Hoy vivimos un momento en el que la neurociencia, la inteligencia artificial (IA) y el derecho ya no caminan por rutas separadas. Se encuentran, dialogan y empiezan a influirse mutuamente. Esta combinación surge porque buscamos una justicia más rápida, más precisa y, sobre todo, más humana. La IA promete ayudarnos a procesar información inmensa y a tomar mejores decisiones, mientras que la neurociencia nos recuerda algo esencial: detrás de cada caso, de cada conflicto y de cada sentencia, hay personas con emociones, miedos, expectativas y limitaciones reales.

Sin embargo, este cruce de caminos también trae retos importantes. Nos obliga a preguntarnos hasta qué punto dejamos que una máquina participe en decisiones que afectan vidas humanas, cómo protegemos la dignidad de las personas y cómo evitamos que la tecnología se convierta en una barrera que deshumanice la justicia.

Los textos que analizamos muestran estas dos miradas. El Capítulo XX se enfoca en cómo la IA está entrando en la interpretación jurídica y apoyando decisiones judiciales, revelando tanto oportunidades como riesgos. El Capítulo XXII, en cambio, nos invita a mirar hacia dentro: hacia la mente humana, la ética y la forma en que cooperamos y construimos justicia desde nuestra propia naturaleza.

Este ensayo parte de una convicción central: la IA sí puede ayudar a mejorar la justicia, pero únicamente si está guiada por valores profundamente humanos. Necesitamos principios neuroéticos, sentido de humanidad y un respeto firme por la dignidad de cada persona. Solo así la tecnología podrá acompañar, y no reemplazar, la esencia del derecho.

2. La Inteligencia Artificial en el ámbito jurídico

La inteligencia artificial (IA) ha irrumpido en el ámbito jurídico transformando prácticas tradicionales y ofreciendo nuevas posibilidades para la administración de justicia. Según Ruiz Gordillo (2023), esta tecnología "está revolucionando la manera en que se interpretan las leyes y se toman decisiones judiciales" (p. 1). Este ensayo analiza de manera lineal la evolución, aplicaciones, beneficios y riesgos de la IA en el derecho, proporcionando una visión clara y estructurada de este fenómeno en crecimiento.

2.1 Evolución de la IA en el Derecho

El recorrido de la inteligencia artificial en el dominio jurídico evidencia una notable evolución tecnológica y conceptual. Los primeros intentos de automatización legal se materializaron en los "sistemas expertos" como MYCIN y DENDRAI, que representaron el pionero esfuerzo por capturar el conocimiento jurídico en formatos computacionales. Sin embargo, como acertadamente señala Ruiz Gordillo (2023), estos sistemas iniciales "eran limitados, ya que solo podían responder dentro de un marco de datos predefinido" (p. 3). Esta característica restringía severamente su utilidad práctica, particularmente ante la dinámica naturaleza del derecho y la inevitable evolución normativa.

La verdadera transformación comenzó con la convergencia de varias tecnologías disruptivas. El advenimiento del machine learning o aprendizaje automático marcó un punto de inflexión crucial, permitiendo a los sistemas jurídicos digitales evolucionar más allá de la mera ejecución de reglas preestablecidas. Ruiz Gordillo (2023) destaca que estas tecnologías avanzadas permitieron que "las máquinas analizaran grandes volúmenes de datos legales, identificaran patrones y realizaran predicciones con una precisión sin precedentes" (p. 3). Esta capacidad de aprendizaje autónomo y análisis predictivo distingue fundamentalmente a la IA contemporánea de sus predecesores históricos, abriendo posibilidades hasta entonces inimaginables en la práctica jurídica.

2.2 Aplicaciones actuales

En la actualidad, la IA se aplica en múltiples dimensiones del trabajo jurídico, demostrando su versatilidad y utilidad práctica. La gestión documental representa una de las aplicaciones más extendidas, permitiendo organizar y clasificar automáticamente grandes volúmenes de documentos legales. Igualmente significativa es la búsqueda de jurisprudencia, donde sistemas avanzados pueden localizar casos similares en cuestión de segundos, una tarea que tradicionalmente demandaba horas de trabajo manual.

El análisis predictivo constituye otra aplicación relevante, pues ayuda a prever posibles resultados de casos basándose en patrones identificados en decisiones anteriores. Pero quizás una de las aplicaciones más innovadoras es la automatización de dictámenes, donde sistemas como Prometea han demostrado una eficacia notable. Ruiz Gordillo (2023) documenta que este sistema "en tan solo 20 segundos puede ofrecer una solución basada en patrones identificados en casos previos, alcanzando una tasa de acierto del 96%" (p. 9). Esta herramienta ha sido particularmente útil para agilizar procesos judiciales masivos y repetitivos.

2.3 Beneficios

La implementación de IA en el ámbito jurídico reporta beneficios tangibles y significativos. La rapidez y eficiencia representan ventajas inmediatas, ya que estas herramientas pueden realizar en minutos tareas que tradicionalmente requerían horas o incluso días de trabajo humano. Ruiz Gordillo (2023) respalda esta observación al señalar que Prometea logró reducir el tiempo para realizar 1,000 expedientes de 174 días a apenas 45 días (p. 9).

La reducción de carga administrativa constituye otro beneficio importante, pues libera a los profesionales del derecho de tareas rutinarias y repetitivas. Como explica Ruiz Gordillo (2023), estas herramientas "liberan a los operadores jurídicos de tareas mecánicas, permitiéndoles dedicar más tiempo a casos complejos" (p. 10). Esta redistribución del tiempo profesional permite un mejor uso de los recursos humanos disponibles.

Finalmente, la aplicación de IA contribuye a establecer estándares más coherentes en las decisiones judiciales. Al analizar patrones en sentencias anteriores y identificar inconsistencias, estos sistemas pueden ayudar a mantener una mayor uniformidad en la aplicación del derecho, fortaleciendo la seguridad jurídica y la predictibilidad de las decisiones.

2.4 Riesgos

No obstante los beneficios expuestos, la implementación de inteligencia artificial en el ámbito jurídico presenta riesgos importantes que exigen consideración cuidadosa y regulación prudente. La opacidad algorítmica constituye uno de los desafíos más complejos, pues numerosos sistemas operan como "cajas negras" donde resulta técnicamente difícil comprender los procesos internos que generan sus conclusiones. Esta falta de transparencia puede comprometer seriamente la rendición de cuentas y la legitimidad democrática de las decisiones judiciales.

La reducción progresiva de la discrecionalidad judicial representa otro riesgo sustancial. Ruiz Gordillo (2023) advierte específicamente que "existe el riesgo de que estos sistemas limiten indebidamente el margen interpretativo de los jueces" (p. 1). Esta restricción algorítmica podría afectar negativamente la capacidad judicial de adaptar normas generales a circunstancias case-specific, elemento esencial para una administración de justicia contextualizada y equitativa.

Los sesgos intrínsecos en los datos de entrenamiento configuran un tercer riesgo considerable. Si la información utilizada para entrenar algoritmos contiene prejuicios o discriminaciones históricas presentes en el sistema legal, la IA puede reproducirlos y potencialmente amplificarlos. Este fenómeno podría perpetuar injusticias estructurales bajo una aparente neutralidad tecnológica, dificultando la identificación y corrección de discriminaciones sistémicas.

3. Neurociencia, ética y filosofía del derecho

3.1 Aportes de la neurociencia

Los avances en neurociencia han permitido comprender mejor cómo funciona la mente humana en contextos sociales, éticos y jurídicos. Uno de los hallazgos más influyentes es el descubrimiento de las neuronas espejo, células cerebrales que se activan tanto cuando una persona realiza una acción como cuando observa a otro realizarla. Su existencia explica la empatía, la comprensión emocional y la capacidad de cooperación, elementos fundamentales para la convivencia y la justicia.

Asimismo, los estudios contemporáneos refutan la idea reduccionista del “gen egoísta”, que planteaba que los seres humanos actúan solo movidos por el interés individual. En cambio, la neurociencia evidencia una marcada naturaleza prosocial, mostrando que la solidaridad, la ayuda mutua y el sentido de justicia están profundamente inscritos en nuestro cerebro.

3.2 Neuroética

La neuroética estudia cómo los procesos cerebrales se relacionan con decisiones morales, valores y comportamientos justos. La evidencia muestra que las emociones no son obstáculos para la razón, sino componentes esenciales de decisiones equilibradas. Un sistema de justicia verdaderamente humano requiere reconocer que los operadores del derecho —jueces, fiscales y abogados— toman decisiones influenciadas por empatía, intuiciones morales y percepciones de equidad.

Por ello, la formación jurídica debe integrar competencias socioemocionales: capacidad de ponerse en el lugar del otro, manejo de emociones y comprensión de la vulnerabilidad humana. Sin esta dimensión, la justicia se vuelve rígida, fría y desconectada de la realidad social.

3.3 Filosofía del derecho y dimensión humana

La filosofía del derecho recuerda que las normas, sentencias y procedimientos tienen un fundamento último: la dignidad humana y la búsqueda de justicia. El derecho no puede reducirse a mecanismos técnicos o a cálculos algorítmicos. La experiencia demuestra que los sistemas excesivamente tecnocráticos corren el riesgo de ignorar la complejidad emocional y moral de las personas.

4. IA, interpretación jurídica y toma de decisiones judiciales

4.1 La capacidad de la IA para interpretar normas

La interpretación jurídica constituye una de las actividades más complejas del razonamiento humano. Se trata de un proceso cognitivo que implica desentrañar el significado de las normas jurídicas mediante procedimientos que combinan análisis técnico, sensibilidad contextual y juicio prudencial. Como señala Ramos Peña, comprender una norma requiere captar su mensaje e integrarlo en un sistema jurídico más amplio, tarea que va más allá de la simple lectura o aplicación literal del texto.

El capítulo revisado destaca que distintos enfoques del pensamiento jurídico coinciden en que la interpretación no puede ser reducida a operaciones mecánicas. Para el iusnaturalismo tomista, la interpretación es un ejercicio de prudencia, orientado a aplicar principios evidentes según las circunstancias particulares. El positivismo, aunque centrado en la validez formal de la norma, reconoce que el juez introduce inevitablemente juicios de valor, como lo sostienen Bobbio y Kelsen al afirmar que no existe una lógica formal que determine unívocamente la interpretación correcta.

La IA, si bien puede analizar datos normativos, jurisprudenciales y doctrinales, carece de la intuición, experiencia y capacidad de ponderación que caracterizan al razonamiento jurídico humano. El derecho requiere no solo lógica, sino empatía, creatividad, sensibilidad social y capacidad de valorar principios y fines políticos. Por tanto, la IA no interpreta normas: únicamente proporciona apoyos técnicos que pueden facilitar el trabajo interpretativo, pero no lo reemplazan.

4.2 Modelos de argumentación jurídica asistidos por inteligencia artificial

A pesar de sus limitaciones en la interpretación autónoma, la IA puede desempeñar un papel importante en el análisis y estructuración de argumentos jurídicos. En este ámbito destacan los modelos basados en lógica no monótona y diversas propuestas de argumentación formal.

La lógica no monótona permite que un sistema revise conclusiones previamente establecidas cuando aparece información adicional. Este rasgo se asemeja a la dinámica del razonamiento jurídico, donde una norma nueva, un precedente o un hecho probado pueden modificar la solución de un caso. Las herramientas construidas con esta lógica no buscan reemplazar al juez, sino ofrecer un marco que ordene las relaciones entre argumentos y contraargumentos.

Asimismo, autores como Walton y Gordon desarrollaron modelos como el sistema CARNEADES, que evalúa la aceptabilidad de premisas según un auditorio, mientras que Prakken y Sartor aportaron modelos dialécticos para analizar conflictos normativos. Por su parte, Atkinson y Bench-Capon proponen sistemas de razonamiento práctico que integran valores, reconociendo que las decisiones jurídicas no se guían por preferencias individuales sino por principios normativos estables.

Aunque estos modelos permiten organizar el razonamiento jurídico de manera lógica y transparente, todos comparten una limitación esencial: requieren que los valores, principios y prioridades jurídicas sean definidos por operadores humanos. La IA no genera valores; los recibe. El contenido material del razonamiento —justicia, proporcionalidad, equidad, dignidad humana— solo puede ser establecido por personas.

4.3 Casos reales de aplicación de IA en la toma de decisiones judiciales

Los capítulos analizados presentan ejemplos significativos del uso de IA en sistemas judiciales contemporáneos, lo que permite observar tanto beneficios como riesgos.

Prometea en Argentina y Colombia

Prometea es uno de los sistemas más avanzados en el ámbito jurídico latinoamericano. Desarrollado por el Ministerio Público Fiscal de Buenos Aires y adoptado por la Corte Constitucional de Colombia, automatiza la redacción de resoluciones y dictámenes simples. Puede producir resultados en segundos y ha logrado tasas de eficiencia superiores al 200 %.

Este sistema no toma decisiones finales de manera autónoma: siempre opera bajo supervisión humana. Su utilidad radica en liberar a los operadores jurídicos de tareas mecánicas, permitiendo que se concentren en casos complejos que requieren análisis profundo.

Smart Courts en China

China se ha posicionado como líder en la implementación de tribunales inteligentes. Estos sistemas permiten resolver casos menores de forma automatizada, analizar pruebas y sugerir veredictos basados en precedentes masivos.

No obstante, su uso ha generado preocupación debido a la opacidad de los algoritmos, la potencial afectación a la independencia judicial y la posibilidad de que la automatización reduzca excesivamente la discrecionalidad del juez. La falta de transparencia constituye uno de los principales riesgos señalados.

El Tribunal Europeo de Derechos Humanos y la vigilancia algorítmica

En el caso Big Brother Watch vs. Reino Unido, el TEDH concluyó que el uso de algoritmos para vigilancia masiva vulneraba el derecho a la privacidad. El fallo enfatizó la necesidad de controles estrictos, salvaguardias institucionales y supervisión humana significativa cuando la tecnología afecta derechos fundamentales.

El Tribunal de Justicia de la Unión Europea y la transparencia algorítmica

En casos vinculados con la aplicación del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), el TJUE afirmó que quienes utilizan algoritmos para decisiones que afectan derechos deben garantizar transparencia suficiente, permitiendo comprender la lógica detrás de las decisiones automatizadas. Este estándar se ha vuelto referencia mundial en materia de transparencia algorítmica.

El análisis de los capítulos revela que la inteligencia artificial constituye una herramienta poderosa para apoyar el trabajo jurídico, especialmente en tareas repetitivas, análisis masivos de información y estructuración argumentativa. Sin embargo, no reemplaza la interpretación jurídica ni la toma de decisiones complejas, porque el derecho es un fenómeno intrínsecamente humano que implica experiencia, prudencia, empatía, sensibilidad moral y consideración de valores.

La IA contribuye a la eficiencia y a la organización del razonamiento, pero sigue siendo una herramienta auxiliar, no un sustituto del juez o del abogado. El razonamiento jurídico se construye mediante la interacción entre normas, hechos, principios y valores, elementos que requieren la intervención de la persona para adquirir sentido y justicia. Por ello, la clave no es delegar el juicio a las máquinas, sino integrar la IA de manera ética, controlada y transparente, garantizando que la tecnología fortalezca el sistema jurídico sin comprometer los derechos fundamentales ni los principios del Estado de Derecho.

5. Retos éticos, regulatorios y propuesta de un modelo de justicia humano-tecnológica

5.1 Sesgos y discriminación algorítmica

Los sistemas de IA funcionan en base a datos. Si estos datos contienen prejuicios históricos o patrones estadísticos discriminatorios “frecuentes en ámbitos policiales, penitenciarios y judiciales”, los algoritmos pueden replicar y amplificar estas desigualdades. El riesgo ético principal radica en que decisiones injustas adquieran apariencia de objetividad por estar “respaldadas por la tecnología”.

5.2 Transparencia y explicabilidad

Muchos modelos de IA, especialmente los de aprendizaje profundo, operan como cajas negras. En materia judicial, donde cada resolución debe ser motivada, es éticamente inaceptable incorporar sistemas cuyas decisiones no puedan explicarse o auditarse. La ciudadanía tiene derecho a conocer cómo y por qué un sistema influyó en un resultado procesal.

5.3 Responsabilidad y atribución de consecuencias

Cuando un juez, fiscal o policía usa herramientas algorítmicas, surge la pregunta ética: ¿quién es responsable si el sistema falla? Delegar decisiones a la tecnología sin un claro marco de responsabilidad diluye garantías y debilita la rendición de cuentas.

5.4 Privacidad y protección de datos

La digitalización masiva de expedientes, el análisis predictivo y los sistemas biométricos incrementan el riesgo de vulneración de datos personales, especialmente en contextos sensibles como violencia, delitos sexuales o procesos juveniles. El uso ético requiere estrictos límites de minimización, seguridad y consentimiento.

6. Retos regulatorios

6.1 Falta de marcos normativos actualizados

En muchos países, la legislación procesal, penal y administrativa no contempla explícitamente el uso de IA judicial. Sin regulación clara, cada institución adopta sus propios criterios, generando desigualdad y riesgos legales.

6.2 Estandarización y certificación de sistemas tecnológicos

No existe aún un estándar internacional unificado que certifique la calidad, seguridad y ética de los algoritmos usados en justicia. Para prevenir abusos, se requiere regulación que obligue a auditorías independientes, trazabilidad y controles periódicos.

6.3 Soberanía y dependencia tecnológica

El poder judicial no puede depender totalmente de empresas privadas para funciones esenciales como predicción, clasificación o análisis de sentencias. Esto genera riesgos de dependencia, manipulación, opacidad o uso indebido de datos judiciales.

6.4 Garantías procesales y debido proceso digital

Los sistemas tecnológicos deben integrarse sin vulnerar principios como el derecho a defensa, publicidad de los procesos, contradicción, presunción de inocencia y motivación de las resoluciones. La regulación todavía no delimita con claridad cuándo es admisible o no usar algoritmos para apoyar decisiones.

7. Propuesta de un modelo de justicia humano-tecnológica

Para equilibrar eficiencia tecnológica y valores humanos, se propone un modelo basado en cinco pilares:

7.1 IA como apoyo, no como sustituto del juzgador

La tecnología debe cumplir un rol auxiliar: análisis documental, predicción estadística, gestión de expedientes, búsqueda de precedentes. La decisión final y la responsabilidad siempre debe recaer en un ser humano capacitado.

7.2 Transparencia algorítmica obligatoria

Todo sistema utilizado en el ámbito judicial debe: ser explicable, permitir auditorías externas, publicar criterios utilizados para decisiones automatizadas. La ciudadanía debe poder comprender el funcionamiento general del sistema.

7.3 Comité ético-tecnológico en el Poder Judicial

Este organismo interdisciplinario (juristas, informáticos, filósofos, especialistas en derechos humanos) tendría funciones como: supervisar herramientas tecnológicas, revisar riesgos éticos, emitir informes previos a la implementación, proponer lineamientos regulatorios permanentes.

7.4 Estándares de datos abiertos, seguros y no discriminatorios

Para evitar sesgos: se deben depurar, anonimizar y validar los datos; aplicar auditorías de sesgo regularmente prohibir bases de datos no verificadas o de origen policial sin control.

7.5 Capacitación constante para operadores de justicia

Jueces, fiscales, defensores y policías deben formarse en: alfabetización digital, criterios éticos sobre IA, análisis de riesgos tecnológicos, interpretación de recomendaciones algorítmica. La tecnología solo mejora la justicia si quienes la utilizan comprenden sus límites.

8. Conclusiones

La relación entre la inteligencia artificial, la neurociencia y el derecho muestra que el futuro de la justicia no depende únicamente del avance tecnológico, sino de la manera en que integramos ese avance con nuestra comprensión de lo humano. La IA puede mejorar significativamente el sistema jurídico, siempre que se utilice como herramienta de apoyo y no como sustituto del criterio y la sensibilidad que solo un ser humano puede aportar.

Por su parte, la neurociencia nos recuerda que la justicia no es una operación mecánica: requiere empatía, cooperación, comprensión emocional y la capacidad de situar cada decisión dentro de una historia humana. Estos elementos no pueden ser reemplazados por algoritmos, por más precisos o eficientes que sean.

El derecho que viene será, necesariamente, interdisciplinar. Una justicia verdaderamente moderna deberá integrar tecnología, ética, filosofía y neurociencia para responder a los desafíos del mundo actual sin perder de vista su propósito fundamental: proteger a las personas.

En última instancia, el desafío central consiste en garantizar que toda innovación jurídica y tecnológica siga estando al servicio de la dignidad humana. Solo así podremos construir un sistema de justicia que sea eficiente, pero también profundamente humano, consciente y justo.

Referencia

Universidad de Chile. (2023). Inteligencia Artificial y Derecho: Análisis de Casos de Estudio. Repositorio Académico: http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/19024

Martínez, R. (2022). Ética Algorithmica en Sistemas Judiciales. Universidad Nacional de Colombia. Repositorio Institucional: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/81254

Ruiz Gordillo,F. M. (2023). Implementación de IA en la interpretación jurídica y su efecto en la toma de decisiones judiciales. En Capítulo XX. Fragment Legal Compliance Experts.

Neurociencia, Inteligencia Artificial, Justicia y Derecho: Perspectivas interdisciplinarias para una justicia humana y tecnológica