El uso de la inteligencia artificial como herramienta de apoyo para la toma de decisiones en el sector público: el caso del sistema judicial mexicano

Abstract

Este estudio tiene como propósito examinar el impacto del uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la toma de decisiones dentro del sistema judicial mexicano, identificando una brecha significativa en la literatura existente relacionada con cómo la autonomía algorítmica afecta la percepción de transparencia, la confianza y la percepción de eficiencia por parte de los funcionarios públicos. Motivada por la creciente adopción de IA en el sector público, la investigación evalúa cómo la autonomía de los algoritmos influye en la aceptación de decisiones automatizadas por parte de los funcionarios públicos. Utilizando una metodología de viñetas que simula escenarios judiciales como narcotráfico y delincuencia organizada; y demanda de amparo por detención en estado de ebriedad, se analizaron las respuestas de 51 funcionarios. Los resultados revelan que, en el caso de narcotráfico, la autonomía no mostró un efecto lineal significativo, pero se identificó un escepticismo profundo y consistente en los mandos operativos y el personal con mayor experiencia, quienes perciben menor transparencia, confianza y eficiencia. En contraste, para el escenario de amparo, donde se afectan derechos fundamentales de manera inmediata, la autonomía alta mostró una tendencia negativa en la percepción de transparencia y sí redujo de manera significativa tanto la confianza (-1.33, p<0.05) como en la eficiencia percibida (1.37, p<0.05), confirmando que, en contextos de urgencia y alto impacto legal, la automatización elevada socava la legitimidad de las decisiones. Este estudio contribuye al debate sobre la implementación de IA en el sector público, particularmente en el sistema judicial, al proporcionar evidencia empírica de los desafíos asociados con la autonomía algorítmica y propone un marco de política pública replicable, para integrar la IA de manera ética, legítima y efectiva no solo en la justicia, sino en el sector público en general, asegurando que la tecnología sirva a las personas.

This study aims to examine the impact of using Artificial Intelligence (AI) in decision-making within the Mexican judicial system, identifying a significant gap in the existing literature regarding how algorithmic autonomy affects public officials’ perceptions of transparency, trust, and efficiency. Motivated by the growing adoption of AI in the public sector, the research assesses how the autonomy of algorithms shapes public officials’ acceptance of automated decisions. Using a vignette-based methodology that simulates judicial scenarios such as drug trafficking and organized crime, and an amparo proceeding claim for detention while intoxicated, responses from 51 officials were analyzed. The results show that, in the drug-trafficking case, autonomy did not exhibit a significant linear effect; however, deep and consistent skepticism was identified among operational-level managers and more experienced personnel, who perceive lower transparency, trust, and efficiency. By contrast, in the amparo scenario, where fundamental rights are immediately affected, high autonomy showed a negative trend in perceived transparency and significantly reduced both trust (-1.33, p<0.05) and perceived efficiency (1.37, p<0.05), confirming that, in urgent contexts with high legal impact, high levels of automation undermine the legitimacy of decisions. This study contributes to the debate on implementing AI in the public sector, particularly in the judicial system, by providing empirical evidence of the challenges associated with algorithmic autonomy and by proposing a replicable public policy framework to integrate AI ethically, legitimately, and effectively not only in justice, but across the public sector more broadly, ensuring that technology serves people.