Inteligencia artificial y responsabilidad penal de personas jurídicas: un análisis de sus aspectos materiales y procesales
Un análisis de sus aspectos materiales y procesales
Partiendo del supuesto de que las empresas asumen un rol de innegable protagonismo en la producción y utilización de los sistemas de inteligencia artificial (IA), abordaremos en el presente trabajo, los aspectos penales y procesales penales de esta relación. Tras un breve estudio del concepto, funcionamiento y limitaciones de esta tecnología, analizaremos las dificultades que impone a la imputación de responsabilidades penales, que acaban justificando la adopción de modelos específicos de responsabilidad de personas jurídicas también en este ámbito. Por otro lado, observaremos que, aun que como usuarias, las personas jurídicas no gozan de libertad irrestricta para emplear la IA en sus programas de cumplimiento, debiendo cumplir con ciertos parámetros legales, especialmente si pretenden obtener beneficios penales a través del compliance eficaz.
Palabras clave:
derecho penal económico, inteligencia artificial, responsabilidad penal de la persona jurídica, proceso penal de la persona jurídica, cumplimiento
Xavier Januário: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y RESPONSABILIDAD PENAL DE PERSONAS JURÍDICAS: UN ANÁLISIS
DE SUS ASPECTOS MATERIALES Y PROCESALES*
1. Introducción
El protagonismo asumido por las personas jurídicas a lo largo del siglo XX y principios
del XXI es una constatación prácticamente irrefutable. Las grandes corporaciones se
encuentran actualmente en el centro de las más variadas ramas de actividad, siendo
responsables de gran parte de la circulación de capitales, la producción y distribución
de bienes y la prestación de servicios y, en consecuencia, de la generación de puestos
de trabajo.
Sin embargo, en proporción a la progresiva relevancia de estos actores en el contexto
global, fue necesario avanzar en las reflexiones sobre la respuesta penal ante eventuales
ilícitos relacionados al entorno empresarial. Es decir, dada la creciente preocupación de la sociedad por los delitos típicamente
económicos y empresariales, sumada a la complejidad de su tratamiento por parte del sistema de justicia penal, los temas relacionados con la responsabilidad penal de las personas jurídicas se han convertido en objeto no solo de cambios legislativos en diversos países, sino
también de interminables y controvertidas discusiones doctrinales y jurisprudenciales.
Más recientemente, ese cuadro ha sufrido las repercusiones de un nuevo contexto, al
que convencionalmente se ha venido a llamar “Revolución 4.0”. Es decir, en las bases del creciente desarrollo de nuevas tecnologías como la inteligencia
artificial (IA), vuelven a encontrarse las grandes corporaciones, reavivando algunos
debates sobre las respuestas penales más adecuadas a los daños causados con intervención
de estas tecnologías.
Pero los significativos impactos de los sistemas de la IA en el ámbito empresarial
no se limitan a los casos en que estas entidades se insertan en la cadena de producción.
También son relevantes las hipótesis en las que son destinatarias de estas tecnologías,
tal como en el frecuente empleo de la IA en los programas de cumplimiento, ya sea
en las tareas de supervisión de los empleados o para ayudar en las actividades de
due diligence y de investigaciones internas.
Ante este escenario, partimos de la hipótesis de que las personas jurídicas tienden
a asumir un papel destacado en los casos en que la intervención de la IA asume relevancia
penal, ya sea por causar el daño, o por la información que almacena y que puede ser
de interés a las investigaciones. Dicho esto, el objetivo del presente artículo es
precisamente analizar las posibles consecuencias materiales y procesales de la IA
en la responsabilidad penal de las personas jurídicas. A partir de la metodología
deductiva aplicada al análisis de la doctrina y jurisprudencia española y portuguesa,
responderemos a las siguientes cuestiones: en el caso de delitos con intervención
de IA, ¿sería penalmente responsable la persona jurídica que la produjo? ¿Cómo se
estructuraría el sistema de imputación? Además, ¿la información almacenada por la
IA podría ser utilizada como prueba en un proceso penal? ¿Seríamos capaces de evaluar
su fiabilidad y asegurarnos de que no se han obtenido con vulneración de los derechos
de los visados?
2. Inteligencia artificial: concepto, limitaciones y dificultades impuestas al derecho
penal
Para que podamos comprender mejor las reverberaciones de la IA en el entorno empresarial
es necesario, en un primer momento, aproximarnos a qué es exactamente esta tecnología
y cuáles son sus particularidades que justifican la atención que ha recibido por parte
de los juristas.
La literatura demuestra cómo la pretensión de reproducir algunas de las capacidades
humanas en máquinas es algo que ronda la imaginación de las personas desde mucho antes
de que la tecnología fuera capaz de tanto. Un ejemplo de esto se puede encontrar en
la mitología griega, concretamente en el robot de bronce llamado “Talos”. Mencionado
como el guardián de la isla de Creta, poseería habilidades de combate cuerpo a cuerpo,
además de ser capaz de detectar embarcaciones extranjeras y hundirlas arrojando piedras.
Sin embargo, fue en el período posterior a la Segunda Guerra Mundial cuando comenzaron
a realizarse estudios más directamente relacionados con la IA. Las investigaciones
realizadas por Alan Turing, orientadas a la decodificación de mensajes durante la
guerra, se mencionan generalmente como fundamentales para el desarrollo del tema. Pero el origen de la terminología “inteligencia artificial” se atribuye a John McCarthy,
concretamente en el ámbito del texto “A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”, de 1955. En ese momento, se consideraba como “la ciencia y la ingeniería de producir
máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos”, relacionándose “con
la función similar de usar computadoras para comprender la inteligencia humana” y
no limitándose, sin embargo, a “métodos biológicamente observables”.
Luego de décadas de avances científicos y tecnológicos en la materia, la comprensión
actual de su concepto se puede subdividir en dos categorías: i) en la inteligencia artificial como sistema, podemos incluir softwares y hardwares que, para lograr un determinado objetivo, analizan su entorno a través de la recolección
e interpretación de datos y toman una decisión en base a reglas simbólicas preestablecidas
o en su propio “aprendizaje” alcanzado con experiencias anteriores. Estos sistemas
pueden actuar tanto en el entorno físico como en el digital y tienen la capacidad
de adaptar sus algoritmos (y en consecuencia su comportamiento) de forma autónoma,
a partir de un análisis de las consecuencias de sus acciones anteriores; ii) como
disciplina científica, la inteligencia artificial engloba diversas técnicas y metodologías, como el machine learning, el machine reasoning y la robótica, integrándolas en sistemas ciberfísicos.
El uso de estos sistemas ya es una realidad en varias áreas de actividad. Un primer
ejemplo lo encontramos en el ámbito del mercado de capitales, más concretamente en
las denominadas negociaciones algorítmicas de alta frecuencia (high-frequency trading). Estas son técnicas de negociación algorítmica, que pueden ser utilizadas en estrategias de mercado lícitas o ilícitas, y que se caracterizan por la búsqueda de la máxima reducción del periodo de latencia y por la emisión, modificación y cancelación de un número muy elevado de órdenes
de compra y venta en un corto período de tiempo, en base a la información de mercado
obtenida y procesada por el algoritmo.
Es decir, en un sector donde la velocidad es fundamental, el uso de algoritmos capaces
de procesar la información necesaria sobre el mercado en muy poco tiempo y de tomar
decisiones de forma autónoma sobre la compra o venta de determinadas acciones puede
poner a los agentes que hacen uso de ellos en una posición de innegable ventaja sobre
otros operadores, lo que implica, para el mercado, beneficios pero también riesgos.
En el ámbito de la salud, por su parte, los avances en el campo de la IA generan expectativas
optimistas para los próximos años, en cuanto a aplicaciones de asistencia en diagnósticos,
tratamiento y seguimiento de pacientes, cirugías robóticas, medicina personalizada
e incluso en la prevención del suicidio a través del monitoreo de redes sociales.
También son destacables las aplicaciones de esta tecnología en el ámbito del transporte.
Aunque no todos los llamados “vehículos autónomos” están equipados con IA (teniendo
diferentes niveles de autonomía), existen grandes expectativas de avances progresivos en el sector. Una mayor capacidad
que la inteligencia humana para procesar informaciones y tomar decisiones en un tiempo
cada vez más reducido, sumada a que estos sistemas no suelen presentar los errores
típicamente humanos en el tráfico (por ejemplo, imprudencia, exceso de velocidad y
conducción tras consumo de alcohol), genera pronósticos optimistas respecto a la reducción
del número de accidentes y muertes para el futuro.
Finalmente, también es importante mencionar la aplicación cada vez más significativa
de la IA en el sistema de justicia. A modo de ejemplo, en lo que respecta a la persecución
penal, observamos el uso de estos sistemas en las áreas de inteligencia y supervisión, investigaciones (públicas y privadas), toma de decisiones judiciales y ejecución penal.
Observamos que debido a algunas de sus potencialidades (como la capacidad de procesar
una inmensa cantidad de datos, en tiempo muy reducido y muchas veces con mayor precisión
que la humana), la IA tiende a impactar positivamente varios sectores de actividad,
como los mencionados anteriormente de forma no exhaustiva. Sin embargo, también es
importante señalar que, a pesar de la alta tecnología utilizada en ellos, estos sistemas
tienen algunas limitaciones e imponen algunos desafíos que debe enfrentar el derecho.
En primer lugar, debemos apuntar que la IA y los algoritmos que utiliza se consideran
opacos. En otras palabras, tal es su complejidad técnica que es muy difícil para el
ser humano comprender sus procedimientos internos, las razones que subyacen en determinadas
tomas de decisiones e incluso los datos que se utilizan como input y su relación con un determinado output. En otras palabras, aunque tengamos acceso a una decisión concreta, entender el “cómo”
y el “por qué” es muy complicado.
Esta opacidad también genera dudas sobre la legalidad y credibilidad de los datos
utilizados como input. Como señala Miró Llinares, a diferencia del pasado, en el que el intercambio de
datos dependía de una conducta mínimamente consciente y activa de las personas, en
la actualidad se comparten de forma masiva, generando justificables temores de vulneración
desproporcionada de la privacidad e intimidad de las personas.
Además, la calidad de los datos utilizados para el entrenamiento del algoritmo puede
ser baja. Esto puede ocurrir por una mala clasificación realizada por el programador
responsable; por su recolección en un período de tiempo muy restringido; o por el
simple hecho de que los datos recolectados no son representativos. En cualquiera de
estos casos, la invalidez o imprecisión de los datos tiende a incrementar los riesgos
de errores y de outputs de baja calidad.
A lo anterior se suma la imprevisibilidad de los outputs logrados por los sistemas de IA. Con esto queremos decir que, en función de su capacidad
para “aprender” de sus actuaciones pasadas y adaptar de forma autónoma sus propios
algoritmos, los resultados obtenidos por la IA son a menudo impredecibles incluso
para sus propios programadores.
Por sus particularidades y limitaciones mencionadas anteriormente, sumadas al hecho
de que no son infalibles y pueden causar daños a bienes jurídicos tutelados penalmente,
los sistemas de IA crean algunos nuevos desafíos en materia de responsabilidad penal.
La doctrina identifica y clasifica cuatro grupos de posibles delitos relacionados
con la IA: I) delitos cometidos intencionalmente por personas físicas o jurídicas,
con uso deliberado de la IA; II) delitos negligentes causados por fallas en la cadena
productiva y/o uso de la IA; III) ilícitos provocados por la propia IA, sin intervención
humana; IV) ilícitos cometidos por seres humanos, instrumentalizados por la IA.
Si bien no podemos ignorar las eventuales dificultades encontradas en otros casos,
es, a nuestro juicio, en los grupos (II), (III) y (IV) que se encuentran las mayores
dificultades en la imputación de responsabilidades criminales individuales por los
crímenes en cuestión.
Para visualizar mejor el problema, pensemos en los siguientes casos hipotéticos: i)
en el empleo de la IA en el sector médico, si un diagnóstico erróneo presentado por
un sistema de asistencia, o un error cometido por un robot inteligente en el contexto
de una cirugía, resulta en lesiones, o incluso en la muerte de un paciente, ¿quién
sería considerado penalmente responsable por estas conductas?; ii) en el contexto
del mercado de capitales, si un operador hace uso de un sistema algorítmico que, al
interpretar las condiciones del mercado y ejecutar órdenes de compra y venta, incurre
en la práctica de spoofing o layering, ¿a quién se consideraría autor de estas conductas, con arreglo al art. 284.3 del
CPEsp?; iii) finalmente, si un vehículo autónomo dotado con un sistema de IA, en un determinado
evento y por causas desconocidas, realiza una maniobra que provoca un accidente y
lesiona o mata a terceros o incluso a sus ocupantes, ¿quién sería, para efectos jurídico-penales
el responsable de esta conducta? ¿El fabricante? ¿El programador? ¿El usuario? ¿El
robot en sí?
La imputación de responsabilidades penales en casos relacionados con la IA se ve obstaculizada
inicialmente por la propia complejidad del sector. En el desarrollo, fabricación,
programación y uso de estas tecnologías, existe la intervención de innumerables personas
físicas y jurídicas, que dividen sus atribuciones de forma no siempre regular y transparente.
Si a esto le sumamos la opacidad de estos sistemas, llegaremos a la conclusión de
que es muy difícil (y en algunos casos, imposible) precisar el nexo de causalidad
entre una determinada conducta (la escrita de una línea de código, por ejemplo) y
el daño o peligro de daño.
Además, al depender del caso concreto y del tipo penal a la luz del cual se analice,
entendemos que ni siquiera será posible sostener que haya un autor humano que haya
realizado el hecho. A nuestro juicio, autor, en su nivel más básico (el lógico-gramatical), es quien practica la conducta correspondiente al sentido de la conducta descrita
en el tipo penal, que debe identificarse, en el caso concreto, a partir de la interpretación
del verbo típico. Dicho esto, cuando no hay un uso intencional de la IA por una persona, para la comisión
del ilícito, y ello tampoco es resultado de una falla en la cadena de producción y
uso del sistema, sino que es resultado de su propia capacidad de aprendizaje autónomo,
no vamos a tener, al depender del caso concreto y del tipo penal, una actuación humana
en la realización del sentido de la acción descrita por el tipo.
Aunque no sea así, es decir, si es posible identificar una conducta humana causadora
del daño o peligro de daño, la imprevisibilidad de los outputs del algoritmo seguirá imponiendo dificultades en la imputación penal, ya que, en
estos casos, el programador, el fabricante y, menos aún, el usuario directo de la
tecnología, no siempre podrán prever el desempeño de la IA. Dado que el juicio de
previsibilidad es fundamental para la tipicidad de determinadas conductas, entendemos que la tipicidad del comportamiento de los actores humanos debe rechazarse
cuando el resultado ilícito de la IA es totalmente impredecible.
Debido a estas dificultades, hay parte de la doctrina que comienza a analizar (y en algunos casos, a apoyar) la imputación penal de los propios sistemas de IA. No entendemos, sin embargo, que
ésta sea la solución más adecuada, no necesariamente por las indispensables adaptaciones
dogmáticas que requeriría, sino principalmente porque impondría adecuadas revisiones
sobre los propios fundamentos y finalidades de la pena y del derecho penal, que, tal
y como se conciben actualmente, no parecen cumplirse con un eventual castigo a un
sistema concreto de IA.
Por estas razones, sin abandonar las discusiones sobre la responsabilidad penal individual
en estos casos, que sin duda deben jugar un papel importante en este ámbito, creemos
que la responsabilidad penal de las personas jurídicas debe ser objeto de especial
atención en el contexto de los delitos cometidos con la intervención de la IA. Este
será el objeto de nuestra atención en el siguiente tópico.
3. Las empresas en la cadena de producción tecnológica: responsabilidad penal de las
personas jurídicas en el contexto de la inteligencia artificial
Los fundamentos político-criminales que subyacen a la responsabilidad penal de las
personas jurídicas (RPPJ) ya han sido expuestos sucintamente a lo largo del texto. El protagonismo asumido por estas entidades en las más variadas ramas de actividad,
sumado a los riesgos delictivos que potencia el entorno empresarial y la complejidad
de su enfrentamiento por la vía penal, en particular en lo que se refiere a la identificación
y responsabilidad de los autores individuales de un determinado hecho típico, nos
llevó a una realidad en la que son pocos los países que aún se resisten a la adopción
de la RPPJ. Aún existen vivas discusiones, sin embargo, acerca de los sistemas concretos
de imputación de responsabilidad penal a estos sujetos, que terminan reflejándose
en modelos disonantes entre los ordenamientos jurídicos.
Es notorio que los primeros modelos de RPPJ, propuestos aún en una fase de progresivo
abandono del dogma societas delinquere non potest, pueden agruparse en un género comúnmente conocido como de heterorresponsabilidad de las personas jurídicas. Como característica común de estos modelos, de los cuales Brasil es todavía uno de sus restantes adoptantes, tenemos una especie de “transferencia”
de la responsabilidad penal de un individuo particular a la entidad colectiva, cuando
se cumplen ciertos requisitos. En la base de estas propuestas estaría el entendimiento
de que la persona jurídica sería incapaz de existir, actuar y expresar una voluntad
independiente de los individuos que la componen, por lo que su responsabilidad autónoma
sería inadecuada.
Un buen ejemplo de ese pensamiento es la denominada alter ego theory, desarrollada en el ámbito del derecho civil inglés por la House of Lords, en el caso Tesco Supermarkets Ltd. v. Nattrass, de 1971. Según esta, la empresa sería como un cuerpo humano, cuya mente serían los directores
y administradores y los miembros serían los empleados. El estado mental de la empresa,
por tanto, sería el de su dirección.
Esta propuesta es claramente adoptada por el Código Penal Portugués (CPPt) en una
de sus previsiones de RPPJ, a saber, el Artículo 11.º, n. 2, “a”, ya que, si bien
no se requiere la acumulación de responsabilidad de la persona física a los efectos
de hacer responsable a la persona jurídica, sí existe una identificación de ésta con
las personas que ocupan en ella un cargo de dirección y actúan en su nombre o por
su cuenta, en su interés directo o indirecto.
Otro ejemplo muy difundido de los modelos de heterorresponsabilidad es el denominado modelo vicarial. Como analiza críticamente Adán Nieto Martín, se trata de una propuesta que exige
tres condiciones: i) la comisión de una infracción por parte de un agente de la empresa;
ii) en el ejercicio de las funciones que le han sido atribuidas o por cuenta de la
empresa; y iii) la intención de obtener un beneficio o ventaja para la empresa, que
es una de las principales diferencias con la teoría de la identificación. Inês Godinho también destaca la posibilidad, en esta última propuesta, de que la
persona jurídica también sea responsable por los actos de los empleados subordinados,
no dependiendo su responsabilidad penal de la actuación de una persona con poder de
dirección.
En cualquiera de sus modalidades, sin embargo, los modelos de heterorresponsabilidad fueron prontamente criticados por la doctrina. En primer lugar, porque como todavía
dependientes de la identificación de una conducta individual de un determinado agente
para que la persona jurídica sea responsabilizada, estas propuestas acaban por no
resolver la cuestión antes mencionada de la irresponsabilidad organizada, problema
que la RPPJ pretendía precisamente resolver.
Además, tal transferencia de responsabilidades implica en una responsabilidad por un hecho ajeno, violando directamente el principio de la culpabilidad. En otras palabras, no hay un injusto empresarial per se, pero se toma prestado el
de las personas físicas sin más cuestionamientos de cómo la persona jurídica habría
colaborado efectivamente en el ilícito en cuestión.
Por estas razones, se observa una progresiva tendencia (jurídica y doctrinal) de migración a modelos de responsabilidad autónoma de las personas jurídicas, también
conocidos como de autorresponsabilidad. Son varias las propuestas teóricas que se incluyen en este grupo, que tuvieron su
arranque con los denominados modelos del acto de conexión. Aún muy próximas a los sistemas de heteroresponsabilidad (incluso en las críticas que se les pudieran dirigir), estas propuestas exigían, para justificar el injusto empresarial, además de una
acción consciente practicada por un representante válido de la empresa, que el hecho
se hubiere dado en virtud de obligaciones funcionales de la persona jurídica o hubiere
redundado en su enriquecimiento. Así, como explica Tiedemann, además de los supuestos de responsabilidad directa
de la empresa por los ilícitos cometidos por sus directores y demás personas con poder
de dirección, las entidades colectivas tendrían un deber de vigilancia y control sobre
sus demás miembros, por lo que deberían ser penalmente responsabilizadas por los ilícitos
que se deriven del incumplimiento de estos deberes.
Un ejemplo muy relevante de esta propuesta es la posibilidad prevista por el Art.
11.º, “2”, “b”, del CPPt, que admite la RPPJ por la conducta practicada por quienes,
subordinados a personas con poder de dirección, actúan en nombre o por cuenta de la
entidad colectiva, en su interés directo o indirecto, y comete el delito como consecuencia
de la infracción de los deberes de vigilancia y control que incumbían a las personas
con poder de dirección.
Inmediatamente notamos la proximidad de esta propuesta teórica a los modelos de heteroresponsabilidad. Aunque tenga en cuenta una especie de defecto de organización, concretizado en la infracción de los deberes antes mencionada, el acto de conexión
requerido es la violación de los deberes no de la empresa, sino de las personas individuales
que ocupan un puesto de dirección y control en ella. Con ello, se produce una especie
de fusión entre la responsabilidad directa de la persona colectiva y la teoría del alter ego, identificando el ente colectivo con las personas de su alta dirección.
Ante estas y otras carencias, se desarrollaron algunas otras propuestas teóricas más
audaces, no solo para delimitar mejor la idea de defecto organizacional, sino también
para adecuarla a una teoría del delito de las personas jurídicas. Adán Nieto Martín,
por ejemplo, trabaja con la idea de déficit de organización permanente, proponiendo que la culpabilidad de la persona jurídica sea imputada a partir de
la comisión de un delito por cualquier persona que actúe en su nombre, cuando no exista
la implementación de un código eficaz para la prevención y detección de este tipo
de delitos. La adopción de este código, en cambio, eximiría de responsabilidad penal
a la persona jurídica.
Considerando que es necesaria la delimitación precisa entre la culpabilidad y el injusto
empresarial - lo que conduciría a conceptos más fácilmente manejables y sistemáticamente
correctos, favoreciendo la defensa de la persona jurídica ante los tribunales-, Gómez-Jara
Díez también propone un modelo de autorresponsabilidad, que se basa en la organización
y cultura de la persona jurídica de que se trate. El autor parte del supuesto de que
algunas empresas alcanzan tal complejidad que pasan a presentar características propias
de autorreferencialidad, autoconducción y autodeterminación
, transformándose en un sistema social (paralelo al ser humano, que es un sistema
psíquico) garantizador de su propio ámbito organizativo.
Partiendo de estas premisas y utilizando equivalentes funcionales, Gómez-Jara propone una teoría del delito de las personas jurídicas, elaborada sobre la base de un injusto por defecto o falta de organización empresarial y una culpabilidad como reproche por no adoptar una cultura de cumplimiento normativo
.
Sin extendernos demasiado en la interminable discusión acerca de los aspectos positivos
y negativos de cada uno de los concretos modelos teóricos de responsabilidad penal
de las personas jurídicas, creemos que el objeto del presente estudio, esto es, los
delitos relacionados con la IA, presenta particularidades que enfatizan algunas de
las ventajas dogmáticas y político-criminales de los sistemas de autorresponsabilidad.
Como ya hemos analizado, la complejidad de los sistemas de IA y de su cadena de producción
impone severas dificultades a la identificación precisa del nexo causal entre una
acción u omisión y el daño en cuestión. Igualmente problemática será la individualización
de una eventual autoría individual en estos casos, cuando existente. En consecuencia,
no sólo la responsabilidad penal individual se puede obstaculizar en estas situaciones,
sino también la de las personas jurídicas eventualmente involucradas, cuando el ordenamiento
jurídico en cuestión hace depender la responsabilidad penal de estas personas de la
identificación de una conducta individual. En otras palabras, los ya enfrentados modelos de heterorresponsabilidad resultan aún menos fructíferos cuando se trata de daños causados con la intervención
de la IA.
Además, hay que destacar la importancia que otorga la generalidad de los modelos de
autorresponsabilidad, a la adecuada organización empresarial y a la cultura de cumplimiento normativo.
Al analizar los posibles ilícitos cometidos con el uso de la IA, observamos que muchas
veces nos podemos encontrar ante conductas realizadas en el seno de grandes entidades
colectivas, y algunos casos pueden no ser aislados, sino derivados de las propias
políticas internas de la organización empresarial. A esto se suma el hecho de que
estamos ante un campo muy dependiente de los avances científicos y tecnológicos, marcado
por el dinamismo y la incertidumbre en cuanto a sus avances y resultados.
Por ello, sostenemos que el derecho penal debe asumir aquí un carácter secundario,
reforzando ciertas normas primarias aprobadas sectorialmente, tales como códigos de
ética y conducta, normas deontológicas profesionales, leges artis y estándares del sector y otras normas y reglas primarias de reducción del riesgo,
que deben integrar el juicio de tipicidad del comportamiento del agente, ya sea persona
natural o jurídica.
Precisamente por la necesidad de definir e implementar estas normas primarias y sectoriales
de reducción de riesgos, sumada al imperativo escrutinio y transparencia en la producción, desarrollo y supervisión post-comercialización de esta tecnología, que son muy relevantes en este ámbito los programas de cumplimiento.
Pueden definirse como instrumentos vinculados a la gobernanza corporativa, a través
de los cuales las personas jurídicas buscan, desde el espacio de libertad otorgado
por el Estado, autorregularse y autoinspeccionarse. Podemos decir que, entre sus fines
inmediatos, se encuentran la promoción de una cultura de ética y cumplimiento normativo
dentro de la organización empresarial, así como la prevención, investigación y eventual
represión de prácticas ilícitas en la empresa. De forma mediata, buscan mantener la
buena reputación de la empresa, incrementar sus lucros y, sobre todo, proteger a la
persona jurídica y a sus órganos de representación de posibles responsabilidades.
Al analizar los posibles incentivos estatales para la autorregulación empresarial
y, en consecuencia, la implementación de programas de cumplimiento, Marc Engelhart
identifica 6 posibles niveles, clasificados de la siguiente manera: (1) autorregulación pura, sin mayores incentivos, siendo la adopción o no de estos programas una opción ética
o empresarial por parte de la empresa; (2) el apoyo estatal informal, en el que el Estado se limita a promover cursos y capacitaciones sobre el tema y
alentar a las asociaciones sectoriales a disciplinar las pautas necesarias para tal
fin; (3) la recompensa por el compliance, observada cuando un determinado ordenamiento jurídico prevé mecanismos de recompensa
(mitigación de penas o acuerdos procesales, por ejemplo) a las personas jurídicas
que tengan un programa de cumplimiento efectivo; (4) las sanciones por fallas o inexistencia de un programas de cumplimiento; (5) la exclusión de responsabilidad como consecuencia del compliance efectivo, observada cuando se prevé la responsabilidad penal de las personas jurídicas y,
por otro lado, que esta puede ser excluida cuando se ha implementado un programa de
cumplimiento que cumple con ciertos requisitos; (6) una obligación general de todas las personas jurídicas que alcancen cierto nivel de complejidad, de adoptar
programas de cumplimiento.
En opinión del autor, dado que los incentivos de nivel 06 son prácticamente inexistentes
(a excepción de las obligaciones sectoriales en ámbitos significativamente arriscados,
como el de blanqueo de capitales), los incentivos de nivel 05 serían la forma más eficiente de promover los programas
de cumplimiento. Dicho esto, y dada la importancia de los programas de cumplimiento en el campo de
la producción y desarrollo de sistemas de IA, creemos que es imperativo no solo admitir
legalmente la RPPJ por los delitos relacionados con esta área, sino también la adopción de modelos de imputación que tengan en cuenta la correcta
organización empresarial y la conducción de los negocios de acuerdo con una cultura
de cumplimiento normativo.
Aunque no existe unanimidad en la interpretación teórica que se ha de hacer del Artículo
31 bis del Código Penal, creemos que el ordenamiento jurídico español es un ejemplo
paradigmático a mencionar respecto a la consideración de los programas de cumplimiento
en el ámbito de la RPPJ.
Luego de establecer las hipótesis y condiciones para la RPPJ, el artículo establece que la PJ podrá quedar exenta de responsabilidad cuando adopte
modelos de organización o gestión preventivos (programas de cumplimiento) que atiendan a ciertos requisitos y condiciones.
Para los casos en que la infracción haya sido cometida por representantes, administradores
o directivos, el programa de cumplimiento deberá reunir las siguientes condiciones:
i) idoneidad temporal (“con eficacia, antes de la comisión del delito”); ii) idoneidad formal (“delitos de la misma naturaleza”); iii) idoneidad material (“las medidas de vigilancia y control idóneas”); iii) órgano con poderes autónomos de supervisión del funcionamiento y cumplimiento del
programa; iv) que el delito se haya cometido eludiendo fraudulentamente los modelos de prevención; v) no omisión o insuficiencia del ejercicio de las funciones de supervisión, control
y vigilancia
.
A su vez, en los casos en que la infracción haya sido cometida por empleados subordinados,
el programa de cumplimiento deberá cumplir las condiciones de idoneidad formal, material
y temporal, para que la persona jurídica quede exenta de responsabilidad.
El Artículo 31, bis, 5, establece los requisitos que deben cumplir estos modelos de
organización y gestión para eximir de responsabilidad penal a la persona jurídica
de la que se trate en cualquiera de los dos casos señalados. Son ellos: i) mapa de riesgos (“1.º Identificarán las actividades en cuyo ámbito puedan ser cometidos los delitos
que deben ser prevenidos”); ii) documentación; (“2.º Establecerán los protocolos o procedimientos que concreten el proceso de formación
de la voluntad de la persona jurídica, de adopción de decisiones y de ejecución de
las mismas con relación a aquéllos”); iii) recursos financieros (“3.º Dispondrán de modelos de gestión de los recursos financieros adecuados para
impedir la comisión de los delitos que deben ser prevenidos”); iv) deber de informar riesgos e incumplimientos (“4.º Impondrán la obligación de informar de posibles riesgos e incumplimientos al
organismo encargado de vigilar el funcionamiento y observancia del modelo de prevención”);
v) sistema disciplinario (“5.º Establecerán un sistema disciplinario que sancione adecuadamente el incumplimiento
de las medidas que establezca el modelo”) vi) verificación periódica (“6.º Realizarán una verificación periódica del modelo y de su eventual modificación
cuando se pongan de manifiesto infracciones relevantes de sus disposiciones, o cuando
se produzcan cambios en la organización, en la estructura de control o en la actividad
desarrollada que los hagan necesarios”).
A pesar de las divergencias doctrinarias en torno al modelo español de RPPJ, es innegable
que contempla la hipótesis de exención de responsabilidad y atenuación de la sanción eventualmente impuesta a la entidad colectiva, por la adopción de programas de cumplimiento
que cumplan con determinados requisitos y condiciones. Esta es una opción con potenciales
impactos positivos en el campo de la IA.
Entre sus diversos mecanismos, impuestos legalmente, por reglamentos, estándares del sector o adoptados espontáneamente
por las personas jurídicas, se encuentran los procedimientos de gestión de riesgos,
que son fundamentales para el área de bajo análisis. Al margen de las dificultades
inherentes a la valoración de situaciones futuras en estos sectores complejos y nebulosos, y considerando que en todos los ámbitos en los que hay acción humana pueden darse
situaciones de riesgo que escapan al control, la identificación previa de estos casos
permite una actuación dentro de los límites de lo legalmente tolerado y de lo socialmente
necesario, posibilitando, a partir de ahí, identificar estándares de actuación, definidos alternativa
o acumulativamente por las propias personas jurídicas, en forma conjunta o individual,
a través de leges artis sectoriales, normas administrativas o directivas abstractas que permitan la consideración
de una “empresa media cuidadosa”.
En el caso de la IA, la gestión de riesgos tiende a colaborar en el seguimiento de
las investigaciones y descubrimientos científicos más recientes en la materia, así
como de los consecuentes cambios legislativos y normativos relacionados con el caso,
lo que permitirá una definición más concreta y adecuada de los parámetros de acción
y, en consecuencia, los límites de permisibilidad del riesgo.
Estas normas de comportamiento deben estar incluidas en los códigos de ética y conducta,
que son verdaderamente la “norma fundamental” de la persona jurídica y vinculan a
sus empleados y órganos de representación. Deben exponer expresamente los valores, políticas, ética y procedimientos de la
empresa, con posibilidad de ser aprobados por organismos internacionales, grupos de
interés y asociaciones sectoriales.
Entendemos que las disposiciones de los códigos de ética y conducta deben ser interpretadas
como normas pre-jurídicas de cuidado, debiendo ser incluidas en la referida categoría de las “normas primarias
de reducción de riesgos” y consideradas en la imputación de la tipicidad de la conducta. Se observa que, mucho más que el Estado, las personas jurídicas y las entidades
sectoriales están en mejores condiciones de identificar y gestionar los riesgos derivados
de las nuevas tecnologías y determinar los procedimientos y normas de conducta aceptables
en el caso.
En definitiva, por tanto, se observa que, además de auxiliaren al Estado en la prevención,
investigación y represión de posibles ilícitos y en la identificación y gestión de
riesgos en el ámbito en que se insertan, los programas de cumplimiento y sus normas
internas son importantes para delimitar el riesgo permitido en el juicio de tipicidad
de la conducta. Esta posibilidad, aunque sigue perjudicada, de lege data, en países como Portugal, que insisten en hacer depender la responsabilidad de la
persona jurídica de la identificación de la conducta de una persona física y en atribuir
poca relevancia a los programas de cumplimiento, está muy avanzada en España, cuyo ordenamiento jurídico ya contempla expresamente
estos programas en la atribución de responsabilidades de la persona jurídica.
En nuestra opinión, los modelos como tales tienen mayor potencial para enfrentar los
casos aquí analizados, ya que, en la valoración del defecto organizacional de la persona jurídica - que no necesariamente corresponderá a un defecto en el algoritmo o sistema de IA
– incluirá evaluaciones de las políticas y procedimientos de la persona jurídica con
respecto al sistema de IA en cuestión, especialmente en cuanto al entrenamiento de
los algoritmos, pruebas, supervisión, transparencia para los clientes y la sociedad,
y mejoras continuas de la tecnología. De esta forma, se podrá verificar si la persona
jurídica de que se trate se organizó de manera defectuosa, creando un riesgo por encima
del permitido, que terminó concretizándose en un resultado de daño o de peligro.
4. Las empresas como usuarias de la inteligencia artificial: aspectos procesales penales
Como ya hemos mencionado, no es solo cuando se insertan en el ámbito de la cadena
productiva que las empresas asumen relevancia en el contexto de la IA. Son también,
en un número cada vez más significativo, consumidoras de esta tecnología en sus procedimientos
internos. En este tópico, analizaremos uno de los usos que, a nuestro juicio, tienen
las consecuencias más significativas en el contexto del proceso penal, a saber, el
uso de la IA en actividades de compliance, due diligence e investigaciones internas.
Según Christoph Burchard, se acabó la época en la que solo los agentes estatales utilizaban
sistemas predictivos para detectar y prevenir delitos de forma anticipada. De hecho,
para el autor, el digital criminal compliance (DCC) puede ser considerado la “expresión del momento” cuando se trata del uso de
medios digitales para la prevención en tiempo real de violaciones de conformidad. Buscando la digitalización del compliance penal, el DCC se basa en el análisis inteligente de un gran conjunto de datos (big data), especialmente a través de la IA, con el fin de asegurar el cumplimiento de las
leyes y evitar la comisión de ilícitos en el ámbito de las corporaciones.
La principal razón para optar por digitalizar la estructura de cumplimiento radica
en su eficiencia. Como explican Anabela Rodrigues y Susana Aires de Sousa, los sistemas
informáticos más avanzados son capaces de predecir con mayor eficacia y eficiencia
los actos y procesos productivos, así como prevenir y detectar situaciones que puedan
ser perjudiciales para la empresa. Por lo tanto, se espera una mayor seguridad en
el contexto empresarial.
Burchard explica que, bajo el paradigma del cumplimiento tradicional (humano), existe
un dilema innegable: a pesar de la necesidad de contener el crimen en el contexto
empresarial, cuantas más medidas de cumplimiento, más paralizada tiende a estar la
empresa. Además, debido a limitaciones y errores humanos, la estructura de compliance a menudo se ve obligada a operar de forma retrospectiva (ex post), a pesar de que los datos sobre posibles incumplimientos ya estaban disponibles
ex ante. Por sus capacidades, el DCC se presenta con la promesa (no necesariamente cumplida)
de ser una forma de cumplimiento más completa, objetiva, neutral y eficaz. Además,
propone un giro en organización de compliance, ya que su capacidad de análisis de big data en tiempo real permitiría predecir gran parte de las infracciones, evitando que se
cometan. E incluso si una parte de ellas no se detecta a priori, la capacidad de almacenamiento
de datos de la IA beneficiaría la investigación ex post
. Se observa, por tanto, que la concordancia práctica entre prevención penal y dinamismo
empresarial tiende a verse muy favorecida.
Es importante mencionar que, aunque parezca futurista, muchas de las funcionalidades
de la IA en el compliance ya están operativas. Desde funciones un poco más simples, como la digitalización
de los propios instrumentos del programa y el mapeo legal y regulatorio, hasta tareas mucho más complejas, como la gestión
de riesgos, la realización de procedimientos de due diligence
y el monitoreo autónomo en tiempo real. Esta última aplicación, a nuestro juicio,
no sólo es la más paradigmática, sino también la que presenta mayores controversias.
Por un lado, es innegable que la supervisión de los trabajadores es inherente al ambiente
de trabajo, estando incluida en las facultades del empleador, especialmente en la
función de fiscalización incluida en su potestad directiva
. Sin embargo, las innovaciones tecnológicas, especialmente en términos de IA, han
dado un nuevo aspecto a estas actividades. A través de la llamada vigilancia predictiva de los empleados, por ejemplo, se lleva a cabo un análisis de un conjunto de datos para determinar
con alto grado de precisión, qué empleados tienen más probabilidades de practicar
actos de incumplimiento normativo e ilícitos criminales. Para ello, son analizados datos como los provenientes de archivos de audio y video
de grabaciones ambientales y telefónicas, monitoreo de correos electrónicos y navegadores
de internet, información sobre teclas efectivamente tecleadas en el ordenador, contenidos
publicados en redes sociales e incluso expresiones faciales, calor corporal, gestos
físicos y tonos de voz a los que se puede acceder a través de dispositivos incorporados
en las mesas y sillas de los trabajadores-.
Teniendo en cuenta los riesgos y limitaciones de la IA ya analizados aquí - entre
otros, la opacidad, la imprevisibilidad y el potencial sesgo de los datos -, el DCC tiende a convertirse en un problema con relevancia procesal penal desde
el momento en que, en el ámbito de los procedimientos en los que esta tecnología es
utilizada, es posible descubrir hechos penalmente relevantes que pueden llegar al
conocimiento de las entidades estatales de persecución penal. Por ejemplo, si se realiza
una investigación interna y la persona jurídica en cuestión decide denunciar los hechos
ante la autoridad competente, los documentos (videos, audios, informes, transcripciones
y otros) producidos en este ámbito privado y con la ayuda de IA pueden ser admitidos
en el proceso penal? ¿Serán plenamente valorados como prueba a todos los efectos?
Es importante mencionar, inicialmente, la existencia de una expectativa de privacidad por parte de los empleados con respecto a sus herramientas de trabajo, como teléfonos
móviles, correos electrónicos y ordenadores corporativos. Esto se debe a que, aunque están destinadas al trabajo, estas herramientas también
se utilizan para algunos fines personales, fuera del entorno laboral o no directamente
relacionados con él. Sin embargo, dado que esta expectativa de privacidad no es absoluta,
puede ser eliminada cuando se le da conocimiento previo y explícito al empleado, que podrá haber inspección en sus instrumentos de trabajo y cuáles serán exactamente
la informaciones que se podrán recolectar.
Además, la exclusión de las expectativas de privacidad aún depende del cumplimiento
de un “juicio de proporcionalidad” por parte del empleador. Es decir, deberá (i) haber
informado previamente a su colaborador sobre las prohibiciones (parciales o totales)
de utilizar el aparato para fines personales; (ii) haber informado de que se podrían
adoptar medidas de control y vigilancia sobre él; y (iii) haber agotado otros medios
menos invasivos a la privacidad del empleado.
Con respecto específicamente a la IA, es interesante señalar que la Comisión Europea,
a través de su Grupo Independiente de Expertos de Alto Nivel en Inteligencia Artificial,
ha establecido algunos principios éticos a observar en el desarrollo, implementación
y uso de esta tecnología, a saber: i) respeto de la autonomía humana; ii) prevención
del daño; iii) equidad y iv) explicabilidad. En cuanto a los objetivos de nuestro texto, debemos hacer breves comentarios sobre
los dos últimos.
En cuanto a la explicabilidad, la Comisión propone la transparencia de los procesos, capacidades y finalidades
de los sistemas de IA, así como, en la medida de lo posible, de las decisiones tomadas
por los mismos, para garantizar su eventual refutación. Cuando no sea posible, pueden
ser necesarias medidas alternativas, como la trazabilidad, la auditabilidad y la comunicación
transparente sobre el sistema.
Respecto a la equidad, además de su dimensión sustantiva - de garantizar una distribución justa y equitativa
de los beneficios y costos de estas tecnologías, asegurando que las personas no sufran
con sesgos injustos -, su dimensión procedimental pretende que los profesionales del
área de IA respeten el principio de proporcionalidad entre los medios y los fines
que se persiguen con esta tecnología, buscando el equilibrio entre los distintos intereses
contrapuestos.
Este último punto es extremadamente relevante cuando se trata del uso de la IA en
el contexto empresarial. A nuestro juicio, la utilización en un proceso penal de los
elementos de información obtenidos de una investigación interna dependerá no sólo
del respeto a los derechos fundamentales del investigado también en este ámbito privado,
sino también de una valoración de si los instrumentos efectivamente utilizados (entre
ellos, herramientas de IA) y los datos concretamente tratados en el caso obedecían
a los criterios de la legalidad, adecuación, necesidad y proporcionalidad en sentido
estricto. Sólo tal análisis justificaría esta relativización de los derechos de los
trabajadores.
La legalidad y la adecuación no nos parece que planteen más problemas en lo que se refiere al uso de la IA en
el DCC. No sólo es incuestionable que el uso de los medios tecnológicos aquí analizados
tiene el poder de facilitar el logro de los objetivos fijados para los programas de
cumplimiento, investigaciones internas y procedimientos de debida diligencia, sino
que también se autoriza (y muchas veces se fomenta) la realización de estos procedimientos
por las leyes laborales, societarias, administrativas e incluso penales.
En cambio, pueden darse indagaciones un poco más contundentes en cuanto a la necesidad y proporcionalidad en sentido estricto. En el caso concreto, es necesario valorar si, entre los numerosos instrumentos igualmente
eficaces que pueden adoptarse en el ámbito de estos procedimientos, el uso de un determinado
sistema de IA sería el menos lesivo para los derechos de los involucrados, y si la
intensidad de la restricción de los derechos en cuestión (a saber, la intimidad y
los derechos conexos) está justificada por el poder de dirección y control del empleador,
a la luz de la gravedad de lo que se pretende vigilar e investigar.
Superadas, en su caso, las cuestiones de la expectativa de privacidad por parte de
los empleados y la proporcionalidad de obtener estas informaciones por un determinado
instrumento de IA, surge la importante cuestión sobre el intercambio de estos elementos
de información para un determinado proceso penal. La relevancia de este tema queda
atestiguada por el hecho de que, en el ámbito de estas investigaciones privadas, se
recoge un amplio cuerpo de pruebas que pueden no sólo limitarse a eximir a la persona
jurídica de sanciones administrativas o penales o incluso impedir el inicio de acciones
penales contra ella, pero podrá indicar quiénes son los particulares responsables
de los hechos específicamente investigados. Por lo tanto, la pretensión de llevar
los resultados de estas investigaciones al proceso penal, ya sea presentándolos ante
las autoridades estatales, o presentándolos directamente ante los tribunales como
prueba de defensa de la persona jurídica, impone varios cuestionamientos, tales como:
cómo garantizar la fiabilidad de los elementos de prueba recabados en el contexto
de investigaciones internas? ¿Cómo compatibilizar estos procedimientos privados, sin
contradictorio, con garantías procesales penales, como el derecho a la no autoincriminación,
el contradictorio y la presunción de inocencia?
Entendemos que, en principio, los elementos de información provenientes de los programas
de cumplimiento son admisibles en proceso penal cuando los presente la persona jurídica
en su propia defensa. Un entendimiento contrario, a nuestro juicio, atentaría contra
el derecho de defensa y el derecho a la prueba del ente colectivo imputado, así como
afectaría la funcionalidad misma de los programas de cumplimiento e investigaciones
internas, sirviendo como factor desincentivador para la adopción de estos procedimientos.
Más complicada es la cuestión de si estos elementos son igualmente admisibles cuando
presentados por la Fiscalía, en perjuicio de otro Acusado (como un empleado), o incluso
cuando presentados por la defensa de la corporación, en prejuicio de otro Acusado.
Como se observa, en este último caso están en conflicto los derechos de defensa de
ambos Acusados, además de las garantías al contradictorio y al debido proceso del
sujeto afectado por la prueba. Para estos casos, proponemos los siguientes supuestos:
I) los elementos de información provenientes de los programas de cumplimiento serán
admisibles en el proceso penal cuando los presente el imputado, en ejercicio de su
derecho de defensa, y podrán ser valorados plenamente a tal efecto, salvo los casos
en los existan ilegalidades en la obtención (por ejemplo, tortura de un tercero).
II) estos elementos nunca pueden considerarse suficientes para sustentar una condena,
ya sea que los presente la Fiscalía o uno de los Acusados contra otro. Entre la valoración
plena y la inadmisión, entendemos que esta sería una solución intermedia, que atendería
los intereses relacionados con la funcionalidad de los programas de cumplimiento,
especialmente en la colaboración con el Estado en el esclarecimiento de la verdad,
pero sin desconocer los derechos de los afectados al debido proceso y al contradictorio.
Al desarrollar en detalle esta propuesta, Anna Carolina Canestraro explica que, una
vez superada la expectativa de privacidad del trabajador y la proporcionalidad de
la medida en el ámbito privado, el intercambio de estas informaciones para el proceso
penal también debe someterse a un nuevo juicio de legalidad y proporcionalidad, que,
por regla general, es positivo para compartir (con la excepción de los informes de
entrevistas, que, en opinión de la autora, no pasan por el criterio de la necesidad,
y los testigos deben ser interrogados nuevamente en el tribunal, con respecto a lo
contradictorio). Sin embargo, precisamente por no haber sido producidas en contradictorio,
la autora entiende que estos elementos no pueden, por sí solos, sustentar una convicción,
siendo suficientes únicamente para formar la opinio delicti de la Fiscalía, en un régimen análogo a los derivados de los actos de investigación
estatales.
III) como resultado de las dos primeras premisas, entendemos que a pesar de la posibilidad
de que la persona jurídica presente los resultados de sus investigaciones internas
como prueba defensiva, éstos no pueden ser valorados a efectos de fundamentar, por
sí mismos, la condena de otro Acusado. La solución a este impasse, a nuestro juicio,
pasa por una de dos alternativas: a) considerar que, si bien las personas físicas
y jurídicas gozan del derecho de defensa y de las garantías relacionadas con el mismo,
estos derechos no necesariamente tendrían el mismo “peso” para ambas. En otras palabras, si los derechos de las personas físicas y jurídicas están en
conflicto, los primeros tendrían primacía, ya sea por la relativización que los segundos
admiten en cuanto a la naturaleza de estos sujetos, o por la propia vinculación de
algunos derechos procesales, no sólo con las garantías directamente relacionadas con
el equilibrio procesal, sino también con la propia dignidad humana, que no puede extenderse
a las personas jurídicas. b) la segunda posibilidad, que a nuestro juicio sería más adecuada, sería el uso
de la facultad prevista por algunos ordenamientos jurídicos (por ejemplo, CPP Portugués,
Art. 30.º; CPP Brasileño, Art. 80) de separación de procesos, admitiendo el juicio
separado de los Acusados, por razones de conveniencia procesal (como posibles riesgos
graves para los intereses del Acusado).
Sin embargo, resuelta la cuestión de la admisibilidad de los elementos de información
provenientes de los programas de cumplimiento, investigaciones internas y procedimientos
de debida diligencia, aún queda la atormentadora cuestión de la confiabilidad de estos documentos, tema
que se torna aún más controvertido si consideramos la posible intervención de IA.
En otras palabras, ¿estamos en condiciones de saber si los elementos recogidos en
estos procedimientos privados, muchas veces desvinculados de las entidades estatales
de investigación, serán los mismos que serán valorados en los tribunales? ¿Existen
condiciones técnicas para dar fe de su integridad, identidad y autenticidad?
En nuestra opinión, igual que tratándose de evidencias digitales, es fundamental la documentación de la cadena de custodia de la prueba, que, en el caso de investigaciones privadas, puede ser la única forma de asegurar
la legitimidad y licitud de los elementos recabados, evitando que éstos puedan ser
removidos del proceso por inadmisibilidad. Una eventual quiebra de la cadena de custodia de la prueba, por tanto, puede representar
grandes perjuicios para la persona jurídica que espera, de la promoción de un programa
de cumplimiento efectivo, beneficios procesales y exenciones de responsabilidad.
De acuerdo con modelos y procedimientos propuestos por institutos internacionales
de certificación, la doctrina afirma la total viabilidad de documentación de la cadena
de custodia de evidencias digitales, que puede (y debe) cumplirse también en un ámbito privado. Sin embargo, una pregunta
compleja y que aún depende de mayores investigaciones es si estos procedimientos serían
igualmente útiles para evidencias digitales relacionadas con la IA. A nuestro juicio, la relación simbiótica entre cadena de custodia e inteligencia
artificial es uno de los puntos más urgentes a investigar en los próximos años, en
materia de proceso penal e IA.
5. Conclusión
Como se puede observar, las ciencias jurídico-penales nuevamente se ven desafiadas
por el progreso científico y tecnológico. Todavía no hemos alcanzado un mínimo consenso
sobre diversos puntos de los sistemas de imputación de la responsabilidad penal de
las personas jurídicas – cuyas divergencias no son exclusivas de España, pero sí motivo
de discusiones en varios países - y ni siquiera hemos madurado los debates sobre los
necesarios aspectos procesales que los circundan, y este campo ya se ve nuevamente
“molesto” por el rápido desarrollo de los sistemas de IA.
El protagonismo de las empresas tanto en la producción de esta tecnología como en
su uso plantea cuestionamientos de carácter sustantivo, especialmente sobre su responsabilidad
penal por los posibles daños causados por estos sistemas y las dificultades dogmáticas
a superar para ello, y de carácter procesal, como por ejemplo los fundamentos y límites
del uso de la IA en el ámbito del DCC y, principalmente, de su intercambio para eventuales
procesos penales.
Constatamos que las particularidades y limitaciones de la IA dificultan no solo la
imputación de responsabilidades penales individuales, sino también la RPPJ en ordenamientos
que aún la vinculan a una necesaria identificación de una conducta humana. Por tanto,
los modelos de autorresponsabilidad tienden a responder mejor a estos casos, además de fomentar los programas de cumplimiento,
que juegan un papel importante en este ámbito.
Aún con respecto a estos programas, es evidente que la IA tiene un enorme potencial
para hacerlos más eficientes y eficaces. Sin embargo, su uso ciertamente no es ilimitado,
especialmente si en su adopción se busca algún tipo de efecto penal. Los instrumentos
específicos del programa de cumplimiento deben cumplir con los juicios de legalidad
y proporcionalidad en su ejecución, así como sus frutos nuevamente deben ser objeto
de estas ponderaciones, añadidas del análisis de la documentación de la cadena de
custodia, a los efectos de la admisibilidad en el proceso penal. Todo ello sin perjuicio
de los necesarios límites a su valoración, especialmente en lo que se refiere a la
eventual condena de uno de los imputados.
Como vemos, el dinamismo de este sector y la insipiencia de sus implicaciones penales
frustran y hacen pretencioso cualquier intento de ser exhaustivo en la materia, relegando
rápidamente a la obsolescencia cualquier investigación que se aventure a ello. Sin
embargo, esperamos que las líneas generales esbozadas en este trabajo sean capaces
de resistir a los inminentes avanzos tecnológicos y ofrecer soluciones que sigan siendo
útiles a los problemas que posiblemente surgirán en los próximos años.
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Notas
[*] El presente trabajo se ha realizado en el marco del proyecto de investigación “Autoria
e responsabilidade em crimes cometidos através de sistemas de inteligência artificial”
(2020.08615.BD), financiado por la “Fundação para a Ciência e a Tecnologia – FCT”.
[1] En este sentido, Laura Zuñiga Rodríguez destaca el papel de protagonismo de las personas
jurídicas también en el “mundo del crimen”, ya que la estructura altamente compleja,
especializada y jerárquica que asumen, sumada a su alta concentración de capital,
las transforman en importante fuente de riesgo. .
[2] En el concepto de “criminalidad empresarial”, en el mismo sentido que Schünemann,
englobamos los delitos económicos cometidos por actuación para una empresa, mediante
la cual se lesionan bienes jurídicos ajenos, incluidos los intereses de los trabajadores
de la persona jurídica. En cuanto a los delitos económicos, podemos destacar diferentes
concepciones. Desde una comprensión más restringida, sostenida por Bajo Fernández,
pueden ser conceptualizados como ilícitos cometidos en detrimento del orden económico.
Schünemann, por su parte, parte de un concepto más amplio, entendiendo como delitos
económicos todos los actos punibles penal o administrativamente cometidos en el ámbito
de la vida económica o estrechamente relacionados con ella. Para Klaus Tiedemann,
el derecho penal económico debe abarcar no sólo las transgresiones del llamado “derecho
económico administrativo”, que ampara la actividad de regulación e intervención del
Estado en la Economía, sino también los delitos cometidos contra bienes jurídicos
supraindividuales relacionados con la vida económica y los hechos delictivos relacionados
con el denominado “derecho penal patrimonial clásico”, siempre que estén dirigidos
contra bienes jurídicos colectivos o que constituyan abuso de medidas e instrumentos
de la vida económica. Ver detalladamente: ; ; ; ; .
[3] Entre estas dificultades, se destaca el fenómeno conocido como "irresponsabilidad
organizada". Las personas jurídicas contemporáneas, marcadas notablemente por la descentralización
de la toma de decisiones y la complejidad de su estructura interna, acaban convirtiéndose
en una suerte de “escudo” frente a la identificación de los autores de determinadas
conductas ilícitas. En otras palabras, la "organización de responsabilidades" puede
convertirse en "irresponsabilidad organizada". Ver: ; ; .
[4] En este sentido, al enumerar las razones que acreditan la necesidad de la responsabilidad
penal de las personas jurídicas, Adán Nieto Martín argumenta que: “resulta necesario
recuperar el terreno de la eficacia perdida” de los instrumentos estatales frente
al creciente poder de las corporaciones en el contexto de globalización y mayor complejidad
tecnológica que acompaña a la llamada “sociedad del riesgo”. .
[5] Destacamos, por ejemplo, los debates iniciales sobre la adecuación de la responsabilidad
penal de las personas jurídicas. Para algunos de los argumentos refractarios a este
instituto, ver en detalle: ; .
[6] “Los desarrollos de la tecnología y los avances científicos, especialmente en los
años finales del Siglo XX y en el Siglo XXI, fueron dando paso a una nueva etapa de
industrialización, en la se combinan digitalización, conectividad, automatización,
robotización e inteligencia artificial. Esta etapa es la que se ha denominado como
la de la industria del 4.0”. .
[7]
. Ver también: .
[8]
; .
[9]
. Ver también: , en curso de publicación. Es importante mencionar que parte de la doctrina contempla
con reservas la caracterización de estas tecnologías como inteligentes. En ese sentido,
explica Martín Diz: “Personalmente, acepto esta catalogación, ya prácticamente consolidada,
con bastantes reservas, puesto que por muy perfecta que sea la máquina, su datificación,
programación y algoritmos, nunca dispondrá, por ejemplo, de sentimientos o emociones,
ni siquiera de consideraciones sociales, éticas o morales, al nivel que las posee
el ser humano; estas cualidades, de una manera u otra, salen a la luz cuando recurre
a su inteligencia —humana— para afrontar problemas y determinar soluciones”. Ver:
.
[10]
. Ver también: , en curso de publicación. Para un análisis detallado de la evolución del concepto
de inteligencia artificial, así como algunas definiciones importantes relacionadas
con esta tecnología, ver también: .
[11] La Directiva 2014/65/UE del Parlamento Europeo y del Consejo de Europa, de 15 de
mayo de 2014, define en su artículo 4, n. 1, las negociaciones algorítmicas, como
siendo: “la negociación de instrumentos financieros en la que un algoritmo informático
determina automáticamente los distintos parámetros de las órdenes (si la orden va
a ejecutarse o no, el momento, el precio, la cantidad, cómo va a gestionarse después
de su presentación), con limitada o nula intervención humana. Esta definición no incluye
los sistemas que solo se proponen dirigir las órdenes a uno o varios centros de negociación,
o procesar las órdenes sin que ello implique determinar ningún parámetro de negociación,
o confirmar las órdenes o el tratamiento post-negociación de las transacciones ejecutadas;”.
.
[12] Sobre estas estrategias: . Específicamente sobre estrategias ilícitas mediante el uso de algoritmos, ver: .
[13] El período de latencia es el tiempo necesario para que un intermediario reciba un
feedback sobre una orden introducida por él en el mercado. Es decir, el tiempo que transcurre
entre la generación de una orden de compra o venta y su posterior ejecución, modificación
o cancelación. Ver: ; .
[14]
.
[15] Ver en detalle en: .; ; .; ; .
[16] Ver en detalle en: .; .; .; .; .
[17] De acuerdo con la clasificación presentada por la National Highway Traffic Safety Administration – NHTSA y desarrollada por la Society of Automotive Engineers – SAE, los niveles de automatización de los vehículos van desde 0 (sin autonomía) hasta
5 (autonomía total). En los niveles intermedios tenemos vehículos controlados por
el conductor humano, con algunas herramientas de asistencia autónoma (nivel 1); los
que tienen funciones autónomas (como el frenado y la aceleración) pero que dependen
del ser humano para controlar el entorno externo en todo momento (nivel 2) –es el
caso de los conocidos vehículos Tesla–; aquellos en los que el conductor no necesita
monitorear el ambiente externo en todo momento, pero debe estar listo para tomar el
control del vehículo cuando se le solicite (nivel 3) – este es el caso de los vehículos
Uber, que están en fase de prueba; y aquellos que, en determinadas condiciones normales,
son capaces de realizar de forma autónoma todas las funciones del vehículo (nivel
4). Ver en detalle en: <https://www.nhtsa.gov/technology-innovation/automated-vehicles-safety>. Accedido en 31 de octubre de 2022.
[18] Sobre los potenciales y riesgos de los vehículos autónomos, ver: ; .; .; HILGENDORF, E.: “Sistemas autônomos, inteligência artificial e robótica: uma orientação
a partir da perspectiva jurídico-penal”, en HILGENDORF, E., GLEIZER, O. (orgs.), Digitalização e direito, São Paulo, 2020, p. 43 y ss.; .
[19] Como ejemplo, podemos mencionar la denominada PredPol, que es una estrategia policial dirigida a la prevención del delito. Con el uso de
algoritmos y la integración de datos obtenidos a través de otras tecnologías (como
cámaras de vigilancia y temperatura corporal, publicaciones en internet y análisis
estadístico de eventos pasados) con informaciones como los horarios de apertura de
comercios y el flujo de personas, se busca determinar en qué lugares es más probable
la ocurrencia de delitos (hotspots) y dirigir contingentes policiales más grandes al lugar, creando así una especie
de mapa de delitos futuros. Ver: . Ver también: . Además, también existe un gran potencial de aplicación de la IA en el modelo global
de prevención y detección del blanqueo de capitales. Dado que las UIFs reciben una
inmensa cantidad de datos, que son imposible revisar manualmente, es esencial emplear
mecanismos de automatización para identificar patrones de actividad sospechosa. Ver:
. Ver también: .
[20] Entre los muchos ejemplos de IA en investigaciones criminales, podemos mencionar
el sistema VERIPOL, destinado a identificar posibles denuncias falsas, y el uso de
la ICSE – DB (International Child Sexual Exploitation Image Database) por la Interpol en la lucha contra la explotación sexual infantil. Además, aun en
este ámbito, existe el uso de chatbots que imitan a personas reales para identificar posibles depredadores sexuales en foros
virtuales. Ver en detalle: “In Europe, Interpol manages the International Child Sexual
Exploitation Image Database (ICSE DB) to fight child sexual abuse. The database can
facilitate the identification of victims and perpetrators through an analysis of,
for instance, furniture and other mundane items in the background of abusive images—e.g.,
it matches carpets, curtains, furniture, and room accessories—or identifiable background
noise in the video. Chatbots acting as real people are another advancement in the
fight against grooming and webcam ‘sex tourism’. […] The Sweetie avatar [from the
NGO “Terre des Hommes”], posing as a ten-year-old Filipino girl, was used to identify
offenders in chatrooms and online forums and operated by an agent of the organisation,
whose goal was to gather information on individuals who contacted Sweetie and solicited
webcam sex. Moreover, Terre des Hommes started engineering an AI system capable of
depicting and acting as Sweetie without human intervention in order to not only identify
persistent perpetrators but also to deter first-time offenders”. ZAVRŠNIK, A.: “Criminal
justice, artificial intelligence systems, and human rights”, en ERA Forum, n. 20, 2020, p. 570. Respecto a VERIPOL: .
[21] Como detallaremos más adelante, en el ámbito privado, los potenciales de la IA se
han utilizado no solo en el monitoreo y supervisión diaria de empleados y colaboradores,
sino también en investigaciones internas, procedimientos de due diligence y gestión de riesgos, siendo, por tanto, una herramienta importante en los programas
de cumplimiento. Ver: .; .; .
[22] En este ámbito, son paradigmáticas algunas herramientas autónomas de evaluación de
riesgos, de las cuales COMPAS y HART son los ejemplos más conocidos. En general, se
sirven de factores personales del imputado para evaluar los riesgos de reincidencia
y, en consecuencia, la eventual adecuación de medidas cautelares, penas concretas
o progresión de regímenes. Ver: .
[23] En las llamadas smart prisons, la IA se emplea en el diseño y administración de la prisión, así como en la supervisión
del día a día de los detenidos (detectando, por ejemplo, conductas ilícitas, actos
violentos y posibles fugas). Ver: .
[24] En un sentido similar, Valls Prieto señala: “Los avances tecnológicos suponen retos
para la sociedad y eso conlleva al mismo tiempo nuevos desafíos para el ordenamiento
jurídico. Integrar jurídicamente un avance tecnológico supone un beneficio económico
para la sociedad, ya que implica un desarrollo industrial y de servicios, y al mismo
tiempo una garantía de la modernización y actualización de los clásicos Derechos Fundamentales
en los que se basa una sociedad, especialmente en una Democracia garante de las libertades
de los ciudadanos”. .
[25] De hecho, como bien apunta de Hoyos Sancho, la mayoría de los posibles usos de los
sistemas de IA en el sistema de justicia penal están catalogados como “sistemas de
alto riesgo” por la Propuesta de Reglamento del Parlamento Europeo y del Consejo,
presentada en abril de 2021. Así lo demuestra el Anexo III, especialmente en sus apartados
6 y 8, que prevén: “6.Asuntos relacionados con la aplicación de la ley: a)sistemas
de IA destinados a utilizarse por parte de las autoridades encargadas de la aplicación
de la ley para llevar a cabo evaluaciones de riesgos individuales de personas físicas
con el objetivo de determinar el riesgo de que cometan infracciones penales o reincidan
en su comisión, así como el riesgo para las potenciales víctimas de delitos; b)sistemas
de IA destinados a utilizarse por parte de las autoridades encargadas de la aplicación
de la ley como polígrafos y herramientas similares, o para detectar el estado emocional
de una persona física; c)sistemas de IA destinados a utilizarse por parte de las autoridades
encargadas de la aplicación de la ley para detectar ultrafalsificaciones a las que
hace referencia el artículo 52, apartado 3; d)sistemas de IA destinados a utilizarse
por parte de las autoridades encargadas de la aplicación de la ley para la evaluación
de la fiabilidad de las pruebas durante la investigación o el enjuiciamiento de infracciones
penales; e)sistemas de IA destinados a utilizarse por parte de las autoridades encargadas
de la aplicación de la ley para predecir la frecuencia o reiteración de una infracción
penal real o potencial con base en la elaboración de perfiles de personas físicas,
de conformidad con lo dispuesto en el artículo 3, apartado 4, de la Directiva (UE)
2016/680, o en la evaluación de rasgos y características de la personalidad o conductas
delictivas pasadas de personas físicas o grupos; f)sistemas de IA destinados a utilizarse
por parte de las autoridades encargadas de la aplicación de la ley para la elaboración
de perfiles de personas físicas, de conformidad con lo dispuesto en el artículo 3,
apartado 4, de la Directiva (UE) 2016/680, durante la detección, la investigación
o el enjuiciamiento de infracciones penales; g)sistemas de IA destinados a utilizarse
para llevar a cabo análisis sobre infracciones penales en relación con personas físicas
que permitan a las autoridades encargadas de la aplicación de la ley examinar grandes
conjuntos de datos complejos vinculados y no vinculados, disponibles en diferentes
fuentes o formatos, para detectar modelos desconocidos o descubrir relaciones ocultas
en los datos. […] 8.Administración de justicia y procesos democráticos: a)sistemas
de IA destinados a ayudar a una autoridad judicial en la investigación e interpretación
de hechos y de la ley, así como en la aplicación de la ley a un conjunto concreto
de hechos”. Ver en detalle en: COMISIÓN EUROPEA: Propuesta de Reglamento del Parlamento Europeo y del Consejo: por el que se establecen
normas armonizadas en materia de inteligencia artificial (Ley de Inteligencia Artificial)
y se modifican determinados actos legislativos de la Unión: {SEC(2021) 167 final}
- {SWD(2021) 84 final} - {SWD(2021) 85 final}. Para un estudio detallado de este documento y sus disposiciones, ver también: .
[26] Ver: ; ; ; ; . Además, Nieva Fenoll señala que: “Ya es difícil acceder a su contenido técnicamente
hablando, pero es que, si además ni siquiera se puede conocer dicho contenido por
razones de propiedad intelectual, el derecho de defensa simplemente deja de existir”.
Ver: .
[27]
.
[28] Para más detalles y con múltiples notas ver: . En la misma línea, de Hoyos Sancho señala que el uso de datos erróneos, insuficientes
o sesgados, introducidos en el sistema sin corrección previa, sumado a la falta de
transparencia en cuanto a la configuración y funcionamiento de los algoritmos utilizados
en el sistema, genera importantes riesgos a los derechos fundamentales, como la protección
de datos, la privacidad, la no discriminación, el fair trial y el due process. Ver: . Para un análisis detallado sobre el tema de la seguridad y calidad de los datos:
; ; ; ; .
[29] En este sentido, como explica Susana Aires de Sousa, una de las especificidades de
los sistemas autónomos radica precisamente en su capacidad de llegar a respuestas
sin interferencias humanas, basándose exclusivamente en informaciones y experiencias
adquiridas por el sistema. Con esto, se pueden lograr resultados que ni siquiera fueron
imaginados por el programador y tomar decisiones que incluso pueden ser ilegales.
.
[30]
.
[31] “Artículo 284. 1. Se impondrá la pena de prisión de seis meses a seis años, multa
de dos a cinco años, o del tanto al triplo del beneficio obtenido o favorecido, o
de los perjuicios evitados, si la cantidad resultante fuese más elevada, e inhabilitación
especial para intervenir en el mercado financiero como actor, agente o mediador o
informador por tiempo de dos a cinco años, a los que: […]3.º Realizaren transacciones,
transmitieren señales falsas o engañosas, o dieren órdenes de operación susceptibles
de proporcionar indicios falsos o engañosos sobre la oferta, la demanda o el precio
de un instrumento financiero, un contrato de contado sobre materias primas relacionado
o índices de referencia, o se aseguraren, utilizando la misma información, por sí
o en concierto con otros, una posición dominante en el mercado de dichos instrumentos
o contratos con la finalidad de fijar sus precios en niveles anormales o artificiales,
siempre que concurra alguna de las siguientes circunstancias: a) que como consecuencia
de su conducta obtuvieran, para sí o para tercero, un beneficio superior a doscientos
cincuenta mil euros o causara un perjuicio de idéntica cantidad; b) que el importe
de los fondos empleados fuera superior a dos millones de euros; c) que se causara
un grave impacto en la integridad del mercado.” .
[32]
. Acerca de la intervención de inúmeras personas jurídicas en varios momentos durante
la programación, uso y supervisión del algoritmo, ver: .
[33] Como puede verse, partimos de la teoría de la acción significativa, que se abstrae de la búsqueda de un “superconcepto” de acción y, en consecuencia,
también de la búsqueda de un concepto general de autor, que siempre dependerá del
tipo delictivo y su interpretación. Ver: .; ; ; .
[34]
.
[35]
. En un sentido similar, argumentando que la total imprevisibilidad del resultado
tiene el poder de excluir la imputación objetiva: ; .
[36]
; .
[37] Para una síntesis de algunos argumentos a favor y en contra, ver:; .
[38] Por todos, ver: ; ; .
[39]
.
[40] Para un análisis detallado de las razones político-criminales generalmente invocadas
para justificar la responsabilidad penal de las personas jurídicas, ver: ; ; ; ; . Críticamente a los argumentos comúnmente invocados: .
[41] Para un análisis crítico, ver: JANUÁRIO, T. F. X.: “El modelo brasileño de responsabilidad
penal para entidades jurídicas: un comentario de la Ley 9.605/98 y el nuevo Código
Penal”, en DEMETRIO CRESPO, E. et al (eds.), Problemas y retos actuales del derecho penal económico, Cuenca, 2020.
[42] Críticamente a esta posición:.
[43]
. Para un análisis detallado, ver también: .
[44] “Artigo 11.º Responsabilidade das pessoas singulares e colectivas [...] 2 - As pessoas
coletivas e entidades equiparadas, com exceção do Estado, de pessoas coletivas no
exercício de prerrogativas de poder público e de organizações de direito internacional
público, são responsáveis pelos crimes previstos nos artigos 144.º-B, 150.º, 152.º-A,
152.º-B, 156.º, 159.º e 160.º, nos artigos 163.º a 166.º sendo a vítima menor, e nos
artigos 168.º, 169.º, 171.º a 177.º, 203.º a 206.º, 209.º a 223.º, 225.º, 226.º, 231.º,
232.º, 240.º, 256.º, 258.º, 262.º a 283.º, 285.º, 299.º, 335.º, 348.º, 353.º, 359.º,
363.º, 367.º, 368.º-A e 372.º a 377.º, quando cometidos: a) Em seu nome ou por sua
conta e no seu interesse direto ou indireto por pessoas que nelas ocupem uma posição
de liderança; ou [...] 4 - Entende-se que ocupam uma posição de liderança os órgãos
e representantes da pessoa coletiva e quem nela tiver autoridade para exercer o controlo
da sua atividade, incluindo os membros não executivos do órgão de administração e
os membros do órgão de fiscalização.” . Para un análisis crítico, ver: .
[45]
.
[46]
.
[47]
.
[48]
. Ver también: .
[49]
.
[50] Para un análisis detallado de estas críticas, ver: .
[51]
.
[52] TIEDEMANN, K.: “La responsabilità da reato dell’ente in Europa: i modelli di riferimento
per le legislazioni e le prospettive di armonizzazione”, en Rivista trimestrale di diritto penale dell’economia, v. 25, n. 1-2, 2012, p. 4-5. Ver también: .
[53] “Artigo. 11.º [...] b) Por quem aja em seu nome ou por sua conta e no seu interesse
direto ou indireto, sob a autoridade das pessoas referidas na alínea anterior, em
virtude de uma violação dos deveres de vigilância ou controlo que lhes incumbem.”
.
[54]
; .
[55]
.
[56] Para el autor, en las empresas complejas, las decisiones empresariales están conectadas
con decisiones anteriores, llegando a ser independientes de sus integrantes concretos.
Esto significa que, aunque haya cambios en las personas que las componen, se mantiene
la identidad corporativa. Ver: .
[57]
.
[58] Analizamos este modelo en detalle en: .
[59] Esta vinculación de la responsabilidad penal de la persona jurídica con la conducta
de una persona física puede exigirse de forma más sencilla que una mención expresa
a la “doble imputación”. En el ordenamiento jurídico portugués, por ejemplo, si bien
se declara expresamente la independencia entre la responsabilidad individual y la
colectiva (Artículo 11.º, 7, CP), entendemos que será imperativo precisar la conducta
humana y su autor, a fin de identificar los requisitos indispensables para la responsabilidad
de la persona jurídica, tales como la actuación en nombre o por cuenta de la empresa,
en su interés directo o indirecto y la propia posición de dirección que ocupa el agente
(inciso a) y, adicionalmente, la violación de los deberes de vigilancia o control
de quienes tenían autoridad sobre el agente (inciso b). Sin embargo, esta conducta
humana, cuando existente, no siempre será identificable en el campo de la I.A. Ver
con detalles: .
[60]
.
[61]
. Sobre el carácter secundario del derecho penal y la integración de normas concretas
de conducta: . Para más información sobre cómo estas normas primarias se integran en el injusto
empresarial: .
[62] Defendiendo una especie de solución colaborativa a través de normas consuetudinarias
que establezcan unos requisitos mínimos de transparencia y de realización de testes,
evitando así los constantes cambios legales que exigiría el desarrollo tecnológico:
.
[63]
.
[64] La Propuesta de Reglamento del Parlamento Europeo y del Consejo prevé, por ejemplo,
la obligación de los proveedores de sistemas de IA de alto riesgo, de contar con sistemas
de gestión de calidad. En ese sentido: “Artículo 17 Sistema de gestión de la calidad
1. Los proveedores de sistemas de IA de alto riesgo establecerán un sistema de gestión
de la calidad que garantice el cumplimiento del presente Reglamento. Dicho sistema
se documentará de manera sistemática y ordenada mediante políticas, procedimientos
e instrucciones escritas e incluirá, al menos, los siguientes aspectos: a) una estrategia
para el cumplimiento reglamentario, incluido el cumplimiento de los procedimientos
de evaluación de la conformidad y de los procedimientos de gestión de las modificaciones
de los sistemas de IA de alto riesgo; b) las técnicas, los procedimientos y las actuaciones
sistemáticas que se utilizarán en el diseño y el control y la verificación del diseño
del sistema de IA de alto riesgo; c) las técnicas, los procedimientos y las actuaciones
sistemáticas que se utilizarán en el desarrollo y el control y el aseguramiento de
la calidad del sistema de IA de alto riesgo; d) los procedimientos de examen, prueba
y validación que se llevarán a cabo antes, durante y después del desarrollo del sistema
de IA de alto riesgo, así como la frecuencia con que tendrán lugar; e) las especificaciones
técnicas, incluidas las normas, que se aplicarán y, cuando las normas armonizadas
pertinentes no se apliquen en su totalidad, los medios que se utilizarán para velar
por que el sistema de IA de alto riesgo cumpla los requisitos establecidos en el capítulo
2 del presente título; f) los sistemas y procedimientos de gestión de datos, lo que
incluye su recopilación, análisis, etiquetado, almacenamiento, filtrado, prospección,
agregación, conservación y cualquier otra operación relacionada con los datos que
se lleve a cabo antes de la introducción en el mercado o puesta en servicio de sistemas
de IA de alto riesgo y con ese fin; g) el sistema de gestión de riesgos que se menciona
en el artículo 9; h) el establecimiento, la implantación y el mantenimiento de un
sistema de seguimiento posterior a la comercialización con arreglo al artículo 61;
i) los procedimientos asociados a la notificación de incidentes graves y defectos
de funcionamiento con arreglo al artículo 62; j) la gestión de la comunicación con
las autoridades nacionales competentes; las autoridades competentes, incluidas las
sectoriales, que permiten acceder a datos o facilitan el acceso a ellos; los organismos
notificados; otros operadores; los clientes, u otras partes interesadas; k) los sistemas
y procedimientos destinados a llevar un registro de toda la documentación e información
pertinente; l) la gestión de los recursos, incluida la seguridad de las medidas relacionadas
con el suministro; m) un marco de rendición de cuentas que defina las responsabilidades
del personal directivo y de otra índole en relación con todos los aspectos enumerados
en este apartado. 2. La inclusión de los aspectos mencionados en el apartado 1 será
proporcional al tamaño de la organización del proveedor. 3. En el caso de los proveedores
que sean entidades de crédito reguladas por la Directiva 2013/36/UE, se considerará
que cumplen la obligación de establecer un sistema de gestión de la calidad cuando
cumplan las normas relativas a los sistemas, procedimientos y mecanismos de gobernanza
interna que figuran en el artículo 74 de dicha Directiva. En ese contexto, se tendrán
en cuenta todas las normas armonizadas que se mencionan en el artículo 40 del presente
Reglamento”. Además, el Artículo 19 establece que: “Artículo 19 Evaluación de la conformidad
1. Los proveedores de sistemas de IA de alto riesgo se asegurarán de que sus sistemas
sean sometidos al procedimiento de evaluación de la conformidad oportuno, de conformidad
con el artículo 43, antes de su introducción en el mercado o puesta en servicio. Cuando
dicha evaluación de la conformidad demuestre que los sistemas de IA cumplen los requisitos
establecidos en el capítulo 2 del presente título, sus proveedores elaborarán una
declaración UE de conformidad con arreglo al artículo 48 y colocarán el marcado CE
de conformidad con arreglo al artículo 49. 2. En el caso de los sistemas de IA de
alto riesgo mencionados en el punto 5, letra b), del anexo III, introducidos en el
mercado o puestos en servicio por proveedores que sean entidades de crédito reguladas
por la Directiva 2013/36/UE, la evaluación de la conformidad se llevará a cabo como
parte del procedimiento a que se refieren los artículos 97 a 101 de la mencionada
Directiva”. .
[65]
.
[66]
. Ver también: .
[67] Sobre las obligaciones de compliance el contexto del blanqueo de capitales, ver: .; .
[68]
.
[69] Mencionamos, de manera no exhaustiva, algunos de estos posibles delitos en el tópico
1, especialmente en las notas 30 y ss.
[70] En sentido próximo: .
[71] JANUÁRIO, T. F. X.: “O ônus da prova da existência e eficácia dos programas de compliance
no âmbito do processo penal das pessoas jurídicas: um estudo com base no ordenamento
jurídico espanhol”, en Revista Brasileira de Ciências Criminais, ano 27, n. 160, 2019, p. 233.
[72] “Artículo 31 bis. 1. En los supuestos previstos en este Código, las personas jurídicas
serán penalmente responsables: a) De los delitos cometidos en nombre o por cuenta
de las mismas, y en su beneficio directo o indirecto, por sus representantes legales
o por aquellos que actuando individualmente o como integrantes de un órgano de la
persona jurídica, están autorizados para tomar decisiones en nombre de la persona
jurídica u ostentan facultades de organización y control dentro de la misma. b) De
los delitos cometidos, en el ejercicio de actividades sociales y por cuenta y en beneficio
directo o indirecto de las mismas, por quienes, estando sometidos a la autoridad de
las personas físicas mencionadas en el párrafo anterior, han podido realizar los hechos
por haberse incumplido gravemente por aquéllos los deberes de supervisión, vigilancia
y control de su actividad atendidas las concretas circunstancias del caso.” .
[73]
.
[74]
.
[75] ;
.
[76] “Artículo 31 quater. 1. Sólo podrán considerarse circunstancias atenuantes de la
responsabilidad penal de las personas jurídicas haber realizado, con posterioridad
a la comisión del delito y a través de sus representantes legales, las siguientes
actividades: […] ad) Haber establecido, antes del comienzo del juicio oral, medidas
eficaces para prevenir y descubrir los delitos que en el futuro pudieran cometerse
con los medios o bajo la cobertura de la persona jurídica.” .
[77] Un análisis exhaustivo de los mismos desbordaría los límites del presente trabajo.
Para más detalles, consultar: ; ; ; .
[78]
.
[79]
.
[80]
; .
[81] J. La importancia de la gestión de riesgos para el ámbito de la inteligencia artificial
se observa en la Propuesta de Reglamento, que prevé: “Artículo 9 Sistema de gestión
de riesgos 1. Se establecerá, implantará, documentará y mantendrá un sistema de gestión
de riesgos asociado a los sistemas de IA de alto riesgo. 2. El sistema de gestión
de riesgos consistirá en un proceso iterativo continuo que se llevará a cabo durante
todo el ciclo de vida de un sistema de IA de alto riesgo, el cual requerirá actualizaciones
sistemáticas periódicas. Constará de las siguientes etapas: a) la identificación y
el análisis de los riesgos conocidos y previsibles vinculados a cada sistema de IA
de alto riesgo; b) la estimación y la evaluación de los riesgos que podrían surgir
cuando el sistema de IA de alto riesgo en cuestión se utilice conforme a su finalidad
prevista y cuando se le dé un uso indebido razonablemente previsible; c) la evaluación
de otros riesgos que podrían surgir a partir del análisis de los datos recogidos con
el sistema de seguimiento posterior a la comercialización al que se refiere el artículo
61; d) la adopción de medidas oportunas de gestión de riesgos con arreglo a lo dispuesto
en los apartados siguientes. 3. Las medidas de gestión de riesgos mencionadas en el
apartado 2, letra d), darán la debida consideración a los efectos y las posibles interacciones
derivados de la aplicación combinada de los requisitos estipulados en el presente
capítulo 2. Asimismo, tendrán en cuenta el estado actual de la técnica generalmente
reconocido, que, entre otras fuentes, está reflejado en las normas armonizadas o las
especificaciones comunes pertinentes. 4. Las medidas de gestión de riesgos mencionadas
en el apartado 2, letra d), considerarán aceptables los riesgos residuales asociados
a cada peligro, así como el riesgo residual general de los sistemas de IA de alto
riesgo, siempre que el sistema de IA de alto riesgo de que se trate se utilice conforme
a su finalidad prevista o que se le dé un uso indebido razonablemente previsible.
Se informará al usuario de dichos riesgos residuales. A la hora de determinar cuáles
son las medidas de gestión de riesgos más adecuadas, se procurará: a) eliminar o reducir
los riesgos en la medida en que sea posible mediante un diseño y un desarrollo adecuados;
b) implantar, cuando proceda, unas medidas de mitigación y control apropiadas en relación
con los riesgos que no puedan eliminarse; c) proporcionar la información oportuna
conforme al artículo 13, en particular en relación con los riesgos mencionados en
el apartado 2, letra b), del presente artículo y, cuando proceda, impartir formación
a los usuarios. Cuando se eliminen o reduzcan los riesgos asociados a la utilización
del sistema de IA de alto riesgo, se tendrán en la debida consideración los conocimientos
técnicos, la experiencia, la educación y la formación que se espera que posea el usuario,
así como el entorno en el que está previsto que se utilice el sistema. 5. Los sistemas
de IA de alto riesgo serán sometidos a pruebas destinadas a determinar cuáles son
las medidas de gestión de riesgos más adecuadas. Dichas pruebas comprobarán que los
sistemas de IA de alto riesgo funcionan de un modo adecuado para su finalidad prevista
y cumplen los requisitos establecidos en el presente capítulo. 6. Los procedimientos
de prueba serán adecuados para alcanzar la finalidad prevista del sistema de IA y
no excederán de lo necesario para ello. 7. Las pruebas de los sistemas de IA de alto
riesgo se realizarán, según proceda, en cualquier momento del proceso de desarrollo
y, en todo caso, antes de su introducción en el mercado o puesta en servicio. Los
ensayos se realizarán a partir de parámetros y umbrales de probabilidades previamente
definidos que sean adecuados para la finalidad prevista del sistema de IA de alto
riesgo de que se trate. 8. Cuando se implante el sistema de gestión de riesgos descrito
en los apartados 1 a 7, se prestará especial atención a la probabilidad de que menores
accedan al sistema de IA de alto riesgo de que se trate o se vean afectados por él.
9. En el caso de las entidades de crédito reguladas por la Directiva 2013/36/UE, los
aspectos descritos en los apartados 1 a 8 formarán parte de los procedimientos de
gestión de riesgos que estas establezcan conforme al artículo 74 de dicha Directiva”.
. Ver también: .
[82]
.
[83]
. Un buen ejemplo es la Resolución 2015/2103(INL), que propone en anexo un código
de conducta para ingenieros en robótica y comités de ética en investigación. Ver:
.
[84] Wolfgang Frisch propone una clasificación según la cual, además de la limitación
de riesgos a través del derecho penal, existen conductas que están reguladas por normas
(I) “pre-jurídicas” - programas de reducción de riesgos, leges artis, directivas éticos - ; (II) “prejuridico-penal” – Códigos de Tránsito Vehicular y Códigos de Ética Médica, por ejemplo; y (III)
las cuales que no encuentran regulación en las normas de cuidado. Ver: .
[85] Según Wolfgang Frisch, cuando el agente actúa conforme a la norma del cuidado y ésta
puede considerarse, desde una perspectiva ex ante, suficiente y adecuada para reducir
los riesgos concretamente afectados, la conducta no puede considerarse típica. .
[86]
.
[87] En cuanto a la responsabilidad penal de las personas jurídicas, la relevancia de
los programas de cumplimiento se limita a: i) en materia de imputación de la tipicidad,
el Art. 11.º, “6”, CPPt, establece que la responsabilidad quedará excluida cuando
“o agente tiver actuado contra ordens ou instruções expressas de quem de direito”; ii) en las consecuencias jurídicas del delito, el Art. 90.º-A, “4”, prevé la atenuación
de la pena por la adopción e implementación, antes de la comisión del delito, de programas
de cumplimiento adecuados para prevenir la comisión del delito o de delitos de la
misma naturaleza; iii) el Art. 90.º-A, “5” prevé una posibilidad de sanción accesoria
por no no-adopción del programa de cumplimiento; y iv) el Art. 90.º-A, “6” prevé una
posibilidad de sustitución de la pena multa por una pena alternativa en razón de la
adopción e implementación de programas de cumplimiento. .
[88]
[89]
.
[90] Ver con detalles: .
[91]
. Ver también: .
[92]
.
[93]
.
[94]
.
[95] Pensemos, por ejemplo, en la digitalización de los canales de denuncia y orientación
y de las estructuras de formación y evaluación de empleados. Sobre las ventajas y
limitaciones de la IA en este ámbito, véase: .
[96] La citada capacidad de tratamiento de una inmensidad de datos ayuda no solo a identificar
los aspectos legales y reglamentarios aplicables al caso, sino también los principales
riesgos a los que puede estar sujeta la persona jurídica de que se trate. A esto se
suma la capacidad algorítmica de actualizarse de acuerdo a sus experiencias previas
y con los últimos conocimientos científicos, actualizaciones legales y entendimientos
jurisprudenciales, lo que sin duda aumentará la eficiencia del programa. . Sobre los procedimientos de gestión de riesgos, ver: .
[97] Dado que el objetivo principal de estos procedimientos es la recopilación de información
sobre third-parties, empresas objetivo de fusiones y adquisiciones o cualquier otro agente con el que
la empresa pretenda celebrar un acuerdo comercial, los datos procesados por los sistemas
autónomos y de IA hace posible un análisis de la factibilidad y riesgos de estas operaciones.
Cuanto mayor sea la capacidad de recopilar, procesar y categorizar datos, más informativo
tenderá a ser el informe de due diligence. Ver con ejemplos: . Sobre las dificultades relacionadas con los procedimientos de due diligence transnacional, ver: .
[101] También citando que estas tecnologías ya están en pleno uso bajo la terminología
de eletronic performance monitoring, Burchard cita como ejemplos, entre otros, el uso de datos GPS y la (en teoría, voluntaria)
implantación de chips en los empleados - chipping. Ver: .
[102]
.
[103] De hecho, al analizar el posible uso de sistemas de IA con fines procesales, Martín
Diz defiende la necesidad de un "consentimiento informado del afectado cuando se emplean
herramientas de inteligencia artificial en funciones automatizadas y decisorias que
pueden dar lugar a efectos jurídicos o afectarle de manera significativa en el plano
personal”. Así: “Es, por tanto, condicionante absoluto para la utilización de inteligencia
artificial en fines procesales (en sede judicial o en vía extrajudicial), el requerimiento
de información previa con relación a su utilización, características y datos, así
como el consentimiento de los afectados. Las partes en litigio, ya sea en sede procesal
o extraprocesal, con independencia de la posición que ocupen o de los intereses que
postulen, deberán ser informadas y posteriormente asentir expresamente frente al empleo
de dicha inteligencia, o, visto de otra forma, podrán libremente rechazar su utilización”.
Ver: .
[104]
; ; . Ver con detalles: .
[105]
.
[106]
.
[107]
. La Propuesta de Reglamento del Parlamento Europeo y del Consejo también hace mención
expresa a los niveles necesarios de transparencia de los sistemas de IA. En ese sentido,
los artículos 13 y 52 en: . Sobre la importancia de la transparencia en este contexto, ver también: .
[108]
.
[109]
; .
[110]
.
[111] Ver, con ejemplos, en: .
[112]
.
[113]
. Para un análisis de las investigaciones internas como una especie del género “investigaciones
defensivas”, posición que apoyamos, ver: .
[114]
.
[115]
.
[116]
.
[117]
.; .; .
[118] En ese sentido: ANTUNES, M. J.: “Privatização das investigações e compliance criminal”,
en Revista Portuguesa de Ciência Criminal, ano 28, n. 1, 2018, p. 126-127.
[119] Sobre esta distinción, especialmente en lo que se refiere al nemo tenetur se detegere, ver: .
[120]
.
[121] Es claro que estas no son las únicas cuestiones procesales penales relevantes en
materia de cumplimiento. Optamos por este corte solo porque, en nuestra opinión, los
temas aquí presentados son los que presentan mayores particularidades al considerar
la aplicación de la IA en este contexto. Para un análisis más amplio y otros temas
particulares, ver: ; ; ; .
[122]
. Figueroa Navarro habla en mismidad de la prueba, en: .
[123] Sobre la cadena de custodia de evidencias digitales, ver: ; .
[124] Ver: .
[125] Existe gran controversia doctrinal acerca de si la quiebra de la cadena de custodia
sería causa de ilicitud probatoria y, en consecuencia, de inadmisibilidad (o exclusión)
de la misma o si procedería remitir ese análisis al momento de la valoración de la
evidencia. Para un resumen de esta discusión y nuestra posición, ver: .
[126] Ver: ; ; y ss. . .
[127] Sobre algunas de las dificultades probatorias el contexto de la IA, ver: .
Xavier Januário, T. F. (2023). Inteligencia artificial y responsabilidad penal de personas jurídicas: un análisis de sus aspectos materiales y procesales: Un análisis de sus aspectos materiales y procesales . Estudios Penales y Criminológicos, 44(Ext.), 1-39. https://doi.org/10.15304/epc.44.8902
