Inteligencia artificial en la labor fiscal: requerimientos inteligentes
Artificial intelligence in prosecutorial work: smart requirements
Rosa Veronica Jacqueline Ccasani Laureano [1]
La respuesta a la pregunta de si los bots pueden asumir tareas de los empleados públicos es inequívocamente positiva, pero muy distinta es la cuestión de si es lícito permitir que lo hagan en todo caso.
Rivero Ortega, R. (2023). Derecho e Inteligencia Artificial, p. 71.
Resumen
Este artículo analiza el uso de la Inteligencia Artificial (IA) como herramienta auxiliar en la elaboración de requerimientos fiscales en el ámbito peruano, identifica aplicaciones potenciales en fases como el análisis probatorio, verificación de estándares jurídicos y redacción asistida, que podrían optimizar procesos y contrarrestar deficiencias como el <<forzamiento de la acusación>>. También, advierte graves riesgos si la IA transgrede su rol subordinado, vulnerando principios cardinales del proceso penal: la exclusividad de la función fiscal (legalidad), la motivación suficiente (amenazada por algoritmos <<caja negra>>), la presunción de inocencia (por reproducción de sesgos) y la responsabilidad personal del fiscal. Se concluye que la implementación debe ser precavida y regida por un marco regulatorio estricto, asegurando que la IA opere con transparencia explicable, bajo vigilancia humana significativa y auditoría de sesgos. El fin es fortalecer, a través de un soporte crítico, el juicio profesional, la autonomía y la responsabilidad ética del fiscal en la defensa de la legalidad.
Palabras clave: Inteligencia artificial, Ministerio Público, requerimiento fiscal, garantías procesales.
Abstract
This article analyzes the use of Artificial Intelligence (AI) as an auxiliary tool in drafting prosecutorial requests in Peru. It identifies potential applications in phases such as evidence analysis, verification of legal standards, and assisted drafting, which could optimize processes and counteract deficiencies such as <<coercion of the prosecution>> It also warns of serious risks if AI transgresses its subordinate role, violating cardinal principles of the criminal process: the exclusivity of the prosecutorial function (legality), sufficient motivation (threatened by <<black box>> algorithms), the presumption of innocence (due to the reproduction of biases), and the personal responsibility of the prosecutor. The article concludes that implementation must be cautious and governed by a strict regulatory framework, ensuring that AI operates with explainable transparency, under meaningful human oversight and bias auditing. The aim is to strengthen, through critical support, the professional judgment, autonomy, and ethical responsibility of the prosecutor in upholding the law.
Keywords: Artificial intelligence, Public Prosecutor's Office, prosecutorial request, procedural guarantees.
El Ministerio Público (en adelante MP), conforme a su ley orgánica, <<tiene como función principal la defensa de la legalidad, los derechos ciudadanos y los intereses públicos […], -así como- la persecución del delito […]>> (art. 1 de la Ley Orgánica del Ministerio Público [en adelante LOMP])
Esta misión constitucional, reconocida en el Art. 159 de la carta fundamental, que traspasa la mera aplicación técnica de la ley para ubicarse en un plano ético y de garantía del Estado Constitucional de Derecho, se ejecuta cotidianamente a través de un acto procesal nuclear: la formulación de requerimientos. Estos constituyen instrumentos mediante los cuales el fiscal, actuando con autonomía funcional y según su propio criterio (art. 5 de la LOMP), se dirige al juez de la investigación preparatoria para solicitar la realización de actos que van desde medidas cautelares limitativas de derechos hasta la acusación formal o el sobreseimiento (art. 122 del Código Procesal Penal [en adelante CPP]); todo ello con la finalidad de cumplir de manera adecuada la función de defensa de la legalidad y de los intereses públicos jurídicamente tutelados.
La eficacia de este sistema se encuentra bajo una doble presión: por un lado, existe una sobrecarga procesal estructural que demanda celeridad y eficiencia en el manejo de un volumen creciente de casos; por otro, y más grave aún, estudios especializados han diagnosticado una disfunción sistémica conocida como el <<forzamiento de la acusación>>, concebido por Almonacid (2026), como la formulación de acusaciones sin la convicción probatoria suficiente por parte del fiscal. (p.488)
Este fenómeno, documentado en el contexto peruano, ocurre cuando presiones jerárquicas o institucionales, llevan a fiscales a formular imputaciones sin alcanzar la convicción en el persecutor para acusar, lo que genera un ciclo perverso de juicios débiles y absoluciones por insuficiencia probatoria, erosionando severamente la confianza ciudadana en la justicia. (Almonacid, 2026)
Es así que, en este contexto complejo y desafiante, la Inteligencia Artificial emerge en el debate como una herramienta prometedora para la modernización de la justicia; Cisneros (2025) señala que los sistemas judiciales enfrentan una grave congestión procesal (p.1), lo que hace especialmente seductor el potencial de herramientas que pueden procesar grandes volúmenes de datos, identificar patrones (p. 12) y automatizar tareas repetitivas. (Balazar, 2024, p. 258)
Sin embargo, aquella promesa de eficiencia choca frontalmente con la naturaleza esencialmente humana, valorativa y garantista de la función fiscal, esto plantea el problema de investigación central del presente artículo: ¿Puede la IA asistir válidamente en la elaboración del requerimiento fiscal sin vulnerar los principios cardinales del proceso penal, las garantías fundamentales del imputado y, en última instancia, la esencia jurídico-ética de la labor del fiscal?
II. El requerimiento fiscal y la ia como herramienta
II.1. La naturaleza jurídica del requerimiento fiscal: más que un escrito, un acto de convicción
Comprender los límites y posibilidades de la IA en este campo, exige primero poner de relieve la naturaleza jurídica del requerimiento. Este no se trata de un mero documento administrativo o de un formulario procesal, es el acto formal y solemne a través del cual el Ministerio Público, en su calidad de titular exclusivo de la acción penal pública (art. 11 de la LOMP), ejerce su potestad-deber de impulsar el proceso ante el juez natural. (art. 122.4 del CPP.
Su esencia radica en ser un acto jurídicamente motivado (art. 122.5 y art. 203.2 del CPP); es decir, debe expresar de manera explícita y lógica los razonamientos fácticos y jurídicos que justifican la petición. Esta motivación no es una formalidad retórica; es la exteriorización del criterio propio e independiente del fiscal (art. 5 de la LOMP), un juicio intelectual y profesional que implica valorar la credibilidad de la prueba, evaluar su fuerza y vincularla, mediante un silogismo riguroso, con la norma penal aplicable.
El requerimiento, además, debe estar suficientemente sustentado con los <<elementos de convicción>> que lo justifiquen (art. 122.5 del CPP), esto refleja que sobre el fiscal recae la carga de la prueba (art. 14 de la LOMP), una carga que es a la vez técnica y ética; por ello, el requerimiento es un acto de autoría personal e intransferible del fiscal, que asume la responsabilidad integral por su contenido. Es, en definitiva, el puente entre la investigación y la decisión judicial, y como tal, debe ser lo suficientemente claro y preciso para permitir el control jurisdiccional y el ejercicio efectivo del derecho de defensa por parte del imputado.
II.2. Requerimientos: complejidad e impacto
La actividad fiscal genera una gama muy amplia de requerimientos, cada uno con una gravedad e impacto sobre los derechos fundamentales distinto.
En un extremo, se encuentran los requerimientos de medida cautelar o limitativa de derechos, como la prisión preventiva (art. 268 del CPP), el allanamiento (art. 214 del CPP), la interceptación de comunicaciones (art. 230 del CPP) o el impedimento de salida del país (art. 295 del CPP); estos requerimientos, que suelen formularse durante la investigación, afectan derechos fundamentales como la libertad personal, la intimidad o la libertad de locomoción, y exigen una valoración urgente pero ponderada del principio de proporcionalidad y de la existencia de elementos de convicción suficientes. (art. 203.1 del CPP)
En el otro extremo, al cierre de la investigación preparatoria, se ubican los requerimientos definitorios del proceso: el requerimiento acusatorio (art. 349 del CPP) acto postulatorio más importante, donde el fiscal solicita al juez la apertura del juicio oral, para formularlo, la jurisprudencia exige que el fiscal haya alcanzado una <<sospecha suficiente>> sobre la autoría y participación del imputado (art. 336 del CPP), contrariamente, un requerimiento de sobreseimiento (art. 344 del CPP) busca el archivo de la causa por ausencia de elementos para acusar. La complejidad de estos actos es máxima, pues sintetizan toda la investigación y definen la suerte procesal de las personas.
Existe, además, una miríada de requerimientos de orden procedimental o probatorio, como la prueba anticipada (art. 242 del CPP) o la solicitud de informes a registros (art. 188 del CPP), aquella diversidad muestra que no existe un requerimiento genérico, sino una familia de actos con estándares probatorios, finalidades y consecuencias muy distintas.
II.3. El requerimiento fiscal y la IA como herramienta
Ahora bien, es preciso definir qué se puede entender por Inteligencia Artificial en el ámbito de la labor fiscal; consecuentemente, siguiendo la doctrina especializada, la IA puede definirse como un sistema de software (y en algunos casos hardware), diseñado para alcanzar objetivos específicos, que percibe su entorno, procesa información, razona sobre ella y toma decisiones o genera outputs (salidas/respuestas). En palabras de García (2025), la IA se basa en el diseño de sistemas capaces de reproducir ciertos procesos del razonamiento humano, lo que les permite analizar información, tomar decisiones y formular conclusiones a partir del conocimiento que han adquirido (p. 14). Su funcionamiento se basa en algoritmos (conjuntos de reglas) que se <<entrenan>> o ajustan utilizando grandes volúmenes de datos (Big Data). (García, 2025, p. 37)
Es fundamental destacar que, a la luz del estado actual de la tecnología, toda aplicación concreta en el ámbito jurídico se encuadra en lo que se denomina Inteligencia Artificial Estrecha o Débil (ANI), la ANI puede ejecutar tareas concretas con gran eficiencia; sin embargo no es capaz de aprender ni razonar fuera de los límites establecidos por su programador (García, 2025, p. 12); en ese sentido, podría aseverarse que tal inteligencia artificial no puede entender el concepto de duda razonable, la equidad, la proporcionalidad o la dignidad humana, todos ellos conceptos jurídicos abstractos y valorativos.
Por tanto, en el contexto de este trabajo, la IA se conceptualiza exclusivamente como una herramienta auxiliar de soporte, un instrumento potente, pero ciego, que debe operar bajo la estricta dirección, supervisión y control último de un fiscal <<humano>>, quien será el único titular de la función y el responsable por sus resultados, frente una justicia tradicionalmente saturada y cuestionada por su falta de eficiencia, entonces, la IA se presenta como un apoyo que puede contribuir a agilizar los procedimientos, acortar los plazos y fortalecer la confianza de la ciudadanía, sin desplazar el rol del hombre. (Cisneros Romero, 2025, p. 31).
Reconociendo su naturaleza de herramienta auxiliar, es posible identificar fases específicas dentro del complejo proceso de elaboración de un requerimiento, donde la IA podría ofrecer un soporte valioso, liberando al fiscal de pendientes mecánicos y aumentando exhaustividad del análisis en los casos, es preciso visualizar este apoyo no como una sustitución de la decisión final, sino como un proceso de asistencia escalonada.
III.1. Análisis y organización de la masa probatoria
Una investigación penal genera un volumen ingente de datos: declaraciones policiales, testimonios contradictorios, pericias forenses, documentos bancarios, registros de comunicaciones, material multimedia, etc., ante tal escenario, la herramienta de la IA podría analizar automáticamente este corpus documental. Sus funciones podrían incluir: <<[l]a automatización de las investigaciones>>, <<medir la cantidad y calidad de la información recabada durante la investigación y evaluar si cumple con los estándares probatorios exigidos por cada etapa procesal>>, <<para el trabajo de escritorio [ubicar al testigo a través de redes sociales, grabar las declaraciones, programar audiencias judiciales virtuales y otros]>>, <<[para crear la estrategia o línea de investigación>>, <<[…] para valorar el grado de veracidad de la información recabada>>, <<[e]n medidas cautelares, para hacer pronósticos del riesgo de los investigados y buscar su patrimonio>> (Balazar, 2024, pp. 258-261). Aquello transformaría al fiscal de un procesador de datos en un gestor y validador de información ya preanalizada, permitiéndole organizar mejor su tiempo.
III.2. Verificación de presupuestos jurídicos y estándares probatorios
Programada con la normativa penal vigente y alimentada con los estándares jurisprudenciales de la Corte Suprema (por ejemplo, los referidos a la <<sospecha suficiente>> para acusar), una IA podría actuar como un sistema de verificación de consistencia legal.
La IA durante la investigación, podría, de manera preliminar, contrastar los hechos descritos en la investigación con los elementos típicos de los delitos considerados, señalando posibles desconexiones; asimismo, podría estimar, con base en datos estadísticos de casos similares y la jurisprudencia, si el nivel probatorio reunido se acerca al estándar exigido para el tipo de requerimiento que se planea formular. La IA no decidiría, sino que alertaría al fiscal, v.gr. Los elementos sobre la imputación <<A>> no parecen cubrir el elemento subjetivo del tipo <<B>> según la casación <<C>> o el porcentaje de casos con prueba similar que llegaron a condena es históricamente bajo; sería un contrapeso digital contra la automatización irreflexiva o el forzamiento.
III.3. Una redacción asistida
Una redacción asistida es una de las aplicaciones más directas, inspirada en el legal prompting -formulación estratégica de instrucciones dirigidas a sistemas de inteligencia artificial generativa, con el fin de obtener respuestas en el ámbito jurídico (García, 2025, p. 15)- y los asistentes de redacción jurídica, basándose en modelos de lenguaje entrenados con un corpus de requerimientos fiscales bien fundamentados. La IA podría generar borradores de secciones estandarizadas: la relación de imputados y víctimas, los antecedentes procesales, la descripción genérica de los hechos. También, podría analizar el borrador escrito por el fiscal para verificar la coherencia lógica interna, la completitud formal (que se incluyan los requisitos del art. 349 del CPP para una acusación) y la consistencia en la citación de normas y jurisprudencia.
En suma, el objetivo de esta asistencia será erradicar errores formales, mejorar la calidad expositiva y proporcionar al fiscal un análisis objetivo de la consistencia de su caso; sin embargo, el acto final de valoración, el peso definitivo que se asigna a cada elemento de convicción, la calificación jurídica última y la petición concreta, debe ser una decisión consciente y fundamentada que emane indiscutiblemente del criterio del fiscal, quien integra la información de la herramienta en su juicio profesional. Vale decir, la IA no reemplaza al fiscal, sino que lo fortalece. (Cisneros, 2025, p. 28).
III.4. Control de sesgos algorítmicos y humanos
Paradójicamente, la IA bien diseñada puede ser un instrumento para combatir sus propios riesgos y los sesgos humanos preexistentes, podría analizar el lenguaje utilizado para detectar términos discriminatorios o estereotipados, podría analizar, de manera anónima y agregada, si existen patrones estadísticos en las decisiones del fiscal (o de la fiscalía), que sugieran un trato diferenciado por variables como el género, el origen geográfico o la condición socioeconómica de los imputados. Este análisis no acusaría, sino que proporcionaría al fiscal y a sus superiores, una alerta objetiva para la autorreflexión y la corrección de prácticas inconscientemente sesgadas.
El potencial descrito se desvanece frente a los riesgos profundos que una implementación prematura conllevaría, la experiencia comparada y la naciente regulación, como el Reglamento Europeo de IA, clasifican los sistemas utilizados en la administración de justicia como de alto riesgo, sujetándolos a exigencias estrictas de transparencia, supervisión humana y rendición de cuentas; estos riesgos no son teóricos, son amenazas concretas a pilares del proceso penal.
IV.1. Implicancia del principio de legalidad y oficialidad
La potestad de ejercer la acción penal pública es una función de soberanía del Estado, conferida por la Constitución y la ley, de manera exclusiva y excluyente, al Ministerio Público. (art. 11 de la LOMP)
El fiscal es un órgano de la ley, y su intervención es un presupuesto de validez del proceso, esta titularidad es personal e intransferible; ante ello, una inteligencia artificial, por definición, no es un órgano del Estado ni un funcionario público investido de autoridad, por tanto, cualquier sistema de la IA que sustituya la decisión del fiscal, o que genere un requerimiento que el fiscal se limite a rubricar sin un ejercicio real de su criterio, violaría el principio de legalidad y constituiría una dimisión ilegítima de una función pública esencial.
IV.2. Implicancia del principio de motivación suficiente
La motivación es el alma del requerimiento, es la justificación racional, explícita y controlable que permite al juez evaluar la solicitud y al imputado defenderse, una motivación auténtica es el reflejo de un proceso intelectual humano de valoración de la prueba.
En base a lo anterior, el riesgo más grave de muchos sistemas de IA es el problema de la <<caja negra>> (black box): se conocen los datos de entrada y la solución de salida, pero es imposible comprender el proceso interno de razonamiento que los conecta, <<falta de transparencia de sus decisiones.>> (Cisneros, 2025, p. 12)
Un requerimiento <<motivado>> por una caja negra sería un acto dogmático e incuestionable. Esto anula el derecho de defensa y el control judicial; además, una herramienta de IA podría generar un texto formalmente impecable y retóricamente convincente, pero vacío de convicción real, automatizando así, de manera sofisticada y opaca, el ya mencionado <<forzamiento de la acusación>>.
IV.3. Presunción de inocencia
La presunción de inocencia es una garantía que obliga al Estado a probar la culpabilidad; los algoritmos de IA, sin embargo, funcionan a menudo haciendo predicciones basadas en datos pasados, si estos datos históricos están contaminados por sesgos estructurales del sistema penal, el algoritmo aprenderá y reproducirá esos sesgos. Por lo tanto, <<[s]i no se diseñan y supervisan adecuadamente, los sistemas de IA podrían perpetuar o incluso exacerbar las desigualdades existentes>>. (Cantero, 2024, párr. 11)
Cabe traer a colación el caso del sistema COMPAS en Estados Unidos, denunciado por su sesgo racial en la evaluación de riesgo de reincidencia, este es un precedente aleccionador citado en la literatura, respecto al cual, la Corte Suprema expresó que, ante el uso de herramientas como el COMPAS, se debe tener especial cuidado en los derechos constitucionales de los investigados. (Balazar, 2024, p. 261)
IV.4. Responsabilidad y autoría
El ordenamiento jurídico peruano, establece un régimen claro de responsabilidad personal para los fiscales; pueden enfrentar sanciones disciplinarias, civiles e incluso penales por sus actos (arts. 51 y ss.; arts. 22, 94 de la LOMP). Este principio de rendición de cuentas es fundamental para la legitimidad del sistema.
La introducción de la IA, crea una neblina de responsabilidad, si un requerimiento asistido por un algoritmo contiene un error grave que perjudica a un imputado, ¿quién responde? ¿El fiscal que lo firmó, pero que quizá no comprendió la recomendación del algoritmo? ¿El desarrollador del software? ¿El superior que decidió implementar la herramienta? Puede ser que dicha atribución nítida de responsabilidad se diluya, violando un pilar del Estado Constitucional de Derecho, empero el fiscal debe ser, siempre, el autor único, identificable y responsable, del contenido de su requerimiento, pues la IA no puede ser una coartada para la elusión de una responsabilidad profesional o de naturaleza disciplinaria.
Dadas las potencialidades y los riesgos señalados anteriormente, la pregunta no es si se debe implementar la IA, sino cómo, bajo qué condiciones y con qué salvaguardas. La implementación responsable de la inteligencia artificial en la labor fiscal no puede ser un ejercicio espontáneo, exige, por el contrario, un marco regulatorio sólido, anclado en principios jurídicos irrenunciables, informado tanto por los avances regulatorios internacionales como por la crítica jurídica y social, y contextualizado al derecho peruano.
V.1. Principios rectores para el diseño e implementación
La IA debe tener un rol estrictamente auxiliar y consultivo, pues la decisión final, la valoración de la prueba, la calificación jurídica y la redacción del núcleo argumentativo, deben residir inequívocamente en el fiscal.
Se debe privilegiar el uso de sistemas cuyo funcionamiento sea auditable y explicable. Cuando el sistema realice una sugerencia, v.gr. <<clasificar este documento como prueba de cargo>>, debe poder proporcionar al fiscal una justificación comprensible de dicha sugerencia.
Los conjuntos de datos de entrenamiento y los propios algoritmos deben ser sometidos a auditorías externas e independientes, previas a su implementación y de manera periódica, para detectar y corregir sesgos.
Como se advierte, la implementación de la IA en la labor fiscal requiere una notable interrelación con otras ciencias, como la ingeniería de sistemas y software, mientras el derecho aporta el marco de valores y garantías, disciplinas como la informática y la ciencia de datos, deben proporcionar las metodologías explicables de transparencia.
V.2. Adaptación al contexto peruano
La implementación de IA no puede ser un ejercicio ajeno a la realidad del sistema. Debe tener como uno de sus objetivos explícitos contribuir a solucionar las deficiencias identificadas.
En concreto, una herramienta bien diseñada podría ayudar a combatir el <<forzamiento de la acusación>>, proporcionando al fiscal un análisis objetivo de la solidez probatoria de su caso, frente a los niveles de estándar probatorio, actuando, de esta manera, como un contrapeso interno a las presiones jerárquicas. Asimismo, debe evitar crear una <<justicia low-cost>> (Cantero Gamito, 2024), donde los casos complejos o de recursos sigan siendo tratados por humanos de forma intensiva, mientras que los casos de sectores vulnerables sean <<gestionados>> de forma automatizada y superficial, profundizando las desigualdades.
Almonacid Zamudio, R. (2026). El requerimiento de acusación fiscal sin convicción: disfunciones y credibilidad de la justicia peruana. Revista en Ciencias de la Educación y Ciencias Jurídicas. 486-500. Disponible en: https://revistatribunal.org/index.php/tribunal/article/view/1015/1604
Balazar Paz, V. M. (2024). El uso de la inteligencia artificial en la investigación fiscal. Gaceta Penal & Procesal Penal. 257-263. Disponible en: https://www.congreso.gob.pe/Docs/biblioteca/files/alerta_bibliografica_2025/balazar082025.pdf
Bedoya Casablanca, C. A. (s.f.). El Ministerio Público: Disposiciones y requerimientos [PPTS, Material de estudio basado en el Código Procesal Penal peruano].
Cantero Gamito, M. (2024). Acceso a la justicia en tiempos de IA: ¿hacia una justicia low-cost? Revista de Estudios Jurídicos.
Disponible en: https://recyt.fecyt.es/index.php/cidob/article/view/112029
Cisneros Romero, F. A. (2025). Implementación de IA en la justicia: lecciones latinoamericanas para la acción de protección en Ecuador. [Trabajo de Titulación, Universidad San Francisco de Quito]. Disponible en: https://repositorio.usfq.edu.ec/bitstream/23000/14826/1/215845.pdf
García Cobreros, L. (2025). Algoritmos y Leyes: Cómo la Inteligencia Artificial Revoluciona el Derecho Tributario [Trabajo Fin de Grado, Universidad Alfonso X El Sabio]
Disponible en: https://uvadoc.uva.es/bitstream/handle/10324/79425/TFG-D_02022.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Fiscal Adjunta Provincial Provisional de la Quinta Fiscalía Provincial Penal Corporativa de Huamanga. Estudios de Pregrados en la Universidad “Alas Peruana” y de posgrado en la USMP (maestría en derecho con mención en Ciencias Penales). Email: veronicaccasanil@gmail.com ↑