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Salamanca, España
El presente artículo analiza el uso de la inteligencia artificial (IA) en la evaluación de los medios probatorios en el procedimiento administrativo sancionador en el Perú, a partir del estudio de la Resolución Final n.º 083-2025/CC3 del Instituto Nacional de Defensa de la Competencia y de la Protección de la Propiedad Intelectual (INDECOPI), para determinar las implicancias jurídicas de la utilización de herramientas de IA en el análisis de la evidencia digital, especialmente en la detección de llamadas spam. En ese sentido, se evalúa si dicho uso respeta los principios del debido proceso, como el derecho a la supervisión humana, la transparencia algorítmica y el derecho de defensa dentro del nuevo proceso administrativo algorítmico. La metodología empleada es de carácter cualitativo, basada en el análisis normativo, doctrinal y jurisprudencial del caso, así como en la revisión de literatura especializada sobre inteligencia artificial y prueba digital. Como resultado, se evidencia que la incorporación de IA mejora la eficiencia en la gestión probatoria, pero genera riesgos asociados a la opacidad algorítmica, sesgos y falta de explicabilidad. Se propone la implementación de estándares mínimos como la supervisión humana efectiva, la transparencia del sistema, la responsabilidad demostrada y la posibilidad de contradicción por parte del administrado, a fin de garantizar la legitimidad de las decisiones administrativas en un entorno de gobernanza algorítmica.
This article analyzes the use of artificial intelligence (AI) in evidentiary evaluation within the administrative sanctioning procedure in Peru, based on a study of INDECOPI’s Final Resolution No. 083-2025/CC3. The aim is to determine the legal implications of using AI tools in the analysis of digital evidence, particularly in the detection of spam calls. It assesses whether this use respects due process principles, such as the right to human oversight, algorithmic transparency, and the right to defense within the new algorithmic administrative process. The methodology employed is qualitative, based on a normative, doctrinal, and jurisprudential analysis of the case, as well as a review of specialized literature on artificial intelligence and digital evidence. The results show that the incorporation of AI improves the efficiency of evidence management but generates risks associated with algorithmic opacity, bias, and a lack of explainability. The implementation of minimum standards is proposed, such as effective human supervision, system transparency, technical validation, and the possibility of challenge by the citizen, in order to guarantee the legitimacy of administrative decisions in an algorithmic governance environment.
