Un estudiante de primer año de derecho se encuentra con un TD de estadísticas aplicadas a la criminología. Un abogado especializado en datos personales debe entender cómo funciona un algoritmo de scoring para impugnar una decisión automatizada ante un tribunal. Estas situaciones, aún marginales hace diez años, se multiplican en las facultades y los despachos.
Obligación de dominio de la IA: lo que el AI Act cambia para los juristas
Desde el 2 de febrero de 2025, el artículo 4 del reglamento europeo sobre inteligencia artificial impone a los proveedores y desplegadores de sistemas de IA desarrollar el dominio de la IA de su personal. La obligación es proporcional a las funciones ejercidas y al contexto de uso.
Concretamente, no se le pide a un notario que codifique en Python. Se le pide que comprenda las capacidades, los límites y los riesgos de las herramientas que utiliza a diario. La diferencia es significativa, pero implica un mínimo de cultura científica que la formación jurídica clásica no proporcionaba.
El AI Act se basa en una clasificación por nivel de riesgo. Para determinar las obligaciones aplicables a una herramienta dada, es necesario ser capaz de evaluar su funcionamiento técnico, sus posibles sesgos y sus límites. Al explorar las materias científicas en derecho, se observa que esta competencia supera la oposición tradicional entre disciplinas literarias y disciplinas científicas: la competencia científica sirve para aplicar correctamente la norma jurídica.
Estadísticas y algoritmos en la práctica jurídica diaria
El terreno más visible es el del litigio relacionado con decisiones automatizadas. Cuando un empleado impugna un despido basado en un scoring algorítmico, su abogado debe entender la lógica del modelo para identificar una posible discriminación.
Los sistemas de IA que seleccionan candidatos, evalúan logros o detectan comportamientos prohibidos durante un examen se clasifican generalmente entre los sistemas de alto riesgo. Su regulación exige competencias en algoritmos y evaluación que la mera lectura del Código del Trabajo no proporciona.
Lo que esto implica en la formación inicial
Varias facultades han comenzado a integrar módulos de estadísticas descriptivas o lógica formal en sus planes de licenciatura. No se trata de cursos de matemáticas fundamentales, sino de herramientas operativas:
- Lectura e interpretación de tablas estadísticas utilizadas en informes de peritaje judicial, para evitar malentendidos sobre correlaciones y causalidades
- Conceptos de probabilidades aplicadas a la prueba, especialmente en casos donde se utilizan ADN o huellas dactilares
- Comprensión de los mecanismos básicos del machine learning, suficiente para dialogar con un experto técnico durante un litigio
Saber leer un informe de peritaje técnico ya no es una opción para un jurista. Las opiniones varían sobre la intensidad necesaria de estas enseñanzas, pero el principio de una acculturación científica mínima ya no es objeto de debate en los círculos profesionales.
Derecho ambiental y pericia científica: un caso de estudio
El derecho ambiental ilustra desde hace tiempo la porosidad entre normas jurídicas y producciones científicas. Cuando un juez debe decidir sobre la legalidad de un proyecto industrial, se apoya en estudios de impacto cuya lectura requiere conocimientos en ecología, química o hidrología.
La cuestión no es que el magistrado se convierta en biólogo. Es que pueda evaluar la fiabilidad de una pericia sin depender ciegamente del discurso del experto designado por una de las partes. Esta capacidad de juicio crítico sobre datos científicos es precisamente lo que aportan los módulos de metodología científica en el currículo jurídico.
La trampa de la ignorancia científica en las decisiones judiciales
Un juez que no comprende la diferencia entre una correlación estadística y un vínculo de causalidad puede validar un razonamiento de experto fundamentalmente sesgado. Este tipo de error tiene consecuencias concretas para los justiciables.
La investigación sobre las relaciones entre normas jurídicas y producciones científicas muestra que la ignorancia en materia científica puede ser producida por el propio proceso institucional. La evaluación regulatoria de riesgos a veces genera sus propios ángulos muertos, por falta de competencias suficientes entre los actores jurídicos involucrados.
Competencias científicas esperadas según el ámbito jurídico
No todos los juristas necesitan el mismo bagaje. Un fiscalista maneja modelos econométricos. Un especialista en derecho digital debe entender el funcionamiento de las redes neuronales. Un penalista se apoya en la medicina forense y la genética.
| Ámbito jurídico | Competencia científica movilizada |
|---|---|
| Derecho digital e IA | Algoritmos, machine learning, sesgos estadísticos |
| Derecho ambiental | Ecología, química, lectura de estudios de impacto |
| Derecho penal | Medicina forense, genética, probabilidades (ADN) |
| Derecho fiscal | Econometría, modelización financiera |
| Derecho de la salud | Farmacología, epidemiología, ensayos clínicos |
Esta tabla no pretende cubrir todas las situaciones, pero muestra que el encuentro entre ciencias y derecho no es ni un mito ni una excepción. Es estructural, y se intensifica con la digitalización de las prácticas profesionales.
Formación continua de los profesionales del derecho frente a la IA
El artículo 4 del AI Act no se refiere únicamente a la formación inicial. Los abogados, magistrados y juristas de empresa en activo también están incluidos. La medida impone que las competencias sean proporcionales a las herramientas efectivamente desplegadas.
Para un despacho que utiliza una herramienta de búsqueda jurisprudencial aumentada por IA, esto significa que tanto los socios como los colaboradores deben entender las limitaciones de la herramienta: riesgos de alucinación, sesgos de corpus, perímetro de fiabilidad de las respuestas generadas.
La formación científica de los juristas se ha convertido en una obligación regulatoria, no solo en una ventaja competitiva. Los profesionales que aún consideran las materias científicas como ajenas a su práctica se exponen a un doble riesgo: el de aplicar mal la norma jurídica y el de no cumplir con los requisitos de competencia impuestos por el marco europeo.
