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
-En el libro ¿Puedo ir preso?, los artÃculos de Aguinsky y Mielnik analizan el fenómeno de la inteligencia artificial y señalan que puede mejorar la eficiencia y transparencia en los procesos de prisión preventiva. ¿Puede dar ejemplos de cómo esto podrÃa lograrse en la práctica?
No debe perderse de vista que la IA optimiza la gestión de recursos judiciales al clasificar y priorizar casos según su urgencia. Esto genera más disponibilidad de tiempo en los operadores judiciales para que se concentren en los casos y en los aspectos más complejos. También puede pensarse en la posibilidad que ofrece la IA de evaluar el riesgo procesal bajo parámetros objetivos y distintos datos, haciendo que las decisiones sean más consistentes y menos influenciadas por factores externos. Además, 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 más a utilizar en la administración de justicia, aprovechando su potencial sin comprometer los derechos de las personas, y teniendo en cuenta que la corroboración humana es fundamental. Aunque la IA puede agilizar procesos y ofrecer análisis rápidos, no puede sustituir el criterio humano ni asegurar, por sà sola, la justicia y equidad en las decisiones. Por lo tanto, la intervención humana es necesaria para garantizar que los principios éticos y los derechos fundamentales no se vean comprometidos.-¿Cuáles consideran que son las principales barreras para la implementación efectiva de la inteligencia artificial en el sistema penitenciario, y cómo podrÃan superarse?-¿La IA puede generar resistencia y desconfianza en los funcionarios?
-La IA puede ayudar a identificar patrones en decisiones judiciales, pero ¿cómo se puede asegurar que estos sistemas no reproduzcan sesgos raciales o de otro tipo?
-Para asegurar esto es fundamental seguir una serie de prácticas éticas y técnicas. Estas consisten en la realización de auditorÃas regulares de los algoritmos para identificar y corregir cualquier sesgo. Se trata de analizar cómo 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 cuestión 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 más completos y representativos posible. Los sistemas de IA deben ser diseñados de manera que sus decisiones sean explicables y auditables.-¿Cuáles son los principales desafÃos éticos que enfrenta la implementación de IA en el sistema judicial, especialmente en el contexto de la prisión preventiva?-En relación con el uso excesivo de prisión preventiva, ¿cómo podrÃa la IA contribuir a una mejor gestión de recursos en el sistema penitenciario?
-¿Qué ejemplos de aplicaciones exitosas de IA en el ámbito de la prisión preventiva en otros paÃses podrÃan servir de modelo?
-En Estados Unidos tenemos el ejemplo del uso del algoritmo conocido como COMPAS. Es una herramienta de evaluación de riesgo que ayuda a predecir la probabilidad de reincidencia y fuga, proporcionando a los jueces información objetiva para tomar decisiones más fundamentadas. Sin embargo, la utilización de los algoritmos predictivos está discutida porque las investigaciones han demostrado que pueden estar sesgados y producir evaluaciones discriminatorias.-Nos permitirÃa analizar datos, identificar patrones y consecuentemente realizar intervenciones personalizadas. Además, podrÃa facilitar la reintegración laboral de los reclusos, asistiendo en la búsqueda de empleo y su consiguiente integración en la comunidad. Asimismo, su implementación podrÃa optimizar la administración 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 implementación se van a destapar nuevas necesidades. Principalmente, la digitalización y unificación de datos es indispensable. Invertir en la digitalización de archivos y la creación de bases de datos unificadas, es necesario para que los sistemas de IA puedan operar eficazmente. La capacitación de los profesionales es otro aspecto fundamental.
-¿Y qué se hace en ese caso?
COMPARTIR:
Notas Relacionadas
La Garrafa Social llegará este jueves a Los Sauces, Villa Seca y Los Árboles
El operativo municipal recorrerá tres puntos del departamento durante la jornada del jueves 16 de julio, con el objetivo de facilitar el acceso de las familias al gas envasado.Nexo Cloacal Barrio 8 de noviembre: en Tupungato comenzó una nueva obra de servicios públicos que beneficiará a más de 100 familias.
Los trabajos tiene por objeto brindar solución a la problemática presentada por los contribuyentes de los inmuebles que integran el mencionado barrio y las propiedades frentistas a la red en calle Correa hasta Los Ceibos, reforzando zonas que presentan problemas crónicos por colapso de los pozos sépticos existentes y la red cloacal que está proyectada en el interior del lugar la cual presenta desbordes por conexiones sin permiso municipal.La mitad del país se percibe clase baja y casi 9 de cada 10 asegura que su salario no le gana a la inflación
El Monitor de Opinión Pública (MOP) de Zentrix Consultora de junio confirma que el malestar económico ya no es sólo una percepción difusa, sino un dato estructural con anclaje directo en el bolsillo: el 50,2% de los argentinos se autopercibe de clase baja, el 86,1% asegura que su salario no le está ganando a la inflación, y el 61% llega con sus ingresos, como máximo, hasta el día 20 del mes.La autopercepción de clase social confirma una sociedad que se ubica mayoritariamente en la base de la pirámide: el 50,2% se define como clase baja, contra apenas un 10,5% que se reconoce en la clase alta; el resto —cerca de cuatro de cada diez— se percibe de clase media. Esta fotografía no es un dato subjetivo aislado ni una simple etiqueta de autopercepción. A diferencia de otras mediciones donde la clase social es sólo una variable descriptiva, en este informe se convierte en la clave explicativa de todo lo demás: cuando se la cruza con la experiencia concreta del ingreso, la autopercepción se confirma número por número, y ahí es donde el diagnóstico deja de ser una sensación para volverse un patrón sistemático.