina y el riesgo medio
La BBC llevó esa pregunta a Benalmádena. En abril de 2025 tituló: “Police algorithm said Lina was at ‘medium’ risk. Then she was killed”. “El algoritmo policial dijo que Lina estaba en riesgo ‘medio’. Después fue asesinada”.
Lina había denunciado a su pareja. VioGén valoró su caso como riesgo medio. La Fiscalía solicitó una orden de protección, pero el juzgado la rechazó. Tres semanas más tarde, él la asesinó.
La aportación de la BBC es que no se detiene en el cuestionario ni presenta el caso como un fallo automático. Enseña la cadena completa: la valoración policial, la petición de la Fiscalía, la negativa judicial y la falta de una medida que apartara al agresor.
La inspectora jefa de la Unidad de Familia y Atención a la Mujer de Málaga, Isabel Espejo, admitía en el reportaje: “I’m not going to say VioGén doesn’t fail – it does”. “No voy a decir que VioGén no falla: falla”.
Después añadía un matiz imprescindible: el único responsable del asesinato es quien lo cometió. Pero eso no impide cuestionar la respuesta institucional cuando una mujer ha pedido ayuda y el sistema no alcanza a protegerla.
Lo que se queda fuera
Antes de los reportajes de la BBC y del New York Times, Wired Italia ya había situado el foco en la opacidad del sistema. En 2022 tituló: “In Spagna un algoritmo valuta il rischio di violenza contro le donne. Ma ha fallito”. “En España un algoritmo evalúa el riesgo de violencia contra las mujeres. Pero ha fallado”.
La revista analizaba la auditoría externa de Eticas, que no pudo acceder ni al código ni a los datos internos de VioGén. Su estudio se elaboró a partir de entrevistas, información pública y métodos de ingeniería inversa.
La crítica no es que una herramienta de valoración carezca de utilidad. VioGén permite coordinar a los cuerpos policiales, organizar miles de casos y reforzar el seguimiento cuando identifica una escalada. La cuestión es qué violencias puede infravalorar.
Una mujer puede no relatar una agresión sexual, minimizar amenazas porque las escucha desde hace años. Puede no identificar el control de su dinero, de sus amistades, del teléfono o de los hijos como violencia. Puede llegar a comisaría paralizada por el miedo.
Si esa información no entra con toda su dimensión en la denuncia, tampoco entra con toda su dimensión en la puntuación. Y una herramienta que parece objetiva puede acabar dejando en segundo plano la violencia psicológica, el control coercitivo, el acoso o la vigilancia digital: formas de violencia que no siempre dejan un golpe visible, pero que preceden y anuncian la escalada.
¿Medir es proteger?
ABC Australia retomó el debate en diciembre de 2025 con otra pregunta directa: “Spain uses an algorithm to rank how safe women are. But can it really protect them?”. “España utiliza un algoritmo para clasificar cuán seguras están las mujeres. Pero ¿puede realmente protegerlas?”.
Esa es, en el fondo, la pregunta que recorre todas las miradas internacionales. El New York Times pone el acento en la dependencia del sistema. La BBC muestra qué ocurrió con Lina cuando la categoría de riesgo medio atravesó toda la respuesta institucional. Wired Italia advierte de los sesgos y de las violencias que pueden quedar fuera de los datos. ABC Australia cuestiona si asignar una puntuación equivale a ofrecer protección.
Desde fuera, España no aparece como un país que no hace nada ante la violencia machista. Se observa, más bien, un modelo pionero, una apuesta por anticipar el peligro y coordinar la respuesta policial. Pero también una grieta evidente: un algoritmo puede ordenar el riesgo, pero no puede sustituir la escucha ni la obligación de creer y proteger a una mujer que tiene miedo.
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