19 de noviembre de 2024
Justicia 4.0: cómo la Inteligencia Artificial puede mejorar el sistema penal
En “¿Puedo ir preso?”, el libro que coordinó el juez Mariano Borinsky, se plantea que el uso de herramientas más precisas y eficientes puede servir para tomar decisiones más justas o agilizar procesos. Sus riesgos
>La inteligencia artificial (IA) se est� convirtiendo en un aliado cada vez m�s relevante en diversos �mbitos, y la justicia penal no es la excepci�n. En un contexto donde muchas veces la lentitud, la falta de eficiencia y la disparidad en las decisiones son cuestionados, la IA emerge como una herramienta que podr�a transformar el sistema judicial argentino. En particular, su implementaci�n en la gesti�n de la prisi�n preventiva y la administraci�n penitenciaria promete generar mejoras significativas al facilitar la digitalizaci�n de documentos, el an�lisis de grandes vol�menes de datos y la predicci�n de patrones en las decisiones judiciales.El uso de tecnolog�as como el aprendizaje autom�tico y la anal�tica avanzada tambi�n est� permitiendo a jueces, fiscales y abogados acceder a herramientas m�s precisas y eficientes para tomar decisiones. Sin embargo, esta incursi�n de la tecnolog�a en el �mbito judicial tambi�n plantea interrogantes sobre sus riesgos y desaf�os �ticos. �Es posible encontrar un equilibrio entre la pr�ctica tradicional del sistema judicial y los avances tecnol�gicos? �Qu� implicancias tiene la aplicaci�n de IA en un campo tan sensible como el penal? Estas preguntas y muchas m�s son parte de un debate que reci�n comienza.Este tema ha sido abordado en profundidad en el libro �Puedo ir preso?, una obra colectiva de reciente publicaci�n dirigida por el juez Mariano Borinsky, que explora la compleja relaci�n entre la justicia penal y la prisi�n preventiva. Dentro de este contexto, los cap�tulos dedicados a la inteligencia artificial, escritos por Nicol�s Aguinsky y David Mielnik, reflexionan sobre las oportunidades y los riesgos de incorporar estas tecnolog�as al proceso judicial.
-En el libro �Puedo ir preso?, los art�culos de Aguinsky y Mielnik analizan el fen�meno de la inteligencia artificial y se�alan que puede mejorar la eficiencia y transparencia en los procesos de prisi�n preventiva. �Puede dar ejemplos de c�mo esto podr�a lograrse en la pr�ctica?
No debe perderse de vista que la IA optimiza la gesti�n de recursos judiciales al clasificar y priorizar casos seg�n su urgencia. Esto genera m�s disponibilidad de tiempo en los operadores judiciales para que se concentren en los casos y en los aspectos m�s complejos. Tambi�n puede pensarse en la posibilidad que ofrece la IA de evaluar el riesgo procesal bajo par�metros objetivos y distintos datos, haciendo que las decisiones sean m�s consistentes y menos influenciadas por factores externos. Adem�s, la IA puede buscar y analizar jurisprudencia relevante en segundos, identificando precedentes aplicables y ayudando a identificar patrones en determinadas decisiones.
Siempre debe tenerse presente que esta es una herramienta m�s a utilizar en la administraci�n de justicia, aprovechando su potencial sin comprometer los derechos de las personas, y teniendo en cuenta que la corroboraci�n humana es fundamental. Aunque la IA puede agilizar procesos y ofrecer an�lisis r�pidos, no puede sustituir el criterio humano ni asegurar, por s� sola, la justicia y equidad en las decisiones. Por lo tanto, la intervenci�n humana es necesaria para garantizar que los principios �ticos y los derechos fundamentales no se vean comprometidos.-�Cu�les consideran que son las principales barreras para la implementaci�n efectiva de la inteligencia artificial en el sistema penitenciario, y c�mo podr�an superarse?-�La IA puede generar resistencia y desconfianza en los funcionarios?
-La IA puede ayudar a identificar patrones en decisiones judiciales, pero �c�mo se puede asegurar que estos sistemas no reproduzcan sesgos raciales o de otro tipo?
-Para asegurar esto es fundamental seguir una serie de pr�cticas �ticas y t�cnicas. Estas consisten en la realizaci�n de auditor�as regulares de los algoritmos para identificar y corregir cualquier sesgo. Se trata de analizar c�mo el sistema toma decisiones y si existen patrones que afectan desproporcionadamente a ciertos grupos. Al identificar estos problemas, se pueden ajustar los algoritmos para minimizar su impacto. Otra cuesti�n es la calidad de los datos con los que se entrenan los sistemas de IA. Es importante asegurar que los conjuntos de datos sean lo m�s completos y representativos posible. Los sistemas de IA deben ser dise�ados de manera que sus decisiones sean explicables y auditables.-�Cu�les son los principales desaf�os �ticos que enfrenta la implementaci�n de IA en el sistema judicial, especialmente en el contexto de la prisi�n preventiva?-En relaci�n con el uso excesivo de prisi�n preventiva, �c�mo podr�a la IA contribuir a una mejor gesti�n de recursos en el sistema penitenciario?
-�Qu� ejemplos de aplicaciones exitosas de IA en el �mbito de la prisi�n preventiva en otros pa�ses podr�an servir de modelo?
-En Estados Unidos tenemos el ejemplo del uso del algoritmo conocido como COMPAS. Es una herramienta de evaluaci�n de riesgo que ayuda a predecir la probabilidad de reincidencia y fuga, proporcionando a los jueces informaci�n objetiva para tomar decisiones m�s fundamentadas. Sin embargo, la utilizaci�n de los algoritmos predictivos est� discutida porque las investigaciones han demostrado que pueden estar sesgados y producir evaluaciones discriminatorias.-Nos permitir�a analizar datos, identificar patrones y consecuentemente realizar intervenciones personalizadas. Adem�s, podr�a facilitar la reintegraci�n laboral de los reclusos, asistiendo en la b�squeda de empleo y su consiguiente integraci�n en la comunidad. Asimismo, su implementaci�n podr�a optimizar la administraci�n de las prisiones, mejorando la seguridad y el manejo de recursos.
-Los pasos a seguir son muchos y a medida que se avance en su implementaci�n se van a destapar nuevas necesidades. Principalmente, la digitalizaci�n y unificaci�n de datos es indispensable. Invertir en la digitalizaci�n de archivos y la creaci�n de bases de datos unificadas, es necesario para que los sistemas de IA puedan operar eficazmente. La capacitaci�n de los profesionales es otro aspecto fundamental.
-�Y qu� se hace en ese caso?
