Algoritmos, modelos matemáticos y redes neuronales para modernizar el sistema de justicia: Un amauta pro, versión IA 2023, para asistir al Juez del siglo XXI
DOI:
https://doi.org/10.70467/Palabras clave:
Inteligencia artificial, sistema de justicia, modelos predictivos, big dataResumen
El artículo analiza la incorporación de algoritmos, modelos matemáticos y redes neuronales como herramientas para modernizar el sistema de justicia mediante inteligencia artificial (IA), bajo la premisa de que su implementación exige digitalización, estandarización, sistematización, big data e interoperabilidad institucional. Desde una perspectiva aplicada, sostiene que la IA no debe sustituir al juez, sino asistirlo en tareas repetitivas, estandarizables y de baja complejidad, especialmente en procesos urgentes basados en juicios de probabilidad, como las medidas de protección en casos de violencia familiar. El trabajo revisa experiencias internacionales como Compas, Prometea, Pretoria y otros sistemas predictivos, destacando su capacidad para procesar grandes volúmenes de información jurídica, identificar patrones, clasificar casos y proyectar decisiones preliminares; sin embargo, advierte riesgos relevantes, como sesgos algorítmicos, falta de transparencia, limitaciones éticas y dependencia de bases de datos insuficientes o mal gobernadas. En el caso peruano, se propone un sistema predictivo para la Corte de Lima Norte, capaz de relacionar tipo de violencia, gravedad de los hechos, nivel de riesgo, antecedentes y medidas legales aplicables, con el fin de emitir recomendaciones congruentes y rápidas. Se concluye que la IA puede mejorar la eficiencia, predictibilidad y calidad del servicio judicial, siempre que funcione como apoyo técnico supervisado, con validación humana, control ético y adecuada gobernanza de datos.
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