Inteligencia artificial en la empresa: buenas prácticas en la prueba para el debido proceso.

Introducción

La inteligencia artificial (IA) está presente cada vez más en el ámbito empresarial como una herramienta estratégica para optimizar procesos, reducir costos y mejorar la toma de decisiones. Aún no se sabe hasta dónde llegará su capacidad disruptiva ya que es un tecnología en plena evolución y con mejoras a la vista. Sin embargo, su implementación plantea desafíos en el campo jurídico, especialmente en materia probatoria, cuando las decisiones automatizadas son objeto de controversia judicial.

En Colombia, el derecho probatorio se rige por principios como la lealtad procesal, la contradicción, la conducción de la prueba, y la carga de la prueba, consagrados en el Código General del Proceso (CGP). Estos principios exigen que toda prueba sea clara, pertinente, útil y accesible para las partes y el juez (art. 175 CGP). En este contexto, el uso de IA —ya sea desarrollada internamente o contratada a terceros— puede dificultar la producción, valoración y contradicción de la prueba, debido a la opacidad algorítmica y la falta de trazabilidad.

Esta nota preliminar analiza: (i) los principales retos probatorios que enfrentan las empresas al incorporar IA en sus procesos, y (ii) propone buenas prácticas alineadas con el CGP para garantizar el debido proceso. El objetivo es ofrecer herramientas jurídicas que permitan a las empresas actuar con responsabilidad tecnológica y transparencia procesal.

Retos probatorios del uso de Inteligencia Artificial en empresas

La expansión de la inteligencia artificial en el ámbito corporativo ha generado importantes desafíos legales en distintas jurisdicciones. Uno de los casos más emblemáticos es el de Wisconsin vs. Loomis en Estados Unidos, donde se cuestionó el uso del algoritmo COMPAS para evaluar el riesgo de reincidencia de los acusados. El sistema, basado en aprendizaje automático, fue criticado por sesgos raciales, ya que arrojaba puntuaciones más altas de riesgo para personas afroamericanas. Este caso evidenció la necesidad de trazabilidad y explicabilidad en los sistemas de IA utilizados en procesos judiciales.

Otro ejemplo relevante proviene de Amazon, que implementó un sistema de IA para filtrar currículums en sus procesos de selección. El algoritmo, entrenado con datos históricos, comenzó a discriminar sistemáticamente a mujeres, ya que los datos reflejaban una baja representación femenina en contrataciones anteriores. Amazon terminó desactivando el sistema, lo que subraya la importancia de auditar los datos de entrenamiento y aplicar buenas prácticas de equidad y no discriminación.

En Europa, el Reglamento de IA propuesto por la Unión Europea busca establecer un marco legal que clasifique los sistemas según su nivel de riesgo. Las aplicaciones de alto riesgo, como las que afectan derechos fundamentales o decisiones laborales, deberán cumplir estrictos requisitos de transparencia, supervisión humana y gestión de datos. Este enfoque preventivo pretende evitar que la IA se convierta en una fuente de vulneración de derechos, promoviendo buenas prácticas desde el diseño hasta la implementación.

Por su parte, países como Colombia han comenzado a debatir proyectos de ley que buscan armonizar el uso de IA con los derechos laborales y civiles. El Proyecto de Ley 130 de 2023, por ejemplo, propone establecer parámetros éticos para el uso de algoritmos en procesos de selección de personal, reconociendo el potencial impacto sobre la equidad y la dignidad humana

Usos empresariales de la IA: automatización y tercerización

Las empresas colombianas emplean IA en diversas áreas: selección de personal, análisis financiero, atención al cliente, predicción de demanda, entre otros. En muchos casos, los sistemas son desarrollados internamente; en otros, se contratan soluciones de terceros, como plataformas SaaS que operan con algoritmos propios.

Esta dualidad genera complejidades probatorias. Cuando una empresa utiliza IA de terceros, puede carecer de acceso completo al funcionamiento del sistema, lo que dificulta la reconstrucción de decisiones automatizadas en un proceso judicial. Esta situación compromete el principio de acceso a la prueba, derivado del derecho de defensa y contradicción (art. 8 CGP). Esto también puede dificultar la exhibición de documentos que puede ser solicitada por terceros en procesos judiciales o arbitrales.

Dificultades probatorias: opacidad, trazabilidad y responsabilidad

Uno de los principales retos es la opacidad algorítmica. Muchos sistemas de IA, especialmente los basados en aprendizaje automático, operan como “cajas negras”: producen resultados sin que sea posible explicar fácilmente cómo llegaron a ellos. Esta falta de explicabilidad afecta la utilidad de la prueba (art. 175 CGP), que exige que la prueba sea útil para esclarecer los hechos controvertidos.

La falta de trazabilidad también complica la producción de prueba. Si no se conservan registros de entrenamiento, parámetros y decisiones, resulta imposible reconstruir el proceso que llevó a una determinada acción empresarial. Esto puede generar indefensión para la parte afectada y obstaculizar el ejercicio del derecho de contradicción (art. 11 CGP).

Además, surge el problema de la responsabilidad compartida. ¿Quién responde por una decisión errónea tomada por un sistema de IA? ¿La empresa que lo utiliza o el proveedor que lo desarrolló? Esta ambigüedad puede diluir la carga probatoria y generar vacíos jurídicos, especialmente cuando no existen cláusulas contractuales claras sobre la cooperación probatoria.

Implicaciones procesales: carga dinámica y rol del juez

El artículo 167 del CGP introduce la carga dinámica de la prueba, que permite al juez asignar la carga probatoria a la parte que esté en mejor posición para aportarla. En casos de IA, esto suele recaer en la empresa que utiliza el sistema, por tener mayor capacidad técnica y acceso a la información relevante.

Sin embargo, el desconocimiento tecnológico del juez puede dificultar la valoración de pruebas técnicas así como la determinación de quien debe soportar la carga probatoria cuando la prueba proviene de un sistema de IA. La brecha entre lo jurídico y lo tecnológico exige un esfuerzo adicional para traducir el lenguaje algorítmico en términos comprensibles para el proceso judicial, sin vulnerar el principio de inmediación (art. 107 CGP).

Buenas prácticas probatorias alineadas con el Cóodigo General del Proceso

Documentación y trazabilidad: el primer paso hacia la transparencia

Las empresas deben implementar políticas de documentación exhaustiva de sus sistemas de IA. Esto incluye conservar registros de entrenamiento, parámetros utilizados, decisiones tomadas y actualizaciones del sistema. Esta trazabilidad permite reconstruir el proceso automatizado y cumplir con los requisitos de pertinencia y conducencia de la prueba (art. 175 CGP).

Además, es recomendable establecer protocolos internos para el uso de IA, que definan claramente quién supervisa, valida y responde por las decisiones automatizadas. Esta práctica fortalece el principio de lealtad procesal (art. 42 CGP).

Transparencia y explicabilidad: abrir la caja negra

La explicabilidad algorítmica es clave para garantizar el derecho de contradicción. Las empresas deben optar por sistemas de IA explicables (XAI), que permitan entender cómo se llegó a una decisión. Esto facilita la producción de prueba y fortalece la defensa jurídica.

También es útil generar informes técnicos accesibles para el juez y las partes, que traduzcan el funcionamiento del sistema en términos comprensibles. La transparencia no solo es una buena práctica empresarial, sino una garantía procesal que permite aplicar correctamente el principio de publicidad de la actuación procesal (art. 9 CGP).

Peritaje especializado: puente entre lo técnico y lo jurídico

En procesos judiciales donde interviene IA, el peritaje especializado se convierte en una herramienta indispensable. Las empresas deben contar con peritos en informática jurídica que puedan explicar el funcionamiento del sistema ante el juez.

Estos peritos deben participar activamente en la etapa probatoria, aportando informes, respondiendo interrogatorios y facilitando la comprensión técnica del caso. Su rol es fundamental para cerrar la brecha entre el algoritmo y el derecho, y para cumplir con el principio de inmediación probatoria (art. 107 CGP).

En el contexto del Código General del Proceso (CGP), el dictamen pericial está regulado como una prueba técnica que exige no solo conocimientos especializados, sino también la capacidad de explicar, justificar y someterse al contradictorio. El artículo 226 del CGP establece que el perito debe rendir dictamen bajo juramento, estar identificado, y ser susceptible de contrainterrogación por las partes. Estas exigencias responden a principios fundamentales del proceso, como la publicidad, la contradicción y la inmediación.

Un sistema de inteligencia artificial, por más avanzado que sea, no puede cumplir con estas exigencias sin intervención humana predominante. La IA no tiene conciencia jurídica, no puede asumir responsabilidad ética ni legal, y mucho menos someterse a un interrogatorio en audiencia. Además, los sistemas de IA suelen operar como “cajas negras”, lo que significa que sus procesos internos de decisión no siempre son transparentes ni comprensibles para los jueces o las partes. Esto limita gravemente la posibilidad de valorar su dictamen conforme a los estándares de racionalidad probatoria exigidos por el CGP.

Por otro lado, el artículo 229 del CGP exige que el dictamen pericial sea claro, preciso y fundado en principios científicos o técnicos verificables. Si bien la IA puede generar resultados basados en grandes volúmenes de datos, la trazabilidad de sus conclusiones no siempre es verificable, especialmente cuando se utilizan modelos de aprendizaje profundo que no explican sus decisiones de forma comprensible. Esta falta de explicabilidad impide que el juez ejerza un control efectivo sobre la prueba, lo que vulnera el debido proceso.

En consecuencia, aunque la IA puede ser una herramienta auxiliar valiosa en la elaboración de dictámenes, no puede reemplazar al perito humano en el proceso judicial colombiano. La intervención humana no solo es necesaria, sino jurídicamente indispensable para garantizar la legitimidad, la contradicción y la valoración adecuada de la prueba pericial.

Responsabilidad contractual con terceros: blindaje legal

Cuando se utilizan sistemas de IA desarrollados por terceros, es esencial establecer cláusulas contractuales que garanticen el acceso a la información necesaria para el proceso judicial. Esto incluye la obligación de conservar registros, colaborar en la producción de prueba y asumir responsabilidades por errores del sistema.

Además, se deben exigir garantías de trazabilidad y explicabilidad en los contratos, para evitar que la empresa usuaria quede en situación de indefensión ante una eventual demanda. Esta práctica se alinea con el principio de colaboración procesal (art. 42 CGP).

Cultura de cumplimiento legal: más allá del proceso

Finalmente, las empresas deben fomentar una cultura de cumplimiento legal en el uso de IA. Esto implica capacitar al personal en derecho probatorio, realizar auditorías periódicas sobre el impacto jurídico de los sistemas automatizados y establecer canales de supervisión interna.

La IA no puede ser vista como un atajo para evitar responsabilidades, sino como una herramienta que debe operar dentro del marco legal. El cumplimiento normativo no solo previene litigios, sino que fortalece la confianza en la empresa y en el sistema judicial.

Conclusión

La incorporación de inteligencia artificial en el ámbito empresarial representa una oportunidad para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones. Sin embargo, también plantea desafíos jurídicos, especialmente en materia probatoria, que no pueden ser ignorados.

El Código General del Proceso colombiano exige que la prueba sea clara, pertinente y conducente, y que se garantice el derecho de contradicción, publicidad, inmediación y lealtad procesal. En este contexto, las empresas deben asumir un rol activo en la producción de prueba relacionada con IA, adoptando buenas prácticas como la documentación, la explicabilidad, el peritaje especializado y el blindaje contractual.

Más allá del cumplimiento normativo, se trata de construir una relación responsable entre tecnología y derecho. La IA no debe ser una excusa para la opacidad, sino una oportunidad para fortalecer la transparencia y la rendición de cuentas. Solo así, las empresas podrán navegar con seguridad en el proceso judicial, sin naufragar en el mar de la automatización.