“El asesino es el mayordomo”: los retos de la justicia predictiva

Hernando Herrera Mercado
Director de la Corporación Excelencia en la Justicia y conjuez de altas cortes

“El asesino es el mayordomo” es una conocida expresión popularmente empleada para adelantar el desenlace de una novela de intriga que anticipa el final de la trama. Justamente, si traemos esa frase a colación es para hacer explicito el concepto de la llamada “justicia predictiva”, que también encaja en el anticipo de un final, concretamente, el resultado de un juicio. Ciertamente, la justicia predictiva (o como también se le ha bautizado: la informática jurídica decisoria) supone el desarrollo de herramientas tecnológicas para predecir (o anticipar) decisiones judiciales empleando algoritmos e inteligencia artificial.

En la práctica, la justicia predictiva opera mediante el establecimiento de razonamientos jurídicos que una máquina puede comprender con el auxilio de algoritmos para predecir la probable sentencia relativa a un específico caso. Sus defensores argumentan que la predictibilidad de los juicios generaría la reducción de la litigiosidad (toda vez que un gran porcentaje de disputas se resolverían automáticamente), la optimización de recursos judiciales (por la agilidad de la herramienta) y la obtención de una mayor seguridad jurídica (en atención a que se sabrían de antemano los criterios de resolución de controversias).

Sin duda, todas esas conclusiones son, en principio, ciertas. No obstante, a ese respecto, convendría reiterar algunas consideraciones sobre las que ya previamente hemos escrito y que claramente exponen los riesgos que tendría la total sustitución del criterio humano por el de una especie de máquina “adiestrada”.

En todo caso, lo que es un hecho incontrastable es que el tema de la justicia predictiva viene suscitando gran interés y controversia. Más allá de esto último, y dejando por ahora de lado el debate, dedicaremos estas líneas a la atención de algunos puntos indispensables para que se dote de solidez al empleo de esta herramienta.

En primer lugar, y toda vez que la justicia predictiva requiere ser alimentada por datos procedentes de resoluciones judiciales anteriores para diagnosticar el resultado de casos futuros, es indudable que su fiabilidad dependerá de la calidad de la información judicial recaudada.

Ello impone que tal tipo de big data (o anteriores decisiones judiciales) deba responder a dos condiciones. En primer lugar, que se cuente con un gran universo de providencias judiciales. En consecuencia, la información recaudada deberá corresponder a grandes conjuntos de datos judiciales. Lógicamente, a mayor cantidad de información, más fácilmente se afinarán los patrones empleados para diagnosticar el resultado de juicios futuros. De otro lado, la confiabilidad del sistema también se soportará en que las decisiones judiciales recogidas sean definitivas (efecto de cosa juzgada), con lo que en efecto se garantizará contar con asuntos que sirvan de verdadero precedente. De lo contrario, esto es, en el evento de confeccionarse un sistema basado en fuentes escasas, o soportado en casos sin plena definición judicial, se deteriorará la capacidad de previsibilidad o de diagnóstico.

Igualmente, la justicia predictiva también requiere de prácticas de permanente examen, supervisión o de verificación del sistema (auditabilidad de los algoritmos que la nutren) y de la constante actualización de los criterios de parametrización de las decisiones judiciales que sirvan de base para la predicción informática (ajuste o afinación), con la finalidad de prevenir incongruencias, sesgos o errores.

En todo caso, la fortaleza de la justicia predictiva no solo dependerá de la calidad de los datos judiciales compilados (aspecto atinente a su “capacidad”). También resultará fundamental garantizar que se apegue a un marco ético que conlleve a la transparencia en el manejo de la información recaudada y a la imparcialidad de la tecnología empleada (aspecto atinente a su “suficiencia”). Dicho en otras palabras, las herramientas analíticas y de pronóstico deben estar libradas de prejuicios, de distorsiones indebidas en el sistema o de intencionales desviaciones en su predicción.

La también llamada “juricibernética” no se encuentra entonces exenta de desafíos y retos. Evidentemente, y en gran parte, la confiabilidad de su funcionalidad se centra en aspectos como los antes analizados: la robustez y la amplitud de la previa información judicial recaudada, la permanente afinación y supervisión del sistema, y la garantía de la no ocurrencia o presencia de sesgos en su

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