Por Mtro. Renato Alberto Girón Loya 

Es curioso reparar en que las definiciones de inteligencia artificial (en adelante IA) no solo tienen aparente relación con robots o con tecnología de punta tendiente al autodesarrollo, sino que desde un punto de vista más general se puede comprender como una expresión técnica respecto de artefactos que detectan contextos o que llevan a cabo acciones con base a contextos detectados (Bryson, 2018). 

Asimismo, existen distintas definiciones y enfoques para acotar qué entendemos por Inteligencia Artificial; por ejemplo, que es una rama de la ciencia computacional encargada de la construcción y el diseño de sistemas capaces de realizar tareas asociadas con la inteligencia humana (Pérez, 2018).  

Además de las diferentes significaciones y acepciones de la IA, es importante comprender su impacto en el mundo actual y futuro, por lo que, en primer término, consideramos necesario conocer las posturas a favor y en contra; sobre lo cual se han realizado estudios que sugieren que la actitud hacia la IA es mayormente positiva, aunque existan un consenso en la población que manifiesta sus reservas a este tema por temor a que la tecnología sustituya, iguale o supere la inteligencia humana, así como el reemplazo de trabajos rutinarios (Pardiñas, 2020).  

Primeramente, sostenemos que mientras se aplique adecuadamente la potencialidad de la Inteligencia artificial podremos lograr un balance entre la sostenibilidad del medio ambiente, la redistribución de la riqueza y las nuevas formas de gobernar que emerjan con el progreso de la Inteligencia Artificial. Es decir, coincidimos con Joanna Bryson en cuanto a que, con independencia de advertir los inconvenientes y los argumentos en contra de la aplicación de la IA, tenemos que vislumbrar el panorama de posibilidades para la resolución de problemas que ésta nos ofrece (Bryson, 2018, p.154).  

Otra consideración de gran relevancia es la postura de los negocios, las empresas, la industria, los estados y en general las entidades colectivas de producción u organización humana respecto de la Inteligencia Artificial, en el sentido de si se le considera como un riesgo estratégico o una oportunidad. Al respecto un 97% de las organizaciones consideran a la IA como una oportunidad estratégica mientras que solo el 42% lo considera como una oportunidad (Meister, 2020). Ahora bien, solo un margen ínfimo (1%) la considera solo como un riesgo directo a inminente.  

Ejercicios de recabado de datos directos han demostrado que existe una gama de justificaciones o razones para la adopción de la IA tales como: presión por reducción de costos, competidores incumbentes utilizarán IA, los clientes pedirán ofertas impulsadas por IA, obtención o mantenimiento de una ventaja competitiva, entre otros.  

El impacto laboral causado por la IA podría alcanzar el 65% de empleos automatizados en países en vías de desarrollo mientras que en los desarrollados se reducirá la contratación de mano de obra para dar paso a la Inteligencia Artificial (Pérez, 2018); eso sin contar además con la generación de nuevos empleos y crecimiento económico en los países que apliquen estas tecnologías.  

Algunos datos de importancia respecto al impacto económico y a la aceptación pública señalan que, derivado de una encuesta global del MIT a altos ejecutivos de empresas de todo el mundo se obtuvo el dato de que solo el 2% de los encuestados refirió obtener rendimientos inferiores a los esperados, agregándose del interesante dato de que el 79% de las empresas de América Latina han lanzado algún programa de inteligencia artificial (Sánchez-Riofrio, 2021).  

Asimismo, en la región latinoamericana se obtuvo otro dato que apunta a que el “83% de los consumidores brasileños dijeron que confiarían en el asesoramiento bancario generado por completo por una computadora, en comparación con un promedio mundial del 71%”. 

Otro apunte importante a tomar en consideración (tanto de comentarios positivos como negativos) es generar un consenso en cuanto a la necesidad de un control profesional y ético en el uso de los sistemas de IA (Pardiñas, 2020, pág.36) así como las consecuentes implicaciones legales tales como: formas de llevar los juicios, interacción con los clientes y usuarios del sistema legal, aspectos de desfases legislativos. Esto último con la intención, no de censurar o refutar el crecimiento imparable de la IA, sino para detectar sus áreas de oportunidad y con ello estar en posibilidad de atender en tiempo los temas que ahí se desprenden.  

Existen vastas posibilidades para la solución de problemas que representa la Inteligencia Artificial por sobre las dificultades o amenazas que ésta puede plantear. Por lo tanto, se comulga con la anotación que señala que ésta se encuentra investida de mitos infundados sobre su alcance, y su posibilidad de suplantar al homo sapiens; toda vez que los artefactos los diseñan los humanos y por lo tanto no son producto de la evolución. Luego entonces, “estos actos intencionados de creación con autoría humana no solo comportan una responsabilidad humana, sino un paisaje entero distinto de recompensas potenciales y limitaciones de diseño” (Bryson, 2018, p. 135).  

No solamente nos encontramos ante un inevitable crecimiento de la aplicación de IA, sino que de forma presente se encuentra presente en numerosos campos como el tratamiento de las enfermedades, el financiero o económico tratándose de automatización de servicios o el comportamiento de mercados, en lo militar, en el desarrollo de algoritmos de internet, entre muchos otros. 

Mucho de lo anterior se comprueba ante el comprobado crecimiento en la demanda de recursos humanos especializados con entrenamiento técnico (Pérez, 2018), capaces de desarrollar tecnología inteligente, así como la interrelación de la IA con otras tecnologías y diferentes campos del conocimiento; situación que ha propiciado el desarrollo de estudios como por ejemplo el del cómputo cognitivo.  

Profundizando sobre la IA y su relación con el derecho, hay que destacar que esta disciplina híbrida tiene un sinfín de nexos con la disciplina jurídica (Cáceres, 2006, pp. 606-607). Por ejemplo, representación con conceptos jurídicos de textura abierta, Representación de la legislación con fines tanto de manutención de la misma, así como de inferencia, por ejemplo, el trabajo realizado por Soft Law, desarrollo de sistemas de recuperación y tratamiento de documentación jurídica por ejemplo, los sistemas australianos Datalex y Flex Law, desarrollo de sistemas que fomenten y promuevan la práctica del comercio electrónico, sistemas de negociación y argumentación jurídica, por citar algunos. 

Otro interesante caso es el de la jurimetría, la cual consiste en una herramienta analítica jurisprudencial para determinar la estrategia procesal más adecuada para aplicar en un caso concreto. Dicho instrumento es otro claro ejemplo de inteligencia artificial de aprendizaje automático y procesamiento de big data, lenguaje natural y otros datos abiertos provenientes del contenido directo de sentencias, autores relevantes y estadística judicial (Galindo, 2019, p. 40). 

Resumidamente esa interpretación vertiginosa de datos posibilita el diseño de una mejor línea argumental y por tanto, las posibilidades de éxito teniendo en cuenta el contexto que sobre resoluciones de casos similares anteriores ofrece un tribunal, un juez o magistrado y una hipotética parte contraria (abogado). 

A estos sistemas comúnmente se les engloba bajo la denominación de sistemas jurídicos expertos, o sistemas basados en el conocimiento, los cuales pueden ofrecer soluciones a determinados asuntos jurídicos mediante la aplicación del conocimiento especializado de la materia y la explicación de los razonamientos implicados. Ahora bien, estos sistemas jurídicos pueden variar su funcionamiento dependiendo de la literalidad del texto normativo o las tareas propias del texto cognitivo, por lo que existen sistemas jurídicos expertos basados en reglas de producción, modelos positivistas explícitos subyacentes, modelos constructivistas, de razonamiento legal basado en casos, o aquellos que se basan en reglas y redes neuronales (Martínez, 2013).  

Más que una afrenta o un temor infundado, la inteligencia artificial debe ser otro parteaguas en la reflexión y generación de un nuevo derecho, en el sentido de que la tecnología propicie la administración de la información jurídica (de gestión o documental) para incluso generar informática metadocumentaria que auxilie a los jueces para estructurar los razonamientos y planteamientos que deban resolverse (Martínez, 2013, p. 845). Es por ello, que debemos buscar la mejora y facilitación de la vida profesional práctica mediante el auxilio de las actividades, para con ello lograr la reducción o atenuación de márgenes de error así como la diversificación y aceleración de tareas. Por lo tanto, debe buscarse la difusión de esta temática y no su evasión (consciente o no), pues se trata de una realidad que nos alcanzó sin darnos cuenta; aunque claro está que dependerá en gran medida de nosotros seguir sus pasos sin pausa.  

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FUENTES DE CONSULTA 

1. “¿Hacia una nueva ilustración?: Una década trascendente. (2018) Open Mind, Madrid, https://bit.ly/3CNm2zF  

2. Cáceres, Enrique (2006). Inteligencia Artificial, derecho y e-justice (EL PROYECTO IIJ-CONACYT). Boletín Mexicano de Derecho Comparado, número 116, (mayo-agosto), pp. 593-611. 

3. Galindo Ayuda, Fernando (2019). ¿Inteligencia artificial y derecho? Sí, pero ¿cómo? Revista Democracia Digital y Gobierno Electrónico, número 18, pp. 36-57.  

4. Martínez Bahena, Goretty Carolina (2013). La inteligencia artificial y su aplicación al campo del derecho. Revista Alegatos, número 82, pp. 827-846. 

5. Meister G. Martin (2020). Avances y desafíos de la inteligencia artificial. Una mirada a Latinoamérica. Master of Science, Boston University, Clase Ejecutiva UC Pontificia Universidad Católica de Chile, https://www.researchgate.net/publication/340875008_Avances_y_desafios_de_la_inteligencia_artificial_en_latinoamerica 

6. Pardiña Remeseiros, Sofia (2020). Inteligencia Artificial: un estudio de su impacto en la sociedad. Disponible en: https://ruc.udc.es/dspace/bitstream/handle/2183/28479/PardinasRemeseiro_Sofia_TFG_2020.pdf?sequence=3  

7. Pérez Orozco, Bernardo (2018). Inteligencia Artificial. INCyTU Oficina de Información Científica y Tecnológica para el Congreso de la Unión, No. 12, México, https://bit.ly/3rIwMZV  

8. Sánchez-Riofrio, Angélica (2021). La inteligencia artificial. Research Gate, Universidad de Especialidades Espíritu Santo, https://www.researchgate.net/publication/354849564_La_inteligencia_artificial