La irrupción de la IA generativa no es una moda pasajera: ya está reconfigurando cómo los poderes judiciales automatizan trámites, reducen cuellos de botella y mejoran la atención al público. Sin embargo, en el Perú muchos operadores esperan que la IA “ayude”, pero no saben cómo integrarla o permanecen en esquemas mentales que la reducen a usos superficiales (p.e. un corrector de estilo), desaprovechando ventajas mayores. El reciente lanzamiento de AI Literacy for Courts —un itinerario formativo con rutas por rol (jueces, administradores, relatores, secretarios, intérpretes, etc.)— ofrece una referencia concreta para salir de esa trampa y avanzar con responsabilidad. NCSC (Centro Nacional para las Cortes Estatales de los EEUU)

 
El programa fue diseñado por el TRI/NCSC AI Policy Consortium for Law & Courts y se presenta en seminarios web con guía de implementación por funciones específicas y principios operativos (privacidad, transparencia, supervisión humana, mitigación de riesgos). Esta aproximación por rutas de aprendizaje diferenciadas es clave para pasar del entusiasmo difuso a la adopción efectiva en cada eslabón de la cadena de valor judicial. National Center for State Courts+1

¿Qué propone el programa AI Literacy for Courts (y por qué importa en el Perú)?

1. Rutas por rol con más de 20 recursos (videos, guías, webinars, autoevaluaciones), combinando fundamentos, buenas prácticas y aplicaciones concretas (investigación jurídica, revisión documental, traducción, chatbots para atención ciudadana, RR. HH.). ncsc

2. Gobernanza y ética aplicadas: privacidad de datos, sesgo y equidad, transparencia, “human-in-the-loop”, y criterios para prevenir “alucinaciones” y gestionar evidencias complejas (p. ej., deepfakes). National Center for State Courts

3. Acompañamiento mediante webinars de arranque y de nivelación (“AI Literacy for Courts: A New Framework for Role-Specific Education”; “Key Considerations for Using Generative AI Tools in Legal Practice and Courts”). National Center for State Courts+1

Complementariamente, el Thomson Reuters Institute ha consolidado un centro de recursos sobre IA en tribunales y destaca que la alfabetización y la formación transversal son el primer paso para vencer miedos y mitos operativos. thomsonreuters.com+1

Sin AI literacy por rol, la IA se queda en “gadgets” y no en capacidades institucionales

Los tres “espejismos” que frenan a nuestros operadores

1. Espejismo de la comodidad: “la IA redacta mejor, y con eso basta”. Riesgo: quedarse en tareas cosméticas, sin tocar cuellos de botella reales (calendario de audiencias, notificaciones, priorización de escritos, traducción intercultural, gestión probatoria digital).

2. Espejismo del sustituto: “si la IA no reemplaza al juez, no sirve”. Enfoque correcto: la IA asiste (clasifica, resume, busca y compara), mientras la decisión y la ponderación siguen siendo humanas, con trazabilidad y revisión. Las guías éticas comparadas exigen supervisión humana continua. Reuters

3. Espejismo del riesgo inabordable: “mejor no usar nada para evitar sanciones”. Enfoque correcto: políticas claras, herramientas con RAG (con fuentes verificables), protección de datos, y política de privilegio y confidencialidad para no exponer estrategias o datos sensibles en plataformas no seguras. Reuters+1

Un plan de 100 días para el Sistema de Justicia Peruano

Objetivo: pasar de expectativas difusas a casos de uso con métricas, bajo gobernanza y formación por rol.

1) Gobernanza mínima viable (semanas 1–4)

Política de uso de IA para Poder Judicial, Ministerio Público y Defensa Pública:

Comité interinstitucional de IA con oficinas de TI, Escuela del PJ, OCMA/ética y archivo digital, alineado a buenas prácticas NCSC/TRI. National Center for State Courts

Cláusulas de confidencialidad y privilegio: separar entornos de experimentación de expedientes reales; prohibir cargar información sensible en servicios públicos no autorizados. Reuters

2) Alfabetización por rol (semanas 2–10)

Adoptar las rutas AI Literacy for Courts como plantilla y tropicalizarlas.

Capacitación basada en problemas (PBL): cada rol trabaja con expedientes anonimizados y métricas de calidad/tiempo.

Webinars de arranque (modelo NCSC) para liderazgo y mandos medios. National Center for State Courts

3) Pilotos con “valor público rápido” (semanas 6–14)

Chatbot ciudadano de alto impacto controlado: consultas frecuentes, estado de expediente, requisitos de escritos, lenguaje claro, y derivación a humano. National Center for State Courts

Traducción asistida (con revisión humana) para actos procesales en lenguas originarias priorizadas. National Center for State Courts

Revisión documental y búsqueda jurídica con RAG para relatorías y fiscalías (con índice de fuentes y registro de trazas). Reuters

Gestión de evidencias digitales: protocolo para videos/imágenes con riesgo de deepfake (cadena de custodia, peritaje, registro de herramientas usadas). National Center for State Courts

4) Métricas y control (continuo)

KPIs: reducción de tiempos de clasificación, tasa de acierto en respuestas ciudadanas, % de piezas traducidas revisadas sin reclamos, ahorro de horas de análisis por expediente.

Auditoría interna: muestreo mensual de productos generados con IA; verificación de fuentes; trazabilidad de decisiones (quién revisó, qué corrigió). National Center for State Courts

Recomendaciones para cambiar el “modelo mental” del operador

De herramienta a proceso: la pregunta no es “¿qué IA uso?”, sino “¿qué parte del flujo resuelve mejor con IA y bajo qué control humano?”.

De output a evidencia: ningún texto de IA se acepta sin referencias verificables y registro de fuentes (RAG). Reuters

De intuición a experimentación: pilotos con grupos de control y métricas; si no mejora tiempo, calidad o acceso, se descarta.

De miedo a gobernanza: reglas claras reducen el riesgo más que la inacción; hay estándares éticos comparados que ya orientan el uso responsable. Reuters

Conclusión

El Sistema de Justicia Peruano puede evitar la “trampa de la superficialidad” si adopta una alfabetización en IA por roles, define una gobernanza mínima viable y prioriza pilotos con valor público bajo supervisión humana y trazabilidad. El itinerario AI Literacy for Courts y los recursos del consorcio TRI/NCSC son una base inmediata para tropicalizar contenidos y acelerar la curva de aprendizaje institucional, con foco en ética, precisión y servicio al ciudadano. ncsc+1