La crisis de legitimidad policial en América Latina constituye un fenómeno persistente, marcado por la coexistencia entre expansión normativa y corrupción estructural. Pese al fortalecimiento de marcos disciplinarios y dispositivos de control, subsisten dinámicas de captura intrainstitucional que ponen de manifiesto la insuficiencia del paradigma deontológico centrado en cumplimiento y sanción. Este enfoque omite una reflexión ontológica sobre el carácter institucional y el juicio prudencial que orienta la discrecionalidad policial. En este contexto, el presente estudio analiza tales limitaciones a partir del caso de la Policía Nacional del Perú, sosteniendo que la densificación normativa puede operar como condición facilitadora de corrupción institucionalizada en fuerzas de seguridad latinoamericanas. Mediante un estudio de caso instrumental, inscrito en el paradigma interpretativo-hermenéutico y articulado con análisis crítico del discurso y análisis temático, el trabajo sugiere que la proliferación normativa genera vacíos de criterio práctico, que la corrupción expresa un déficit aretaico institucional y que la legitimidad del poder coercitivo reclama una ética del carácter fundada en la phronesis. En conclusión, la investigación reconfigura el debate regional al situar la formación moral institucional como condición estructural de legitimidad democrática.
La siniestralidad vial sigue siendo uno de los grandes problemas de salud pública a escala global, con alrededor de 1,19 millones de muertes cada año. Este artículo de revisión analiza hasta qué punto los modelos de inteligencia artificial, y en concreto los algoritmos de aprendizaje automático, resultan útiles para predecir y prevenir accidentes de tráfico. Para ello se aplicó el método PRISMA sobre la literatura publicada entre 2019 y 2025. El análisis se centra en tres frentes: los algoritmos que mejores resultados han obtenido —Random Forest, XGBoost y las redes neuronales profundas—, las variables predictoras con mayor peso y las aplicaciones actuales en Sistemas Inteligentes de Transporte. Varios modelos superan el 88% de precisión al clasificar la severidad de los siniestros. Aun así, quedan cuestiones sin resolver: el desequilibrio entre clases distorsiona las métricas y la limitada interpretabilidad de algunos modelos abre interrogantes éticos sobre la transparencia algorítmica. Se examina también el encaje normativo en Europa, con atención al Reglamento de IA (UE 2024/1689). La valoración final es prudente: la IA ofrece un recorrido prometedor para reducir la siniestralidad, siempre que su despliegue quede sujeto a transparencia, supervisión humana real y garantía de los derechos fundamentales.
El presente artículo teórico tiene como propósito fundamental establecer los fundamentos epistemológicos y jurídicos del constitucionalismo biosférico como respuesta integral a la crisis ecológica global del Antropoceno. Esta propuesta surge de la constatación de que el orden jurídico contemporáneo, heredero de una ontología antropocéntrica consolidada desde la Ilustración, presenta limitaciones estructurales insuperables para abordar la degradación sistémica de los ecosistemas planetarios. El objetivo central es demostrar que el reconocimiento de la biosfera como sujeto de derechos no constituye una utopía filosófica, sino un paradigma jurídico en construcción que requiere una reimaginación ontológica y normativa radical del orden legal. Específicamente, se busca articular tres elementos originales: primero, la integración de escalas que combine el giro ontológico de los derechos de la naturaleza con los umbrales biofísicos del derecho del sistema Tierra; segundo, la reconfiguración del derecho procesal constitucional mediante mecanismos como la legitimación activa universal y la inversión de la carga de la prueba ecológica; y tercero, el establecimiento de un orden normativo suprahumano donde la integridad ecológica opere como principio que condiciona la validez de cualquier norma o actividad económica. Esta propuesta busca trascender la dicotomía sujeto-objeto característica del pensamiento jurídico occidental, adoptando una visión relacional donde los seres humanos se conciben como parte integrante, y no como propietarios, de la comunidad de vida.
Este estudio analiza cómo la inteligencia artificial redefine la investigación criminal, desde la criminología hasta la práctica forense y los procesos judiciales. Para capturar esta evolución con precisión, se diseñó una metodología cuantitativa-descriptiva fundamentada en el modelo PRISMA, mediante la selección de 39 investigaciones, en su mayoría del tipo Top, de las bases de datos Web of Science y Scopus. El análisis combinó la cartografía bibliométrica de VOSviewer con la profundidad semántica asistida por ATLAS.ti. Los datos exponen una realidad contundente: mientras el Machine Learning lidera la operatividad técnica con 46.5% de las citaciones, el Deep Learning apenas alcanza un 0.7%. Lejos de ser un rezago, esta brecha responde a una necesidad estratégica de transparencia y explicabilidad, requisitos indispensables en sectores catalogados como de “alto riesgo” por marcos regulatorios emergentes como el Proyecto de Ley de IA en Colombia y la Ley de IA de la Unión Europea. Temáticamente, aunque el enfoque en infraestructuras policiales es dominante (51.6%), la “discriminación” surge como el tema central del debate científico, lo que refleja el temor global a los sesgos algorítmicos. Se concluye que el despliegue de tecnologías de vanguardia en la justicia no depende solo de su potencia, sino también de su capacidad para someterse a auditorías éticas y mantener el control humano. Es imperativo evolucionar hacia modelos de justicia digital transparentes, en los que la eficiencia tecnológica conviva en armonía con una gobernanza regulatoria que proteja, ante todo, el debido proceso.
El presente artículo analiza la formalización institucional de la gobernanza algorítmica en seguridad pública en Colombia a partir de un corpus documental integrado por normas, políticas públicas y documentos institucionales de acceso público. Su objetivo es examinar cómo estos instrumentos configuran –o dejan indeterminados– mecanismos de decisión, coordinación interinstitucional y rendición de cuentas asociados al uso de sistemas algorítmicos y analítica de datos. El estudio adopta un diseño cualitativo basado en análisis documental sistemático de disposiciones constitucionales y legales, instrumentos nacionales de política pública sobre transformación digital e inteligencia artificial, y familias documentales sectoriales y territoriales relacionadas con modernización tecnológica, interoperabilidad, gestión de información, protección de datos y seguridad pública durante el período 2018-2025. La estrategia de análisis se organizó mediante una matriz categorial en tres dimensiones –decisión, coordinación y rendición de cuentas– y una codificación de unidades documentales de sentido, en la que se diferenciaba la evidencia observada, la inferencia analítica y el límite interpretativo. Los resultados muestran que, en el corpus analizado, la gobernanza algorítmica en seguridad pública aparece como una formalización indirecta y desigual: mientras que la interoperabilidad, el uso estratégico de los datos y la gestión de la información tienen mayor visibilidad documental, los mecanismos sectoriales de supervisión humana significativa, trazabilidad funcional, auditoría algorítmica y atribución de responsabilidades permanecen menos desarrollados. El artículo sostiene que el principal desafío no consiste únicamente en ampliar capacidades tecnológicas, sino también en fortalecer arreglos institucionales que articulen eficiencia operativa, protección de derechos y control democrático.
