Método para la determinar la factibilidad de la aplicación de la Inteligencia Artificial en la lucha contra el terrorismo y el crimen organizado

Contenido principal del artículo

Stefania Raimondi Romero
Matías Josué Chicaiza Flores
Andrea Katherine Bucaram Caicedo
Santiago Fernando Fiallos Bonilla

Resumen

La inteligencia artificial (IA) está transformando la gestión judicial, proporcionando herramientas que garantizan mayor eficacia e imparcialidad en la lucha contra crímenes de gran relevancia, como el terrorismo, el tráfico de drogas y la criminalidad organizada. Sin embargo, su implementación enfrenta retos éticos y legales, como la necesidad de transparencia, el respeto al debido proceso y la salvaguarda de los derechos humanos en el ámbito de la justicia penal. En este contexto, el propósito de esta investigación es implementar un método neutrosófico para determinar la factibilidad de la aplicación de la IA en la lucha contra el terrorismo y el crimen organizado, evaluando su potencial para el manejo y resolución de casos complejos sin comprometer las garantías esenciales del Estado de derecho. Los resultados indican que es crucial establecer normas claras y sistemas de control que aseguren que las herramientas de IA respeten principios de legalidad, equidad y protección de los derechos fundamentales. Este análisis se suma al debate sobre la ética y la regulación de la Inteligencia Artificial en el sistema judicial, proponiendo pautas para su integración en la lucha contra delitos significativos sin poner en riesgo los pilares esenciales de la justicia penal y la protección de los derechos humanos.

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Cómo citar
Método para la determinar la factibilidad de la aplicación de la Inteligencia Artificial en la lucha contra el terrorismo y el crimen organizado. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 38, 380-388. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/819
Sección
Articulos

Cómo citar

Método para la determinar la factibilidad de la aplicación de la Inteligencia Artificial en la lucha contra el terrorismo y el crimen organizado. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 38, 380-388. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/819

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