Inteligencia Artificial y Sesgos de Género en Decisiones Judiciales Brasileñas

Resumen

El presente artículo analiza el empleo de modelos de inteligencia artificial generativa para detectar y corregir sesgos de género en resoluciones judiciales brasileñas, tomando como marco el Protocolo para el Juicio con Perspectiva de Género del CNJ. Mediante un enfoque cualitativo y exploratorio, se aplicaron técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural en un estudio de caso múltiple que evaluó tres configuraciones de instrucciones o prompts (ML, CL y MCL). Los resultados evidencian que la calibración normativa y semántica de las instrucciones resulta fundamental para la precisión de las inferencias. El modelo híbrido MCL demostró ser el más eficaz en la identificación de estereotipos, la culpabilización de la víctima y la omisión de situaciones de vulnerabilidad. Se concluye que la inteligencia artificial generativa puede ejercer funciones formativas y de auditoría institucional, siempre que opere bajo parámetros normativos rigurosos y supervisión humana continua. Su implementación exige la expansión progresiva del corpus analizado y una mayor validación empírica para su eventual consolidación en la praxis judicial.