La Universidad Pompeu Fabra, a través del Departamento de Derecho, lidera una iniciativa europea innovadora que reúne esfuerzos académicos, judiciales, gubernamentales y empresariales. Se trata de un asistente de inteligencia artificial (IA) para asistir a jueces y letrados de la administración de justicia con el objetivo de reducir el tiempo de resolución de determinados procesos judiciales.
La herramienta les ayuda a automatizar algunas tareas y les permite dedicar más tiempo a la parte cualitativa de su trabajo. Es una iniciativa liderada por Mireia Artigot Golobardes, profesora del Departamento de Derecho de la UPF, y José María Fernández Seijo, actual vocal del Consejo General del Poder Judicial y ex magistrado del Juzgado de lo Mercantil 11 de Barcelona. Está financiada por la Agencia Española de Investigación y desarrollada en el marco del proyecto JuLIA, de DG Justice de la UE.
La herramienta está pensada para juzgados de lo mercantil y, concretamente, para los procedimientos de insolvencia de personas físicas sin patrimonio neto positivo para devolver las deudas. Es lo que en lenguaje jurídico se conoce como “procedimientos de insolvencia de exoneración de pasivo insatisfecho para personas naturales sin demasiada activa, o de beneficio de pasivo insatisfecho”. Son unos mecanismos a los que pueden acogerse personas que no disponen de bienes ni de dinero para devolver sus deudas, a las que se les otorga una segunda oportunidad para empezar de nuevo ante una situación financiera de insolvencia.
La herramienta se ha diseñado de acuerdo al cumplimiento normativo y al respeto de los derechos fundamentales. La iniciativa tiene detrás a un equipo de más de 20 académicos, juristas, expertos y profesionales, vinculados a la UPF; al Departamento de Justicia y Calidad Democrática de la Generalitat de Catalunya; a los juzgados de Barcelona; al Consejo General del Poder Judicial; a la startup tecnológica Process Talks, empresa catalana spin-off de la UPC que ha sido responsable de la anotación, diseño de los modelos de IA y adaptación de los modelos existentes por la prueba de concepto, así como de su entrenamiento y validación; y por último, al consorcio formado por Centria, Nymiz y Cobertic, que ha llevado a cabo la anonimización de los expedientes judiciales.
El Departamento de Justicia y Calidad Democrática de la Generalitat de Catalunya ha puesto a disposición del proyecto cerca de 3.000 expedientes judiciales, que se van incorporando a la prueba de concepto a medida que cumplen los requisitos de anonimización y garantías de protección de datos.
A pesar de la complejidad del reto, Mireia Artigot Golobardes se muestra optimista: «Aunque el sistema todavía muestra errores derivados de la extracción, la lectura de los documentos o el formato, vemos que funciona bien para que pueda convertirse en una herramienta que ayude a reducir los tiempos de procesamiento de los casos y aumentar la cantidad y calidad de la información que disponen».
La investigadora de la UPF añade que «todavía tenemos que probar el sistema a una escala mayor, pero de momento somos optimistas respecto a la utilidad y eficacia que potencialmente podría aportar, teniendo en cuenta lo que estamos observando actualmente», asegura. Una vez terminado el diseño, el siguiente paso sería «poder probar el funcionamiento del procedimiento en un entorno seguro, con la colaboración del Departamento de Justicia y Calidad Democrática de la Generalitat de Catalunya».
El proyecto ha tenido que pasar por un largo camino de más de 24 meses antes de poder empezar a trabajar en la prueba de concepto, con varios requerimientos de autorizaciones; el visto bueno de tres niveles judiciales y un órgano de gobierno judicial; la intervención de tres delegados de protección de datos; una evaluación de impacto sobre protección de datos y un acuerdo entre la Generalitat de Catalunya y la UPF.
Un asistente judicial que combina la automatización y las decisiones humanas
La interfaz de IA que ha utilizado la prueba de concepto consta de tres partes diferenciadas: una primera parte, situada a la izquierda, clasifica la documentación judicial, según la previsión legal que se le aplique, en tres categorías: obligatoria, complementaria y otras. La parte central de la interfaz genera una ficha de datos judiciales, con la información más importante de cada caso (por ejemplo, información del solicitante, salarios, acreedores, cantidad de cada deuda, etc.).
Por último, a bajo y a la derecha, hay unos botones que permiten generar diligencias de ordenación para subsanar documentación aportada por el solicitante y eventualmente generar dos tipos de borradores de autos, de declaración de concurso y de exoneración. La generación de todos estos documentos se realiza por parte del profesional de la oficina judicial con el apoyo del asistente judicial.
El diseño del sistema está pensado teniendo muy presente unos criterios determinados: «Que haya una automatización de tareas no significa uniformidad. Se automatizan tareas mecánicas, que deben combinarse con la decisión humana profesional, con valor añadido. Por eso, hemos establecido una serie de mecanismos, como unos desplegables, para forzar la acción y la intervención humana a lo largo del proceso. Es decir, que sean los jueces y los letrados quienes tengan que tomar decisiones”, asegura Mireia Artigot.
La prueba de concepto cuenta con diversas fuentes de financiación, vinculadas a proyectos de investigación de los que Mireia Artigot Golobardes es investigadora principal. Se ha desarrollado bajo el paraguas europeo (Comisión Europea) del proyecto “JuLIA – Justice, Fundamental Rights and Artificial Intelligence”, formado por un consorcio de once instituciones europeas, coordinadas por la UPF: con una financiación total de 950.000 euros, cuenta con la participación de cincuenta jueces de 22 estados de la UE.
Otros proyectos y programas de los que ha obtenido financiación han sido “Artificial Intelligence, automated decision making and justice Systems”, CNS2023-145543, Agencia Estatal de Investigación, Consolidación Investigadora, 2023); “AlgorithmLaw – Algorithmic Decisions and the Law: Opening the Black Box”, TED2021-131472A-I00/Unión Europea/NextGeneration EU/PRTR financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación de España, la Agencia Estatal de Investigación y el programa NextGeneration EU/PRTR de la Unión Europea; el programa Ramon y Cajal (2020-2025) (RYC2018-026249-I) y la Agencia Estatal de Investigación, red de regulación para redes económicas.
