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La Inteligencia Artificial (IA) se integra cada vez más en la justicia penal y el sistema pentienciario prometiendo eficiencia. Sin embargo, su éxito no solo depende de la sofisticación tecnológica, también depende de la percepción de los profesionales del sector. La investigación comparada revela que, aunque se valora la utilidad de la IA, persisten preocupaciones fundamentales sobre la transparencia algorítmica, los sesgos de datos y la necesidad de supervisión humana. Estas inquietudes son, de hecho, desafíos clave que abordan las normativas y recomendaciones a nivel nacional e internacional, buscando equilibrar el avance tecnológico con el Estado de Derecho. En este contexto, el presente estudio aborda un vacío de investigación en España al explorar la percepción de profesionales judiciales y de ejecución penal sobre el impacto de la IA en sus funciones. Mediante la técnica de grupos nominales, se identificaron los usos de la IA con mayor potencial percibido y los retos prioritarios para su progreso. Este trabajo ofrece una base empírica importante para el diseño de estrategias de implementación, formación y marcos regulatorios que fomenten una IA responsable, pero también alineada con las necesidades de quienes la emplearán
Artificial Intelligence (AI) is increasingly being integrated into the criminal justice and the correctional systems promising greater efficiency. However, its success depends not only on technological sophistication but also on how professionals in the field perceive it. Comparative research reveals that, while the usefulness of AI is widely acknowledged, fun-damental concerns persist regarding algorithmic transparency, data bias, and the necessity of human oversight. These concerns are, in fact, key challenges addressed by national and international regulations and recommendations, which seek to balance technological progress with the rule of law. In this context, the present study addresses a research gap in Spain by exploring how judicial and correctional professionals perceive the impact of AI on their roles. Using the Nominal Group Technique, the study identified AI applications with the greatest perceived potential as well as the main challenges for its advancement. This work provides an important empirical foundation for designing implementation strategies, training programs, and regulatory frameworks that promote responsible AI, while ensuring alignment with the needs of those who will use it
