Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial (SHS/BIO/PY/2021/1)

 UNESCO (2022). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial (SHS/BIO/PY/2021/1). Adoptada por la Conferencia General en su 41.ª reunión, 23 de noviembre de 2021.

Hallazgo central: primera fuente primaria del corpus con desarrollo operativo real del principio ambiental

A diferencia de OCDE 2019 (Doc. 14) y de D.S. 115-2025-PCM (Doc. 10), donde el ambiente aparece como mención enunciativa sin mecanismo, el instrumento UNESCO contiene un Ámbito de Actuación 5 completo ("Medio Ambiente y Ecosistemas", párrs. 84-86) con obligaciones específicas y verificables:

• Párr. 84: mandato explícito de evaluación del impacto ambiental directo e indirecto de los sistemas de IA a lo largo de su ciclo de vida, incluyendo —de forma no exclusiva— huella de carbono, consumo de energía e impacto ambiental de la extracción de materias primas para la fabricación de tecnologías de IA.
• Párr. 84(f): mandato de detección de contaminantes y previsión de niveles de contaminación para diseñar intervenciones específicas de prevención y reducción.
• Párr. 86: cláusula de proporcionalidad y precaución — cuando existan impactos negativos desproporcionados en el medio ambiente sin garantías demostrables, "no debería utilizarse la IA". Esta es la disposición más fuerte de todo el corpus internacional revisado hasta ahora: ningún otro instrumento (OCDE 2019, HLEG-UE 2019, D.S. 115-2025-PCM) contempla un criterio de no-uso condicionado al riesgo ambiental.
• Principio autónomo "Sostenibilidad" (párr. 31, sección de Principios): vincula explícitamente el despliegue de IA con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU como "conjunto de metas en constante evolución", exigiendo evaluación continua de efectos ambientales junto con los humanos, sociales, culturales y económicos.

Contraste directo con el corpus peruano

Ningún elemento del párr. 84 —evaluación de huella de carbono, consumo energético, impacto de extracción de materias primas, detección de contaminación— aparece en el D.S. 115-2025-PCM (Doc. 10) ni en el Sistema Jurisdiccional de Trabajo/CURIA (Doc. 15). El Perú es Estado Miembro de UNESCO desde 1946 y participó en la adopción de esta Recomendación por consenso en 2021 (instrumento no vinculante pero de "fuerza moral", según su propia naturaleza normativa), y sin embargo no ha operativizado ninguno de sus mandatos ambientales cuatro años después, ni en su Reglamento nacional de IA ni en sus sistemas judiciales de IA documentados.

Nota metodológica sobre la fuente

El PDF entregado corresponde a una captura/impresión de la Biblioteca Digital UNESCO sin capa de texto (documento escaneado/rasterizado); el texto fue obtenido mediante OCR en español. Persisten fragmentos con caracteres corruptos en pasajes secundarios (ver párr. 31 y 84 arriba, marcados con símbolos anómalos: "e595da'"fe"te", "€l", ""). El contenido citado en los párrafos reproducidos textualmente es legible y consistente; se recomienda, para publicación final, contrastar los párrafos 84-86 contra el PDF oficial de texto de UNESCO (disponible en unesdoc.unesco.org) antes de citarlos en un documento de incidencia formal.

Lista de contaminantes

No aplica — instrumento normativo internacional sin mediciones ambientales directas. (Nota: el propio documento usa el término "detectar los contaminantes" como mandato de política, párr. 84(f), no como dato medido.)

Brechas de gestión

• El Perú no ha operativizado ningún componente del Ámbito de Actuación 5 (evaluación de huella de carbono, consumo energético, extracción de materias primas, detección de contaminación) pese a ser Estado Miembro UNESCO y participar en la adopción por consenso de la Recomendación en 2021.
• El Perú tampoco ha completado la RAM (Readiness Assessment Methodology) de UNESCO, el único instrumento de diagnóstico internacional que opera este ámbito de actuación (dato ya consignado en sesión anterior, ahora confirmado con texto primario).
• Verificación pendiente: contrastar la versión OCR de los párrs. 84-86 contra el PDF oficial de UNESCO para uso en documentos de incidencia formal, dado el origen escaneado del archivo.
• Brecha comparativa consolidada: de los tres instrumentos internacionales ahora con fuente primaria en el corpus (HLEG-UE 2019, OCDE 2019, UNESCO 2021), solo UNESCO establece un mecanismo de no-uso condicionado al riesgo ambiental (párr. 86); ni la OCDE ni el Perú alcanzan ese nivel de desarrollo normativo.

Bibliografía

UNESCO. (2022). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial (SHS/BIO/PY/2021/1). Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. Adoptada el 23 de noviembre de 2021.

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Informe situacional sobre el Sistema Jurisdiccional de Trabajo y el Modelo Conceptual de Inteligencia Artificial CURIA

 Poder Judicial del Perú, Quinta Sala de Derecho Constitucional y Social Transitoria (2025). Informe situacional sobre el Sistema Jurisdiccional de Trabajo y el Modelo Conceptual de Inteligencia Artificial CURIA. Suscrito por Gian Franco Jesús Puse Godoy, Secretario Administrativo de Despacho Privado del Dr. Ulises A. Yaya Zumaeta.

Corrección cronológica al corpus (dato previamente impreciso en Doc. 11/CEPC España)

El resumen consolidado anterior situaba a "Curia 2026" como el más reciente de los cuatro sistemas de IA judicial peruana. El documento primario ahora disponible fija un origen distinto y más temprano:

• Origen del proyecto matriz: Oficio N.° 39-2024-CSJR-UAYZ (24 mayo 2024), Sistema Jurisdiccional de Trabajo (SJT001).
• Aprobación formal: Resolución Administrativa N.° 000355-2024-CE-PJ (24 oct. 2024), Consejo Ejecutivo del Poder Judicial.
• Conceptualización de CURIA como módulo de IA generativa: Comité Operativo instalado por Resolución Administrativa N.° 000005-2024-5SDCYST-P-CSJR-UAYZ (26 dic. 2024); primera acta de reunión, 08 enero 2025.
• Solicitud de registro de marca ante INDECOPI (denominativa y figurativa, clase 42 Niza): Oficio N.° 000041-2025-5SDCST-CS-PJ (04 abril 2025).
• Estado a la fecha del informe: prueba de concepto superada, en "proceso de gestión de adquisición" para escalamiento institucional — no operativo a nivel nacional, no formalizado como sistema oficial.

Esto obliga a corregir la línea de tiempo comparada: CURIA es anterior a la fecha 2026 asumida, y su origen (2024) es posterior a Tucuy Ricuy (2021) pero probablemente concurrente o anterior a la consolidación pública de Amauta.Pro/IUDEX IA, cuyas fechas exactas siguen sin verificación primaria en el corpus.

Hallazgos técnicos relevantes

• CURIA fue entrenado con 1,136 antecedentes judiciales y la base SPIJ, en materia de ejecución coactiva. Procesó expedientes de 35 MB y 270 folios en aproximadamente 4 minutos por caso — dato cuantificable de carga computacional, sin contrapartida de medición energética o hídrica.
• Desarrollo con apoyo técnico externo: equipo de ingenieros de Brasil (Gerson Rolin, Wanussa Pontes, Gustavo Gouvea, Karisa), reunión virtual del 16 de enero de 2025 — arista de cooperación internacional/transferencia tecnológica no evaluada bajo ningún marco de soberanía de datos o infraestructura.
• Contradicción interna en el propio informe: se afirma que el sistema "no ha generado costos adicionales para el Poder Judicial" (implementado con recursos existentes) pero en la misma sección se reconoce que su escalabilidad nacional "requiere una inversión" — es decir, el costo real (incluyendo consumo energético de cómputo e infraestructura de IA) no ha sido determinado ni presupuestado, sino diferido.

Relevancia para la tesis del vacío ambiental (corpus 13→15 documentos)

El informe —quince páginas, cuatro conclusiones, cinco recomendaciones, cuatro consideraciones— no contiene ninguna mención a consumo energético, huella hídrica de centros de datos, ni referencia a los principios de sostenibilidad ambiental de OCDE (Doc. 14) o UNESCO. Confirma el patrón: la digitalización judicial peruana se evalúa exclusivamente en clave de eficiencia procesal (tiempos de resolución, trazabilidad, transparencia procedimental), sin ningún indicador ambiental en sus criterios de monitoreo propuestos ("reducción del tiempo de resolución, número de búsquedas realizadas, precisión de las recomendaciones").

Lista de contaminantes

No aplica — documento administrativo-judicial sin mediciones ambientales directas.

Brechas de gestión

• Quinto documento consecutivo (15/15 del corpus) sin variable ambiental en el diseño, monitoreo o evaluación de un sistema de IA institucional peruano.
• Corrección de dato cronológico previamente impreciso: CURIA se origina en 2024 (no 2026), aún no formalizado como sistema oficial a la fecha del informe.
• Contradicción presupuestal no resuelta en el propio documento: se declara "sin costos adicionales" mientras se reconoce la necesidad de inversión futura para escalabilidad — ausencia de línea base de costo computacional/energético.
• Transferencia tecnológica internacional (equipo técnico de Brasil) sin marco de evaluación de soberanía de datos, infraestructura o impacto ambiental asociado al desarrollo.
• Pendiente: verificar fecha de emisión exacta del informe (no consignada en el documento) y confirmar si la resolución de adquisición institucional de CURIA ya fue emitida.

Bibliografía

Poder Judicial del Perú, Quinta Sala de Derecho Constitucional y Social Transitoria. (2025). Informe situacional sobre el Sistema Jurisdiccional de Trabajo y el Modelo Conceptual de Inteligencia Artificial CURIA. Corte Suprema de Justicia de la República.

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Recommendation of the Council on Artificial Intelligence, OECD/LEGAL/0449. Adoptada 22/05/2019 por el Consejo a nivel ministerial.

OCDE (2019). Recommendation of the Council on Artificial Intelligence, OECD/LEGAL/0449. Adoptada 22/05/2019 por el Consejo a nivel ministerial.

Hallazgo crítico: corrección necesaria a la línea de tiempo del resumen previo

El resumen consolidado anterior consignó para "2019 (may.) — Principios OCDE (original)" el tratamiento ambiental como "Sin mención ambiental", asumiendo que la variable ambiental se incorporó recién en la revisión de mayo 2024. La lectura del texto primario (OECD, 2019) contradice ese dato: el Principio 1.1 original ("Inclusive growth, sustainable development and well-being") ya contenía referencia explícita a la protección de entornos naturales desde el texto adoptado en 2019 (OECD, 2019, Section 1, Art. 1.1).

Esto exige reformular —no descartar— la tesis central del corpus:

1. La OCDE sí mencionó el ambiente desde 2019, pero de forma enunciativa y subordinada: aparece como ejemplo ilustrativo dentro de una lista abierta ("such as... protecting natural environments"), sin definición operativa, sin métrica, sin mecanismo de cumplimiento y sin vínculo con las secciones instrumentales del documento (2.1–2.5: I+D, ecosistema digital, entorno regulatorio, capital humano, cooperación internacional). Ninguna de esas cinco recomendaciones de política nacional menciona ambiente, agua o consumo energético (OECD, 2019, Section 2).
2. La revisión de 2024 no "introdujo" la sostenibilidad ambiental ex novo: la elevó de ejemplo ilustrativo a componente nombrado del principio, lo que sigue siendo un ajuste terminológico, no la creación de un mecanismo de auditoría o reporte.
3. El patrón que el corpus QNM viene documentando —principio enunciado sin desarrollo operativo— resulta ahora aplicable también al texto fundacional OCDE 2019, no solo al D.S. 115-2025-PCM peruano. Es el mismo patrón, quince años antes y en el instrumento internacional que el Perú invoca como estándar de adhesión.

Reformulación de la brecha Perú–OCDE

La brecha ya no es "Perú se adhirió en 2023 a un estándar que en 2024 incorporó ambiente y Perú no lo operativizó". La brecha correcta es: el estándar OCDE —desde su origen en 2019— nunca definió mecanismos de reporte, condicionamiento o auditoría ambiental para sistemas de IA; el Perú heredó ese mismo vacío estructural al adherirse (2023) y lo reprodujo en su Reglamento (2025), sin siquiera igualar el nivel enunciativo alcanzado por la revisión OCDE de 2024, que al menos nombra "environmental sustainability" como término explícito dentro del principio 1.1 revisado — dato que debe verificarse contra el texto de la revisión 2024, aún no incorporado como fuente primaria al corpus (pendiente).

Recomendación de flujo: falta obtener el texto de la revisión OECD/LEGAL/0449 (2024) para confirmar la redacción exacta del principio 1.1 revisado y no seguir citando el dato por vía secundaria (Doc. 12, blog, no citable).

Lista de contaminantes

No aplica — instrumento normativo internacional sin mediciones ambientales directas.

Brechas de gestión

• Corrección de dato: el corpus previo atribuía erróneamente "sin mención ambiental" al texto OCDE 2019; el documento primario contradice esa afirmación (OECD, 2019, Art. 1.1).
• Vacío estructural confirmado también en el instrumento internacional de origen: mención ambiental ilustrativa, sin desarrollo en las cinco recomendaciones de política (2.1–2.5).
• Pendiente: obtener el texto oficial de la revisión OCDE 2024 como fuente primaria para verificar el dato citado hasta ahora solo por fuente secundaria no citable (Doc. 12).
• El Perú (D.S. 115-2025-PCM) reproduce el mismo patrón enunciativo del instrumento OCDE de 2019, sin siquiera alcanzar el nivel de especificidad terminológica de la revisión 2024 (pendiente de confirmación).

Bibliografía

OECD. (2019). Recommendation of the Council on Artificial Intelligence (OECD/LEGAL/0449). https://legalinstruments.oecd.org

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Directrices éticas para una IA fiable

Ficha del documento

Comisión Europea. (2019, 8 de abril). Directrices éticas para una IA fiable. Dirección General de Redes de Comunicación, Contenido y Tecnologías. https://digital-strategy.ec.europa.eu/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai

Documento oficial elaborado por el Grupo de Expertos de Alto Nivel sobre IA (HLEG), nombrado por la Comisión Europea, tras un primer proyecto (diciembre 2018) sometido a consulta pública con más de 500 observaciones recibidas.

Hallazgos relevantes para el corpus QNM

1. Confirmación textual oficial del Requisito 6 — "Bienestar social y medioambiental". La fuente primaria establece, en los términos exactos de la Comisión Europea:

"Los sistemas de IA deben beneficiar a todos los seres humanos, incluidas las generaciones futuras. Por lo tanto, debe garantizarse que sean sostenibles y respetuosas con el medio ambiente. Además, deben tener en cuenta el medio ambiente, incluidos otros seres vivos, y debe estudiarse detenidamente su impacto social y social."

Esto confirma, con fuente primaria verificada, lo que el Documento 12 (blog) reportaba de forma indirecta: el ambiente aparece en 2019 como uno de los 7 requisitos clave del marco europeo, pero subsumido dentro de un requisito compuesto ("social y medioambiental"), no como categoría autónoma — a diferencia de la UNESCO (2021), que sí lo eleva a valor fundacional independiente. Este matiz —requisito compuesto vs. principio autónomo— es importante para tu argumentación comparativa: incluso el marco europeo, el más "duro" en tanto sirvió de base al AI Act vinculante, trata el ambiente con menor jerarquía normativa que la UNESCO.

2. Los 7 requisitos HLEG, en su redacción oficial. El documento lista: (1) Intervención y supervisión humanas, (2) Solidez técnica y seguridad, (3) Privacidad y gestión de datos, (4) Transparencia, (5) Diversidad, no discriminación y equidad, (6) Bienestar social y medioambiental, (7) Rendición de cuentas — con ALTAI (Assessment List for Trustworthy AI, julio 2020) como herramienta de autoevaluación operativa asociada a cada requisito.

3. Instrumento de auditoría con protocolo público y gratuito (ALTAI). Disponible en PDF y como herramienta web, diseñado para que "desarrolladores e implementadores de IA" apliquen los 7 requisitos en la práctica — mismo tipo de instrumento (protocolo de autoevaluación) que la EIA de UNESCO señalada en el Documento 12, y que ningún sistema de IA judicial peruano documentado en tu corpus (Amauta.Pro, Curia, IUDEX IA, Tucuy Ricuy) registra haber aplicado.

Lista de contaminantes

No aplica — documento de principios éticos institucionales sin mediciones ambientales directas.

Brechas de gestión

1. Elevación de estándar probatorio: con esta fuente primaria puedes sustituir, en cualquier publicación o expediente, la referencia al blog "IA Sostenible" por la cita directa a Comisión Europea (2019), reforzando la solidez metodológica del corpus ante entidades como INDECOPI, OEFA o el Poder Judicial.
2. Jerarquía normativa del principio ambiental como variable comparativa útil: el hallazgo de que la UE subsume "ambiental" dentro de un requisito compuesto con "social" (Requisito 6), mientras UNESCO lo separa como principio autónomo, ofrece un criterio objetivo y citable para calificar el nivel de desarrollo normativo peruano en la materia — que ni siquiera alcanza el nivel de subsunción del HLEG, dado que el Reglamento peruano (D.S. 115-2025-PCM) solo lo enuncia como uno de nueve principios sin desarrollo operativo (art. 7, "Sostenibilidad").
3. Doble estándar de auditabilidad confirmado: tanto el marco europeo (ALTAI, 2020) como el de UNESCO (EIA) ofrecen desde hace 4-5 años herramientas gratuitas y públicas de autoevaluación que ningún sistema de IA judicial peruano documentado por QNM ha aplicado ni referenciado en sus resoluciones administrativas de creación.

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Dossier "Inteligencia Artificial y Justicia" — Centro de Estudios Políticos y Constitucionales (España)

 

RESUMEN EJECUTIVO — Documento 11 del Corpus "IA en el Perú"

Dossier "Inteligencia Artificial y Justicia" — Centro de Estudios Políticos y Constitucionales (España)

Ficha del documento

Servicio de Documentación Jurídica, Centro de Estudios Políticos y Constitucionales [CEPC]. (2025, septiembre). Dossier: Inteligencia artificial y justicia. Subdirección General de Publicaciones y Documentación. NIPO: 145-25-038-5.

Dossier comparado de 127 páginas que releva legislación, jurisprudencia y bibliografía sobre IA judicial en España, instituciones supranacionales (ONU, UNESCO, OCDE, UE), Europa, Iberoamérica (incluido Perú, pp. 93-96), Norteamérica y China. Para el corpus QNM interesa exclusivamente la sección Perú, que aporta información no registrada en los documentos 1-10.

Hallazgos principales (sección Perú, pp. 93-96)

1. Identificación de un cuarto sistema de IA judicial no documentado previamente: "Tucuy Ricuy". El dossier revela, vía Resolución Administrativa N.° 000040-2021-CE-PJ, un proyecto del Poder Judicial —anterior a Amauta.Pro, Curia e IUDEX IA— orientado a automatizar la clasificación de casos de violencia familiar y de género, motivado por un incremento de 1148% en el ingreso de causas por violencia familiar (2015-2018). Su plan de implementación (2021) contempla alianzas con el IALAB de la Universidad de Buenos Aires y financiamiento del Banco Mundial/BIRF, sin que se mencione en ningún punto evaluación de impacto ambiental, energético o de infraestructura de cómputo. Este hallazgo eleva a cuatro los sistemas de IA judicial peruana identificados por el corpus QNM (Tucuy Ricuy 2021, Amauta.Pro 2023-2024, IUDEX IA, Curia 2026), todos compartiendo el mismo vacío ambiental estructural.

2. Cuatro proyectos de ley no registrados en el corpus previo:

• PL N.° 07033/2023-CR — regula desarrollo y uso de IA en el Perú (marco general).
• PL N.° 05763/2023-CR — reforma constitucional del art. 139° para incorporar el uso de IA como principio de la función jurisdiccional.
• PL N.° 05814/2023-CR — reforma constitucional del art. 159° para incorporar el uso de IA como atribución del Ministerio Público en la investigación fiscal.
• PL N.° 05959/2023-CR — incorpora IA al Expediente Judicial Electrónico (EJE), con siete principios rectores (transparencia, imparcialidad, supervisión humana, protección de datos, rendición de cuentas, actualización constante, acceso a la justicia).

Ninguno de los cuatro proyectos incorpora principios de sostenibilidad ambiental, consumo energético o hídrico entre sus disposiciones, pese a que dos de ellos proponen elevar el uso de IA a rango constitucional (arts. 139° y 159°).

3. Confirmación externa e independiente de la Ley N.° 32314. El dossier español —fuente académica extranjera, no vinculada a QNM— corrobora el alcance de la Ley 32314 (agravante penal por uso de IA), precisando que cubre específicamente pornografía infantil, difamación, fraude electrónico y promoción de la discriminación, con foco preventivo ante el desarrollo futuro de la tecnología.

4. Ausencia total de la variable ambiental en el aparato comparado. Pese a que el dossier sistematiza el marco jurídico de al menos 20 países/instituciones (incluida la sección específica de derechos frente a IA que antecede a la sección Perú, la cual reconoce derechos de supervisión humana e impugnación de decisiones algorítmicas), en ningún punto del documento —ni en la sección Perú ni en el resto del dossier comparado— se registra el consumo energético o hídrico de la infraestructura de IA como objeto de regulación en alguno de los países relevados.

Lista de contaminantes

No aplica — dossier de documentación jurídica comparada sin mediciones ambientales.

Brechas de gestión

1. Vacío ambiental confirmado en fuente externa independiente (11/11 documentos del corpus). Una institución académica española especializada, con acceso a legislación de más de 20 jurisdicciones, no registra en ningún país —incluido el Perú— regulación de IA que incorpore variables de consumo energético o hídrico. Esto descarta que el vacío detectado en el corpus QNM sea un artefacto de selección de fuentes: es estructural también desde la mirada comparada internacional.
2. Multiplicación no advertida de sistemas de IA judicial sin marco de auditoría común. La existencia de "Tucuy Ricuy" (2021) como antecedente no capturado en publicaciones previas de la serie QNM evidencia fragmentación informativa incluso dentro del propio Poder Judicial: cuatro sistemas desplegados en cortes distintas (Lima Norte y otras), sin un registro centralizado ni estándares de transparencia comunes, contraviniendo el principio de "Transparencia" que el propio PL 05959/2023-CR pretende instaurar.
3. Riesgo de constitucionalización sin salvaguarda ambiental. Los proyectos de reforma constitucional (arts. 139° y 159°) buscan blindar el uso de IA judicial a nivel de principio constitucional sin condicionamiento alguno a estándares de sostenibilidad, transparencia algorítmica verificable o rendición de cuentas ambiental — una omisión que, de aprobarse, sería estructuralmente más difícil de corregir por su jerarquía normativa.
4. Fuente de verificación cruzada para el expediente OHCHR/Contraloría. Al tratarse de documentación producida por una institución pública española independiente de las partes involucradas en Perú, este dossier constituye evidencia de tercero no interesado que refuerza la solidez probatoria del patrón de "punto ciego ambiental" ya planteado ante OHCHR (ref. 5kzh8es0) y Contraloría.

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Exposición de Motivos, Decreto Supremo N.° 115-2025-PCM

 Exposición de Motivos, Decreto Supremo N.° 115-2025-PCM (Reglamento de la Ley N.° 31814)

Ficha del documento

Presidencia del Consejo de Ministros [PCM]. (2025). Exposición de Motivos: Decreto Supremo que aprueba el Reglamento de la Ley N.° 31814, Ley que promueve el uso de la Inteligencia Artificial en favor del desarrollo económico y social del país. Secretaría de Gobierno y Transformación Digital.

Este documento es la exposición de motivos del reglamento que, con 20 meses de mora respecto al plazo legal (90 días hábiles desde julio 2023), operativiza la Ley N.° 31814. Consta de 36 artículos en seis títulos: (I) Disposiciones Generales, (II) Gobernanza, (III) Formación de capacidades, (IV) Financiamiento e incentivos, (V) Riesgos, transparencia y privacidad, y (VI) Obligaciones específicas.

Hallazgos principales

1. Confirmación del "punto ciego ambiental" — Documento 10/10. El Reglamento incorpora "Sostenibilidad" como uno de nueve principios rectores (art. 7), definido únicamente como evaluar y mitigar "el impacto ambiental y social de la IA", sin desarrollo normativo posterior. Ningún artículo sustantivo (arts. 8-36) impone: (a) reporte de consumo energético o hídrico de infraestructura de cómputo, (b) criterios ambientales en el Sandbox regulatorio (art. 17), (c) condiciones de sostenibilidad para el acceso a "recursos de computación en la nube pública" habilitado por la SGTD (art. 19), ni (d) obligaciones ambientales diferenciadas para los desarrolladores/implementadores de sistemas de alto riesgo (arts. 22-24, 31). El principio de sostenibilidad es enunciativo, no operativo — patrón idéntico al identificado en los nueve documentos previos del corpus (Leyes 30096, 32314, 31814, D. Leg. 1412, D.S. 029-2021-PCM, y los tres sistemas de IA judicial).

2. Clasificación de riesgo sin variable ambiental. El art. 22 clasifica los sistemas de IA en tres niveles (uso indebido, riesgo alto, riesgo aceptable) atendiendo exclusivamente a criterios de derechos humanos, vida, seguridad física y no discriminación. El cuadro comparativo de legislación internacional (Cuadro 03, pp. 52-54) —que coteja Unión Europea, China, Corea y Canadá— tampoco registra el consumo energético/hídrico de los sistemas de IA como variable de clasificación de riesgo en ninguno de los cuatro marcos comparados.

3. Infraestructura de datos sin condicionamiento ambiental. El art. 10 identifica como instrumentos del ecosistema de IA al Centro Nacional de Datos (D.U. N.° 007-2020), el Centro Nacional de Seguridad Digital y el Centro Nacional de Innovación Digital e Inteligencia Artificial (D.S. N.° 157-2021-PCM), sin que se establezcan requisitos de eficiencia energética, uso de agua para refrigeración, o localización condicionada a disponibilidad hídrica de las cuencas donde se instalen centros de datos.

4. Brecha de gobernanza reconocida por el propio Estado. El documento admite que el 84% de entidades públicas encuestadas (SGTD, marzo 2024) carece de personal con capacidades en IA (Figura 7), y que solo 6% de 491 entidades declaró implementar IA (ENAD 2025, Figura 4) — situando al Perú en el puesto 61/129 en el Índice Global sobre Responsabilidad en IA 2024 (GIRAI), componente Derechos Humanos (10.99/100).

5. Cronograma de implementación diferido. La Primera Disposición Complementaria Final escalona la entrada en vigencia de las obligaciones de transparencia algorítmica y gestión de riesgos entre 1 y 4 años según sector y tamaño de empresa (MYPE hasta 3 años), lo que posterga cualquier régimen de reporte —incluido uno ambiental, de existir— hasta el período 2026-2029.

Lista de contaminantes

No aplica — documento normativo/regulatorio sin mediciones ambientales directas.

Brechas de gestión

1. Vacío ambiental estructural confirmado en 10/10 documentos del corpus QNM. El Reglamento de la Ley N.° 31814 —norma más reciente y más operativa del marco peruano de IA— reproduce el mismo patrón: la sostenibilidad se declara como principio pero no se traduce en obligación de reporte, límite o condicionamiento ambiental.
2. Ausencia de correlato con el marco ambiental vigente. El documento no cita ni articula la Ley General del Ambiente (Ley N.° 28611), el marco ANA de derechos de agua, ni al SENACE/OEFA como entidades competentes en la gobernanza de infraestructura de cómputo, pese a que el propio art. 19 habilita expansión de "recursos de computación en la nube pública".
3. Riesgo regulatorio de captura sectorial. El Sandbox (art. 17) y el régimen de incentivos a MIPYMES (art. 18) aceleran adopción de infraestructura de IA sin evaluación de impacto ambiental previa, mientras el mecanismo de Evaluación de Impacto de Riesgo Alto (art. 30) se circunscribe a derechos fundamentales, excluyendo explícitamente la variable ambiental del análisis obligatorio.
4. Ventana de oportunidad regulatoria. La Cuarta Disposición Complementaria Final ordena aprobar la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial al 2030 (aún pendiente), lo que constituye el instrumento idóneo para subsanar el vacío detectado antes de su aprobación definitiva.

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Ley de Gobierno Digital

 Fuente: Decreto Legislativo N.° 1412, Ley de Gobierno Digital (El Peruano, 13 de setiembre de 2018) y su Reglamento, Decreto Supremo N.° 029-2021-PCM (El Peruano, 19 de febrero de 2021), texto actualizado al 31 de julio de 2025 (Editora Perú, 2025).

Objeto: Marco integral de gobernanza del gobierno digital peruano — identidad digital, servicios digitales, arquitectura digital, interoperabilidad, seguridad digital y datos — de aplicación obligatoria a toda la Administración Pública en los tres niveles de gobierno (D. Leg. N.° 1412, 2018, art. 2).

Estructura normativa (Ley, 35 artículos):

• Ente rector: Secretaría de Gobierno Digital (SGD) de la PCM, con potestad técnico-normativa nacional (art. 8).
• Identidad digital: DNI electrónico (DNIe), Plataforma ID GOB.PE, niveles de confianza en autenticación (arts. 9-22).
• Interoperabilidad: Plataforma de Interoperabilidad del Estado (PIDE), de uso obligatorio, con prohibición expresa de desarrollar plataformas paralelas desde el 1 de enero de 2022 (Reglamento, disp. compl. final vigésima cuarta).
• Seguridad digital: Marco de Seguridad Digital con ámbitos de Defensa (MINDEF), Inteligencia (DINI), Justicia (MININTER/PNP/Poder Judicial, conforme a la Ley N.° 30096) e Institucional (art. 32; Reglamento arts. 94-115).
• Arquitectura digital: Modelos de referencia de desempeño, organizacional, aplicaciones, datos, tecnológico y seguridad (Reglamento, arts. 116-121).

Punto de máxima relevancia para el corpus QNM — Glosario oficial de Inteligencia Artificial: El Anexo del Reglamento (Glosario de Términos, literal q) define oficialmente: "Inteligencia artificial: Se refiere a los sistemas que presentan comportamiento inteligente, que en base al análisis de su entorno toman decisiones, con algún grado de autonomía, para lograr metas específicas" (D.S. N.° 029-2021-PCM, 2021, Anexo). Esta es la primera definición jurídica oficial peruana de IA identificada en el corpus, anterior en más de dos años a la Ley N.° 31814 (julio 2023) y al D.S. N.° 115-2025-PCM (septiembre 2025).

Plataforma Nacional de Gobierno de Datos (DATOS PERÚ), art. 120: Implementa "tecnologías digitales para la analítica de grandes volúmenes de datos, inteligencia artificial u otras tecnologías emergentes a fin de facilitar la disponibilidad de tableros de gestión y toma de decisiones e intervenciones estratégicas en la Administración Pública" — es decir, el propio reglamento habilita expresamente el uso de IA sobre infraestructura de datos del Estado desde 2021, sin ninguna disposición ambiental asociada al despliegue de dicha infraestructura (servidores, centros de datos, NUBE PERÚ).

"NUBE PERÚ" (art. 92): Infraestructura tecnológica y plataforma como servicio que habilita "el acceso a un conjunto de recursos computacionales compartidos (dispositivos de red, servidores y almacenamiento, software)". Es el antecedente normativo directo de la infraestructura de cómputo intensivo que sostiene los sistemas de IA judicial (Amauta.Pro, Curia, IUDEX IA) y los centros de datos privados (GTD Perú, Lurín) ya documentados en el corpus QNM — sin que en sus 121 artículos ni en las 52 disposiciones complementarias finales del Reglamento exista mención alguna a consumo energético, hídrico o impacto ambiental de dicha infraestructura.

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Relevancia para el corpus QNM: Este documento cierra genealógicamente el marco de gobierno digital previo a la Ley N.° 31814 (2023) y al D.S. N.° 115-2025-PCM (2025), estableciendo que la arquitectura habilitante para el despliegue de IA en el Estado peruano (NUBE PERÚ, DATOS PERÚ, PIDE) existe desde 2018-2021 — es decir, la infraestructura técnica que sostiene los sistemas de IA judicial llevaba entre 4 y 7 años de desarrollo normativo antes de que se promulgara cualquier norma de IA propiamente dicha, y en todo ese desarrollo la dimensión ambiental estuvo completamente ausente. Esto extiende hacia atrás en el tiempo el "punto ciego ambiental" documentado en toda la serie QNM: no es un vacío que apareció con la IA, sino una característica estructural del marco de transformación digital peruano desde su origen.

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Lista de contaminantes: No aplica — Decreto Legislativo y Reglamento de Gobierno Digital, sin contenido ni parámetros ambientales.

Brechas de gestión:

1. Definición oficial de "inteligencia artificial" (Reglamento, Anexo, 2021) y habilitación expresa de su uso sobre infraestructura de datos del Estado (art. 120, DATOS PERÚ) sin ningún requisito de evaluación de impacto ambiental, energético o hídrico asociado — vacío de origen que precede en años a toda la normativa específica de IA posterior.
2. El régimen de "NUBE PERÚ" (art. 92) exige preferencia por proveedores de servicios en la nube, sin establecer criterios de sostenibilidad ambiental, eficiencia energética (PUE) o consumo hídrico para la selección de dichos proveedores — vacío regulatorio que conecta directamente con el caso GTD Perú (Lurín) del corpus QNM.
3. El Marco de Seguridad Digital (art. 32, ámbito Justicia) articula expresamente PNP, Ministerio Público y Poder Judicial conforme a la Ley N.° 30096 — pero ni esta ley ni el presente Reglamento contemplan auditoría ambiental de los sistemas de IA que dichas entidades despliegan (Amauta.Pro, Curia, IUDEX IA).
4. Multiplicidad de plazos de implementación diferidos y sucesivamente ampliados por Resolución de Secretaría de Gobierno Digital (decenas de disposiciones transitorias con plazos de 90 días a 2 años), lo que dificulta la fiscalización del cumplimiento efectivo del marco de gobierno digital por parte de la ciudadanía y de órganos como la Contraloría.
5. El artículo 34 (Financiamiento) establece que la implementación del gobierno digital se financia "sin demandar recursos adicionales al Tesoro Público" — restricción presupuestal que, en la práctica, puede limitar la capacidad de las entidades para incorporar criterios de sostenibilidad ambiental en su infraestructura digital.

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Ley N.° 31814, Ley que promueve el uso de la inteligencia artificial en favor del desarrollo económico y social del país

 Fuente: Ley N.° 31814, Ley que promueve el uso de la inteligencia artificial en favor del desarrollo económico y social del país (El Peruano, 5 de julio de 2023; dada el 13 de junio de 2023, publicada el 4 de julio de 2023).

Objeto (art. 1): Promover el uso de la IA en el marco del proceso nacional de transformación digital, privilegiando a la persona y el respeto de los derechos humanos, en un entorno que garantice su uso ético, sostenible, transparente, replicable y responsable.

Principios rectores (Título Preliminar, artículo único): (a) estándares de seguridad basados en riesgos; (b) pluralidad de participantes; (c) gobernanza de internet; (d) sociedad digital; (e) desarrollo ético para IA responsable; (f) privacidad de la IA.

Definiciones clave (art. 3): IA como "tecnología emergente de propósito general"; sistema basado en IA como "sistema electrónico-mecánico que puede, para una serie de objetivos definidos por humanos, hacer predicciones, recomendaciones o tomar decisiones, influenciando ambientes reales o virtuales"; tecnologías emergentes (robótica, analítica, IA, tecnologías cognitivas, nanotecnología, IoT); algoritmo.

Autoridad Nacional (art. 4): La PCM, a través de la Secretaría de Gobierno y Transformación Digital, es la autoridad técnico-normativa responsable de dirigir, evaluar y supervisar el uso y desarrollo de la IA. Entre sus funciones: fortalecimiento de infraestructura digital habilitadora (literal c) y desarrollo de infraestructura de datos (literal d) — sin mención alguna a los requerimientos energéticos, hídricos o ambientales de dicha infraestructura.

Artículo 5 — Informe al Congreso: La Autoridad Nacional remite informe anual sobre avances en la Política Nacional de Transformación Digital y la Estrategia Nacional de IA; solo contempla reporte inmediato a la Comisión de Inteligencia del Congreso en caso de amenazas de ciberseguridad — no existe obligación equivalente de reporte ante impactos ambientales.

Disposición complementaria final única: Ordenó al Poder Ejecutivo aprobar el reglamento en 90 días hábiles desde la vigencia (i.e., hacia octubre-noviembre de 2023). El reglamento efectivamente se aprobó mediante D.S. N.° 115-2025-PCM, es decir, con más de 20 meses de retraso respecto del plazo legal original.

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Relevancia central para el corpus QNM: Este es el texto fuente primario de la Ley N.° 31814, ya referenciada en la memoria QNM como parte del marco regulatorio de IA en el Perú, y citada por Mejía (2025) (Documento 4) como norma "muy genérica" sin criterios concretos para el sector público. Su lectura directa confirma tres hallazgos:

1. Confirma con texto oficial el vacío ambiental estructural denunciado en toda la serie QNM: los seis artículos sustantivos de la ley (objeto, interés nacional, definiciones, autoridad nacional, informe al Congreso) no contienen una sola referencia a agua, energía, recursos naturales, huella de carbono o sostenibilidad ambiental de la infraestructura de IA, pese a que el propio artículo 1 invoca expresamente un "uso sostenible" de la IA como principio rector — término que la ley no define ni desarrolla en ninguna dimensión ambiental concreta.
2. Confirma el incumplimiento del plazo reglamentario: 90 días hábiles desde junio de 2023 (aprox. noviembre 2023) versus la aprobación real del reglamento en septiembre de 2025 — más de año y medio de mora, dato que refuerza la Brecha 5 documentada en la Publicación 4 de la serie QNM (incumplimiento sistemático D.S. 115-2025-PCM).
3. El artículo 2 (interés nacional) incluye expresamente "la justicia" entre los ámbitos de fomento del uso de IA — base normativa directa que habilitó, en los hechos, el despliegue de Amauta.Pro, Curia e IUDEX IA sin que la ley matriz haya anticipado ninguna salvaguarda ambiental ni de auditoría algorítmica específica para el sector justicia.

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Lista de contaminantes: No aplica — ley de promoción general de IA, sin contenido ambiental ni parámetros fisicoquímicos.

Brechas de gestión:

1. Ausencia total de la dimensión ambiental/hídrica en la ley matriz de IA del Perú (Ley N.° 31814), pese a invocar "uso sostenible" como principio — vacío normativo de origen que se propaga a todo el ecosistema regulatorio posterior (D.S. 115-2025-PCM, Ley 32314, sistemas judiciales de IA), confirmando desde la fuente primaria el "punto ciego ambiental" que atraviesa los ocho documentos ya incorporados al corpus QNM.
2. Incumplimiento del plazo reglamentario: 90 días hábiles legalmente exigidos (2023) vs. cumplimiento real más de 20 meses después (D.S. 115-2025-PCM, septiembre 2025).
3. El artículo 4.c (fortalecimiento de infraestructura digital) atribuye a la Autoridad Nacional (PCM) la función de promover infraestructura habilitadora de IA —centros de datos, capacidad de cómputo— sin ningún requisito de evaluación de impacto ambiental o hídrico asociado, vacío que conecta directamente con el caso GTD Perú (Lurín) ya documentado en el corpus QNM.
4. El mecanismo de rendición de cuentas del artículo 5 (informe anual al Congreso) no incluye indicadores de sostenibilidad ambiental, solo de ciberseguridad — asimetría de fiscalización que reproduce el patrón denunciado por QNM ante la Comisión de Fiscalización del Congreso (escrito del 20/06/2026).

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¿Es CURIA la IA judicial que garantiza justicia y ética?

 Fuente: Cavani, M. y Cavani, R. (2026). Suplemento Legal: ¿Es CURIA la IA judicial que garantiza justicia y ética? Descúbrelo. Suplemento Jurídica, Diario Oficial El Peruano, 20 de enero de 2026, 20:37 h.

Autores: Maurizio Cavani (MsC, biólogo computacional) y Renzo Cavani (profesor ordinario asociado, PUCP). Tercer artículo de una serie de los mismos autores sobre CURIA, el asistente de IA de la Quinta Sala de Derecho Constitucional y Social de la Corte Suprema — el mismo sistema documentado en la Publicación 2 del corpus QNM.

Objeto: Reconstrucción técnica especulativa de la arquitectura de CURIA a partir de dos informes situacionales oficiales, ante la ausencia de información pública completa. Los propios autores advierten que actúan "a un paso adelante" mediante inferencia técnica, no verificación directa.

Arquitectura reconstruida (hipótesis técnica, no confirmada oficialmente): Sistema tipo Retrieval-Augmented Generation (RAG) con cinco módulos: (1) pipeline ETL jurídico (OCR/parsing), (2) motor de embeddings (posibles arquitecturas SBERT adaptadas al dominio jurídico), (3) indexador/motor de búsqueda híbrido, (4) generador condicional (LLM), (5) capa de interacción conversacional. Eficiencia reportada en la PoC: ~270 folios procesados en ~4.5 minutos por caso.

Dato crítico sobre el corpus de entrenamiento: La prueba de concepto se entrenó con 1,136 antecedentes y la base SPIJ especializada en revisión de legalidad de ejecución coactiva. Los autores señalan como limitación técnica seria que esta muestra es "insuficiente para entrenar un generador de lenguaje generalizable sobre una amplia gama de supuestos jurídicos" y que la extrapolación a otros tipos de procesos exige "estrategias adicionales de transferencia o ampliación del set de datos".

Vacíos técnicos no documentados por las fuentes oficiales, identificados por los autores: granularidad de las anotaciones del corpus; política de curación y selección de los 1,136 antecedentes; preprocesamiento aplicado (anonimización de datos personales, normalización). Sin esta documentación, concluyen, "la evaluación técnica queda circunscrita a observaciones empíricas sin mayor reproducibilidad".

Cuatro requisitos técnicos propuestos para que CURIA sea institucionalmente fiable: (1) versionado reproducible de datasets/modelos; (2) trazabilidad por sugerencia (fuentes, puntajes de similitud, parámetros de generación); (3) protocolos de evaluación y benchmarks públicos anotados por expertos; (4) interfaces y modularidad (APIs con contratos claros, desacoplamiento de componentes).

Referencia normativa: Confirma que el Reglamento de IA (D.S. N.° 115-2025-PCM) fue aprobado en septiembre de 2025, y que un artículo previo de los mismos autores ya analizó los desafíos de CURIA frente a dicho reglamento.

Nota editorial contextual relevante: En la misma edición de El Peruano (20/01/2026), en la sección Opinión, aparece un artículo titulado "Fortalecer la ANA, clave para el desarrollo", que señala que el Perú enfrenta emergencias por sequías e inundaciones con creciente frecuencia sin abordar el problema estructural de institucionalidad sólida para la gestión hídrica — dato de contexto editorial que refuerza, desde el mismo medio oficial, la línea de investigación QNM sobre gobernanza del agua.

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Relevancia para el corpus QNM (Publicación 2 — CURIA): Este es el primer documento del corpus que aporta un análisis técnico independiente y crítico (no institucional, no QNM) sobre uno de los tres sistemas de IA judicial. Confirma con fuente experta externa —desde perspectiva de ingeniería de modelos— exactamente el patrón de opacidad que QNM documentó en la Publicación 2: ausencia de trazabilidad, ausencia de benchmarks públicos, ausencia de auditoría reproducible. La coincidencia entre el diagnóstico técnico de los Cavani y el diagnóstico jurídico-ambiental de QNM refuerza la solidez del hallazgo transversal de la serie.

Nuevamente, ninguno de los cuatro frentes técnicos propuestos por los autores (versionado, trazabilidad, benchmarks, interfaces) menciona consumo computacional, energético o hídrico de la infraestructura que sostiene a CURIA — confirmando por sexta vez en el corpus (Documentos 2, 3, 4, 5, 6 y ahora 7) el punto ciego ambiental transversal a toda la producción académica, normativa y periodística especializada sobre IA judicial en el Perú.

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Lista de contaminantes: No aplica — artículo técnico-periodístico sobre arquitectura de IA judicial, sin mediciones ambientales.

Brechas de gestión:

1. Los propios autores confirman que la información pública oficial sobre CURIA es insuficiente para "comprender del todo el funcionamiento del sistema ni tampoco si se encuentra alineado con estándares éticos de la IA" — validación experta externa del patrón de opacidad ya denunciado por QNM.
2. Corpus de entrenamiento (1,136 antecedentes) técnicamente insuficiente según estándares de ingeniería de modelos, riesgo que se traslada directamente a la fiabilidad de los proyectos de ejecutoria suprema generados.
3. Ausencia de trazabilidad por sugerencia (fuentes, puntajes de similitud, parámetros de inferencia), lo que impide auditoría posterior de por qué CURIA ofreció una sugerencia determinada — vacío que coincide con la ausencia de auditoría de sesgo ya señalada en IUDEX IA (Documento 5) y Amauta.Pro (Documento 4).
4. Ausencia total, también en este análisis técnico especializado, de cualquier referencia al consumo computacional/energético/hídrico de la infraestructura que soporta a CURIA — sexta confirmación del punto ciego ambiental transversal del corpus QNM.
5. Vencimiento del plazo de adecuación al D.S. N.° 115-2025-PCM (septiembre 2026) sin que conste, a enero de 2026, documentación técnica pública que permita evaluar el cumplimiento de los requisitos de transparencia algorítmica exigidos por dicho reglamento.

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Ley de Delitos Informáticos

 Fuente: Ley N.° 32314, Ley que modifica el Código Penal, Decreto Legislativo 635, y la Ley 30096, Ley de Delitos Informáticos, para incluir el uso de la inteligencia artificial en la comisión de delitos (El Peruano, 29 de abril de 2025).

Objeto: Texto oficial completo, publicado en El Peruano, de la norma ya referenciada en la memoria QNM y confirmada en el Documento 3 (Ley N.° 30096 actualizada). Este documento es la fuente primaria original de dicha modificación.

Contenido normativo (Artículo 1 — Código Penal, D. Leg. 635):

• Art. 46.2.e y 46.2.ñ (circunstancias agravantes generales): incorpora como agravante el "uso indebido de inteligencia artificial o tecnologías similares o análogas" (46.2.e) y, de forma más amplia, el mero empleo de IA "para la realización de la conducta punible" (46.2.ñ, nuevo literal) — aplicable a cualquier delito del Código Penal, no solo a los tipificados expresamente.
• Art. 129-M (pornografía infantil): incorpora expresamente el uso de tecnologías de IA, incluidas falsificaciones profundas ("deepfakes"), como medio comisivo.
• Art. 132 (difamación): incorpora IA y deepfakes como medio agravado cuando difunden información falsa o denigrante.
• Art. 196-A.7 (estafa agravada): incorpora la manipulación de voz, imagen, audio o movimiento corporal mediante IA con perjuicio económico a la víctima.
• Arts. 217-220-C (derechos de autor): formas agravadas y elusión de medidas tecnológicas efectivas (no exclusivas de IA, pero incorporadas en el mismo paquete modificatorio).

Artículo 2 — Modificación de la Ley 30096: Incorpora el numeral 5 al artículo 11 (agravantes de la Ley de Delitos Informáticos): el juez aumenta la pena hasta un tercio por encima del máximo legal cuando el agente comete el delito empleando IA o tecnologías similares o análogas. Este es el texto fuente exacto que el Documento 3 (Ley 30096 actualizada a 2026) reproduce como art. 11.5, confirmándose ahora con precisión la genealogía normativa completa.

Disposición complementaria final: Ordena al Poder Ejecutivo (PCM y Minjusdh) emitir normativa reglamentaria adicional en 60 días calendario desde la vigencia (plazo vencido hacia finales de junio de 2025); no consta en el corpus QNM evidencia de que dicha reglamentación se haya emitido.

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Relevancia para el corpus QNM: Esta ley confirma con fuente oficial primaria el dato ya usado en el análisis de IUDEX IA (Documento 5) y en el marco regulatorio general de la memoria QNM. Es especialmente pertinente para la Brecha 3 de la Publicación 3 (IUDEX IA): si el aprendizaje del sistema por retroalimentación de operadores derivara en errores sistemáticos que afecten el patrimonio de un justiciable, el marco penal ya prevé el agravante de IA tanto en el Código Penal (estafa agravada, art. 196-A.7) como en la Ley de Delitos Informáticos (art. 11.5), pero no existe correlato en sede administrativa o civil que resuelva la responsabilidad del Estado o de Timix SAC por errores algorítmicos no dolosos en la calificación de demandas.

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Lista de contaminantes: No aplica — norma penal sustantiva, sin contenido ambiental.

Brechas de gestión:

1. Vencimiento sin evidencia de cumplimiento: la disposición complementaria final fijó 60 días calendario (hasta ~finales de junio 2025) para que el Poder Ejecutivo emita normativa reglamentaria adicional; no consta su publicación en el corpus QNM ni en fuentes oficiales verificadas hasta la fecha.
2. El agravante genérico del art. 46.2.ñ (Código Penal) y el art. 11.5 (Ley 30096) carecen de estándar pericial oficial para acreditar el "empleo de IA" en la comisión del delito — vacío técnico que se proyecta directamente sobre el uso de sistemas judiciales de IA (Amauta.Pro, Curia, IUDEX IA) documentados por QNM, donde tampoco existe protocolo de auditoría algorítmica.
3. La norma regula el uso malicioso o indebido de IA por particulares, pero no contempla symmetría alguna respecto del uso de IA por el propio Estado (Poder Judicial) en funciones jurisdiccionales — asimetría regulatoria consistente con el "punto ciego" ya documentado en la serie QNM sobre transparencia algorítmica estatal.
4. Ausencia de correlato civil/administrativo para daños patrimoniales derivados de errores no dolosos de sistemas de IA estatales (relevante para IUDEX IA, Documento 5).

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IA en el Poder Judicial peruano: IUDEX IA

 Fuente: QNM (2026). IA en el Poder Judicial peruano: IUDEX IA — Cuando una empresa privada desarrolla la IA que califica tu demanda. Serie de investigación QNM, Publicación N.° 3. Fuente primaria citada: Nota de Prensa N.° 021-2025-ETII Oralidad Civil (6 de mayo de 2025).

Objeto: Tercer sistema de IA judicial documentado por QNM. IUDEX IA — desarrollado por el ETII Oralidad Civil en convenio con la empresa privada Timix SAC — automatiza la calificación de competencia por cuantía y materia de demandas civiles, reduciendo el trámite de 2-3 horas a menos de un minuto, en fase piloto en el MCCLO de la CSJ de Lima con expansión nacional prevista.

Elemento diferenciador respecto de Amauta.Pro y Curia: es el primer sistema del inventario QNM desarrollado por un tercero privado (Timix SAC) y no internamente por el Poder Judicial, lo que introduce cuestionamientos sobre propiedad intelectual, acceso a datos patrimoniales sensibles y dependencia tecnológica bajo el artículo 139.1 de la Constitución (autonomía jurisdiccional).

Corroboración cruzada con el corpus recién incorporado:

• Documento 4 (Mejía, 2025, Forseti) confirma independientemente, desde fuente académica con resoluciones administrativas primarias, que Amauta.Pro es un sistema desarrollado internamente por la CSJ Lima Norte — validando la distinción "desarrollo interno vs. privado" que esta Publicación 3 establece como el elemento crítico de IUDEX IA.
• Documento 3 (Ley N.° 30096 actualizada 2026) aporta la base normativa penal exacta que este documento no cita: el art. 11.5 (incorporado por Ley N.° 32314) tipifica el uso de IA como agravante genérica en delitos informáticos — relevante si llegara a acreditarse manipulación, acceso indebido o alteración de datos en sistemas como IUDEX IA por parte de terceros privados con acceso a información patrimonial sensible (conecta con la Brecha 1 y Brecha 7 de esta publicación).

Vencimiento regulatorio compartido: D.S. N.° 115-2025-PCM exige evaluación de impacto en derechos humanos y transparencia algorítmica para sistemas de IA de riesgo alto en justicia antes del 10 de septiembre de 2026 — plazo que ya corre para los tres sistemas del inventario (Amauta.Pro, Curia, IUDEX IA).

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Lista de contaminantes: No aplica — nota de prensa institucional y análisis jurídico sobre sistema de IA judicial, sin mediciones ambientales directas.

Brechas de gestión (7, ya identificadas en el documento, con actualización cruzada):

1. Empresa privada (Timix SAC) con acceso no transparentado a datos jurisdiccionales patrimoniales.
2. Propiedad intelectual y dependencia tecnológica no aclaradas — riesgo constitucional (art. 139.1).
3. Aprendizaje por retroalimentación sin validación independiente (riesgo de "degradación por entrenamiento sesgado", coincide con la advertencia de Mejía 2025 —Doc. 4— sobre la variabilidad interpretativa del razonamiento jurídico frente al médico).
4. Evaluación de impacto en derechos humanos (D.S. 115-2025-PCM, plazo septiembre 2026) no acreditada.
5. Expansión nacional prevista sin criterios públicos de validación.
6. Huella ambiental acumulativa de tres sistemas de IA judicial — cero medición pública, patrón ahora confirmado también por la ausencia total de datos energéticos/hídricos en las cuatro resoluciones administrativas de Amauta.Pro citadas en el artículo de Mejía (Documento 4) y en la revisión sistemática de Bermúdez Castro et al. (Documento 2).
7. Conflicto de interés potencial de Timix SAC no evaluado ni declarado.

Registrado en el inventario acumulativo de la serie. Puedes continuar enviando documentos.

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El caso de Amauta Pro. Forseti

 Fuente: Mejía Trujillo, G. (2025). Sistemas expertos en el Poder Judicial de Perú: El caso de Amauta Pro. Forseti. Revista de Derecho, 14(22), 81-98.

Objeto: Análisis jurídico-técnico del sistema Amauta Pro (Corte Superior de Justicia de Lima Norte) como Sistema Experto (SE) de IA aplicado a medidas de protección bajo la Ley N.° 30364.

Trazabilidad normativa administrativa reconstruida por el autor:

• RA 1086-2023-P-CSJLIMANORTE-PJ (18/08/2023): creación del asistente jurisdiccional "Amauta Pro".
• RA 162-2024-P-CSJLIMANORTE-PJ (05/02/2024): adquisición de GPU de alto rendimiento, interoperabilidad vía PIDE con PNP (SIPROVIV), Programa Aurora y Ministerio Público.
• RA 418-2024-P-CSJLIMANORTE-PJ (25/04/2024): redefinición como SE basado en reglas, conectado al Expediente Judicial Electrónico (EJE PJ) y la PIDE, con generación automatizada de proyectos de resolución.
• RA 973-2024-P-CSJLIMANORTE-PJ (24/09/2024): inicio oficial de producción, cobertura de once juzgados, cinco plantillas (violencia de pareja, adulto mayor, NNA, incompetencia, inhibición).

Marco teórico: Amauta se clasifica, siguiendo la tipología de Susskind (1990), como "sistema de modelación de documentos" — no como diagnóstico, planificación, guía de procedimiento o lista de verificación. Se destaca como SE de "caja abierta/blanca" (open-box), en contraste con sistemas de caja negra (IA generativa, agentes de IA), por su mayor transparencia y explicabilidad Susskind (1986) señala que los sistemas expertos suelen ser transparentes en el sentido de que pueden generar explicaciones de las líneas de razonamiento que los llevan a sus conclusiones.

Marco regulatorio comparado citado: Reino Unido (Guía IA para titulares de cargos judiciales, dic. 2023, actualizada abril 2025) y Colombia (Lineamientos IA Rama Judicial, dic. 2024). El autor confirma la ausencia de reglamentación específica de IA para el sector público peruano y de la Ley N.° 31814 al momento de publicación (2025) — dato que actualiza el marco regulatorio QNM, dado que el D.S. N.° 115-2025-PCM fue publicado en septiembre 2025, posterior al cierre de este artículo.

Limitaciones reconocidas por el autor: ausencia de transparencia algorítmica suficiente en el sector público peruano; el razonamiento jurídico (a diferencia del médico) no es causal-descriptivo sino interpretativo, lo que limita la fiabilidad del SE; dependencia crítica de la calidad de interoperabilidad entre PNP, Programa Aurora, Ministerio Público y Poder Judicial.

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Relevancia para el corpus QNM (Publicación 1 — Amauta.Pro): Este artículo académico (Forseti, 2025) corrobora y detalla con fuentes primarias (resoluciones administrativas) exactamente el sistema ya documentado por QNM: mismo software, misma base normativa (Ley 30364), mismos 11 juzgados, mismas 5 plantillas. Aporta la genealogía administrativa completa (2023-2024) y el marco comparado (RU/Colombia) ausente en el análisis QNM previo. Confirma nuevamente el patrón del "punto ciego ambiental": ni el artículo de Mejía ni las cuatro resoluciones administrativas citadas mencionan consumo energético, hídrico o huella ambiental de los GPU adquiridos para Amauta — coincidiendo con el hallazgo de Bermúdez Castro et al. (2025) (Documento 2) sobre ausencia total de esta dimensión en la literatura jurídica peruana.

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Lista de contaminantes: No aplica — artículo jurídico-técnico sobre sistemas expertos judiciales, sin mediciones ambientales.

Brechas de gestión:

1. El propio autor documenta la adquisición de "Unidades de Procesamiento de Gráficos de alto rendimiento" (RA 162-2024) sin que ninguna resolución administrativa registre su consumo energético o hídrico asociado — vacío que refuerza el hallazgo QNM sobre invisibilidad material de la infraestructura de IA en el Poder Judicial.
2. Vacío normativo confirmado por fuente académica especializada: a la fecha del artículo (2025), Perú carecía de reglamento de IA aplicable al sector público, y el Poder Judicial operó Amauta sin lineamientos propios, a diferencia de RU y Colombia.
3. Dependencia de interoperabilidad PIDE entre PNP, Programa Aurora, Ministerio Público y Poder Judicial sin auditoría externa documentada sobre la calidad o sesgo de los datos de origen.
4. El propio autor advierte que los productos de Amauta requieren supervisión humana constante por la naturaleza interpretativa del razonamiento jurídico, riesgo que se acumula con los hallazgos de opacidad y ausencia de auditoría ya documentados en Curia e IUDEX IA (Publicaciones 2 y 3, corpus QNM).

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