Impacto de la inteligencia artificial en el Proceso Laboral Peruano

Impact of artificial intelligence on the Peruvian Labor Process

susana e. loayza villanueva*

Catedrática de Derecho Individual y Colectivo del Trabajo, Derecho de la Seguridad Social

Contacto: susana.loayza@unmsm.edu.pe

https://orcid.org/0000-0002-9072-1842

“El futuro no es lo que va a pasar, sino lo que vamos a hacer.”

Antoine de Saint-Exupéry

“Una buena idea es algo que no resuelve un solo problema, sino que resuelve múltiples problemas a la vez.”

Shigeru Miyamoto

RESUMEN: El presente trabajo analiza el impacto de la utilización de la inteligencia artificial en el Proceso Laboral Peruano, dadas las expectativas de solucionar la eminente carga procesal. La pandemia del Covid-19 permitió evaluar y perfeccionar herramientas tecnológicas, virtualizando las audiencias; y es, gracias a la flexibilidad que el proceso laboral adecuó su oralidad, siendo factible también su adaptación al uso de la Inteligencia Artificial. Hay muchas experiencias exitosas en automatización de tareas administrativas, y gestión de documentos. Si bien, a nivel internacional logra optimizar la programación de audiencias y asignación de jueces mediante algoritmos, entre otros; en Perú, su limitada implementación se avocó principalmente a revertir la problemática del aislamiento obligatorio; los beneficios son varios, empero, la aun renuencia del Poder Judicial, por utilizarla, motivará numerosos debates y análisis antes de su aplicación.

PALABRAS CLAVE: Inteligencia Artificial, Proceso Laboral, Flexibilidad, Automatización, Optimización.

ABSTRACT: This paper analyzes the impact of the use of artificial intelligence in the Peruvian Labor Process, given the expectations of solving the imminent procedural burden. The Covid-19 pandemic allowed the evaluation and improvement of technological tools, virtualizing hearings; and it is, thanks to the flexibility that the labor process adapted its orality, making it also feasible to adapt it to the use of Artificial Intelligence. There are many successful experiences in the automation of administrative tasks and document management. Although, at an international level, it manages to optimize the scheduling of hearings and the assignment of judges through algorithms, among others; in Peru, its limited implementation was mainly focused on reversing the problem of mandatory isolation; the benefits are several, however, the reluctance of the Judiciary to use it will motivate numerous debates and analyses before its application.

KEYWORD: Artificial Intelligence, Work Process, Flexibility, Automation, Optimization.

Recibido: 20/08/2024        Aceptado: 22/09/2024        Publicado en línea: 30/09/2024

Sumario: I. Introducción. II. Inteligencia Artificial. 1. Antecedentes, desarrollo y evolución. 2. Elementos de la inteligencia artificial. 3. Clases de inteligencias artificiales. 4. La inteligencia artificial en el mundo del Derecho. III. El Proceso Laboral Peruano. IV. Principios jurídicos para aplicar la inteligencia artificial al proceso judicial. V. Regulación legal. VI. Impacto de la aplicación de la inteligencia artificial en el proceso laboral peruano. VII. Conclusiones. Referencias.

 

I.        INTRODUCCIÓN

En años recientes, la incorporación de la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la productividad de una variedad de industrias, cambiando el manejo y optimización de sus procesos. Así, también dentro del ámbito judicial se han aplicado tecnologías avanzadas que han transformado la administración de justicia, aportando eficiencia en los sistemas judiciales. Son varios los países a nivel mundial que han liderado el uso de la inteligencia artificial en sus sistemas judiciales, llegando a considerarse como modelos de referencia. En los Estados Unidos, por ejemplo, la aplicación de herramientas de análisis predictivo y algoritmos de asignación de casos ha demostrado ser efectiva para reducir la acumulación de casos y mejorar la eficiencia de los procesos. En China, las herramientas IA logran revisar documentos y crear borradores de sentencias, acelerando la resolución de disputas, con rapidez y precisión. En España los sistemas de gestión judicial basados en IA optimizan la programación de audiencias facilitando la gestión de recursos, con mejoras significativas en la agilidad del sistema judicial.

Asimismo, en Latinoamérica se han implementado tecnologías de inteligencia artificial, como el “Sistema de Gestión Judicial” en Chile que la emplea para optimizar la programación de audiencias y la gestión de documentos. En Colombia, se dedican esfuerzos para incorporarla en la predicción de juicios y transparencia del sistema judicial. Es más, en la reciente Sentencia T-323 de 2024 emitida por la Sala Segunda de Revisión de la Corte Constitucional, de fecha 02 de agosto de 2024, sobre el uso de la inteligencia artificial para la toma de decisiones en sede de tutela, siendo necesario establecer criterios orientadores en respeto a los derechos fundamentales y garantías constitucionales, debiendo el Consejo Superior de la Judicatura emitir guías o lineamientos sobre su implementación por parte de los jueces y adoptar mejores prácticas conforme a principios y mandatos constitucionales, que permitan hacer uso razonable y proporcional de herramientas innovadoras y dinámicas como ChatGPT.¹ En la ciudad de Buenos Aires (Argentina) se ha creado el “Sistema de Gestión Judicial Electrónica” para aumentar la eficacia en la operación de los tribunales. México, por su parte, ha tomado la iniciativa “Justicia Digital” para mejorar el acceso a la justicia a través de la automatización de procedimientos administrativos. De similar forma, Brasil la utiliza para analizar la jurisprudencia y predecir los resultados de los casos judiciales.

El objetivo de este análisis es ofrecer una perspectiva completa sobre el impacto de la inteligencia artificial en el proceso laboral peruano, destacando tanto las ventajas como las dificultades para su aplicación. Comparando experiencias de su aplicación en otros países para plantear su adaptación efectiva en el país. Se examinan sus efectos en procesos judiciales, a fin de determinar si su aplicación puede reducir la carga procesal y mejorar la gestión judicial, con la programación de audiencias, asignación de jueces y optimización de recursos. El fenómeno de la flexibilidad de la que dispone el proceso laboral ha hecho posible su oralización, lo cual también le favorece ante la posibilidad de adaptarse a los avances tecnológicos. Los beneficios son varios, empero, la aun renuencia del Poder Judicial, en utilizarla completamente, motivará numerosos análisis antes de su concreta aplicación. Siendo importante destacar también que, así como existen oportunidades, sus limitaciones pueden estar presentes en cuanto a la toma de decisiones judiciales y a la resolución de disputas.

La creciente carga procesal en juzgados y tribunales de Perú es una problemática que constantemente provoca la necesidad de implementar soluciones novedosas para maximizar la eficacia del proceso laboral. Precisamente, la pandemia de COVID-19 aceleró la adopción de herramientas digitales, brindando una oportunidad única para evaluar y perfeccionar sistemas que, aunque previamente fueron infrautilizados, en la práctica, demostraron su gran potencial, siendo operados para lograr la virtualización de audiencias y la automatización de tareas administrativas. Al respecto, es de mencionar la iniciativa del Consejo Ejecutivo del Poder Judicial que mediante Resolución Administrativa N°000273-2022-CE-PJ, a fin de disminuir la excesiva carga procesal, aprobó el proyecto piloto Robot Asistente Judicial “Justo” aplicable al Módulo Integrado en Violencia contra la Mujer e Integrantes del Grupo Familiar de la Corte Superior de Lima Norte, el cual posee funciones de consultar expedientes en proceso, identificar, extraer datos de las partes procesales, verificar en Reniec si alguno falleció, y poner en conocimiento del especialista judicial la propuesta de autoarchivamiento, siendo sujeto a evaluación e incorporado al Sistema Integrado Judicial del Poder Judicial con revisión y firma del juez.

En el desarrollo del presente, se tratan tres temas centrales: el primero, parte de una descripción general de la inteligencia artificial, procurando explicar sucintamente sus antecedentes, desarrollo y evolución, sus elementos, clases y su interacción en el mundo del Derecho. Seguidamente, se examina el proceso laboral peruano, los principios que lo inspiran y su consonancia con la aplicación de la inteligencia artificial en la administración de justicia; así como su regulación legal. El tercer punto, proyecta el impacto de su aplicación en nuestro ordenamiento jurídico respecto del proceso laboral. Resaltando la importancia de contar con un plan estratégico que contribuya a su implementación futura, en aras del bienestar de la sociedad en su conjunto. Al final, se presentan conclusiones sobre el tema estudiado.

II.        INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Precisar una definición acerca de la inteligencia artificial involucra una diversidad de intentos, desde actitudes negativas que mantienen algunas personas para comprender que un software pueda replicar capacidades cognitivas de los seres humanos, hasta las que fundamentan errónea el tratar de definirla. (Amador, 1996) Según lo define Oxford English Dictionary, es la teoría y el desarrollo de software destinados a realizar actividades que usualmente requieren de la inteligencia propia del ser humano. La consultora McKinsey, por su parte la define como “la capacidad de una máquina de realizar funciones cognitivas que asociamos con la mente humana, como percibir, razonar, aprender, interactuar con el entorno, resolver problemas e incluso ejercitar la creatividad. Algunos ejemplos de tecnologías que permiten a la IA resolver problemas empresariales son la robótica y los vehículos autónomos, la visión artificial, el lenguaje, los agentes virtuales y el aprendizaje automático”. (McKinsey, 2020) La Real Academia de la Lengua Española lo considera como una “disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico”. (RAE, 2023)

La inteligencia artificial es definida como “la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, y así aprender y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a través de la adaptación flexible”. (Kaplan & Haenlein, 2019) Es decir, se refiere al modo de simular las capacidades de inteligencia del cerebro humano, que, conceptualizando se aplica cuando una máquina imita las funciones “cognitivas” que realizamos los seres humanos asociándose como competencias, tales como “percibir”, “razonar”, “aprender” y “resolver problemas”. (Russell, Norvig, Manuel, Joyanes, & AI, 2011)

La mayor parte de la doctrina científica la define como el conjunto de algoritmos que actúan a través de máquinas con capacidades semejantes a las de un ser humano. Es decir que, las máquinas pueden replicar el pensamiento humano valiéndose del aprendizaje y el uso de generalizaciones que las personas usan en la continua toma de decisiones. (Nieva, 2018) La Comisión Europea sostiene que es el conjunto de algoritmos que se aplica en sistemas, que actúan inteligentemente en el plano físico o digital, al poseer capacidad para accionar autónomamente según el análisis ejecutado por procesamiento de información, localizando y eligiendo la mejor opción para cumplir el propósito. (Comisión Europea, Inteligencia artificial para Europa, 2018)

La inteligencia artificial como rama de la ciencia informática tiene el objetivo de diseñar tecnología que emule la inteligencia humana. Realiza la creación de algoritmos y sistemas especializados, a fin de que las máquinas ejecuten procesos propios de la inteligencia humana: aprender, razonar o autocorregirse. En la actualidad, se considera que no busca reemplazar a los humanos, pues su propósito fundamental es apoyar al desarrollo de sus capacidades y contribuciones, en vista de lo cual sus diferentes aplicaciones buscan mejorar el desempeño de experiencia de sus usuarios.

1.        Antecedentes, desarrollo y evolución

Hasta hace pocos años, este término se encontraba relacionado a narrativas futuristas en escenarios ficticios. Sin embargo, en la actualidad, gracias a los descubrimientos y avances tecnológicos, el hecho de conceptualizarlo ha adquirido un nuevo sentido, pues ahora forma parte de la cotidianeidad de una gran parte de nuestra población mundial. Aunque en esta última década la Inteligencia Artificial ha desarrollado exponencialmente, y sus orígenes se remontan a finales del siglo XIX. (National Geographic, 2022)

Ya en 1854, el matemático George Boole, argumentaba que el razonamiento lógico podría sistematizarse de la misma manera que se resuelve un sistema de ecuaciones. Años más tarde, el escritor Karel Apek, utilizó el término robot en su obra teatral R.U.R, destacando su etimología de “trabajo duro”. Alan Turing considerado como el padre de la computación moderna publicó en 1936 un artículo sobre los números computables, con lo que se logra sentar las bases de la informática introduciendo los primeros conceptos de algoritmo. Posteriormente, Komrad Zuse en 1941 crea el primer ordenador de la historia moderna, una computadora programable y completamente automática.

En 1942, Isaac Asimov preocupado por la estrecha relación entre la IA y las directrices éticas, formuló las Leyes de la Robótica que consideraba:

1.        Un robot no hará daño a un ser humano o, por inacción, permitirá que un ser humano sufra daño.

2.        Un robot debe cumplir las órdenes dadas por los seres humanos, a excepción de aquellas que entrasen en conflicto con la primera ley.

3.        Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la primera o con la segunda ley. (Asimov, 1942)

Alan Turing en 1950, a través de su ensayo Computing Machinery and Intelligence (Test de Turing) propone una prueba de comunicación verbal hombre–máquina a fin de evaluar su capacidad para reemplazar a los humanos. Es recién en 1956 que el término “Inteligencia Artificial” es reconocido como un campo académico legítimo, y utilizado por el informático John MacCarthy en la Conferencia de Darmouth. Años después, Marvin Minsky, cofundador del MIT en 1969 escribe el libro “Perceptores” que destaca el análisis las redes neuronales artificiales. En ese mismo año, es desarrollado Shakey, el primer robot móvil controlado por Inteligencia Artificial, que era capaz de razonar sobre su entorno para moverse.

Así, se han suscitado diversos y vertiginosos avances, que en los últimos tiempos han acelerado aún más su ocurrencia. Siendo que, en 1979, el coche Stanford uno de los primeros con función autónoma logró cruzar con éxito una habitación llena de sillas sin ser conducido. En 1980, se fabricó a Wabot-2, un robot humanoide capaz de comunicarse con otra persona, leer partitura musical y tocar melodías en un órgano sencillo con dificultad moderada.

En 1996, la computadora Deep Blue creada por IBM logró vencer al campeón mundial de ajedrez de aquel entonces, Gary Kasparov. El año 2014, el programa Eugene logró superar el Test de Turing sobre inteligencia verbal, haciéndose pasar como un joven de 13 años de edad. En el año 2018, aparece la nueva era de la generación de texto (GPT-2) con el que se puede escribir ensayos, responder preguntas y generar contenido. El 2020, se ha convertido en el año en que se aprecian mayores avances en la generación del lenguaje con DeepSpeed, T-NLG, y GPT-3 de OpenAI (capaz de producir texto, código y poesía con calidad muy similar a la humana.

A partir del 2021, se considera la era moderna de la inteligencia artificial, en el que se dan importantes avances como la asistencia en programación (OpenAI Codex), ChatGPT 3.5, ChatGPT 4 y Google Bard. Tal es así que, el año pasado fueron reconocidos los logros de GPT4, por demostrar capacidad para comprender y razonar a un nivel comparable a los humanos en diversas áreas del conocimiento. Marvin Minsky, pionero en investigar inteligencia artificial en 1960, la destacaba como una “palabra maleta” (“suitcase word”), es decir, un término en el que puedes meter lo que quieras. (McKinsey, 2023)

Así, la inteligencia artificial, se constituye en una nueva forma de resolver problemas, con sistemas expertos, manejo y control de robots y procesadores, para integrar el conocimiento a ellos, es decir, un sistema inteligente capaz de autoescribirse. Definido como una estructura de programación que almacena y utiliza un conocimiento respecto de un área determinada, traducida en su capacidad de aprendizaje. (Ferrer, 1986)

El campo de la robótica es cada vez más importante en su empleo cotidiano; tal es así que, actualmente, no solo tenemos chatbots para atender llamadas, sino también robots que logran orientar a los pasajeros en un aeropuerto, “peces robots” que cuidan océanos, “perros robots” que cuidan las calles en Nueva York, robots policías en Dubai, robots cocineros y robots meseros que sirven tragos en diversas partes de Corea. (Cárdenas, 2021)

2.        Elementos de la inteligencia artificial

La IA engloba diversas concepciones dentro de sí, tales como: Machine Learning, Deep Learning y Big Data, necesarios para crear un software que realice tareas en modo “inteligente”, es decir que, analice y aprenda.

Machine Learning o Aprendizaje Automático es la capacidad de los software para admitir gran cantidad de información y aprender de manera autónoma, ajustando por sí solo los algoritmos, estando preparado para ejecutar diversas tareas a su cargo; de tal forma que, cuando debe incorporar nueva información, recurre al análisis previo, modificándolo y adaptándolo para brindar soluciones irrefutables, pues, no se limita a acatar pautas programadas proyectando una solución en base a ellas, sino que, es capaz de aprender dichas pautas de manera independiente, sin necesidad de establecerle reglas una y otra vez. Por tanto, puede pronosticar de acuerdo a patrones de comportamiento que identifica, situaciones similares para encontrar una óptima y provechosa medida. (Morales, 2021)

Actualmente, existen plataformas en la nube que proveen este servicio, relacionado con el pre-procesamiento de datos, desarrollo y evaluación de modelos capaces de formular una predicción posterior. Así, son de mencionar, Amazon Machine Learning, IBM Watson Machine Learning, Azure Machine Learning, o Google AI Platform.

Deep Learning o Aprendizaje Profundo es una rama que se encuentra inmersa en el Machine Learning, que tiene a cargo la simulación de forma similar al proceso de aprendizaje necesario para un ser humano, el cual debe incluir diferentes clases de conocimiento. Los softwares que lo utilizan se concentran de manera específica en replicar las peculiaridades en su conjunto del sistema nervioso humano, con las múltiples conexiones de procesos individuales que buscan identificar características con detalles precisos y también abstractos dentro de la totalidad del sistema. Actualmente, es aplicado para ejecutar el reconocimiento de voz y de rostro, traductores inteligentes, interpretación semántica, entre otros.

Big Data es aquella fuente masiva de información, muy necesaria para que la IA adquiera mayor eficiencia al identificar patrones con proyección de comportamientos. Muy útil para los fines que siguen tanto el Machine Learning como el Deep Learning, ya que, gracias a su tecnología, los algoritmos pueden procesar grandes, diversas y complejas fuentes de datos, valorando su utilidad. Es precisamente su desarrollo y la gran velocidad de procesamiento de los datos, lo que ha permitido que la IA alcance una similitud en ascenso, respecto de la estructura del cerebro humano.

3.        Clases de inteligencias artificiales

Existen tres posturas para determinar las clases de inteligencia artificial, la primera surgió el siglo anterior, otra al inicio de este siglo con la modernidad, y la tercera basada en la necesidad emergente de Europa.

En la década de 1980, el filósofo norteamericano John Searle estableció la clasificación para las IA, como fuertes y débiles. Considerando a la primera cuando un ordenador programado no realizaría la labor de simular una mente humana, sino que lo realiza en base a programaciones establecidas y tareas realizadas. Empero, señala también que resultaría imposible encontrar una IA de esta forma. Y, la segunda, dirigida a servir como una herramienta de ayuda, más que a duplicar actividades mentales. (Searle, 1980)

Stuart Russel y Peter Norvig establecen una segunda clasificación expresada en su libro “Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno”, considerando 4 categorías, 2 basadas en procesos mentales y de razonamiento, y 2 en la conducta.

-        Sistemas que piensan como humanos: que automatizan actividades vinculadas con diversos procesos del pensamiento humano (tomar decisiones, resolver problemas, aprender)

-        Sistemas que piensan racionalmente: que intentan imitar el razonamiento lógico humano a través de modelos computacionales.

-        Sistemas que actúan como humanos: que se concentran en desarrollar funciones hasta ahora realizadas por seres humanos, de manera más competente.

-        Sistemas que actúan racionalmente: relacionados con la imitación del comportamiento humano de manera racional. (Russell & Norvig, Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno, 2004)

Otra clasificación la plantea el Comité Europeo de IA que, el 01 de agosto de 2024 publicó una categorización cuyas orientaciones sobre prohibiciones se publicará antes de su entrada en vigor el 02 de febrero de 2025, realizado en base a 4 niveles de riesgo diferente:

-        Riesgo inaceptable: Ante violaciones de derechos fundamentales, se prohíbe el uso de un conjunto muy limitado de usos de la IA que resultan nocivos, tales como explotación de las vulnerabilidades de las personas, manipulación y uso de técnicas subliminales; puntuación social; actuación policial predictiva individual en base a elaboración de perfiles de personas; raspado no selectivo de internet para imágenes faciales con fines de crear o ampliar su base de datos; reconocimiento de emociones en el lugar de trabajo e instituciones educativas; categorización con fines de etiquetado, identificación biométrica en espacios de acceso público por parte de fuerzas y cuerpos de seguridad, salvo excepciones.

-        Alto Riesgo: Debido a la posibilidad de tener impacto negativo en la seguridad de las personas o en sus derechos fundamentales, protegidos por Carta de Derechos Fundamentales de la UE, debido a esto se considerará un número limitado de IA. Pudiendo adaptarlas, de ser necesario, a la evolución de los casos en que se utilice. Esta no es una clasificación de carácter cerrado, sino que puede ser revisada para su adaptación según la evolución del uso de la IA.

-        Riesgo Específico de Transparencia: A fin de fomentar confianza, estableciéndose obligaciones específicas, para que los usuarios puedan ser conscientes de su interacción con una máquina.

-        Riesgo Mínimo: Todos los demás que no pertenezcan a las categorías anteriores, y que son en mayoría, pueden desarrollarse y utilizarse de acuerdo a la legislación vigente sin obligaciones jurídicas adicionales. Dado su funcionamiento acorde a la Carta de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea y demás compromisos internacionales. Pudiendo los proveedores, optar voluntariamente por aplicar requisitos de confianza y adherirse a códigos de conducta. (Comisión Europea, 2024)

4.        La inteligencia artificial en el mundo del Derecho

En la actualidad, se ha vuelto necesaria la interacción de la IA con el mundo del Derecho, dado el beneficio de su utilización tanto para el proceso judicial como para los intervinientes. Precisamente, la aplicación de herramientas IA permiten disminuir tiempos, lo cual favorece en el cumplimiento de la celeridad; además de llegar a lo esencial de todo proceso judicial que es, dar a cada uno lo que le corresponde. Conforme a lo acotado en líneas precedentes, son diversos los ordenamientos en Latinoamérica que lo utilizan, permitiendo su aplicación respecto a la búsqueda de jurisprudencia, y procesadores de texto, a fin de organizar y clasificar las grandes cantidades de datos que se originan a diario.

Al ser el Derecho una ciencia social no puede ser ajeno a las transformaciones por el uso de la IA. Dado que, el uso de algoritmos para recopilar y analizar grandes cantidades de datos (big data) plantea grandes cambios en la forma de organizar y realizar la práctica legal. La IA interactúa con el derecho mediante el uso de los llamados “sistemas jurídicos expertos”, que están basados en datos y conocimientos. (Gómez, 2022)

Desde hace varios años, la IA viene siendo utilizada por diversos estudios jurídicos, resultando un complemento importante para el profesional del derecho, pues, destinándose a la ejecución de tareas complementarias permiten facilitar la automatización en la preparación de documentos, así como en el análisis de leyes, doctrina y jurisprudencia. Lo cual no implica la sustitución de la labor del abogado, toda vez que, la IA estará plenamente vinculada con un procesamiento de datos, siendo su principal función ayudar a la pronta resolución de un caso concreto. Es de destacarse, un estudio teórico práctico realizado en University College (Londres), Universidad de Sheffield y Universidad de Pensilvania (EEUU), al diseñar y probar un algoritmo que logró predecir los veredictos con un 79% de certeza los casos vistos por el Tribunal Europeo de Derechos Humanos. Sin embargo, es de resaltar también que los sistemas de la IA, aún no son capaces de entender matices propios del análisis humano, por lo que, si bien pueden hacer una buena suposición, no les es posible brindar una apreciación directa del contexto, dada su limitación respecto a sus datos de entrenamiento y experiencia; por lo que incluso dicha suposición, en algún momento podría incurrir en peligrosa sino tiene el adecuado monitoreo por parte del profesional especialista. (Wakefield, 2016)

Resulta importante mencionar la herramienta Ross Intelligence que permite organizar y liberar grandes cantidades de información y documentación, con un consecuente ahorro de tiempo y dinero, que conlleva a mayor satisfacción de los clientes debido a la precisión en el trabajo y los mayores ingresos. Desde la perspectiva judicial es de apreciarse que, en Estados Unidos, el programa Compas realiza una predicción del nivel de reincidencia en base a antecedentes penales, aunque resulta ser una técnica que aún mantiene falencias, dado que podría reforzar prejuicios generando discriminación. A nivel latinoamericano es de apreciarse PROMETEA, diseñada por el Ministerio Público Fiscal de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires – Argentina, la cual tiene tres capas: la primera trabaja con la interfaz del usuario, la segunda utiliza la lógica del negocio, y la tercera se relaciona con el acceso de datos; su función principal es incrementar la cantidad de casos vistos por mes, generando ahorro de tiempo, aumento de productividad y eficiencia en tareas repetitivas. (Estevez, Linares, & Fillottrani, 2020) Habiendo resultado ser tan efectiva, su uso se ha expandido hacia otras áreas, incluso a nivel internacional, dadas sus funciones de predicción y automatización. (Muñoz, 2020)

III.        EL PROCESO LABORAL PERUANO

El derecho procesal se define como la rama del derecho que estudia el conjunto de normas y principios que regulan la función jurisdiccional del Estado en todos sus aspectos y que fijan el procedimiento que se ha de seguir para obtener la actuación del derecho positivo en casos concretos, y que determinan las personas que deben someterse a la jurisdicción del Estado y los funcionarios encargados de ejercerla. (Echandía, 2017)

El derecho procesal y la justicia no pueden alejarse de la contribución que la tecnología a través de aplicaciones IA puedan aportar, pues, hoy resultan más recomendables por cuanto a sus funciones asistenciales o predictivas más que con funciones directamente decisorias ante la exigencia de racionalidad humana, y responsabilidad, ausencia de sesgos e imparcialidad y de la propia dinámica de actuación y conformación legal del proceso, así como de formas extrajudiciales de resolución de litigios. (Martín, 2021)

Es así que, el proceso laboral peruano, como sistema judicial especializado está diseñado para resolver conflictos entre empleadores y trabajadores, encontrándose regido por la Nueva Ley Procesal de Trabajo (Ley N°29497) y, su antecedente Ley Procesal de Trabajo N°26636, aunados a leyes específicas según el régimen laboral al que pertenezca la relación laboral. La Ley de Productividad y Competitividad Laboral (Ley Nº728) y otras normativas complementarias, para el régimen privado, y, la Ley del Proceso Contencioso Administrativo para las relaciones laborales del régimen público, con la consecuente aplicación supletoria del Código Procesal Civil. Siendo que, la estructura y funcionamiento de este proceso son fundamentales para garantizar derechos laborales y la justicia en el ámbito del trabajo.

1.        Estructura del Proceso Laboral

Se distingue por su carácter sumario, enfocado en la protección de los derechos laborales. Diseñado para ser accesible y rápido, cuyo objetivo busca resolver disputas de manera eficiente. Su estructura comprende etapas, que reitero, son de aplicarse de acuerdo al régimen laboral al que pertenezca el trabajador:

a)        Instancia Administrativa: Antes de acudir al Poder Judicial, el trabajador debe presentar su reclamo ante la Autoridad Administrativa de Trabajo (AAT), como la Superintendencia Nacional de Fiscalización Laboral (SUNAFIL). Instancia que tiene como objetivo resolver conflictos a través de la conciliación o la mediación.

b)        Demanda Judicial: Si la instancia administrativa no resuelve el conflicto, el trabajador o el empleador puede presentar una demanda ante el Juzgado de Trabajo. La demanda debe ser presentada en el formato requerido y debe cumplir con los requisitos de forma y fondo establecidos por la ley.

c)        Audiencia de Conciliación: Antes del inicio del juicio, se realiza una audiencia de conciliación. En esta etapa, un juez de trabajo intenta mediar entre las partes para llegar a un acuerdo amistoso. Si se alcanza un acuerdo, se emite una resolución de conciliación que tiene fuerza vinculante.

d)        Juicio Oral: Si la conciliación no tiene éxito, el proceso avanza a la etapa de juicio oral. En esta fase, se presentan las pruebas y se escuchan los argumentos de ambas partes. El juez toma una decisión basada en la evidencia presentada.

e)        Sentencia y Apelación: El juez emite una sentencia que puede ser apelada ante una sala superior. La apelación debe ser presentada dentro de un plazo determinado y revisada por una instancia superior que puede confirmar, modificar o revocar la decisión original.

f)        Ejecución de Sentencia: Una vez que la sentencia es firme y definitiva, se procede a la ejecución. Esto implica la implementación de las órdenes del tribunal, como el pago de indemnizaciones o la restitución de derechos laborales.

2.        Principios del Proceso Laboral

Siendo varios, son de mencionar los siguientes principios fundamentales:

•        Protección: Garantiza que los derechos laborales del trabajador sean protegidos, dando prioridad a la interpretación más favorable al trabajador.

•        Celeridad: El proceso debe ser rápido para asegurar que los conflictos laborales se resuelvan en un tiempo razonable, evitando demoras innecesarias.

•        Oralidad: La fase de juicio es oral, permitiendo una mayor interacción entre las partes y el juez, facilitando la exposición directa de las pruebas y argumentos.

•        Gratuidad: En principio, los procedimientos laborales no deben implicar costos significativos para los trabajadores, garantizando así el acceso a la justicia laboral.

3.        Desafíos y Reformas

A pesar del principio de celeridad, los retrasos en la tramitación de casos siguen siendo un problema, que afecta la eficiencia del sistema. La falta de recursos adecuados para la administración de justicia laboral puede limitar la capacidad de los tribunales para manejar una alta carga de trabajo. Aunque el proceso laboral busca ser accesible, las barreras económicas y la falta de información pueden afectar el acceso efectivo a la justicia para todos los trabajadores. Recientemente, se han propuesto reformas para mejorar la eficiencia del proceso laboral, tales como la implementación de sistemas de gestión electrónica y la mejora en la capacitación de los jueces laborales.

IV.        PRINCIPIOS JURÍDICOS PARA APLICAR LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL AL PROCESO JUDICIAL

Analizando la aplicación de la inteligencia artificial al proceso judicial es necesario considerar al Sistema Experto Jurídico (SEJ) en su papel coadyuvante al ordenamiento jurídico, a virtud de ser un software que logra proporcionar distintas alternativas de solución de acuerdo a cada caso, contando para ello, con un sustento o justificación. Es aquel que realiza varias operaciones intelectuales, interpreta información no procesada en grandes cantidades, a fin de obtener conocimiento jurídico y así satisfacer la demanda de los usuarios. Es este aspecto que lo diferencia del sistema de recuperación documental jurídica, pues, solo proporciona información, para que el propio usuario lo interprete y razone. (Susskind, 1989)

Existe una imperiosa necesidad para el Derecho de tener un plan de acción que logre mitigar consecuencias, nuevos escenarios, posibles daños, actores responsables, extensión de responsabilidad para creadores de los sistemas, etc., partiendo de un modelo de derechos humanos en base a la protección de derechos fundamentales (dignidad, igualdad, derecho de defensa, debido proceso, etc.) La tecnología viene posicionándose cada vez más, en la vida diaria de las personas, por lo que el tratamiento de dichos derechos fundamentales deberá generar un desarrollo sostenible en el tiempo. (Corvalan, 2018)

En esta reciente era digital, la ciudadanía no es muy consciente de la afectación de sus derechos, pues, renuncia muchas veces a sus garantías básicas, aceptando acuerdos unilaterales, como lo es permitir a las redes sociales que recaben más información de la que deberían, o tolerando prácticas abusivas de los Estados por labor de vigilancia. (Nieva, 2018) Siendo necesario delimitar principios que consideren tanto el Estado Constitucional como los derechos fundamentales, procurando resolver cualquier problema bajo dicha óptica, adaptándolo lo más cercano posible a la realidad. He de allí la importancia de delimitarlos bien, a fin de dar mayor estabilidad y protección al sistema.

En diciembre del 2018, la Comisión Europea para la eficiencia de la Justicia del Consejo de Europa redactó la “Carta ética europea sobre el uso de la inteligencia artificial en los sistemas judiciales y su entorno”, destacando cinco principios: Respeto por los derechos fundamentales; no discriminación; transparencia, imparcialidad y justicia; bajo control del usuario que garantice plena información y control de sus decisiones. (Comisión Europea para la Eficiencia de la Justicia, 2018) Posteriormente, el Parlamento Europeo con fecha 20 de enero de 2021, emitió la resolución titulada: “Inteligencia artificial: cuestiones de interpretación y de aplicación del Derecho internacional” que estableció principios rectores en concordancia a los señalados por la Comisión. Así, es de destacar:

1.        Principio de Respeto a los Derechos Fundamentales

La Declaración Universal de Derechos Humanos se ha convertido en el sustento sobre el cual se establecen la mayoría de los ordenamientos jurídicos. Su especial trascendencia ha motivado su traducción a más de 500 idiomas. Nuestro país, protege una gran lista de derechos fundamentales a nivel constitucional, aun cuando existe diferenciación entre éstos y los derechos humanos. El art. 2 de la Constitución reconoce el derecho a la vida, a la igualdad ante la ley, libertad de expresión, honor, etc. La Carta CEPEJ insta a cumplir con los derechos establecidos en la “Convención Europea de Derechos Humanos” y su enmienda “Convenio para la protección de datos personales. Destacando además que las herramientas IA deben tener diseño y fases de aprendizaje bajo normas que prohíban la violación a derechos fundamentales.

2.        Principio de No discriminación y transparencia, imparcialidad y justicia

Este principio y derecho se encuentra protegido por el art. 7 de la DUDH, así como por el inc. 2 del art. 2 de nuestra Constitución, respecto, al derecho de igualdad ante la ley y la no discriminación. Que, implica que todas las personas sean tratados igual en dignidad y derechos. Siendo aplicable tanto al Estado, como para los sujetos privados en cualquier ámbito. Aunado a ello, las herramientas IA deben considerar, tanto en su diseño como en su cadena productiva, al principio de transparencia e información, como ente rector a fin de que sus resultados sean uniformes y concordantes, para lo cual debe conocerse con exactitud si el programa aplicado cumple con la legislación o puede afectar derechos fundamentales.

Ahora bien, en el ámbito anglosajón se han preferido utilizar valoraciones de riesgo generadas por diversas herramientas IA, por encima incluso de la propia valoración del juez, considerando que tienden a ser más objetivas; empero, aquello podría afectar al principio de imparcialidad, sobre todo cuando los sistemas encargados del análisis, utilizan algoritmos alimentados por datos sesgados, con lo cual también vulnera al principio de justicia. (Martínez, 2022)

3.        Principio de Publicidad

El inc.14 del art. 139 de nuestra Constitución Política vigente, garantiza la protección de los derechos y obligaciones de los justiciables, a fin de que éstas nunca queden indefensas. Al respecto, el Tribunal Constitucional, en varias ocasiones ha expresado que aquel derecho goza de una doble dimensión (material y formal). La dimensión material, al ejercicio de la defensa del imputado desde el momento en que sabe que está acusado de cometer un delito; y la formal, respecto al asesoramiento de un abogado defensor durante todo el proceso judicial. (STC 01147-2012 AA/TC, 2013) Pudiendo verse transgredido cuando alguna de las partes fuese impedida de realizar acciones que sean necesarios para defender sus derechos e intereses legítimos en un proceso judicial por actuaciones concretas de órganos jurisdiccionales. (STC 06648-2006 HC/TC, 2007)

En los últimos años, las TIC diseñadas para servir a la Justicia se caracterizan por ser cada vez más fáciles, entendibles e intuitivas, pues, precisamente persiguen la finalidad de mejorar el sistema de justicia para proteger el ejercicio del derecho de defensa. Sin embargo, la confianza pública del sistema de justicia se pierde al negarse el conocimiento pleno del funcionamiento del algoritmo con el que opera la IA, transgrediendo en consecuencia el derecho de defensa y al debido proceso, tal conforme se sostuvo en el caso Loomis. (Roa, Sanabria-Moyano, & Dinas-Hurtado, 2022) Siendo que el algoritmo utilizado se constituye en una información privada y no compartida, sustentado en el secreto comercial, no existe garantía científica que justifique una mejor predicción o rendimiento de las IA privadas sobre las públicas u otras de código abierto o gratuitas, hecho que transgrede al derecho de defensa del imputado y al principio de publicidad. (Martínez, 2022)

V.        REGULACIÓN LEGAL

La regulación del uso de IA en el derecho está en desarrollo y debe abordar una serie de desafíos relacionados con la transparencia, la responsabilidad, la privacidad y la ética. Los enfoques varían según la región, pero existe un consenso creciente sobre la necesidad de establecer normas que aseguren que la IA se utilice de manera justa y responsable en el ámbito legal.

A nivel internacional, se encuentra aún en evolución siendo posible destacar esfuerzos significativos en Europa, Estados Unidos, China y otras regiones que buscan establecer marcos para asegurar la transparencia, ética y justicia en el uso de esta tecnología. Aunque aún no existe un sistema global uniforme, las iniciativas y directrices internacionales están sentando las bases para una regulación más estructurada y efectiva en el futuro. Resultando una pieza clave, la colaboración entre países y organizaciones, para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades que la IA presenta en el ámbito jurídico.

En la Unión Europea, el Reglamento de Inteligencia Artificial (IA) propuesto por la Comisión Europea en abril de 2021 busca establecer un marco regulatorio. Clasificando los sistemas de IA en diferentes niveles de riesgo (desde bajo hasta alto), estableciendo requisitos específicos para cada nivel, con énfasis en la transparencia, la supervisión humana y la protección de derechos fundamentales. En Estados Unidos, la regulación varía por Estado y sector, con debates y estudios sobre cómo las herramientas de IA pueden utilizarse en el proceso legal, desde la automatización de la revisión de documentos hasta la predicción de resultados de casos. La Federal Trade Commission (FTC) ha abordado preocupaciones relacionadas con el uso de IA en sus directrices sobre prácticas comerciales justas. Y, en China se han implementado varias políticas para fomentar el desarrollo de IA, incluidas normativas sobre la ética de la IA y la seguridad. Su Plan de Desarrollo de Inteligencia Artificial establece directrices para el desarrollo y uso de la IA, y promueve la integración de la IA en el sistema judicial para mejorar la eficiencia en la resolución de casos.

Actualmente, nuestro país no tiene regulación específica de su uso en el ámbito jurídico, pero se está comenzando a explorar y adaptar políticas relacionadas con la tecnología y la protección de datos, pues, a medida que la IA se convierta en una herramienta más común en el sector legal, es probable que se desarrollen normativas más detalladas para abordar sus implicaciones éticas, legales y operativas. La cooperación internacional y el aprendizaje de experiencias globales pueden ser valiosos para desarrollar un marco regulatorio efectivo en Perú. Aunque se ha comenzado a abordar algunos aspectos de la IA a través de leyes generales y planes nacionales, la regulación específica en el ámbito judicial y laboral sigue en desarrollo. La adopción de IA en estos contextos requerirá una atención cuidadosa a las implicaciones éticas, la protección de datos y la equidad. Es fundamental que el país avance hacia una regulación que garantice el uso responsable y beneficioso de la IA en estos ámbitos críticos.

Dentro del contexto general de su regulación, es de mencionarse la Ley de Protección de Datos Personales (Ley N°29733) y su reglamento (D.S. N°003-2013-JUS) que regulan el tratamiento de datos personales que involucra la recopilación, almacenamiento y procesamiento. Si bien, no se centra exclusivamente en IA, resulta relevante para el uso de datos en sistemas de IA, que garantice la protección de la privacidad y los derechos de las personas. En el Plan Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para el Desarrollo (2021-2025) se incluyen referencias a la promoción de la investigación y el desarrollo tecnológico, aunque aún no aborda específicamente la regulación de la IA en el ámbito legal. De similar forma es de mencionarse, el Plan Nacional de Inteligencia Artificial de 2021 presentado por el gobierno peruano para promover su desarrollo en el país, incluyendo directrices sobre su desarrollo y aplicación, y, no necesariamente solo en el ámbito judicial. Publicándose en el diario “El Peruano” la Ley N°31814 que promueve el uso de la inteligencia artificial en favor del desarrollo económico y social del país.

Asimismo, es de mencionar los Códigos Procesal Civil y Procesal Penal, que, aunque no abordan directamente la IA, regulan los procedimientos judiciales y pueden ser afectados por la automatización y el uso de IA en la gestión de casos y en la toma de decisiones. La Ley General de Inspección del Trabajo (Ley N°28806) que regula la inspección y supervisión del cumplimiento de las normas laborales, por lo que las herramientas basadas en IA pueden afectar la manera en que se realiza la supervisión y la resolución de conflictos laborales, empero aún no hay regulaciones específicas sobre el uso de IA en este contexto. Así, también, las Normas sobre Teletrabajo, como la Ley N°31572, en el cual integración de IA en sus herramientas podría tener implicaciones para la gestión y monitoreo del trabajo remoto, aunque actualmente no existe directrices específicas sobre cómo debe ser utilizada en este contexto. El Poder Judicial ha comenzado a adoptar tecnologías para la modernización de su sistema. Así, destaca la implementación de SIREJ (Sistema de Registro de Expedientes Judiciales) y SEJ (Sistema de Expedientes Judiciales Electrónicos), que buscan mejorar la eficiencia y transparencia en la gestión de casos, aunque específicamente se ha regulado para la IA.

Algunas instituciones de nuestro país, están explorando el uso de IA para mejorar la eficiencia del sistema judicial. Considerando llevar a cabo proyectos piloto que utilizan IA para ayudar en la clasificación y revisión de casos legales. Así como, en las Universidades y centros de investigación se están comenzando a investigar el impacto de la IA en el derecho y las posibles implicaciones legales. Estudios que pueden influir en el desarrollo de futuras regulaciones.

Es probable que en nuestro país se continúe desarrollando y ajustando marcos regulatorios para abordar desafíos específicos de la IA, lo cual podría incluir leyes específicas con directrices de ética y uso responsable, y regulaciones adaptadas a la evolución de la tecnología y sus aplicaciones en diversos sectores. Pudiendo beneficiarse de la colaboración con otros países y organizaciones internacionales para desarrollar regulaciones eficaces y acordes con los estándares globales. La participación en iniciativas y foros internacionales sobre IA puede influir en el desarrollo de políticas nacionales.

VI.        IMPACTO DE LA APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL PROCESO LABORAL PERUANO

Según la investigación realizada por Morning Consult para IBM (IBM Global AI Adoption Index 2023, se aprecia que 67% de los profesionales de tecnología de Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú sostuvieron que sus organizaciones en los últimos 24 meses han acelerado el uso de IA, cifra que se encuentra por encima de la actual media mundial que es de 59%. (IBM, 2024) Sin embargo, aquello involucra la necesidad de invertir en innovación, lo cual aún se constituye en un obstáculo a superar como país.

La introducción de la inteligencia artificial (IA) en el proceso laboral provocará un extenso debate y discusión entre los operadores de justicia en nuestro país. No obstante, su aplicación en el desarrollo del proceso aportará más beneficios que inconvenientes, ofreciendo mayor eficiencia y agilidad en la tramitación de los casos judiciales. La automatización de tareas rutinarias (revisión de documentos legales, realización de audiencias virtuales y gestión de casos) que permitirá acelerar el proceso judicial aliviando la carga de trabajo de operadores jurisdiccionales, permitiéndoles concentrarse en tareas más complejas y en decisiones más importantes. La implementación progresiva de tecnologías avanzadas representa una de las mejores alternativas para aliviar la excesiva carga procesal que enfrentan los órganos judiciales. Donde se podrían implementar sistemas de IA para dirigir audiencias de conciliación o procesos no contenciosos, reservando la participación de los jueces exclusivamente para audiencias de juzgamiento que tienen mayor grado de complejidad y requieren presencia. (Abanto & Duffoó, Inteligencia artificial y proceso laboral: experiencias comparadas y su viabilidad de aplicación en el Perú, 2024)

A medida que la IA se integra más en el ámbito jurídico, es probable que Perú desarrolle normas específicas para regular su uso en el derecho, que deberán abordar cuestiones de transparencia, responsabilidad, y protección de datos. Siendo imprescindible que los profesionales del derecho se capaciten en el uso de IA y en sus implicaciones legales para asegurar una aplicación justa y ética de estas tecnologías. Puesto que, la IA podría facilitar la priorización de casos urgentes y realizar el análisis predictivo de la carga laboral, permitiendo una distribución más efectiva de los recursos. Así, en la toma de decisiones, los sistemas de IA analizarían la jurisprudencia generando borradores de sentencias, con lo cual se aceleraría el proceso judicial. Ofreciendo a la vez, una vía más rápida y menos formal para resolver facilitada por mediación virtual y sistemas automatizados.

La inteligencia artificial (IA) tiene potencial para impactar significativamente en los procesos laborales en nuestro país. Dichas tecnologías avanzadas generan una coyuntura de nuevas necesidades, peculiares beneficios y riesgos potenciales, que forman parte de la Cuarta Revolución Industrial, en el que la falta de transparencia en la construcción de los algoritmos y el funcionamiento de los sistemas de aprendizaje automático, podría desencadenar riesgos y daños en un plano material —afectación de la salud, seguridad de la información electrónica, entre otros— e inmaterial —en relación a la afectación de la dignidad de la persona, la privacidad, etcétera— , por lo que resulta necesario que el Derecho proporcione una regulación jurídica expresa y adecuada que haga frente su expansión.

Dentro de la estructura del proceso ordinario laboral que prevé la Ley N°29497, las partes deben llevar dos audiencias en primera instancia: de conciliación y de juzgamiento; sin embargo, muchos consideran que la primera de ellas, es un requisito meramente formal que no tiene el impacto que buscó el legislador en su momento, descongestionar la carga procesal mediante este mecanismo alternativo de solución del conflicto. (Abanto & Duffó, 2023)

Es de destacar algunos posibles efectos y aplicaciones del uso de la IA:

-        Automatización de Procesos Judiciales, pues, la IA puede automatizar diversas tareas administrativas en el sistema judicial, como la gestión de casos, la programación de audiencias y la generación de documentos. Esto puede reducir la carga de trabajo de los funcionarios judiciales y acelerar el procesamiento de casos laborales, lo que puede mejorar la eficiencia y reducir los tiempos de espera.

-        Asistencia en la Investigación y Análisis de Casos, las herramientas de IA pueden ayudar a los jueces y abogados a analizar grandes volúmenes de datos y precedentes legales de manera más rápida y precisa. Esto puede facilitar una investigación más exhaustiva y una mejor preparación de los casos laborales, así como ayudar a identificar patrones en decisiones anteriores que puedan influir en el fallo de casos actuales.

-        Predicción de Resultados Judiciales, con algoritmos que pueden ser utilizados para predecir los posibles resultados de los casos laborales basándose en datos históricos y precedentes. Esto puede ayudar a las partes involucradas a evaluar sus probabilidades de éxito y tomar decisiones informadas sobre la estrategia legal, la conciliación o el acuerdo.

-        Mejora en el Acceso a la Justicia, la IA puede ofrecer herramientas y servicios que mejoren el acceso a la justicia para trabajadores que no tienen representación legal. Por ejemplo, chatbots y asistentes virtuales pueden proporcionar información legal básica, orientación sobre el proceso judicial y asistencia en la redacción de reclamaciones y demandas.

-        Resolución de Conflictos en Línea, las plataformas de resolución de conflictos en línea, apoyadas por IA, pueden ofrecer soluciones para resolver disputas laborales sin necesidad de acudir a los tribunales. Estas plataformas pueden facilitar la mediación y la conciliación, ayudando a resolver conflictos de manera más rápida y menos costosa.

-        Análisis de Sentencias y Decisiones Judiciales, analizando sentencias y decisiones judiciales para identificar tendencias y posibles sesgos en el sistema judicial. Esto puede contribuir a la transparencia y a la mejora continua del sistema judicial laboral, ayudando a asegurar que las decisiones se basen en criterios justos y consistentes.

-        Desafíos Éticos y de Privacidad, puesto que plantea preocupaciones éticas y de privacidad, especialmente en relación con la recolección y el manejo de datos personales. Es crucial establecer marcos legales y normativos claros para garantizar que la IA se utilice de manera justa y que se protejan los derechos de los trabajadores involucrados en procesos laborales.

-        Capacitación de Personal Judicial, a fin de aprovechar al máximo las herramientas de IA, será necesario capacitar al personal judicial en el uso de estas tecnologías. Esto incluye tanto a jueces y abogados como a personal administrativo y de apoyo. La formación adecuada garantizará que las herramientas de IA se utilicen de manera efectiva y ética.

-        Posible Sesgo Algorítmico, considerado como un desafío importante, el riesgo de sesgo en los algoritmos de IA. Si los sistemas de IA no están diseñados y supervisados cuidadosamente, pueden replicar o incluso amplificar los sesgos presentes en los datos históricos. Es fundamental implementar mecanismos para revisar y corregir posibles sesgos en las herramientas de IA utilizadas en procesos laborales.

Existen en la actualidad varios tipos de software basados en IA que pueden utilizarse en el ámbito judicial, para mejorar la eficiencia, precisión y accesibilidad. Así, son de mencionar:

En Automatización de Procesos y Gestión de Casos

-        Case Management Software, Clio y MyCase, que permiten la gestión eficiente de casos, incluyendo la programación de audiencias, la gestión de documentos y la comunicación con clientes. Estos sistemas pueden integrar funcionalidades de IA para mejorar la organización y la eficiencia.

-        Legal Robot, que ofrece análisis automatizado de documentos legales, detectando problemas potenciales y ofreciendo sugerencias de mejora.

En Asistencia en Investigación y Análisis

-        ROSS Intelligence, que utiliza IA para proporcionar respuestas a preguntas legales específicas y ayudar a los abogados a realizar investigaciones jurídicas más rápidas y precisas.

-        LexisNexis y Westlaw Edge, plataformas de investigación legal que han incorporado IA para mejorar las búsquedas de precedentes y el análisis de casos, proporcionando recomendaciones y resúmenes basados en los datos ingresados.

Para la Predicción de Resultados Judiciales

-        Premonition, que analiza datos sobre casos judiciales y predice posibles resultados basándose en patrones históricos y el desempeño de los jueces.

-        Lex Machina, que ofrece análisis de datos sobre el desempeño de litigios y puede predecir las tendencias en la resolución de casos.

Para la Mejora del Acceso a la Justicia

-        DoNotPay, es un chatbot legal que ayuda a los usuarios a resolver disputas legales menores, como apelaciones de multas de estacionamiento o problemas con compañías de servicios.

-        LawGeex, herramienta que analiza contratos y otros documentos legales para proporcionar una revisión automatizada y recomendaciones.

Para la Resolución de Conflictos en Línea

-        Modria, plataforma de resolución de conflictos en línea que utiliza IA para facilitar la mediación y el arbitraje, ayudando a resolver disputas laborales sin necesidad de acudir a los tribunales.

-        eBay’s Resolution Center, que utiliza herramientas de IA para resolver disputas entre compradores y vendedores en línea, y podría servir de modelo para sistemas de resolución de conflictos en otros contextos.

En el Análisis de Sentencias y Decisiones Judiciales

-        Casetext, que utiliza IA para analizar sentencias judiciales y proporcionar resúmenes y análisis de decisiones, ayudando a los abogados a entender el contexto y las implicaciones de casos similares.

-        Hemingway, no es específicamente una herramienta legal, empero ayuda a simplificar y clarificar documentos legales, lo que puede ser útil en la interpretación de sentencias.

Para la Capacitación y Desarrollo de Personal Judicial

-        Coursera y Udacity, permite ofrecer cursos sobre IA y su aplicación en el ámbito legal, proporcionando capacitación para el personal judicial sobre cómo utilizar estas tecnologías.

-        Legal Education Platforms: Como Harvard Law School’s Berkman Klein Center, que ofrece recursos y cursos sobre la implementación de tecnología y IA en la ley.

Favorecer la Protección contra el Sesgo Algorítmico

-        AI Fairness 360, es una biblioteca de código abierto desarrollada por IBM que ayuda a mitigar el sesgo en los modelos de IA, asegurando que las decisiones automatizadas sean más justas.

-        Fairness Indicators, herramientas desarrolladas por Google para evaluar y mejorar la equidad en los modelos de IA, importantes para evitar decisiones sesgadas en el ámbito judicial.

VII.        CONCLUSIONES

El proceso laboral en Perú está diseñado para proteger los derechos de los trabajadores y resolver conflictos laborales de manera eficiente. Contando con principios sólidos que rigen el sistema, existen a la vez, desafíos que requieren atención continua para garantizar la justicia efectiva y accesible para todos los actores en el ámbito laboral. Siendo las reformas y mejoras en la administración de justicia laboral esenciales para fortalecer el sistema y asegurar la equidad en las relaciones laborales.

La regulación de la IA debe estar cada vez más centrada en cuestiones éticas, como la mitigación de sesgos y la promoción de la justicia en las decisiones automatizadas, dada la creación de marcos que aseguren que la IA sea utilizada de manera justa y transparente.

La aplicación de la IA en los procesos laborales judiciales puede ofrecer numerosos beneficios, como mayor eficiencia, acceso mejorado a la justicia y análisis más profundo de los casos. Sin embargo, también presenta desafíos significativos que deben ser abordados mediante políticas claras, capacitación adecuada y una supervisión continua para asegurar que la IA se utilice de manera justa y equitativa en el sistema judicial.

Los softwares y herramientas basadas en IA pueden mejorar significativamente diversos aspectos del sistema judicial y de los procesos laborales, resultado crucial implementarlas con cuidado, asegurándose de que se mantenga la ética y la justicia en el proceso judicial. Así como, una capacitación continua y supervisión para maximizar sus beneficios y minimizar cualquier riesgo asociado.

Las recomendaciones de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OECD) sobre la IA pueden influir en el desarrollo de políticas, dada su inclinación respecto de temas como la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas en el uso de IA. En términos generales, la regulación de sesgos algorítmicos no está claramente establecida, empero, la necesidad de abordar el sesgo en los sistemas de IA es una preocupación creciente que podría influir en futuras regulaciones.

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