La adopción de la IA en la Justicia plantea retos críticos de infraestructura, datos y ética

La inteligencia artificial avanza con paso firme en el sector público, pero su integración en ámbitos especialmente sensibles como la Justicia e Interior presenta retos significativos. Así lo advierte Nutanix, especialista en computación híbrida multicloud, que subraya la necesidad de una infraestructura sólida, calidad de datos garantizada y estricta observancia ética y legal para una adopción segura y eficaz de estas tecnologías.

En palabras de James Sturrock, director de systems engineering en Nutanix, “Muchas instituciones públicas todavía no están preparadas para escalar la IA desde la fase de experimentación hasta su implementación completa. Como destaca la Comisión Europea y recoge nuestro Informe Nutanix Enterprise Cloud Index (ECI), la integración con los sistemas existentes sigue siendo un gran desafío. De hecho, en la mesa redonda organizada recientemente por eu-LISA, la Agencia Europea para la Gestión Operativa de Sistemas Informáticos de Gran Magnitud en el Espacio de Libertad, Seguridad y Justicia, ya se puso de manifiesto la contradicción existente en la adopción de la IA: si bien promete mejorar la eficiencia y la toma de decisiones, su implementación puede revelar debilidades estructurales que van desde barreras de integración hasta dilemas éticos”.

Las tres dimensiones despliegue de la IA

La advertencia de Nutanix pone el foco en tres dimensiones clave que condicionan el despliegue de la IA en este tipo de entornos:

1. Calidad y gobernanza de datos

La fiabilidad, seguridad y accesibilidad de los datos constituyen uno de los pilares más críticos, especialmente en sectores como Justicia e Interior, donde cualquier error o sesgo puede tener consecuencias jurídicas o sociales graves. Además, el cumplimiento de marcos legales como la nueva Ley de Inteligencia Artificial de la UE exige una gobernanza transparente y responsable.

2. Infraestructura tecnológica

Según Nutanix, la infraestructura es “la base sobre la que se construyen los sistemas de IA”. Plataformas empresariales robustas que utilicen tecnologías como Kubernetes son esenciales para gestionar cargas de trabajo complejas en entornos híbridos o multicloud. Este enfoque permite escalar gradualmente, validando casos de uso sin comprometer la agilidad ni la seguridad.

“La IA es tan efectiva como el entorno en el que opera. Al final, la infraestructura es como los cimientos de una casa: si son inestables, nada de lo que se construya encima perdurará. Las instituciones públicas no pueden permitirse desplegar sistemas de IA sobre bases frágiles. Ya sea para análisis predictivo o IA generativa, contar con plataformas escalables va a ser esencial para garantizar operaciones fluidas”, añade James Sturrock.

3. Ética, regulación y factor humano

La aplicación de IA en sectores sensibles conlleva importantes dilemas éticos, sobre todo en el uso de datos biométricos o en la toma de decisiones automatizadas. Nutanix insiste en que “la IA no puede desplegarse sin la participación activa de los profesionales que la supervisan y la regulan”. El déficit de talento capacitado también supone una barrera significativa, reconocida por más de la mitad de las organizaciones consultadas por la compañía.

El desarrollo de la IA en estos sectores no puede ser un esfuerzo aislado. Desde Nutanix subrayan que se requiere una “colaboración estrecha entre gobiernos, industria y academia” para compartir soluciones, perspectivas y aprendizajes.

“Los desafíos en IA no desaparecerán, pero no son insuperables. La IA generativa, por ejemplo, está redefiniendo prioridades, especialmente en términos de seguridad y privacidad. Este cambio está impulsando a las organizaciones a modernizar su infraestructura, repensar el cumplimiento normativo e invertir en su capital humano. Solo abordando estos desafíos de manera estratégica, las instituciones podrán convertir los obstáculos en una puerta abierta hacia el progreso”, concluye James Sturrock.