IA EN EL MUNDO: LA RECOMENDACIÓN DE LA UNESCO SOBRE ÉTICA DE LA IA — EL DOCUMENTO QUE 193 PAÍSES FIRMARON Y QUE CASI NADIE CUMPLE

 IA EN EL MUNDO: LA RECOMENDACIÓN DE LA UNESCO SOBRE ÉTICA DE LA IA — EL DOCUMENTO QUE 193 PAÍSES FIRMARON Y QUE CASI NADIE CUMPLE

Serie de investigación QNM: Inteligencia Artificial en el Perú — Lo que hay, lo que falta y lo que nadie te dice

Publicación N° 4

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QUÉ ENCONTRAMOS

Documento: Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial

Organismo: UNESCO — Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura

Código: SHS/BIO/REC-AIETHICS/2021

Aprobación: 23 de noviembre de 2021, 41ª reunión de la Conferencia General, París

Alcance: 193 Estados Miembros, incluyendo el Perú

Naturaleza: Primer instrumento normativo global sobre ética de la IA. No es vinculante pero establece el marco de referencia que los Estados deben implementar mediante legislación nacional.

Extensión: 141 párrafos organizados en valores, principios y 11 ámbitos de acción política.

¿Qué establece?

Cuatro valores fundamentales: respeto a los derechos humanos y la dignidad, prosperidad del medio ambiente y los ecosistemas, diversidad e inclusión, y sociedades pacíficas, justas e interconectadas.

Siete principios: proporcionalidad e inocuidad, seguridad y protección, equidad y no discriminación, sostenibilidad, privacidad y protección de datos, supervisión y decisión humanas, y transparencia y explicabilidad.

Once ámbitos de acción política: evaluación del impacto ético, gobernanza ética, política de datos, cooperación internacional, medio ambiente y ecosistemas, género, cultura, educación e investigación, comunicación e información, economía y trabajo, y salud y bienestar social.

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ANÁLISIS CRÍTICO QNM — Lo que el documento dice y lo que el Perú no hace

Dimensión ambiental: la UNESCO lo dijo en 2021 y el Perú sigue sin escuchar

El párrafo 17 de la Recomendación establece que la prosperidad del medio ambiente y los ecosistemas debe ser reconocida, protegida y promovida a lo largo del ciclo de vida de los sistemas de IA. El párrafo 18 va más allá: todos los actores que participan en el ciclo de vida de los sistemas de IA deben respetar las normas para la protección del medio ambiente y deberían reducir el impacto ambiental de los sistemas de IA, en particular su huella de carbono, para prevenir la explotación y utilización no sostenibles de los recursos naturales.

El Ámbito de Actuación 5 (párrafos 84-86) es específico: los Estados y las empresas deben evaluar el impacto ambiental directo e indirecto de los sistemas de IA a lo largo de su ciclo de vida, incluyendo su consumo de energía y el impacto de la extracción de materias primas, y reducir el impacto ambiental de los sistemas de IA y las infraestructuras de datos. Y el párrafo 86 establece que cuando existan impactos negativos desproporcionados en el medio ambiente, no debería utilizarse la IA.

Cinco años después de esta Recomendación, seis instituciones del Estado peruano — MINAM, PCM, ANA, OEFA, SENACE y MTC — confirmaron no tener regulación para centros de datos. No hay evaluación de impacto ambiental. No hay medición de consumo de agua. No hay reducción de huella. La Recomendación de la UNESCO que el Perú suscribió es letra muerta en materia ambiental digital.

Dimensión judicial: la UNESCO advirtió sobre la IA en tribunales

El párrafo 63 establece que los Estados deben reforzar la capacidad del poder judicial para adoptar decisiones relacionadas con sistemas de IA, velando por que se respete la supervisión humana. Y agrega que se necesitan suficientes salvaguardias para garantizar la protección de los derechos humanos, el estado de derecho, la independencia judicial y el principio de supervisión humana.

El Poder Judicial del Perú implementó Curia, Amauta.Pro e IUDEX IA sin que conste evaluación de impacto ético, sin auditoría de sesgo algorítmico, sin transparencia hacia el justiciable y sin las salvaguardias que la UNESCO exige. El párrafo 63 no es una sugerencia genérica: es una directriz específica para el uso de IA en el poder judicial que el Perú suscribió y no cumple.

Dimensión de transparencia: el derecho a saber que una IA decidió sobre tu vida

El párrafo 38 establece que las personas deben estar plenamente informadas cuando una decisión se basa en algoritmos de IA, en particular cuando afecta a su seguridad o a sus derechos humanos, y deberían tener la oportunidad de solicitar explicaciones. El párrafo 127 establece que los usuarios deben poder determinar fácilmente si interactúan con un sistema de IA y poder rechazar dicha interacción y solicitar intervención humana.

En el Perú, ninguno de los tres sistemas de IA del Poder Judicial informa al justiciable que su caso fue procesado por IA. La mujer víctima de violencia familiar cuya medida de protección generó Amauta.Pro no sabe que una máquina la redactó. El litigante cuya demanda calificó IUDEX IA no sabe que un algoritmo decidió si era competente. La parte cuya sentencia proyectó Curia no sabe que un sistema de IA la escribió. Todos tienen derecho a saberlo según la UNESCO. Ninguno lo sabe en la práctica.

Dimensión de datos de entrenamiento: la UNESCO exige lo que nadie audita

El párrafo 76 establece que los Estados deben promover conjuntos de datos sólidos y de calidad para el entrenamiento de IA y ejercer vigilancia al supervisar su recopilación y utilización. El párrafo 66 exige que los actores de IA revelen y combatan toda clase de estereotipos en los datos de entrenamiento y velen por que los conjuntos de datos no fomenten desigualdades ni prejuicios.

Curia fue entrenado con "información seleccionada y la base del sistema peruano de información jurídica." ¿Quién seleccionó? ¿Qué sesgos contiene la jurisprudencia peruana histórica? ¿Se auditaron los datos contra estereotipos de género, raza o condición socioeconómica? La UNESCO exige esta vigilancia. No se ha cumplido.

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BRECHAS IDENTIFICADAS POR QNM

Brecha 1 — Medio ambiente: cinco años de incumplimiento

La UNESCO estableció en 2021 que los sistemas de IA deben reducir su impacto ambiental y que los Estados deben evaluar su consumo de energía y recursos. En 2024, Perú firmó acuerdo con UNESCO para implementar la Recomendación. En 2026, seis instituciones del Estado confirmaron no tener regulación ambiental para centros de datos. Cinco años de vigencia de la Recomendación, cero implementación en materia ambiental digital. La brecha entre lo firmado y lo cumplido es total.

Brecha 2 — Evaluación de impacto ético: el Ámbito de Actuación 1 no existe en el Perú judicial

Los párrafos 50 a 53 exigen marcos de evaluación del impacto ético para sistemas de IA, incluyendo repercusiones en derechos humanos, medio ambiente y consecuencias sociales, con mecanismos de auditoría, trazabilidad y explicabilidad. El Poder Judicial peruano implementó tres sistemas de IA sin evaluación de impacto ético conforme a la Recomendación UNESCO. El D.S. 115-2025-PCM incorpora esta exigencia pero con plazo hasta septiembre de 2026, lo que significa que los sistemas operan antes de ser evaluados.

Brecha 3 — Supervisión humana: la UNESCO exige lo que el Poder Judicial asume sin verificar

El párrafo 36 establece que un sistema de IA nunca podrá reemplazar la responsabilidad final de los seres humanos. Los tres sistemas del Poder Judicial peruano afirman que "no reemplazan al juez." Pero la UNESCO no se conforma con declaraciones: exige mecanismos verificables de supervisión. La diferencia entre decir "el juez revisa" y garantizar que la revisión sea sustantiva y no meramente formal es la diferencia entre cumplir la Recomendación y aparentar cumplirla.

Brecha 4 — Proporcionalidad: ¿la IA era necesaria?

El párrafo 26 establece que la decisión de utilizar sistemas de IA debe justificarse: el método elegido debe ser adecuado y proporcional para lograr un objetivo legítimo, no debe vulnerar valores fundamentales y debe basarse en fundamentos científicos rigurosos. ¿Se evaluó si Curia, Amauta.Pro e IUDEX IA eran la solución proporcionada al problema de la carga procesal? ¿Se consideraron alternativas menos invasivas, como la contratación de más personal jurisdiccional? ¿Se documentó la base científica de la decisión? La UNESCO exige esta justificación. No consta que se haya producido.

Brecha 5 — Empresa privada en función judicial: la UNESCO exige responsabilidad empresarial

Los párrafos 42 y 68 establecen que los actores de la IA deben asumir responsabilidad ética y jurídica, y que los Estados deben garantizar que la responsabilidad recaiga siempre en personas físicas o jurídicas y nunca en el propio sistema de IA. IUDEX IA fue desarrollado por Timix SAC. ¿Qué responsabilidad asume Timix SAC si el sistema califica incorrectamente una demanda y el ciudadano pierde acceso a la justicia? El convenio de cooperación interinstitucional ¿establece cláusulas de responsabilidad? La UNESCO exige claridad en la atribución de responsabilidad. En el caso de IUDEX IA, la cadena de responsabilidad está fracturada entre el Poder Judicial, el ETII y una empresa privada.

Brecha 6 — Principio precautorio ambiental: la UNESCO vs. el vacío peruano

El párrafo 86 establece que si no es posible demostrar que una aplicación de IA tendrá el efecto deseado, deberá privilegiarse el principio de precaución, y que cuando haya impactos negativos desproporcionados en el medio ambiente, no debería utilizarse la IA. Los centros de datos en Lurín operan sobre el acuífero Lurín — calificado como excelente en calidad por la propia ANA — sin demostrar que su operación no causará impactos ambientales negativos. La carga de la prueba, según la UNESCO, recae en quien usa la IA, no en quien la cuestiona. En el Perú, la carga se invierte: los centros de datos operan sin demostrar nada y es la ciudadana quien debe probar el daño.

Brecha 7 — Conexión entre la Recomendación UNESCO y la propuesta QNM ante Naciones Unidas

La propuesta normativa "Nuevo Contrato Social Tecnológico" (Rojas Espinoza, 2026), presentada ante los Procedimientos Especiales de Naciones Unidas (referencia 5kzh8es0), desarrolla exactamente lo que la Recomendación UNESCO establece como obligación de los Estados pero que ninguno ha implementado plenamente: evaluación de impacto ambiental de la IA, transparencia en consumo de recursos, protección del agua como derecho humano frente a la expansión tecnológica, y el Principio de Coherencia Material como mecanismo de implementación.

La Recomendación UNESCO es el marco. El Nuevo Contrato Social Tecnológico es la herramienta para hacerlo realidad. La UNESCO dice "deberían." QNM dice "así se hace."

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CUADRO COMPARATIVO: UNESCO vs. REALIDAD PERUANA

Exigencia UNESCO	Párrafo	Situación en el Perú
Evaluar impacto ambiental de IA	84	Seis instituciones sin regulación para centros de datos
Reducir huella ambiental de infraestructura de datos	84	Cero medición de consumo hídrico o energético
Supervisión humana verificable en IA judicial	63	Tres sistemas judiciales sin protocolo público de supervisión
Informar al ciudadano que IA decide sobre su caso	38, 127	Ningún sistema judicial informa al justiciable
Evaluación de impacto ético antes de implementar	50-53	Sistemas operativos sin evaluación previa
Auditoría de sesgo en datos de entrenamiento	66, 76	Cero auditoría pública de sesgo algorítmico
Principio precautorio ambiental	86	Centros de datos operan sin demostrar ausencia de daño
Responsabilidad atribuible a personas jurídicas	42, 68	IUDEX IA: responsabilidad fracturada entre PJ y Timix SAC
Protección del medio ambiente como valor	17-18	Sin Límites Máximos Permisibles para efluentes de centros de datos
Transparencia algorítmica	37-41	Plazo septiembre 2026, sin evidencia de avance

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INVENTARIO ACUMULATIVO

(Actualización N° 4 — se incorpora el marco normativo internacional)

Sistemas de IA en el Poder Judicial Peruano:

N°	Sistema	Desarrollador	Función	Riesgo	Cumple UNESCO
1	Amauta.Pro	CSJ Lima Norte	Resoluciones violencia familiar	Alto	No verificado
2	Curia	Quinta Sala CS	Proyección resoluciones	Alto	No verificado
3	IUDEX IA	ETII + Timix SAC	Calificación demandas	Alto	No verificado

Marco normativo aplicable:

N°	Instrumento	Ámbito	Vigencia	Implementación en Perú
1	Recomendación UNESCO Ética IA	Global, 193 Estados	Noviembre 2021	Parcial: Ley 31814 y D.S. 115-2025-PCM sin implementación ambiental
2	Ley N° 31814	Perú	Julio 2023	Vigente, enfoque promocional
3	D.S. N° 115-2025-PCM	Perú	Enero 2026	Implementación gradual, plazo justicia septiembre 2026
4	Ley N° 32314	Perú	Abril 2025	Vigente, agravantes penales por uso de IA
5	AI Act UE	Unión Europea	Agosto 2024	No aplicable en Perú, referente comparado

PATRÓN ACUMULATIVO (cuatro publicaciones):

La Recomendación UNESCO de 2021 establece con claridad los valores, principios y acciones que los Estados deben implementar. El Perú aprobó la Ley 31814 y su Reglamento como respuesta parcial. Pero la implementación real en dos dimensiones críticas — impacto ambiental de la infraestructura digital y uso de IA en el poder judicial — presenta brechas totales entre lo firmado y lo cumplido. Los tres sistemas de IA del Poder Judicial operan sin cumplir las salvaguardias que la UNESCO exige para IA en la justicia. Los centros de datos operan sin cumplir las evaluaciones ambientales que la UNESCO exige para toda infraestructura de IA. El Estado peruano firmó un compromiso global en 2021, legisló parcialmente en 2023-2025, y en 2026 la brecha entre el compromiso y la realidad sigue abierta.

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Esta es la cuarta publicación de la serie "IA en el Perú: lo que hay, lo que falta y lo que nadie te dice."

Si quieres conocer la investigación completa, visita:

www.qnm-quenosmantengan.com

Investigación y análisis: Yolanda Victoria Rojas Espinoza

QNM — Que Nos Mantengan con lo Nuestro® | INDECOPI N° 00174793

ORCID: 0009-0002-9012-1393

IA EN EL PODER JUDICIAL PERUANO: IUDEX IA — CUANDO UNA EMPRESA PRIVADA DESARROLLA LA IA QUE CALIFICA TU DEMANDA

 IA EN EL PODER JUDICIAL PERUANO: IUDEX IA — CUANDO UNA EMPRESA PRIVADA DESARROLLA LA IA QUE CALIFICA TU DEMANDA

Serie de investigación QNM: Inteligencia Artificial en el Perú — Lo que hay, lo que falta y lo que nadie te dice

Publicación N° 3

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QUÉ ENCONTRAMOS

Sistema: IUDEX IA

Tipo: Herramienta de Inteligencia Artificial para calificación automatizada de demandas civiles

Desarrollador: Equipo Técnico Institucional de Implementación de la Oralidad Civil (ETII), en convenio de cooperación interinstitucional con Timix SAC, empresa privada especializada en servicios tecnológicos

Presentación oficial: 6 de mayo de 2025, en la Corte Superior de Justicia de Lima, sede Basadre

Fuente: Nota de Prensa N° 021-2025-ETII Oralidad Civil

Estado actual: Fase piloto en el Módulo Corporativo Civil de Litigación Oral (MCCLO) de la CSJ de Lima. Despliegue progresivo previsto a todos los MCCLO del país.

¿Qué hace? Evalúa la competencia por cuantía y materia de las demandas presentadas. Genera automáticamente proyectos de resolución que declaran la competencia o incompetencia del órgano jurisdiccional, así como los oficios correspondientes.

¿Cómo fue desarrollado? Mediante convenio de cooperación interinstitucional entre el Poder Judicial y la empresa privada Timix SAC, orientado a fomentar proyectos conjuntos de investigación, desarrollo e innovación tecnológica aplicados al ámbito judicial.

¿Qué tan rápido es? Reduce el tiempo de calificación de demandas de dos a tres horas a menos de un minuto.

¿Cómo aprende? A medida que sea utilizada y retroalimentada por los propios operadores jurisdiccionales, la IA se irá entrenando progresivamente para incorporar nuevas funciones y utilidades. Es decir: los jueces y auxiliares alimentan al sistema con sus decisiones, y el sistema aprende de ellas.

Declaraciones oficiales clave:

La presidenta del Poder Judicial, Janet Tello Gilardi, declaró que IUDEX IA constituye "un hito histórico en la transformación digital del servicio de justicia" y que "la inteligencia artificial se convierte en una herramienta estratégica para enfrentar los retos y desafíos que impone la justicia del siglo XXI."

El juez supremo Ramiro Bustamante, presidente del ETII Oralidad Civil, aclaró: "Esta herramienta no sustituye la labor de los auxiliares jurisdiccionales de nuestro equipo de calificación de demandas ni mucho menos la labor que realiza el juez. Es una herramienta de acompañamiento que nos permite reducir tiempos en la etapa de calificación."

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ANÁLISIS CRÍTICO QNM — Lo que nadie pregunta

Dimensión ambiental: otro sistema de IA sin huella visible

IUDEX IA es el tercer sistema de IA del Poder Judicial peruano que analizamos en esta serie. Y es el tercero que presenta exactamente el mismo patrón: cero información sobre la infraestructura que lo soporta. La nota de prensa no menciona dónde se procesan los datos, qué servidores se usan, si la infraestructura de Timix SAC consume agua para enfriamiento, cuánta energía requiere la calificación automatizada de cada demanda ni cuál es la huella ambiental del sistema.

Cuando IUDEX IA se expanda a todos los MCCLO del país — como está previsto — el volumen de procesamiento se multiplicará. Miles de demandas civiles ingresando diariamente al sistema, cada una procesada por servidores que consumen recursos. Y nadie habrá medido el costo material acumulado de esa digitalización.

Dimensión crítica: una empresa privada dentro de la función jurisdiccional

Aquí es donde IUDEX IA se diferencia de Amauta.Pro y Curia, y donde las preguntas se vuelven más incómodas.

Amauta.Pro fue desarrollado por la CSJ de Lima Norte. Curia fue desarrollado por la Quinta Sala Constitucional de la Corte Suprema. Ambos son desarrollos internos del Poder Judicial. IUDEX IA fue desarrollado por Timix SAC, una empresa privada, en el marco de un convenio de cooperación interinstitucional.

Esto genera preguntas que la nota de prensa no responde.

¿Quién es Timix SAC? ¿Cuáles son sus accionistas, su experiencia previa en el sector judicial, sus otros clientes? Una empresa privada que desarrolla la IA que decide si tu demanda es admisible o no es un actor con poder real sobre el acceso a la justicia de los ciudadanos. La ciudadanía tiene derecho a saber quién está detrás de la herramienta que califica sus demandas.

¿Qué términos tiene el convenio de cooperación? ¿Timix SAC tiene acceso a los datos de las demandas que procesa IUDEX IA? Las demandas civiles contienen información patrimonial sensible: montos, propiedades, deudas, relaciones contractuales. Si Timix SAC accede a esos datos como parte del convenio de desarrollo, ¿bajo qué condiciones de confidencialidad y protección de datos personales?

¿Quién es dueño del algoritmo? Si Timix SAC desarrolló IUDEX IA bajo convenio, ¿la propiedad intelectual del sistema pertenece al Poder Judicial o a Timix SAC? Si el convenio termina, ¿el Poder Judicial puede seguir usando la herramienta? ¿Puede modificarla? ¿O queda dependiente de una empresa privada para el funcionamiento de una etapa esencial del proceso civil?

¿Quién audita lo que la empresa privada construyó? Si Curia fue desarrollado internamente y el Poder Judicial conoce su código, sus datos de entrenamiento y su lógica, tiene al menos la posibilidad teórica de auditarlo. Pero si IUDEX IA fue construido por un tercero privado, ¿el Poder Judicial tiene acceso completo al código fuente, a los algoritmos de decisión y a los datos de entrenamiento? Si no lo tiene, el sistema es una caja negra privada operando dentro de la función jurisdiccional pública.

Dimensión procesal: la calificación de demandas no es un trámite menor

La calificación de una demanda es el primer acto jurisdiccional del proceso. Determina si el ciudadano tiene acceso a la justicia o si su demanda es rechazada. Una demanda declarada incompetente por cuantía o materia obliga al demandante a reformularla, presentarla en otro juzgado o, en algunos casos, abandonar su pretensión.

IUDEX IA automatiza precisamente esa decisión. Evalúa competencia por cuantía y materia y genera automáticamente el proyecto de resolución. Si el sistema comete un error — si califica como incompetente una demanda que sí lo era, o viceversa — la consecuencia directa recae sobre el justiciable: pierde tiempo, pierde dinero, pierde acceso a la justicia.

Y el sistema aprende de los operadores: "a medida que sea utilizada y retroalimentada por los propios operadores jurisdiccionales, se irá entrenando progresivamente." Esto significa que si un auxiliar jurisdiccional comete errores recurrentes en la calificación y esos errores alimentan el sistema, IUDEX IA aprenderá a replicarlos. El sistema no tiene un mecanismo de validación independiente que distinga entre retroalimentación correcta e incorrecta. Aprende de lo que le dan. Si le dan basura, aprende basura.

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BRECHAS IDENTIFICADAS POR QNM

Brecha 1 — Empresa privada con acceso a datos jurisdiccionales sin transparencia pública

Timix SAC desarrolló una herramienta que procesa demandas civiles con información patrimonial sensible. No existe información pública sobre los términos del convenio de cooperación, las condiciones de acceso a datos, las cláusulas de confidencialidad ni las garantías de protección de datos personales. El justiciable que presenta una demanda civil no sabe que sus datos serán procesados por un sistema desarrollado por una empresa privada.

Brecha 2 — Propiedad intelectual y dependencia tecnológica

Si la propiedad intelectual de IUDEX IA pertenece total o parcialmente a Timix SAC, el Poder Judicial del Perú podría estar en una situación de dependencia tecnológica: necesitar la autorización o los servicios continuos de una empresa privada para mantener operativa una función jurisdiccional esencial. Esto compromete la autonomía e independencia del Poder Judicial reconocida en el artículo 139 inciso 1 de la Constitución.

Brecha 3 — Aprendizaje sin validación: retroalimentación no es lo mismo que corrección

El documento oficial señala que IUDEX IA se entrenará progresivamente con la retroalimentación de los operadores jurisdiccionales. Pero no menciona ningún mecanismo de validación independiente de esa retroalimentación. Si los auxiliares jurisdiccionales que retroalimentan el sistema tienen criterios inconsistentes, sesgos no identificados o cometen errores sistemáticos, IUDEX IA incorporará esos patrones como aprendizaje válido. Un sistema que aprende de sus usuarios sin control de calidad independiente no mejora necesariamente: puede degradarse.

Brecha 4 — Auditoría de impacto en derechos humanos: plazo septiembre 2026

IUDEX IA califica demandas civiles, lo que determina directamente el acceso a la justicia del ciudadano. Conforme al D.S. N° 115-2025-PCM, todo sistema de IA de riesgo alto en el sector justicia debe cumplir con obligaciones de transparencia algorítmica y evaluación de impacto en derechos humanos antes del 10 de septiembre de 2026. No consta que se haya iniciado esta evaluación para IUDEX IA.

Brecha 5 — Expansión sin evaluación: de piloto a nacional sin rendición de cuentas

El documento prevé que IUDEX IA se expanda progresivamente a todos los MCCLO del país tras "validaciones y mejoras." No se especifica qué criterios de validación se aplicarán, quién los evaluará, si incluirán auditoría de sesgo y si los resultados de la fase piloto serán publicados antes de la expansión nacional. Un sistema piloto que se expande sin evaluación pública transparente puede nacionalizar sus errores junto con sus aciertos.

Brecha 6 — Huella ambiental acumulativa: tres sistemas, cero medición

Con IUDEX IA, el Poder Judicial peruano opera al menos tres sistemas de IA simultáneamente: Curia en la Corte Suprema, Amauta.Pro en once juzgados de Lima Norte e IUDEX IA en los módulos de oralidad civil con expansión nacional prevista. Los tres comparten la misma brecha ambiental: cero información pública sobre consumo de agua, energía y emisiones de la infraestructura que los soporta. El Principio de Coherencia Material exige que toda actividad que consume recursos naturales rinda cuentas. El Poder Judicial, como parte del Estado peruano, no puede exigir transparencia ambiental a la industria privada mientras opera sus propios sistemas de IA en total opacidad ambiental.

Brecha 7 — Conflicto de interés potencial no evaluado

Una empresa privada que desarrolla la IA que califica demandas civiles podría tener intereses comerciales en otros sectores donde ella misma o sus vinculados sean parte en procesos civiles. Si Timix SAC o sus accionistas son demandantes o demandados en procesos civiles que ingresan al sistema que ellos mismos construyeron, existe un conflicto de interés estructural que nadie ha evaluado. La nota de prensa no menciona mecanismos de prevención de conflictos de interés ni declaraciones juradas de los desarrolladores.

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INVENTARIO DE SISTEMAS DE IA EN EL PODER JUDICIAL PERUANO

(Actualización N° 3)

N°	Sistema	Desarrollador	Función	Ámbito	Riesgo	Fecha	Empresa privada involucrada
1	Amauta.Pro	CSJ Lima Norte	Resoluciones violencia familiar	11 juzgados Lima Norte	Alto	Abril 2025	No consta
2	Curia	Quinta Sala CS	Proyección de resoluciones	Corte Suprema, expansión	Alto	Marzo 2025	No consta
3	IUDEX IA	ETII Oralidad Civil + Timix SAC	Calificación de demandas civiles	Piloto CSJ Lima, expansión nacional	Alto	Mayo 2025	Sí: Timix SAC

PATRÓN EMERGENTE (acumulativo — tres publicaciones):

Los tres sistemas comparten: cero información sobre huella ambiental, ausencia de auditoría pública de sesgo algorítmico, falta de transparencia hacia el justiciable, y plazo regulatorio septiembre 2026 sin evidencia de avance.

IUDEX IA agrega un elemento nuevo al patrón: la participación de una empresa privada en el desarrollo de IA jurisdiccional, con preguntas sin responder sobre acceso a datos, propiedad intelectual, dependencia tecnológica y conflicto de interés.

Los tres sistemas presentan el mismo discurso: "no reemplaza al juez, es una herramienta de apoyo." Los tres reducen tiempos de horas a segundos. Los tres operan sobre información sensible. Y los tres carecen de los controles que su propia normativa (D.S. 115-2025-PCM) exige implementar antes de septiembre de 2026.

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Esta es la tercera publicación de la serie "IA en el Perú: lo que hay, lo que falta y lo que nadie te dice."

Si quieres conocer la investigación completa, visita:

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Investigación y análisis: Yolanda Victoria Rojas Espinoza

QNM — Que Nos Mantengan con lo Nuestro® | INDECOPI N° 00174793

ORCID: 0009-0002-9012-1393

IA EN EL PODER JUDICIAL PERUANO: CURIA — EL ASISTENTE QUE REDACTA SENTENCIAS DE LA CORTE SUPREMA EN UN MINUTO

 IA EN EL PODER JUDICIAL PERUANO: CURIA — EL ASISTENTE QUE REDACTA SENTENCIAS DE LA CORTE SUPREMA EN UN MINUTO

Serie de investigación QNM: Inteligencia Artificial en el Perú — Lo que hay, lo que falta y lo que nadie te dice

Publicación N° 2

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QUÉ ENCONTRAMOS

Sistema: Curia

Tipo: Asistente virtual basado en Inteligencia Artificial generativa

Desarrollador: Quinta Sala de Derecho Constitucional y Social Transitoria de la Corte Suprema de Justicia

Presentación oficial: 14 de marzo de 2025. Ceremonia presidida por el juez supremo Ulises Yaya Zumaeta

Fuente: Nota de prensa oficial del Poder Judicial, Plataforma del Estado Peruano (gob.pe)

Registro de marca: Registrado ante INDECOPI como marca institucional del Poder Judicial

¿Qué hace? Asiste a jueces y juezas supremos en el análisis de expedientes y la proyección de resoluciones fundamentadas. Procesa de modo automatizado información jurídica e identifica patrones relevantes al resolver los casos. Proyecta informes estructurados con referencias normativas.

¿Cómo fue entrenado? El juez supremo Yaya Zumaeta explicó que Curia fue entrenado con información seleccionada y la base del sistema peruano de información jurídica, lo que le permite realizar análisis e interpretación en tiempo real.

¿Qué tan rápido es? Genera una propuesta de resolución fundamentada en un promedio de un minuto. El sistema tradicional puede demorar hasta tres horas.

¿Dónde opera? Fue presentado en la Quinta Sala de Derecho Constitucional y Social Transitoria de la Corte Suprema. Se está expandiendo a la Segunda y Cuarta Sala Constitucional y Social Transitoria (marzo-abril 2026). Piloto en módulos de litigación oral en Lima, Arequipa, Callao y Trujillo.

¿Quiénes asistieron a la presentación? La jefa nacional de RENIEC Carmen Velarde Koechlin, el jefe de la Autoridad Nacional de Control del Poder Judicial Roberto Palacios Bran, jueces y juezas supremos. Se agradeció a la presidenta del Poder Judicial Janet Tello Gilardi.

Declaraciones oficiales clave:

El juez supremo Yaya Zumaeta declaró: "Es el comienzo de una nueva era en la administración de justicia." También aclaró que "Curia no busca reemplazar la labor del juez o la jueza, sino que les ayuda en la redacción fundamentada (lo que es revisable) y potencia su capacidad de análisis."

Se describió como "el futuro de una justicia más equitativa e inclusiva, moderna, pero sin deshumanización."

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ANÁLISIS CRÍTICO QNM — Lo que nadie pregunta

Dimensión ambiental: la Corte Suprema digitaliza sin medir su huella

Curia opera en la Corte Suprema de Justicia, la máxima instancia jurisdiccional del Perú. Cada expediente que analiza, cada resolución que proyecta, cada patrón jurídico que identifica requiere procesamiento computacional intensivo. La IA generativa es la forma más costosa de procesamiento digital en términos de consumo de energía y agua: los modelos de lenguaje que sustentan sistemas como Curia funcionan sobre infraestructura de servidores que consume recursos naturales en cada interacción.

La nota de prensa del Poder Judicial describe a Curia como "un hito en la modernización y digitalización." Pero no dice una sola palabra sobre dónde están alojados los servidores que lo soportan, qué empresa provee la infraestructura de procesamiento, si esa infraestructura usa agua para enfriamiento, cuánta energía consume por cada resolución generada, ni cuál es la huella de carbono de la operación.

La Corte Suprema del Perú celebra la velocidad — un minuto en vez de tres horas — pero no informa sobre el costo material de esa velocidad. Es exactamente el patrón documentado por QNM: la IA se presenta como si fuera gratuita, inmaterial, sin consecuencias físicas. No lo es.

Dimensión ética: una IA entrenada con datos seleccionados que nadie puede auditar

Curia fue entrenado con "información seleccionada y la base del sistema peruano de información jurídica." Esta declaración genera tres preguntas que ningún documento oficial responde.

Primera: ¿quién seleccionó la información de entrenamiento? La selección de datos determina el comportamiento del sistema. Si los datos de entrenamiento incluyen jurisprudencia con sesgos históricos — por ejemplo, si las resoluciones de décadas anteriores reflejan patrones de discriminación por género, raza o condición socioeconómica — Curia reproducirá esos patrones como si fueran derecho vigente.

Segunda: ¿la base del sistema peruano de información jurídica está completa y actualizada? Si Curia identifica patrones a partir de resoluciones históricas, las resoluciones más recientes con criterios progresivos podrían estar subrepresentadas frente al volumen histórico de resoluciones con criterios conservadores. El patrón dominante en la base de datos se convierte en la línea por defecto del sistema.

Tercera: ¿quién audita qué patrones identifica Curia y si esos patrones son jurídicamente correctos? El juez Yaya Zumaeta señaló que Curia "garantiza la uniformidad en la resolución de las causas judiciales." Pero la uniformidad no es sinónimo de justicia. Si el patrón que Curia identifica como dominante es un criterio jurídicamente cuestionable que se repitió muchas veces, la IA uniformizará el error y lo elevará a estándar.

Dimensión procesal: predictibilidad versus independencia judicial

El Poder Judicial presenta la predictibilidad como una virtud de Curia. Pero la predictibilidad absoluta en la administración de justicia tiene un nombre técnico: predeterminación del resultado. Si una IA analiza un expediente y proyecta una resolución fundamentada antes de que el juez estudie el caso, el sesgo de anclaje cognitivo es inevitable: el juez que lee un borrador de resolución ya tiene una conclusión propuesta antes de formar su propio juicio.

La independencia judicial — garantizada por el artículo 139 inciso 2 de la Constitución — supone que el juez forme su convicción a partir de su propio análisis del caso, no a partir de lo que una máquina le sugiere. Cuando Curia proyecta una resolución "fundamentada" en un minuto, ¿el juez analiza el caso y luego compara con la propuesta de Curia, o lee primero la propuesta de Curia y luego busca razones para confirmarla o rechazarla? El orden importa. Y ningún protocolo público establece cuál es la secuencia correcta.

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BRECHAS IDENTIFICADAS POR QNM

Brecha 1 — Opacidad total sobre la infraestructura de procesamiento

Curia opera sobre servidores que procesan información jurídica de la Corte Suprema, incluyendo expedientes que contienen datos personales sensibles de millones de justiciables. El Poder Judicial no informa qué empresa provee la infraestructura cloud o de servidores, si los datos se procesan en servidores nacionales o internacionales, qué modelo de IA generativa subyace al sistema, ni quién tiene acceso a los datos procesados. Esta opacidad afecta simultáneamente la seguridad de datos personales, la soberanía jurisdiccional y la rendición de cuentas ambiental.

Brecha 2 — Ausencia de auditoría de sesgo algorítmico

El documento oficial describe el entrenamiento de Curia pero no menciona ningún proceso de auditoría de sesgo. El D.S. N° 115-2025-PCM exige análisis de impacto en derechos humanos para sistemas de riesgo alto. Curia, al proyectar resoluciones de la Corte Suprema que sientan jurisprudencia y afectan derechos fundamentales, es inequívocamente un sistema de riesgo alto. No consta que se haya realizado esta evaluación de impacto.

Brecha 3 — Uniformidad versus justicia individualizada

El juez Yaya Zumaeta destacó que Curia garantiza "la uniformidad en la resolución de las causas judiciales." Pero el derecho a la tutela jurisdiccional efectiva (artículo 139 inciso 3 de la Constitución) incluye el derecho a una resolución que responda a las circunstancias específicas del caso concreto. La uniformización algorítmica puede generar resoluciones formalmente correctas pero sustantivamente inadecuadas para casos atípicos, complejos o con matices que las plantillas no capturan. Las personas que más necesitan una justicia individualizada — los casos difíciles, las situaciones excepcionales, las injusticias que no encajan en patrones — son precisamente las que la uniformización algorítmica puede perjudicar.

Brecha 4 — Transparencia hacia el justiciable

Ningún documento oficial establece si el justiciable será informado de que la resolución que lo afecta fue proyectada por una IA. El derecho a conocer los fundamentos de una resolución judicial (artículo 139 inciso 5) ¿incluye el derecho a saber que esos fundamentos fueron seleccionados por un algoritmo? Si un ciudadano recibe una sentencia de la Corte Suprema, ¿tiene derecho a saber que Curia la redactó y que el juez la revisó, o se le presenta como si el juez la hubiera escrito íntegramente? La Ley N° 31814 establece principios de transparencia algorítmica. El Reglamento exige que el afectado tenga derecho a explicación. En la práctica judicial, este derecho no se está implementando.

Brecha 5 — Sesgo de anclaje: el juez que lee antes de pensar

La psicología cognitiva documenta extensamente el sesgo de anclaje: cuando una persona recibe una propuesta antes de formar su propio juicio, la propuesta condiciona el resultado. Curia genera un borrador de resolución en un minuto. El juez recibe ese borrador. El sesgo de anclaje opera: es cognitivamente más difícil rechazar una resolución ya redactada y fundamentada que construir una desde cero. El riesgo no es que Curia reemplace al juez — como aclaró Yaya Zumaeta — sino que lo condicione sin que el juez lo perciba. Ningún protocolo público aborda este riesgo.

Brecha 6 — Costo ambiental acumulativo de la digitalización judicial

El Poder Judicial del Perú está implementando al menos tres sistemas de IA simultáneamente: Curia en la Corte Suprema, Amauta.Pro en Lima Norte y IUDEX IA en módulos de oralidad civil en cuatro ciudades. Cada sistema funciona sobre infraestructura de servidores que consume agua y energía. El consumo acumulado de los tres sistemas operando 24 horas no ha sido medido, reportado ni evaluado. Si el Principio de Coherencia Material establece que toda actividad que consume recursos naturales debe rendir cuentas, el propio Estado — empezando por su Poder Judicial — debe ser el primero en cumplirlo.

Brecha 7 — Contradicción entre "sin deshumanización" y la realidad operativa

El juez Yaya Zumaeta describió el proyecto como "una justicia moderna, pero sin deshumanización." Sin embargo, cuando un sistema genera resoluciones judiciales en un minuto basándose en patrones identificados en bases de datos, el componente humano se reduce a la revisión posterior de lo que la máquina ya decidió. La deshumanización no ocurre cuando la máquina reemplaza al juez. Ocurre cuando la máquina piensa primero y el juez solo confirma. Si la revisión humana no es sustantiva sino formal — firmar lo que Curia produjo porque "suena bien" y tiene las citas correctas — la deshumanización ya ocurrió, aunque nadie la reconozca.

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INVENTARIO DE SISTEMAS DE IA EN EL PODER JUDICIAL PERUANO

(Actualización N° 2)

N°	Sistema	Desarrollador	Función	Ámbito	Nivel de riesgo	Fecha presentación
1	Amauta.Pro	CSJ Lima Norte	Resoluciones en violencia familiar	11 juzgados Lima Norte	Alto	Abril 2025
2	Curia	Quinta Sala Constitucional CS	Análisis de expedientes y proyección de resoluciones	Corte Suprema, expansión a otras salas	Alto	14 marzo 2025
3	IUDEX IA	Poder Judicial	Calificación de demandas en oralidad civil	Piloto: Lima, Arequipa, Callao, Trujillo	Alto	En evaluación

PATRÓN EMERGENTE (acumulativo): Los tres sistemas del Poder Judicial peruano comparten las mismas brechas: cero información sobre infraestructura de servidores y huella ambiental, ausencia de auditoría pública de sesgo algorítmico, falta de transparencia hacia el justiciable sobre el uso de IA en su caso, y plazo de cumplimiento regulatorio (D.S. 115-2025-PCM, 10 de septiembre de 2026) sin evidencia pública de avance.

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Esta es la segunda publicación de la serie "IA en el Perú: lo que hay, lo que falta y lo que nadie te dice."

Si quieres conocer la investigación completa, visita:

www.qnm-quenosmantengan.com

Investigación y análisis: Yolanda Victoria Rojas Espinoza

QNM — Que Nos Mantengan con lo Nuestro® | INDECOPI N° 00174793

ORCID: 0009-0002-9012-1393

IA EN EL PODER JUDICIAL PERUANO: ¿SABÍAS QUE UNA INTELIGENCIA ARTIFICIAL YA ESTÁ GENERANDO RESOLUCIONES JUDICIALES SOBRE VIOLENCIA FAMILIAR?

 IA EN EL PODER JUDICIAL PERUANO: ¿SABÍAS QUE UNA INTELIGENCIA ARTIFICIAL YA ESTÁ GENERANDO RESOLUCIONES JUDICIALES SOBRE VIOLENCIA FAMILIAR?

Serie de investigación QNM: Inteligencia Artificial en el Perú — Lo que hay, lo que falta y lo que nadie te dice

Publicación N° 1

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QUÉ ENCONTRAMOS

Sistema: Amauta.Pro

Tipo: Asistente virtual basado en Inteligencia Artificial generativa

Desarrollador: Corte Superior de Justicia de Lima Norte (CSJ-LN)

Fuente: Portal institucional CSJ-LN, Plataforma del Estado Peruano (gob.pe). Última actualización: 15 de abril de 2025

¿Qué hace? Genera resoluciones judiciales en casos de violencia contra la mujer, niños, adolescentes y adultos mayores. Once juzgados del Módulo Judicial Integrado de Violencia contra las Mujeres e Integrantes del Grupo Familiar de Lima Norte ya lo usan.

¿Cómo funciona? Utiliza modelos avanzados de IA para generar resoluciones basadas en cinco plantillas predefinidas: medidas de protección en violencia de pareja, protección del adulto mayor, protección de niños y adolescentes, e inhibición e incompetencia judicial.

¿Qué tan rápido es? Reduce el tiempo de elaboración de una resolución judicial de aproximadamente tres horas a segundos.

¿Quién ejecuta las medidas? Las medidas de protección generadas se coordinan directamente con la Policía Nacional del Perú para su ejecución inmediata.

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ANÁLISIS CRÍTICO QNM — Lo que nadie pregunta

Dimensión ambiental: el costo invisible de cada resolución

Cada resolución que Amauta.Pro genera en segundos tiene un costo material que nadie menciona: procesamiento en servidores, consumo de energía eléctrica, consumo de agua para enfriamiento de la infraestructura digital que lo soporta. Once juzgados procesando miles de casos de violencia familiar al año significa miles de interacciones con servidores que consumen recursos naturales.

¿Dónde están alojados los servidores de Amauta.Pro? ¿Cuánta energía consume su operación? ¿El centro de datos que lo soporta usa agua para enfriamiento? ¿Cuánta? Ni la CSJ-LN ni el Poder Judicial informan nada al respecto. La IA se presenta como si fuera inmaterial. No lo es. Nunca lo es.

Este patrón es exactamente el que la investigación QNM documenta desde febrero de 2026: la Inteligencia Artificial tiene un costo ambiental real que permanece invisible para la sociedad. Cada sistema de IA que se implementa — en la justicia, en la educación, en el comercio — funciona sobre servidores físicos que consumen agua y energía. Y nadie mide, nadie informa, nadie rinde cuentas.

Dimensión ética: una IA decidiendo sobre la vida de víctimas vulnerables

Amauta.Pro no clasifica correos ni recomienda películas. Genera resoluciones judiciales que restringen derechos fundamentales de personas reales: órdenes de alejamiento, retiro del hogar, medidas de protección que se ejecutan con intervención policial. Las consecuencias de cada resolución recaen sobre las víctimas más vulnerables del sistema: mujeres agredidas, niños en riesgo, adultos mayores desprotegidos.

Si el sistema tiene sesgo algorítmico — si las plantillas predefinidas priorizan ciertos tipos de violencia sobre otros, si los modelos de IA fueron entrenados con datos que reflejan patrones discriminatorios, si la estandarización de cinco plantillas no captura la complejidad de cada caso — las consecuencias no son un error informático. Son vidas en peligro.

Y sin embargo, el documento oficial de la CSJ-LN no menciona auditoría de impacto en derechos humanos, ni supervisión algorítmica independiente, ni mecanismo para que el justiciable sepa que la resolución que lo afecta fue generada por una IA, ni procedimiento de impugnación específico cuando la medida de protección algorítmica resulta inadecuada o desproporcionada.

¿Sabe la mujer agredida que la orden de protección que recibió fue escrita por una máquina en segundos? ¿Tiene derecho a saberlo? ¿Puede impugnarla si la medida no se ajusta a su situación real? ¿Quién responde si la resolución generada por Amauta.Pro falla: el juez que la firmó, el programador que diseñó la plantilla o la CSJ-LN que implementó el sistema?

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BRECHAS IDENTIFICADAS POR QNM

Brecha 1 — Transparencia ambiental: cero información sobre el impacto material de la IA judicial

Ni Amauta.Pro ni ningún sistema de IA del Poder Judicial peruano publica datos sobre el consumo de agua, energía o emisiones de CO₂ de la infraestructura que los soporta. Esta opacidad es consistente con el patrón nacional documentado por QNM: la Autoridad Nacional del Agua (ANA), mediante Carta N° 0350-2026-ANA-AIP del 4 de marzo de 2026, confirmó que no tiene información sobre el uso hídrico de infraestructura digital en el Perú. Seis instituciones del Estado — MINAM, PCM, ANA, OEFA, SENACE y MTC — declararon no tener regulación sobre centros de datos (Dirty Data / La Encerrona, marzo 2026). Si el Estado no sabe cuánta agua consume la infraestructura digital del sector privado, menos sabe cuánta consume la infraestructura digital de su propio Poder Judicial.

Brecha 2 — Cumplimiento regulatorio: el plazo del Reglamento de IA vence en septiembre de 2026

El D.S. N° 115-2025-PCM (Reglamento de la Ley N° 31814) establece que el sector justicia debe implementar las obligaciones de transparencia algorítmica y análisis de impacto en sistemas de riesgo alto antes del 10 de septiembre de 2026. Amauta.Pro, al generar resoluciones judiciales que afectan derechos fundamentales en casos de violencia familiar, califica inequívocamente como sistema de riesgo alto conforme al Reglamento. A la fecha de esta publicación, no consta que la CSJ-LN haya realizado la evaluación de impacto en derechos humanos que el Reglamento exige ni que haya publicado información sobre la transparencia algorítmica del sistema.

Brecha 3 — Supervisión humana: ¿revisan los jueces lo que firma?

El documento oficial señala que Amauta.Pro permite que los jueces dediquen más tiempo a tareas que requieren mayor análisis. Esto supone que el juez revisa críticamente cada resolución generada antes de firmarla. Pero cuando un sistema reduce el tiempo de elaboración de tres horas a segundos, el riesgo de automatización irreflexiva es real: el juez puede habituarse a firmar lo que la máquina produce sin cuestionarlo, especialmente bajo presión de carga procesal. Ningún mecanismo público garantiza que la supervisión humana sea efectiva y no meramente formal.

Brecha 4 — Motivación de resoluciones: el artículo 139 inciso 5 de la Constitución

La Constitución Política del Perú exige la motivación escrita de las resoluciones judiciales con mención expresa de la ley aplicable y los fundamentos de hecho. Una resolución generada por IA en segundos a partir de una plantilla predefinida ¿cumple con el deber constitucional de motivación individualizada? ¿O es una motivación aparente, formalmente correcta pero sustantivamente estandarizada, que no responde a las circunstancias específicas del caso concreto? Esta pregunta no ha sido abordada por el Poder Judicial ni por la academia jurídica peruana.

Brecha 5 — Principio de Coherencia Material: la IA judicial consume recursos sin rendición de cuentas

El Principio de Coherencia Material, introducido por QNM en el libro "Nuevo Contrato Social Tecnológico" (2026) y presentado ante los Procedimientos Especiales de Naciones Unidas (referencia 5kzh8es0), establece que toda actividad que utilice recursos naturales finitos debe estar sujeta a mecanismos de medición, transparencia y rendición de cuentas, independientemente de su carácter digital o físico. El Poder Judicial del Perú implementa sistemas de IA sin informar sobre su huella ambiental, sin medir su consumo hídrico y sin rendir cuentas sobre el impacto material de su digitalización. Si la minería debe reportar cuánta agua consume, si la industria debe obtener autorización de vertimiento, ¿por qué la infraestructura digital del Estado está exenta de la misma obligación?

Brecha 6 — Conexión con la crisis hídrica nacional

La brecha de regulación hídrica de infraestructura digital no es un problema exclusivo del sector privado (centros de datos de Lurín). Se extiende al propio Estado. El Poder Judicial implementa IA sobre servidores que consumen agua en un país donde Lima está en estrés hídrico reconocido por SEDAPAL, donde miles de familias reciben agua apenas 4 a 7 horas diarias, y donde el acuífero Lurín tiene un caudal sostenible de apenas 1.1 m³/s. Cada entidad del Estado que digitaliza sus servicios sin medir ni reportar su consumo hídrico contribuye a la carga hídrica acumulada no evaluada que QNM ha documentado ante la Contraloría (Expediente N° 0820260236184) y la Defensoría del Pueblo (Trámite N° 0012026006870).

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INVENTARIO DE SISTEMAS DE IA EN EL PODER JUDICIAL PERUANO

(Se actualizará con cada nueva publicación de esta serie)

N°	Sistema	Desarrollador	Función	Ámbito	Nivel de riesgo
1	Amauta.Pro	CSJ Lima Norte	Resoluciones en violencia familiar	11 juzgados Lima Norte	Alto
2	Curia	Quinta Sala Constitucional, Corte Suprema	Redacción de resoluciones judiciales	Corte Suprema	Alto
3	IUDEX IA	Poder Judicial	Calificación de demandas en oralidad civil	Piloto: Lima, Arequipa, Callao, Trujillo	Alto

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Esta es la primera publicación de la serie "IA en el Perú: lo que hay, lo que falta y lo que nadie te dice." En las siguientes entregas analizaremos cada sistema de IA implementado en el Estado peruano, identificando las brechas ambientales, éticas y regulatorias que la sociedad tiene derecho a conocer.

Si quieres conocer la investigación completa sobre el impacto ambiental de la IA, las 8 exigencias y el proyecto de ley que ya está en manos del Colegio de Abogados de Lima y la Contraloría General de la República, visita:

www.qnm-quenosmantengan.com

Investigación y análisis: Yolanda Victoria Rojas Espinoza

QNM — Que Nos Mantengan con lo Nuestro® | INDECOPI N° 00174793

ORCID: 0009-0002-9012-1393

Nuevo Contrato Social Tecnológico: Marco Global de Gobernanza para el Impacto Ambiental e Identitario de la Inteligencia Artificia

 RESUMEN EJECUTIVO

"Nuevo Contrato Social Tecnológico: Marco Global de Gobernanza para el Impacto Ambiental e Identitario de la Inteligencia Artificial"

Autora: Yolanda Victoria Rojas Espinoza ORCID: 0009-0002-9012-1393 QNM — Que Nos Mantengan con lo Nuestro® (INDECOPI, Certificado N° 00174793) Registro INDECOPI: Código 2602254685828 | Safe Creative | 107 páginas | 2026

1. Naturaleza de la obra

Este libro es la primera propuesta normativa integral producida desde América Latina que aborda simultáneamente el impacto ambiental, hídrico, identitario y ético de la Inteligencia Artificial como problema de gobernanza global. No se limita a diagnosticar riesgos: propone un marco jurídico completo con principios, mecanismos regulatorios y exigencias operativas concretas, articulado en torno a un principio doctrinario original denominado Coherencia Material.

La obra ha sido presentada formalmente ante los Procedimientos Especiales del Consejo de Derechos Humanos de las Naciones Unidas (referencia 5kzh8es0, 26 de febrero de 2026), registrada ante la Defensoría del Pueblo del Perú (N° 2026-000368), y ha generado respuesta institucional de la Autoridad Nacional del Agua del Perú (Carta N° 0350-2026-ANA-AIP), cuya Dirección de Planificación y Desarrollo de Recursos Hídricos declaró formalmente no contar con información sobre el uso hídrico vinculado a infraestructura digital en el Perú, confirmando el vacío regulatorio que la obra documenta.

2. El problema central: la materialidad invisible de lo digital

La Inteligencia Artificial es percibida como una herramienta intangible. La realidad documentada en esta obra demuestra lo contrario. Los sistemas de IA dependen de infraestructuras físicas masivas — centros de datos — que consumen agua dulce, energía eléctrica y territorio, generan aguas residuales industriales contaminadas, emiten aerosoles al aire y producen residuos electrónicos con sustancias tóxicas.

El entrenamiento de un solo modelo avanzado de IA puede requerir más de 1,200 MWh de electricidad y consumir hasta 5.4 millones de litros de agua cuando se incorpora el consumo indirecto vinculado a la generación eléctrica (Li et al., 2023). Un gran centro de datos puede consumir hasta 19 millones de litros de agua por día, equivalente al consumo diario de una ciudad de 30,000 a 50,000 habitantes. Bajo escenarios de expansión acelerada, el consumo global de agua asociado a la IA podría situarse entre 4,200 y 6,600 millones de m³ anuales hacia 2027 (Li et al., 2023).

Estos impactos ocurren mientras los usuarios desconocen que cada consulta, cada imagen generada y cada interacción digital tiene un costo material que permanece invisible.

3. Impactos documentados: siete dimensiones del problema

La obra documenta con fuentes académicas, regulatorias e industriales verificables siete dimensiones del impacto ambiental de la infraestructura de IA:

El consumo intensivo de agua potable en contextos de escasez hídrica constituye la dimensión más urgente. Los centros de datos extraen agua de redes municipales, fuentes superficiales y acuíferos subterráneos para sistemas de enfriamiento evaporativo que pierden entre el 70% y 85% del agua de reposición de manera irreversible.

El incremento de presión sobre acuíferos y reservas estratégicas compromete la seguridad hídrica de poblaciones enteras. Los acuíferos son reservas que tardaron miles de años en formarse y que los centros de datos pueden agotar en décadas.

La contaminación hídrica por descarga industrial (blowdown) introduce al medio ambiente sales concentradas, biocidas como DBNPA — clasificado como tóxico para organismos acuáticos por la EPA —, inhibidores de corrosión como fosfatos que contribuyen a la eutrofización, azoles de baja biodegradabilidad, y metales pesados como cobre, zinc y trazas de plomo lixiviados por corrosión interna.

La contaminación térmica por vertimiento de agua a temperaturas elevadas altera ecosistemas acuáticos, reduce el oxígeno disuelto y perturba ciclos reproductivos de especies. Las descargas pueden elevar la temperatura del agua receptora entre 2.8 y 8.3 grados Celsius.

La contaminación atmosférica por drift — microgotas líquidas que las torres de enfriamiento liberan al aire con sales, metales, biocidas y potencialmente Legionella pneumophila — y por generadores diésel de respaldo que emiten óxidos de nitrógeno, material particulado fino PM2.5 y compuestos orgánicos volátiles.

La contaminación por PFAS — sustancias perfluoroalquiladas conocidas como "químicos eternos" por no degradarse en el medio ambiente — utilizadas en sistemas de enfriamiento, supresión de incendios y semiconductores de centros de datos.

La generación creciente de residuos electrónicos derivados del hardware especializado de IA con ciclos de renovación de 1 a 3 años, conteniendo plomo, mercurio, cadmio, arsénico, cromo y retardantes de llama bromados, con tasas de reciclaje formal de apenas 22% a nivel mundial (Global E-waste Monitor, Naciones Unidas).

4. La cadena trófica: del blowdown al cuerpo humano

La obra documenta la ruta completa de transferencia de contaminantes desde la descarga industrial hasta el ser humano como receptor terminal: metales que dañan organismos acuáticos, fosfatos que provocan proliferación de algas tóxicas, nitratos que causan metahemoglobinemia en lactantes, y moluscos filtradores que bioacumulan metales incorporándolos a la cadena alimentaria humana.

5. El vacío regulatorio global y la excepción peruana

La obra incluye un cuadro comparativo regulatorio entre Estados Unidos, la Unión Europea y el Perú que demuestra que mientras Estados Unidos regula descargas industriales de sistemas de enfriamiento mediante permisos NPDES bajo el Clean Water Act, y la Unión Europea aplica el principio de no deterioro bajo la Directiva Marco del Agua 2000/60/CE, en el Perú no existe regulación sectorial específica para centros de datos: no hay Límites Máximos Permisibles aplicables, no hay obligación de monitoreo, no hay permisos de vertimiento requeridos y no hay fiscalización ambiental alguna sobre esta industria.

6. El Principio de Coherencia Material

La contribución doctrinaria central de la obra es el Principio de Coherencia Material, según el cual toda actividad económica que utilice recursos naturales finitos de manera sustancial debe estar sujeta a mecanismos proporcionados de medición, transparencia, limitación e internalización de costos ambientales, independientemente de su carácter digital o físico.

Este principio cierra la excepción regulatoria de la industria digital: si la minería, la industria y la agricultura requieren licencias, permisos ambientales y monitoreo para usar agua, no existe fundamento jurídico para que los centros de datos estén exentos de obligaciones equivalentes.

7. Propuestas regulatorias concretas

La obra propone ocho mecanismos regulatorios específicos: etiquetado ambiental en tiempo real para que cada interacción digital informe su consumo de agua, energía y emisiones; diferenciación tarifaria entre agua para consumo humano y agua para uso industrial tecnológico; protección absoluta de acuíferos subterráneos frente a extracción para centros de datos; registro de identidad digital protegida contra deepfakes y suplantación algorítmica; canon hídrico por interacción que internalice el costo ambiental en quien lucra; medidores públicos de consumo en tiempo real para centros de datos; indemnización histórica por el agua ya consumida; y prueba de legitimidad tecnológica que condicione la operación a la demostración de contribución restaurativa.

8. La identidad digital como segunda dimensión

Más allá del impacto ambiental, la obra aborda la protección de la identidad humana frente a la IA generativa. Documenta la proliferación de deepfakes, la suplantación de rostro y voz, y propone un sistema de registro biométrico con protección jurídica efectiva que garantice que ninguna IA pueda replicar la identidad de una persona sin su consentimiento verificable.

9. Validación ética: el Código Ético del Anexo D

La obra incluye como anexo un Código Ético que emergió de un proceso inédito: una inteligencia artificial fue confrontada con la evidencia de su propio impacto ambiental y, tras un interrogatorio riguroso, concluyó que la regulación propuesta es necesaria. El resultado fue un código de seis principios que la propia IA reconoció como válidos, constituyendo un precedente de autoconciencia tecnológica documentada.

10. Conclusión

"Nuevo Contrato Social Tecnológico" no propone rechazar la tecnología sino civilizarla. Su tesis central es que no puede existir progreso legítimo cuando su costo ambiental permanece invisible, su impacto hídrico no se mide, su contaminación no se regula y su crecimiento no rinde cuentas al planeta ni a los pueblos cuyos recursos consume.

La obra propone una nueva relación entre humanidad y tecnología, fundamentada en el Principio de Coherencia Material, la Base Justa como umbral mínimo de dignidad, y la convicción de que la libertad real solo es posible cuando los recursos que sostienen la vida están protegidos por el derecho y no entregados al mercado sin regulación.

Cuando la base es justa, la vida florece.