Recientemente tuve la oportunidad de escribir en la obra colectiva «Derecho Administrativo Sancionador Iberoamericano» de la editorial Tirant lo Blanch donde publiqué: «El uso de la IA generativa en Derecho Administrativo sancionador: fronteras y directrices.” En dicho artículo se analizó cómo la inteligencia artificial (IA) puede ser utilizada como una herramienta que redefine la eficiencia administrativa. En el ámbito del derecho administrativo sancionador, su uso ya no es una posibilidad futura, sino una realidad tangible que transforma la gestión de casos y la toma de decisiones. La inteligencia artificial generativa (IAG), específicamente, se destaca por su potencial en la optimización de procesos sancionatorios, permitiendo una administración más ágil y precisa.
Ahora, en esta columna desarrollo algunos casos de uso concreto, que los modelos de IA actuales permitirían en relación a esta función pública. Así, por ejemplo la IAG permite automatizar tareas rutinarias como la recopilación y análisis de datos, la redacción de borradores de resoluciones y la generación de informes. Mediante el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), estas tecnologías identifican patrones en grandes volúmenes de datos, facilitando la clasificación de expedientes y priorización de casos. Esto no solo reduce el tiempo de tramitación, sino que también libera a los funcionarios para enfocarse en actividades de mayor complejidad estratégica.
Un caso de uso en este contexto es la «gestión de denuncias.» En el contexto de las instituciones con potestad sancionadora, esta gestión constituye un desafío recurrente, pues los órganos administrativos reciben constantemente un alto volumen de denuncias que deben ser revisadas, clasificadas, investigadas y, en su caso, resueltas mediante procedimientos sancionadores. Este proceso, tradicionalmente complejo y demandante en términos de tiempo y recursos, puede ser optimizado significativamente mediante la implementación de sistemas de Inteligencia Artificial Generativa (IAG). Estas denuncias incluyen reportes anónimos, correos electrónicos y formularios digitales, muchas veces con información incompleta, ambigua o redundante. El proceso de revisión manual es lento, costoso y propenso a errores humanos, lo que resulta en retrasos significativos en la resolución de los casos. Una posible solución, sería implementar para optimizar este proceso un sistema que utilice técnicas de NLP y algoritmos de aprendizaje profundo para automatizar tareas clave en el flujo de trabajo.
Otro caso de uso lo constituye la «optimización de procedimientos sancionatorios». Por ejemplo, un órgano administrativo se enfrenta a la tramitación de múltiples procedimientos derivados de infracciones detectadas por sus fiscalizaciones o denunciadas efectuadas por terceros. Este procedimiento sancionatorio es tradicionalmente lento, ya que, requiere para su sustanciación una serie de factores y recursos que en la mayoría de los casos la administración se encuentra desprovista. La IA puede clasificar automáticamente los casos entrantes, priorizando aquellos de mayor gravedad o urgencia, utilizando modelos de procesamiento del lenguaje natural pre-entrenados por la administración o IAG de ajuste fino (Fine Tuning). Los impactos son variados: reducción de tiempos en la clasificación y organización de expedientes; detección más rápida de casos prioritarios; minimización significativa en los tiempos de análisis de prueba, descargos; uniformidad de resoluciones sancionatorias, basándose en criterios legales trasparentes.
¿Cuáles son sus límites y desafíos? La posible automatización de decisiones sancionatorias plantea interrogantes éticas y legales. En este contexto, normativas como la Ley de IA de la Unión Europea establecen un marco para regular el uso de sistemas de alto riesgo, incluyendo aquellos aplicados en la administración de justicia. Estos principios claves son: Supervisión Humana, la normativa exige que las decisiones tomadas por IAG sean revisadas y validadas por humanos para evitar errores graves y garantizar la integridad del proceso; Calidad y gestión de datos, los datos utilizados deben ser precisos, actualizados y libres de sesgos para asegurar decisiones justas; Evaluaciones de impacto, antes de implementar sistemas de IAG, las instituciones deben realizar evaluaciones detalladas de los riesgos potenciales para los derechos fundamentales.
Es muy importante también complementar estos principios con directrices para un uso responsable de estas tecnologías, por cuanto su despliegue requiere un enfoque estructurado y ético, que contenga reglas claras. Una de esta directrices es la obligación de capacitación continua de los funcionarios públicos en la materia. Otra la constituye el desarrollo de competencias y habilidades en la ingeniería de prompt, es vital, para dominar la formulación precisa de instrucciones para obtener resultados alineados con los marcos legales y éticos. También resulta una regla muy importante al efecto, que las interfaces de los sistemas IAG deban estar centrados en el usuario, es decir, estas deben ser intuitivas y transparentes, permitiendo a los usuarios supervisar y ajustar las salidas generadas. Por último, es crucial desarrollar protocolos que evalúen y minimicen los sesgos en los datos y algoritmos.
La implementación de la IA generativa en procesos sancionatorios puede redefinir la relación entre ciudadanos y administración pública. Desde la reducción de tiempos procesales hasta la mejora de la precisión y la transparencia, los beneficios son evidentes. Sin embargo, para que esta transformación sea sostenible, es indispensable contar con un marco de principios normativos, protocolos y directrices robustas, junto a una conciencia crítica de los usuarios.
En conclusión, la inteligencia artificial generativa tiene el potencial de revolucionar el derecho administrativo sancionador, pero su éxito dependerá de cómo abordemos los desafíos que plantea. La tecnología, por sí sola, no es suficiente; su implementación debe estar guiada por principios de equidad, transparencia y respeto a los derechos fundamentales. Al adoptar estas medidas, no solo se garantizará una administración más eficiente, sino también una más justa y confiable.
