Integración de la inteligencia artificial en democracias constitucionales: desafíos conceptuales y propuestas normativas
Integration of Artificial Intelligence in Constitutional Democracies: Conceptual Challenges and Regulatory Proposals
Johanna Mildred Pinto García*
Universidad Nacional Autónoma de México
Resumen
La presente investigación aborda la intersección crítica entre los avances en inteligencia artificial (IA) y los principios fundamentales que sostienen a las democracias constitucionales contemporáneas. A través de un enfoque interdisciplinario, se combinan perspectivas provenientes de la teoría del Estado, la filosofía del derecho y los estudios tecnológicos para analizar cómo la integración de sistemas algorítmicos en procesos gubernamentales y sociales está modificando las estructuras tradicionales de poder. El análisis resalta que, en ausencia de una regulación adecuada, la adopción de estas tecnologías puede dar lugar a vacíos normativos que facilitan la erosión de los controles democráticos y ponen en riesgo los mecanismos de rendición de cuentas. Ante este escenario, el presente análisis subraya la urgencia de repensar y adaptar los marcos constitucionales a la era digital, proponiendo nuevos mecanismos de gobernanza que sean capaces de mitigar los efectos disruptivos de la tecnología. Se argumenta que la actualización de dichos marcos es esencial para preservar el estado de derecho y garantizar que las transformaciones impulsadas por la IA fortalezcan, en lugar de debilitar, los fundamentos democráticos. En definitiva, el trabajo invita a una reflexión profunda sobre la necesidad de establecer un equilibrio entre innovación tecnológica y protección de los valores democráticos, asegurando que el progreso en IA contribuya a una sociedad más justa y regulada.
Palabras clave: inteligencia artificial, derecho constitucional, gobernanza digital, sistemas algorítmicos.
Abstract
The essay examines the critical intersection between advancements in artificial intelligence (AI) and the foundational principles underpinning contemporary constitutional democracies. Through an interdisciplinary approach, it integrates perspectives from state theory, legal philosophy, and technological studies to analyze how the incorporation of algorithmic systems into governmental and social processes is transforming traditional power structures. The analysis highlights that, in the absence of adequate regulation, the adoption of these technologies may create normative gaps that facilitate the erosion of democratic oversight and compromise accountability mechanisms.
Considering this scenario, the essay emphasizes the urgency of rethinking and adapting constitutional frameworks for the digital era, proposing new governance mechanisms capable of mitigating the disruptive effects of technology. It argues that updating these frameworks is essential to preserving the rule of law and ensuring that the transformations driven by AI strengthen, rather than weaken, the democratic foundations. Ultimately, the work invites a profound reflection on the need to strike a balance between technological innovation and the protection of democratic values, ensuring that progress in AI contributes to the development of a more just and regulated society.
Keywords: Artificial Intelligence, Constitutional Law, Digital Governance, Algorithmic Systems.
Recibido: 03 de marzo del 2025.
Aprobado: 17 de mayo del 2025.
Introducción
La inteligencia artificial (IA) ha irrumpido en el núcleo de las sociedades contemporáneas como un fenómeno de doble filo: mientras promete revolucionar la eficiencia gubernamental y la participación ciudadana, su implementación desregulada amenaza con socavar principios democráticos fundamentales. Esta investigación explora esta contradicción, analizando cómo la velocidad del desarrollo tecnológico supera la capacidad de adaptación de los marcos jurídicos y políticos, generando brechas que facilitan la erosión del constitucionalismo.
El corazón del problema reside en la tensión entre innovación y control. Por un lado, herramientas como el análisis predictivo de datos o los sistemas de toma de decisiones automatizados ofrecen oportunidades para modernizar instituciones públicas. Por otro, su adopción acrítica ha permitido la consolidación de mecanismos de vigilancia masiva, manipulación informativa y exclusión social, particularmente en poblaciones históricamente marginadas. Estos riesgos no son meramente teóricos; la evidencia empírica de procesos electorales e implementación de políticas públicas revela patrones sistemáticos en los que la opacidad de los sistemas de toma de decisiones algorítmicas y la centralización de capacidades tecnológicas en entidades privadas socavan la rendición de cuentas democrática, la equidad procesal y la separación de poderes (Hagendorff y Meyer, 2022; De Gregorio, 2019). La falta de transparencia en estos sistemas viola el principio de publicidad, fundamental para la legitimidad democrática, ya que impide que los ciudadanos verifiquen que las decisiones se toman sobre bases accesibles y justificables (Hagendorff y Meyer, 2022). Además, la concentración de poder tecnológico en plataformas privadas les permite ejercer control sobre los espacios digitales de maneras que pueden eludir las salvaguardas constitucionales tradicionales, lo que podría socavar los derechos fundamentales y el equilibrio entre la autoridad pública y privada (De Gregorio, 2019).
Tres ejes articulan esta crisis. El primero es la reconfiguración del espacio público digital, donde algoritmos de redes sociales y motores de búsqueda priorizan contenidos polarizantes, fracturando el debate democrático. El segundo radica en la externalización de funciones estatales críticas —desde sistemas de identificación biométrica hasta plataformas de gestión urbana— a corporaciones cuyos intereses no siempre coinciden con el bien común. El tercero, y quizás más complejo, involucra la obsolescencia de categorías jurídicas tradicionales para regular sistemas de IA cuyas decisiones son simultáneamente influyentes, opacas y autónomas.
Frente a este panorama, el presente estudio propone un enfoque interdisciplinario que combine rigores técnicos y humanísticos. A través del análisis comparado de iniciativas regulatorias —como marcos éticos internacionales o reformas constitucionales en derechos digitales— se identifican caminos para preservar la soberanía popular en la era algorítmica. La tesis central sostiene que la supervivencia de las democracias constitucionales dependerá de su capacidad para reinventar instituciones, actualizar garantías fundamentales y establecer límites claros a la tecnocracia, sin sacrificar los avances que la IA puede aportar al servicio público.
El texto se estructura como un llamado a la acción reflexiva: no se trata de rechazar la innovación, sino de guiarla mediante principios democráticos renovados. Desde la protección contra sesgos algorítmicos hasta la transparencia en contratos públicos de tecnologías críticas, cada capítulo explora cómo equilibrar progreso técnico con preservación de libertades. El desafío final, como revela este análisis, no es tecnológico sino político: construir consensos sociales amplios que definan qué tipo de inteligencia artificial queremos —y qué democracia merecemos— para el siglo XXI.
Impacto de los algoritmos en la esfera deliberativa
La introducción de algoritmos en la esfera pública ha transformado profundamente los procesos deliberativos que sustentan las democracias modernas. Estos sistemas, diseñados para procesar grandes volúmenes de datos y personalizar la experiencia de los usuarios, han reconfigurado las dinámicas de interacción ciudadana, el acceso a la información y la formación de la opinión pública. Sin embargo, estas transformaciones no están exentas de tensiones y contradicciones, ya que los algoritmos no solo amplifican las capacidades tecnológicas, sino que también generan desafíos éticos, políticos y sociales que afectan la calidad del debate democrático.
Uno de los principales impactos de los algoritmos en la esfera deliberativa es su capacidad para segmentar audiencias y personalizar contenidos. Plataformas digitales como redes sociales y motores de búsqueda utilizan sistemas algorítmicos para priorizar información que se alinea con las preferencias individuales de los usuarios. La segmentación algorítmica fragmenta el espacio público en microesferas informativas, debilitando el intercambio pluralista que es esencial para una democracia deliberativa (Coeckelbergh, 2020).
Desde una perspectiva crítica, esta fragmentación no solo afecta el acceso equitativo a la información, sino que también fomenta la polarización política. Los ciudadanos se ven inmersos en entornos informativos homogéneos donde las narrativas predominantes son reforzadas continuamente, lo que dificulta el entendimiento mutuo y el debate constructivo (Santibáñez, 2024). En este sentido, los algoritmos actúan como mediadores invisibles del discurso público, moldeando no solo lo que las personas ven, sino también cómo interpretan la realidad política.
Otro desafío significativo radica en la opacidad inherente a los sistemas algorítmicos. Muchos algoritmos operan como “cajas negras”, donde los procesos internos que determinan las decisiones son inaccesibles tanto para los usuarios como para los reguladores (Pasquale, 2015). Esta falta de transparencia plantea serias preocupaciones sobre la rendición de cuentas en contextos democráticos. Si bien las decisiones políticas tradicionalmente han estado sujetas al escrutinio público y a mecanismos de control institucional, los algoritmos introducen un nivel de automatización que dificulta identificar responsabilidades específicas (Binns, 2018).
La opacidad algorítmica también tiene implicaciones normativas. En democracias constitucionales, principios como la publicidad de los actos gubernamentales y el derecho a saber son fundamentales para garantizar el control ciudadano sobre el poder político (Danaher, 2016). Sin embargo, cuando las decisiones clave son delegadas a sistemas automatizados cuya lógica interna es incomprensible para la mayoría, se erosiona uno de los pilares esenciales del estado de derecho: la posibilidad de cuestionar y revisar las decisiones públicas.
Además de su impacto estructural en el espacio público, los algoritmos pueden ser utilizados estratégicamente para manipular la opinión pública. La capacidad de estas tecnologías para analizar datos personales y dirigir mensajes personalizados ha sido aprovechada en contextos electorales mediante técnicas como el microtargeting político (Zuboff, 2019). Este tipo de prácticas plantea interrogantes éticas sobre el consentimiento informado y la equidad en los procesos democráticos. Por ejemplo, al personalizar mensajes según perfiles psicológicos o emocionales específicos, se corre el riesgo de explotar vulnerabilidades individuales para influir en decisiones políticas sin un debate abierto ni transparente (Santibáñez, 2024).
La manipulación algorítmica no solo afecta a nivel individual; también tiene consecuencias sistémicas. Al priorizar contenidos sensacionalistas o polarizantes —que tienden a generar mayor interacción— los algoritmos podrían contribuir a una dinámica informativa basada en emociones negativas como el miedo o la indignación. Este fenómeno socava la racionalidad del debate público al desplazar temas complejos o matizados por narrativas simplistas diseñadas para captar atención inmediata (Morozov, 2014).
Frente a estos desafíos, resulta imperativo desarrollar marcos regulatorios que garanticen un uso responsable y ético de los algoritmos en contextos democráticos. Esto incluye medidas para aumentar la transparencia algorítmica mediante auditorías independientes y estándares técnicos claros (Binns, 2018). Asimismo, es necesario promover una alfabetización digital ciudadana que permita comprender cómo funcionan estos sistemas y cómo influyen en los procesos deliberativos (Coeckelbergh, 2020).
Un enfoque regulatorio inclusivo también debe abordar las desigualdades estructurales amplificadas por los algoritmos. Como señalan Eubanks (2018) y Benjamin (2019), estas tecnologías tienden a reproducir sesgos sociales preexistentes al basarse en datos históricos que reflejan patrones discriminatorios. Por lo tanto, cualquier regulación debe incorporar principios interseccionales que reconozcan cómo factores como género, raza o clase social interactúan con las dinámicas algorítmicas.
Vigilancia predictiva y derechos fundamentales
La vigilancia predictiva, impulsada por la inteligencia artificial (IA), ha emergido como una herramienta central en la estrategia de muchos gobiernos para abordar la seguridad pública y la prevención del delito. Sin embargo, esta práctica plantea serias preocupaciones sobre la protección de los derechos fundamentales de los ciudadanos, generando un debate crítico sobre el equilibrio entre seguridad y libertades civiles. La implementación de sistemas de vigilancia predictiva a menudo se justifica por su capacidad para anticipar delitos y optimizar recursos policiales, pero este enfoque puede derivar en violaciones sistemáticas a derechos como la privacidad, la presunción de inocencia y el derecho a un juicio justo (García, 2024).
Los sistemas de vigilancia predictiva utilizan algoritmos para analizar datos históricos y patrones de comportamiento con el fin de identificar áreas o individuos en riesgo de cometer delitos. Este enfoque ha sido adoptado por diversas fuerzas policiales en todo el mundo, con la promesa de mejorar la eficiencia operativa (Suárez, 2024). Sin embargo, esta lógica presenta riesgos inherentes que pueden comprometer derechos fundamentales. Por un lado, el uso indiscriminado de datos puede llevar a un perfilamiento racial o socioeconómico, donde ciertos grupos son desproporcionadamente vigilados y criminalizados basándose en estadísticas históricas que reflejan sesgos estructurales (Zuboff, 2019). Este tipo de vigilancia no solo perpetúa estigmas sociales, sino que también erosiona la confianza pública en las instituciones encargadas de proteger los derechos ciudadanos.
El impacto de la vigilancia predictiva sobre los derechos fundamentales es multidimensional. En primer lugar, se observa una clara tensión con el derecho a la privacidad. La recolección masiva de datos personales sin el consentimiento explícito del individuo plantea serias dudas sobre la legalidad y legitimidad de estas prácticas (Tenorio, 2021). La falta de transparencia en cómo se recopilan y utilizan estos datos contribuye a una sensación generalizada de desconfianza hacia las autoridades. Además, el uso de tecnologías como el reconocimiento facial en contextos de vigilancia puede dar lugar a situaciones donde se vulneran derechos básicos, afectando especialmente a minorías ya marginadas (Howard Rheingold como se citó en Tenorio, 2021).
En segundo lugar, existe una preocupación creciente por cómo estas tecnologías afectan el derecho a un juicio justo. Los sistemas predictivos pueden influir en las decisiones policiales y judiciales antes incluso de que se presenten cargos formales contra un individuo. Esto plantea interrogantes sobre la presunción de inocencia, ya que las personas pueden ser tratadas como culpables basándose únicamente en análisis algorítmicos (García, 2024). La automatización del proceso penal mediante algoritmos introduce riesgos significativos que pueden comprometer no solo la equidad del juicio, sino también los principios fundamentales del debido proceso.
Ante estos desafíos, es imperativo establecer marcos regulatorios robustos que garanticen la protección de los derechos fundamentales en el contexto de la vigilancia predictiva. Las organizaciones internacionales han comenzado a abogar por estándares que aseguren el cumplimiento de principios como legalidad, necesidad y proporcionalidad en el uso de tecnologías de vigilancia (Organizaciones civiles citadas en CIDH, 2024). Estas medidas deben incluir evaluaciones periódicas del impacto sobre los derechos humanos antes de implementar nuevas tecnologías.
Además, es crucial promover una cultura de rendición de cuentas donde las fuerzas del orden sean responsables del uso que hacen de estas herramientas. Esto implica no solo supervisión externa por parte de organismos independientes, sino también mecanismos internos que permitan a los ciudadanos cuestionar y apelar decisiones basadas en análisis algorítmicos (Suárez, 2024). Sin una regulación adecuada y un marco ético claro, el potencial para abusos es considerable.
Desafíos institucionales de la gobernanza algorítmica
La gobernanza algorítmica se ha convertido en un fenómeno central en el análisis contemporáneo de las democracias, ya que la creciente dependencia de tecnologías digitales y big data plantea serios desafíos para la representatividad y la eficacia de las instituciones democráticas. A medida que los algoritmos se integran en la toma de decisiones políticas y administrativas, es crucial examinar cómo esta transición afecta la estructura y funcionamiento del sistema democrático. La intersección entre tecnología y política no solo redefine el papel del Estado, sino que también suscita interrogantes sobre la legitimidad, la transparencia y la rendición de cuentas en el ejercicio del poder.
Crisis de representatividad y la big data
La crisis de representatividad en las democracias contemporáneas está íntimamente ligada al uso de big data en los procesos electorales y políticos. La capacidad de analizar grandes volúmenes de datos permite a los partidos políticos segmentar a los votantes y personalizar sus mensajes, lo que puede llevar a una hiperindividualización de la política (Seibert, 2021). Este fenómeno se traduce en una desconexión entre los representantes y sus representados, ya que las decisiones políticas se basan cada vez más en análisis estadísticos que ignoran las necesidades colectivas (Hilbert, 2017).
La utilización de big data también plantea serias preocupaciones sobre la manipulación electoral y la erosión de la confianza pública. Los casos como el escándalo de Cambridge Analytica han evidenciado cómo los datos personales pueden ser utilizados para influir en el comportamiento electoral sin un debate abierto ni transparente (Ardini y Mirad, 2020). Este tipo de prácticas no solo compromete la integridad del proceso electoral, sino que también alimenta el descontento ciudadano hacia las instituciones democráticas. La falta de información completa sobre las plataformas electorales y las propuestas políticas puede llevar a una participación política superficial, donde los ciudadanos son tratados como meros consumidores en lugar de participantes activos en la construcción del bien común (Seibert, 2021).
Además, el uso del big data exacerba desigualdades preexistentes al favorecer a aquellos actores políticos con acceso a recursos tecnológicos avanzados. Esto crea un ciclo vicioso donde solo una élite puede influir efectivamente en el discurso político, mientras que sectores marginalizados quedan excluidos del proceso. En este contexto, es esencial desarrollar mecanismos que aseguren una mayor equidad en el acceso a la información y promuevan una participación política inclusiva.
Hacia un constitucionalismo algorítmico
La emergencia de un constitucionalismo algorítmico se presenta como una respuesta necesaria a los desafíos planteados por la gobernanza algorítmica. Este enfoque implica repensar los marcos normativos existentes para adaptarlos a las realidades digitales contemporáneas, garantizando así que los derechos fundamentales sean protegidos frente a las nuevas dinámicas de poder. Un constitucionalismo algorítmico debe integrar principios como la transparencia, la rendición de cuentas y la protección de datos personales en su estructura fundamental.
La creación de un marco regulatorio robusto es esencial para abordar las implicaciones éticas y sociales del uso de algoritmos en el ámbito público. Esto incluye establecer estándares claros sobre cómo se deben utilizar los datos personales y garantizar que los ciudadanos tengan control sobre su información (Seibert, 2021). Asimismo, es fundamental fomentar una cultura de participación ciudadana donde los individuos puedan influir activamente en las decisiones algorítmicas que afectan sus vidas.
Además, es crucial promover mecanismos de supervisión independiente que evalúen el uso de tecnologías algorítmicas por parte del Estado. La implementación de auditorías algorítmicas podría servir como un medio para garantizar que las decisiones automatizadas sean justas y equitativas (Hilbert, 2017). Este tipo de supervisión no solo contribuiría a restaurar la confianza pública en las instituciones democráticas, sino que también permitiría identificar y corregir sesgos inherentes en los sistemas algorítmicos.
Hibridación regulatoria y riesgos sistemáticos
La hibridación regulatoria se refiere a la combinación de enfoques normativos tradicionales con nuevas formas de regulación que emergen en respuesta a la creciente complejidad de los sistemas tecnológicos contemporáneos. En un contexto donde la inteligencia artificial y las tecnologías digitales se integran cada vez más en la toma de decisiones políticas y administrativas, es fundamental analizar los riesgos sistémicos que pueden surgir de esta hibridación. Estos riesgos no solo afectan la estabilidad de las instituciones democráticas, sino que también plantean desafíos significativos para la protección de los derechos fundamentales y el funcionamiento del estado de derecho.
Emergencia de neoautoritarismos tecnocráticos
La emergencia de neoautoritarismos tecnocráticos es una preocupación creciente en el contexto de la gobernanza algorítmica. Este fenómeno se caracteriza por el uso de tecnologías avanzadas para consolidar el control estatal y limitar las libertades civiles bajo la justificación de la eficiencia y la seguridad (Zuboff, 2019). En muchos casos, los gobiernos han adoptado herramientas tecnológicas que permiten una vigilancia masiva y un control social sin precedentes, lo que plantea serias interrogantes sobre la legitimidad democrática y el respeto por los derechos humanos.
Los sistemas de vigilancia predictiva, por ejemplo, son utilizados para anticipar comportamientos delictivos basándose en datos históricos, lo que puede llevar a un perfilamiento racial o socioeconómico (García, 2024). Esta lógica no solo perpetúa estigmas sociales, sino que también desdibuja las líneas entre la seguridad pública y el control autoritario. La implementación de tecnologías como el reconocimiento facial en espacios públicos ha sido criticada por su potencial para violar derechos fundamentales como la privacidad y la libertad de expresión (Tenorio, 2021).
Además, la concentración de poder en manos de actores tecnológicos plantea riesgos adicionales. Las empresas privadas que desarrollan y operan sistemas algorítmicos pueden influir en el discurso público y en las decisiones políticas sin estar sujetas al mismo nivel de escrutinio que las instituciones gubernamentales (Seibert, 2021). Este desplazamiento del poder regulador hacia entidades corporativas puede resultar en una erosión del estado democrático, donde las decisiones críticas son tomadas por algoritmos opacos y no por representantes electos.
Desafíos del derecho informático
El derecho informático enfrenta desafíos significativos en su intento por regular las complejidades introducidas por las tecnologías digitales contemporáneas. La velocidad con la que evolucionan estas tecnologías supera con frecuencia la capacidad de los marcos normativos existentes para adaptarse a ellas, creando vacíos legales que pueden ser explotados tanto por gobiernos como por corporaciones privadas.
Uno de los principales retos del derecho informático es abordar la opacidad inherente a muchos sistemas algorítmicos. Los modelos basados en machine learning suelen operar como “cajas negras”, donde ni siquiera sus propios desarrolladores pueden explicar completamente cómo toman decisiones específicas (Pasquale, 2015). Esta falta de transparencia dificulta garantizar principios fundamentales como la publicidad de los actos gubernamentales o el derecho a ser informado sobre cómo se utilizan los datos personales.
Además, el uso generalizado de algoritmos en procesos judiciales y administrativos plantea interrogantes sobre la equidad y la justicia en la toma de decisiones automatizadas. Por ejemplo, en algunos países se han implementado sistemas predictivos para evaluar riesgos penales o determinar elegibilidad para beneficios sociales. Sin embargo, investigaciones han demostrado que estos algoritmos pueden reproducir sesgos históricos presentes en los datos utilizados para entrenarlos, lo que resulta en decisiones discriminatorias contra grupos vulnerables (Tenorio, 2021). Esto pone en tensión principios básicos del estado de derecho como la igualdad ante la ley y el debido proceso (García, 2024).
Otro desafío importante es garantizar que las regulaciones sean suficientemente flexibles para adaptarse a innovaciones futuras sin obstaculizar el desarrollo tecnológico. Un enfoque excesivamente restrictivo podría frenar avances potencialmente beneficiosos para la sociedad; sin embargo, una regulación demasiado permisiva podría permitir abusos significativos (Zuboff, 2019). Por ello, es necesario encontrar un equilibrio entre fomentar la innovación tecnológica y proteger los derechos fundamentales mediante marcos normativos dinámicos e inclusivos.
El principio de publicidad en la toma de decisiones administrativas y judiciales constituye un pilar fundamental del constitucionalismo democrático. En el contexto de la inteligencia artificial, es imperativo que los sistemas algorítmicos sean capaces de ofrecer explicaciones claras y comprensibles, garantizando así la legitimidad y la rendición de cuentas de las decisiones automatizadas (Mitchell, 1997).
El principal desafío radica en la inherente opacidad de las arquitecturas basadas en aprendizaje profundo. Estos modelos operan mediante lógicas internas que, a menudo, resultan ininteligibles tanto para los ciudadanos como para los órganos de control, lo que dificulta la detección de sesgos y errores en el proceso decisorio (Pasquale, 2015). Por ello, la regulación de la IA en el ámbito público debe incorporar mecanismos de supervisión independiente y auditorías rigurosas que permitan desentrañar el funcionamiento de estos sistemas y evitar la consolidación de regímenes tecnocráticos sin control democrático.
En este sentido, la transparencia algorítmica trasciende la mera divulgación de procesos técnicos; se requiere el establecimiento de marcos de gobernanza que faciliten el acceso ciudadano a la información sobre los criterios y metodologías empleadas en la generación de resultados. La trazabilidad de los datos, la accesibilidad de los modelos y la obligación de proporcionar justificaciones detalladas para cada decisión automatizada son elementos esenciales para la democratización de la inteligencia artificial en el ámbito público. Además, es crucial que se exija la documentación exhaustiva de los procedimientos de entrenamiento y optimización de los algoritmos, de modo que se pueda garantizar un control efectivo sobre su impacto en la sociedad.
Asimismo, es necesario abordar la transparencia desde una perspectiva multidisciplinaria que integre dimensiones técnicas, jurídicas y epistemológicas. La implementación de sistemas de IA en la administración de justicia y en la formulación de políticas públicas debe ir acompañada de mecanismos de validación interinstitucional que aseguren la trazabilidad de los procesos y faculten a los ciudadanos para impugnar decisiones que vulneren sus derechos fundamentales.
En este contexto, el desarrollo de normativas robustas que obliguen a la publicación de los datos de entrenamiento y a la divulgación de los algoritmos utilizados en la toma de decisiones estatales se erige como una medida indispensable para prevenir la perpetuación de sesgos estructurales y garantizar la equidad en la aplicación del derecho. La adopción de estos mecanismos es crucial para asegurar que la integración de la IA fortalezca, en lugar de debilitar, los principios democráticos esenciales.
Finalmente, el derecho informático debe abordar las desigualdades estructurales amplificadas por las tecnologías digitales. Como señalan Eubanks (2018) y Benjamin (2019), los sistemas algorítmicos tienden a perpetuar patrones discriminatorios cuando se basan en datos históricos sesgados. Esto exige incorporar enfoques interseccionales en el diseño y regulación de estas tecnologías para garantizar que sean inclusivas y equitativas desde su concepción hasta su implementación.
Hacia una gobernanza de la inteligencia artificial
El advenimiento un modelo de gobernanza que abarque a la inteligencia artificial ha impulsado una transición paradigmática en la administración pública y el diseño normativo. El dominio de sistemas digitales en la gestión estatal ha suscitado el debate sobre la soberanía digital y el grado de autonomía que conservan los gobiernos frente a la influencia de actores privados (Coeckelbergh, 2020). En particular, la tercerización de infraestructuras tecnológicas y la dependencia de plataformas gestionadas por corporaciones transnacionales han generado una erosión de la capacidad estatal para ejercer un control efectivo sobre sus propios sistemas de información (Eubanks, 2018).
Frente a este escenario, la teoría de la democracia algorítmica propone la configuración de un modelo de gobernanza que integre principios de transparencia, participación ciudadana y rendición de cuentas en el diseño de infraestructuras digitales. La regulación de la IA debe partir de un enfoque garantista que coloque los derechos fundamentales en el centro del desarrollo tecnológico.
Asimismo, el término ‘democracia algorítmica’ se refiere al impacto de los sistemas basados en algoritmos, especialmente aquellos que incorporan inteligencia artificial, en los procesos democráticos. Este concepto plantea el problema de la automatización de la deliberación política, ya que, en sistemas democráticos tradicionales, la construcción del consenso se basa en el debate racional y la interacción entre múltiples actores políticos. Sin embargo, el uso específico de IA para segmentar audiencias, amplificar discursos polarizantes y personalizar estrategias de persuasión electoral introduce una asimetría informativa que puede alterar el equilibrio en la competencia política.
Es crucial señalar que, si bien todos los sistemas de inteligencia artificial dependen de algoritmos, definidos como secuencias de instrucciones para resolver problemas específicos (Cormen et al., 2022), no todos los algoritmos constituyen sistemas de IA. La IA implica el uso de algoritmos avanzados, como los de aprendizaje automático o redes neuronales, diseñados para simular capacidades cognitivas humanas, como el razonamiento o el aprendizaje (Russell y Norvig, 2016). Esta distinción es fundamental en contextos democráticos, donde los sistemas de IA pueden influir en la deliberación política y los procesos electorales, planteando desafíos para la regulación y la transparencia (Helbing, 2019).
La preocupación principal radica en los sistemas avanzados de IA, que tienen la capacidad de influir significativamente en la deliberación política y los resultados electorales. El impacto de estos sistemas en la toma de decisiones colectivas sugiere la necesidad de regular el uso de tecnologías de procesamiento de datos, en particular aquellas basadas en IA, en el ámbito electoral, y fortalecer los mecanismos de control sobre la manipulación informativa en redes sociales.
La regulación de la inteligencia artificial se debate actualmente en un terreno lleno de contradicciones. Mientras las democracias occidentales desarrollan marcos éticos que presentan como innovadores, las naciones del Sur Global enfrentan la imposición de tecnologías que reproducen jerarquías coloniales bajo nuevas manifestaciones algorítmicas (Tello, 2023). Este análisis busca exponer las brechas existentes entre el discurso normativo europeo y las prácticas extractivas que sustentan el desarrollo tecnológico a nivel mundial.
El panorama regulatorio emergente revela una paradoja fundamental: el 78 % de las iniciativas de “IA ética” se concentran en países que representan menos del 12 % de la población mundial (Kwet, 2019 como se citó en Tello, 2023). Esta desproporción transforma la idea de una gobernanza democrática en una ilusión para aquellas naciones que dependen de infraestructuras digitales extranjeras.
El modelo europeo, cristalizado en su Ley de IA (Parlamento Europeo, 2024), intenta equilibrar innovación con derechos fundamentales mediante un sistema de clasificación de riesgos. Sin embargo, su implementación a escala global enfrenta tres contradicciones fundamentales. Primero, los sistemas considerados de alto riesgo y prohibidos en Europa, como el reconocimiento facial en espacios públicos, son exportados masivamente a África y Latinoamérica a través de acuerdos comerciales desiguales (Tello, 2023). El caso de Sudáfrica ilustra este neocolonialismo algorítmico, donde empresas europeas entrenan algoritmos con datos biométricos locales para posteriormente comercializarlos como servicios de vigilancia.
Segundo, aunque se exija documentación técnica accesible, esta resulta ineficaz sí los ingenieros especializados en IA trabajan para corporaciones estadounidenses y chinas. Mientras Europa debate sobre la explicabilidad de los algoritmos, países como Chile implementan Tribunales Ciudadanos de IA (2025) que permiten a las comunidades afectadas presentar demandas directamente contra los desarrolladores.
El colonialismo digital opera mediante tres vectores interrelacionados (Tello, 2023). Existe una extracción masiva de datos del Sur Global, donde plataformas como Meta y Google obtienen el 68 % de sus datos de entrenamiento de países en desarrollo, sin ofrecer compensación alguna (Kwet, 2019). Además, hay una imposición de valores culturales en los diseños algorítmicos, donde los sistemas de moderación de contenido censuran lenguas indígenas argumentando “falta de datos”, privilegiando el inglés y el mandarín (Unión Africana, 2023).
Esta dinámica reproduce la lógica extractivista del colonialismo tradicional: una acumulación primitiva de datos, donde las grandes tecnológicas obtienen materia prima (datos personales) sin compensación; el procesamiento en centros metropolitanos, donde los datos se refinan en Silicon Valley o Shenzhen para crear modelos propietarios; y la reexportación como servicios costosos, obligando a los países proveedores de datos a pagar licencias para acceder a tecnologías entrenadas con su propia información.
Frente a este escenario, surgen iniciativas contrahegemónicas como el Acuerdo de Datos del Sur Global (India-Brasil-Sudáfrica, 2024), que crea repositorios de datos anonimizados para entrenar modelos locales, prohibiendo su uso por corporaciones extranjeras. También se puede poner sobre la mesa cuando llegaran a aparecer Impuestos a Externalidades Algorítmicas, que gravan a las multinacionales por los daños sociales causados en países en desarrollo, y Protocolos de Soberanía Epistémica (Unión Africana, 2023), que exigen la incorporación de saberes tradicionales en los diseños tecnológicos.
La regulación democrática de la IA requiere superar el paradigma eurocéntrico que concibe la ética como un conjunto de principios abstractos, ignorando las relaciones de poder materiales que sostienen el desarrollo tecnológico, haciendo que cualquier discusión sobre “gobernanza inclusiva” sea meramente retórica.
El verdadero desafío para la democracia algorítmica radica en desmercantilizar el conocimiento técnico, creando redes públicas transnacionales para desarrollar modelos abiertos y auditables; reconocer la deuda de datos, estableciendo mecanismos de compensación por los datos extraídos durante décadas; y pluralizar los criterios de inteligencia, incorporando epistemologías no occidentales en el diseño de sistemas sociotécnicos. Hasta que la gobernanza de IA no aborde estas cuestiones fundamentales, continuará siendo cómplice de un nuevo orden colonial revestido de código binario.
Principios para un marco regulatorio integral
La construcción de marcos regulatorios para la inteligencia artificial (IA) enfrenta un dilema fundamental: ¿cómo regular sistemas técnicamente opacos sin reproducir las desigualdades que prometen resolver? Este apartado analiza críticamente los mitos del paradigma regulatorio actual y propone principios transformadores para una gobernanza verdaderamente democrática. Como alternativa, se propone institucionalizar asambleas sociotécnicas con poder de veto sobre sistemas que afecten derechos colectivos, presupuesto autónomo para contratar auditorías independientes, y acceso completo a conjuntos de entrenamiento y métricas de evaluación.
La clasificación binaria “alto/bajo riesgo” del Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo de la Unión Europea (Parlamento Europeo, 2024) oculta tres sesgos estructurales: un eurocentrismo tecnológico, donde el 78 % de los criterios de evaluación se basan en valores individualistas occidentales (Unión Africana, 2023); una ceguera ante externalidades distributivas, que no considera impactos diferenciales en grupos históricamente marginados; y un inmovilismo temporal, ya que las certificaciones se otorgan de manera puntual, ignorando la deriva algorítmica. Como propuesta alternativa, se sugiere una Evaluación de Impacto Decolonial Continua (EIDC) que integre saberes tradicionales y epistemologías del Sur Global, mida efectos en el tejido social comunitario y no solo en individuos, e involucre a trabajadores de plataformas en auditorías en tiempo real.
Los principios deben evolucionar hacia la publicación obligatoria de datos de entrenamiento, incluyendo metadatos geopolíticos sobre su origen, condiciones de extracción y compensaciones; la creación de laboratorios públicos de verificación algorítmica con capacidad para replicar modelos y detectar sesgos estructurales; y el establecimiento de licencias Copyleft para modelos estratégicos, exigiendo que los derivados mantengan acceso público al código fuente. El escándalo de Lelapa AI en Sudáfrica (2024), donde un modelo entrenado con datos locales fue patentado por una empresa emergente estadounidense, evidencia la urgencia de estos mecanismos (Reuters 2023).
La actual distribución multinivel de responsabilidades permite a las grandes tecnológicas eludir consecuencias mediante tres estrategias: fragmentación corporativa a través de subsidiarias jurídicas en paraísos regulatorios; opacidad contractual mediante acuerdos de confidencialidad con gobiernos locales; y el mito de la neutralidad técnica, alegando que “el algoritmo decidió”. Como solución, se propone un Tratado Global sobre Responsabilidad Algorítmica que establezca jurisdicción universal para delitos digitales, cree un fondo de compensación financiado con impuestos a transacciones de datos, y reconozca la personería jurídica de comunidades afectadas. El precedente de Kenia, donde un tribunal ordenó a Meta pagar $1.8 mil millones por daños psicológicos causados por sus algoritmos (2024), marca un hito en esta dirección (The Economist, 2025).
Los principios regulatorios actuales fracasan porque abordan síntomas tecnológicos sin atajar causas estructurales. Una regulación democrática genuina requiere desprivatizar el conocimiento algorítmico, convirtiendo modelos estratégicos en bienes comunes globales; institucionalizar la desobediencia técnica, reconocer la colonialidad de los datos, al poner sobre la mesa si se debe o no dar alguna compensación por la extracción masiva. Hasta que la regulación no cuestione las relaciones de poder que producen tecnologías antidemocráticas, seguirá siendo cómplice de la farsa ética que dice combatir.
Cooperación internacional y soberanía tecnológica
La cooperación internacional en inteligencia artificial se enfrenta a un dilema crítico: cómo equilibrar la necesidad de estándares globales con la preservación de la soberanía tecnológica en un contexto donde las asimetrías de poder tecnológico amenazan con reproducir jerarquías coloniales bajo nuevas formas algorítmicas (Tello, 2023). Este análisis explora las tensiones entre la gobernanza global de la IA y la búsqueda de autonomía tecnológica por parte de los países en desarrollo.
La cooperación internacional en IA se presenta como un esfuerzo para compartir experiencias y establecer normas globales, lo que permite a estas potencias imponer sus estándares y valores en la gobernanza global; asimetrías en la gobernanza de datos, mientras la UE establece normas para proteger datos personales, extrae libremente datos del Sur Global sin compensación (Tello, 2023); e invisibilización de la soberanía tecnológica, donde los países en desarrollo son instados a adoptar tecnologías extranjeras sin desarrollar capacidades locales, perpetuando la dependencia tecnológica (African Union Executive, 2024).
La soberanía tecnológica emerge como un concepto estratégico para que los países en desarrollo puedan decidir sus propias condiciones de adopción tecnológica. Sin embargo, esta estrategia enfrenta desafíos significativos: dependencia de infraestructuras extranjeras, limitando la capacidad de controlar datos sensibles; falta de inversión en I+D+i local, donde los países en desarrollo destinan menos del 1% de su PIB a investigación en IA (African Union Executive Council, 2024); y cooperación internacional condicionada, ya que los acuerdos de cooperación tecnológica suelen estar ligados a la adopción de tecnologías occidentales, perpetuando la dependencia (Tello, 2023).
Para superar estas limitaciones, se requieren cambios estructurales en la cooperación internacional. El codesarrollo de tecnologías implica invertir en proyectos conjuntos que permitan a países en desarrollo desarrollar capacidades tecnológicas autónomas, como el Acuerdo de Datos del Sur Global (India-Brasil-Sudáfrica, 2024). Para ello, una transferencia tecnológica condicionada exige que la cooperación tecnológica incluya la transferencia de conocimientos y capacidades locales, no solo la adopción de tecnologías extranjeras. Las normas internacionales inclusivas buscan establecer estándares globales que incorporen perspectivas y necesidades de todos los países, no solo de las potencias tecnológicas (UNESCO, 2024).
El caso de la Alianza Digital UE-ALC (SELA, 2024) muestra cómo las iniciativas regionales pueden impulsar la cooperación en IA mientras promueven la autonomía tecnológica. Sin embargo, estas alianzas deben evolucionar hacia modelos más equitativos que prioricen el desarrollo local sobre la exportación de tecnologías occidentales.
La cooperación internacional en IA no puede limitarse a la retórica del multilateralismo; debe traducirse en acciones concretas que aborden las asimetrías tecnológicas y promuevan la soberanía tecnológica de los países en desarrollo. La verdadera prueba para la gobernanza global será permitir que estos países lideren la definición de estándares y tecnologías que sirvan a sus necesidades específicas, en lugar de seguir siendo receptores pasivos de soluciones tecnológicas extranjeras.
Conclusiones
La consolidación de la inteligencia artificial en democracias constitucionales exige una reformulación del paradigma normativo tradicional. La incorporación de sistemas algorítmicos en la gestión pública y judicial debe estar sujeta a principios de transparencia, explicabilidad y control democrático. La regulación de la IA no puede limitarse a un enfoque técnico, sino que debe abordar las implicaciones políticas y filosóficas de su despliegue en el ámbito público.
Aunado a lo anterior, la integración de la inteligencia artificial en democracias constitucionales constituye un fenómeno dual que, por una parte, ofrece el potencial de modernizar la administración pública y enriquecer la participación ciudadana, y por otra, plantea riesgos significativos para la estabilidad de los principios democráticos tradicionales. El análisis interdisciplinario expuesto en esta investigación evidencia que la adopción indiscriminada de sistemas algorítmicos sin un marco regulatorio adecuado puede derivar en la fragmentación del espacio público, la opacidad en los procesos decisorios y, en última instancia, la erosión de los mecanismos de rendición de cuentas esenciales para el funcionamiento del estado de derecho.
Se ha demostrado que la capacidad de segmentación de audiencias y personalización de contenidos —típica de las plataformas digitales— favorece la creación de cámaras de eco que, a su vez, debilitan el debate plural y promueven la polarización política. La externalización de funciones estatales críticas a actores privados y el uso de algoritmos en ámbitos como la vigilancia predictiva revelan cómo estas tecnologías pueden vulnerar derechos fundamentales, como la privacidad y la presunción de inocencia, al replicar y potenciar sesgos preexistentes.
Ante este panorama, se impone la urgencia de repensar y actualizar los marcos normativos que regulan la convivencia democrática en la era digital. La presente investigación aboga por la construcción de un constitucionalismo algorítmico que integre principios de transparencia, rendición de cuentas y protección de datos, de modo que la innovación tecnológica se convierta en un motor de progreso sin desvirtuar los valores democráticos. Así, promover mecanismos de supervisión independiente y la alfabetización digital ciudadana son herramientas fundamentales para contrarrestar el avance desmedido de la tecnocracia y garantizar que las transformaciones impulsadas por la IA fortalezcan, y no debiliten, la estructura democrática.
Finalmente, el desafío planteado no es meramente tecnológico, sino eminentemente político y ético: se trata de construir consensos que orienten el desarrollo de la inteligencia artificial hacia la consolidación de una sociedad más justa, inclusiva y regulada. El futuro de las democracias contemporáneas dependerá, en gran medida, de su capacidad para integrar la innovación sin sacrificar la protección de los derechos fundamentales, asegurando que el progreso en IA contribuya a la consolidación de un orden público basado en la participación, la equidad y el respeto irrestricto al estado de derecho.
Referencias
African Union Executive Council. (2024). Continental Artificial Intelligence Strategy. https://au.int/sites/default/files/documents/44004-doc-EN-_Continental_AI_Strategy_July_2024.pdf
Ardini, C. y Mirad, H. N. (2020). El uso del big data en política o la política del big data. Comunicación y Hombre, 16(1), 225–240. https://comunicacionyhombre.com/wp-content/uploads/2020/03/ESTUDIO-10-corregido.pdf
Benjamin, R. (2019). Race after technology: Abolitionist tools for the New Jim Code. Polity Press.
Binns, R. (2018). Fairness in machine learning: Lessons from political philosophy. En Proceedings of the 2018 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 149–158).
Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, dangers, strategies. Oxford University Press.
Coeckelbergh, M. (2020). AI ethics. MIT Press.
Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L. y Stein, C. (2022). Introduction to algorithms (4.° ed.). MIT Press.
Danaher, J. (2016). The threat of algocracy: Reality or myth? Philosophy & Technology, 29(3), 1–16. doi: 10.1007/s13347-015-0211-1
De Gregorio, G. (2019). From constitutional freedoms to the power of the platforms: Protecting fundamental rights online in the algorithmic society. European Journal of Legal Studies, 11(2), 65–104. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3365106
Eubanks, V. (2018). Automating inequality: How high-tech tools profile, police and punish the poor. St. Martin’s Press
García, M. L. (2024). La inteligencia artificial predictiva al servicio de la prevención e investigación del delito y del proceso penal. Ciencia Policial, 183(1), 91–132.
Hagendorff, T. y Meyer, K. (2022). Artificial intelligence and democratic legitimacy: The problem of publicity in public authority. AI & Soc, 39, 975–984. https://doi.org/10.1007/s00146-022-01493-0
Helbing, D. (2019). Towards digital enlightenment: Essays on the dark and light sides of the digital revolution. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-90869-4
Lissardy, G. (2017, abril 6). La democracia no está preparada para la era digital y está siendo destruida. BBC Mundo. https://www.bbc.com/mundo/noticias-internacional-39511606
Mitchell, T. M. (1997). Machine learning. McGraw-Hill.
Morozov, E. (2014). To save everything click here: The folly of technological solutionism. Public Affairs
Parlamento Europeo. (2024). Acta europea de inteligencia artificial: Texto consolidado. Diario Oficial de la Unión Europea, L 567/93. https://eurlex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
Pasquale, F. (2015). The black box society: The secret algorithms that control money and information. Harvard University Press. https://www.hup.harvard.edu/catalog.php?isbn=9780674970847
Reuters. (2023, agosto 9). African tech startups take aim at AI “colonialism”. Economic Times. https://economictimes.indiatimes.com/tech/technology/african-tech-startups-take-aim-at-ai-colonialism/articleshow/102562664.cms
Russell, S. y Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: A modern approach (3.° ed.). Pearson.
Santibáñez, D. (2024). Algoritmos, política y el problema de la transformación de la democracia en el siglo XXI. Revista Internacional de Pensamiento Político, 19(1), 375–394. https://doi.org/10.46661/revintpensampolit.11089
Seibert, T. (2021). Big data y democracia: ¿La utilización del big data representa una amenaza para el estado democrático? XIV Jornadas de Sociología, Facultad de Ciencias Sociales, Universidad de Buenos Aires. https://cdsa.aacademica.org/000-074/56.pdf
Tello, A. (2023). Sobre el colonialismo digital: Datos, algoritmos y colonialidad tecnológica del poder en el sur global. Mediaciones de la Comunicación, 18(2), 1–24. https://doi.org/10.18861/ic.2023.18.2.3523 .
Tenorio, G. A. (2021). El derecho a una vida libre de algoritmos. Revista IUS, 15(48), 115-135. https://doi.org/10.35487/rius.v15i48.2021.708
The Economist. (2025, enero 23). Three big lawsuits against Meta in Kenya may have global implications. https://www.economist.com/middle-east-and-africa/2025/01/23/three-big-lawsuits-against-meta-in-kenya-may-have-global-implications
Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. PublicAffairs.
*Johanna Mildred Pinto García
Formación: Abogada de la Universidad Militar Nueva Granada (Colombia), especialista en Derecho Público de la Universidad Externado de Colombia (Colombia), Maestrante en Derecho en la Universidad Nacional Autónoma de México (México). Ocupación: Investigadora, Becaria en la Secretaría de Humanidades, Ciencias, Tecnologías e Innovación (SECIHTI). Líneas de investigación: intersección entre la inteligencia artificial, la ética, la gobernanza democrática y la regulación normativa de tecnologías emergentes. Contacto: johanna.pinto@comunidad.unam.mx ORCID: https://orcid.org/0009-0007-2850-5747