El uso de la Inteligencia Artificial
en el análisis de impacto normativo

tHE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN
REGULATORY IMPACT ANALYSIS

Silvia Matallana Villegas

Senado de la República, México

matallana.villegas@gmail.com 0009-0003-0962-9462

RESUMEN		PALABRAS CLAVE
El Análisis de Impacto Normativo se implementa en la actualidad en varios países como una herramienta de vanguardia para la mejora de la calidad de la ley. Con el objetivo de explorar el potencial de la Inteligencia Artificial en el ámbito normativo, se analizan las oportunidades de involucrar el virtuoso binomio metodología-tecnología para corregir problemas que afectan a la legislación tales como hiperlegislación, la baja calidad de las normas, la hipostenia y la hipertrofia de los sistemas normativos. Se discuten las limitantes y virtudes de esta metodología de evaluación, para detectar áreas de oportunidad de inclusión de la Inteligencia Artificial, con la finalidad de apoyar el contenido y la forma de la intervención legislativa proyectada, anticipando sus posibles impactos. Esto favorecerá la aprobación de normas con menos probabilidades de fallar.		Evaluación de Impacto Normativo Calidad legislativa Inteligencia Artificial
ABSTRACT		KEYWORDS
The Regulatory Impact Analysis is currently implemented in several countries as a cutting-edge tool for improving the quality of the law. The opportunities to involve the virtuous methodology-technology binomial are analyzed to explore the potential of Artificial Intelligence in the regulatory field. The aim is to correct problems that affect legislation such as hyper-legislation, low quality of the law, hyposthenia and the hypertrophy of regulatory systems. The limitations and virtues of this evaluation methodology are discussed, to detect areas of opportunity for the use of Artificial Intelligence. It could support the contents projected by the legislative intervention, anticipating it’s possible impacts, so that laws are approved with less chances to fail.		Regulatory Impact Assessment Legislative quality Artificial Intelligence

I. Introducción

El presente artículo pretende explorar las oportunidades y posibles beneficios en la implementación de tecnologías de la Inteligencia Artificial (IA)[1] en el Análisis de Impacto Normativo (AIN). De manera precisa, el origen de la figura del AIN se encuentra en el movimiento global y europeo cuyo fundamento consiste en el desarrollo de un ordenamiento jurídico de calidad, y conceptos de better regulation, y el más reciente de smart regulation, bajo los cuales se han logrado sus más notables avances.

En consecuencia, el AIN ha sido reconocido como una expresión de la denominada regulación inteligente, un instrumento que permite introducir metodologías novedosas en el ámbito normativo-legislativo para eficientar la calidad de las leyes y favorecer el desempeño parlamentario. Consiste en un instrumento para examinar de manera sistemática los efectos positivos y negativos de las normas, antes de su adopción (ex ante), y durante su aplicación en la realidad (ex post).

Para referirse al AIN se utiliza, a veces de manera indistinta, el término normativo o regulatorio. El término “normativo” se relaciona con la producción normativa de los poderes públicos, y es adecuado en contextos jurídicos como el nuestro, ya que este instrumento ha centrado su atención mayoritariamente en proyectos de normas y, no como en el ámbito anglosajón, incluyendo planes, programas u otro tipo de intervenciones públicas. Por su parte, las regulaciones se entienden como cualquier acción normativa de los poderes públicos para el desarrollo de una política que suponga obligatoriedad (Carceller, 2019:2).

En última instancia, el término “impacto” es central para comprender y explicar la esencia de este instrumento, dado que la preocupación por los efectos de las normas sobre el entorno es clave para entender su funcionamiento y las finalidades que persigue (Carceller, 2019:4).

En su definición más amplia, consiste en una herramienta para la mejora de la calidad material de las normas a priori (ex ante) y a posteriori (ex post), mediante la cual se valoran, de forma cualitativa y/o cuantitativa, las consecuencias de las diferentes soluciones que se identifican para resolver la cuestión o el problema detectado. Su función es aportar información empírica que facilite la adopción de las decisiones. Por ello, pretende ser un proceso científico que se apoya en diferentes metodologías vinculadas a los campos en los que se aspira estudiar el impacto producido; su ámbito puede incluir la actividad normativa no legislativa, pero de manera específica se concentra en la de carácter normativo-legislativo.

Los AIN recurren a mecanismos metodológicamente sistematizados y cuantificables para la evaluación individualizada y concreta de la calidad de cada norma jurídica, en términos de su impacto en la actividad de los ciudadanos.

De manera reciente, esta metodología ha avanzado en el ámbito legislativo para garantizar la eficiencia y la eficacia de la ley con un énfasis en la calidad material de la ley. Su objetivo consiste en dotar a los legisladores de elementos para la toma de decisiones favoreciendo una debida deliberación parlamentaria. Este instrumento mejora la calidad normativa al anticipar sus efectos, a través del análisis del impacto de las normas, que permite que las leyes puedan concretarse en políticas públicas fundadas en necesidades reales, asegurando su enunciación con una base empírica y objetiva.

Las metodologías propias del AIN tienen como propósito, recuperar la legitimidad y la seguridad jurídica de la ley. Adicionalmente, constituyen una herramienta invaluable para promover la legitimidad de una norma, a través de la implementación de consultas públicas como parte de su metodología (Ehrman, 2018).

Teniendo en cuenta que el AIN es una herramienta de política pública que tiene por objeto garantizar la calidad de las regulaciones, de manera indudable la IA sirve para mejorar la formulación, ejecución y evaluación de las políticas públicas que se plasman en la normatividad.[2]

Con el fin de determinar el potencial de su aplicación en la implementación del AIN, primero se comentan las dos limitantes más críticas que la doctrina señala: altera el funcionamiento de la representación política propia del funcionamiento parlamentario cuando antepone lo científico a lo político. En segunda instancia, los tiempos del proceso parlamentario inevitablemente se prolongan con la implementación de las evaluaciones del AIN, al requerir tiempo adicional para su realización.

Cada uno de estos argumentos se explora y discute para determinar si el uso de técnologías de IA como una competencia tecnológica en el ámbito del Derecho, representa una oportunidad o un obstáculo en la implementación de las metodologías del AIN. Se contrastarán las ventajas que hasta el momento se han generado por la introducción de la IA en el ámbito del Derecho Público, en particular en la formulación de políticas públicas.

Se tendrá en cuenta que la expansión de la IA y su inclusión en el Derecho no necesariamente se ha presentado antagónica, sino más bien simbiótica como lo señala Almonacid (2022:86). Si bien la expansión de las tecnologías propias de la IA ha dado lugar a problemas jurídicos y globales que son claramente discutidos por Parra et al (2021), es necesario que la relación norma-tecnología se constituya en un reto y un desafío para el futuro del Derecho.

De acuerdo con Almonacid (2022:87), el adecuado aprovechamiento de la inteligencia artificial requiere un cambio de paradigma para incorporar las ventajas de la unión de la experiencia jurídica tradicional con las innovaciones tecnológicas frente a las ancestrales técnicas legislativas. La historia demuestra que la informática jurídica debe mantener el ritmo en el avance y adaptación en los procesos de transformación social (Almonacid 2020:172). En efecto, en el sector público la IA puede potenciar la capacidad para lograr impactos sociales, económicos y ambientales para el bienestar de los ciudadanos, siempre que se implemente en una forma ética y estratégica (CAF: 2022).

En este sentido, un modelo avanzado de impacto normativo, diseñado y comprometido con la calidad antes que con la cantidad de producción normativa, presupone optimizar el proceso legislativo no solo en su costo, efectividad económica, social, ambiental, y eficiencia presupuestal, sino en su eficacia comunicativa que puede contribuir a superar la paradoja de la ilusión normativa y la decepción con el Derecho (Almonacid, 2022).

II. Limitaciones del AIN

2.1. Altera el funcionamiento de la representación política

Una de las principales inquietudes teóricas que genera polémica sobre la delimitación del ámbito del AIN sostiene que antepone lo científico a lo político. Como resultado se altera el funcionamiento de la representación política, considerando que el orden democrático de la ley, por su carácter representativo no puede delegarse. En consecuencia, “el proceso de elaboración y aprobación de la ley no se puede subordinar a un procedimiento técnico que determine sus contenidos, lo que lo colma de falta de legitimidad” (Bronfman, 2006: 39). En efecto, hay quienes han asociado la evaluación legislativa con la política tecnocrática en la que los procesos democráticos son subsumidos por los procesos técnicos de valoración, desatando posibilidades de una influencia tecnocrática indebida.

Frente a este presunto conflicto entre lo político y lo científico, Crick (2001:124) defiende la separación de estos dos ámbitos, cuando considera que la ciencia y la política son procedimientos que avanzan por caminos distintos que no deben mezclarse o fundirse porque son modos diversos de mirar una realidad común con diferentes propósitos. Si éstos se confunden, y son considerados cada uno de ellos como ilimitados, entonces lo político y lo científico entran en conflicto y se contradicen, por lo cual no sería posible su complemento y reconciliación en el ámbito legislativo.

Este cuestionamiento se puede remitir a la discusión sobre la cientificidad de las ciencias sociales y del Derecho, en particular con respecto a las ciencias duras. Es indiscutible que el carácter de científico dota al conocimiento de autoridad, le otorga certeza y validez. La idea de que el saber y la verdad solo existen dentro de la ciencia, llevó a hacer extensivo este modelo de conocimiento como virtud también propia de las ciencias sociales. No obstante, bajo diversos argumentos, hay quienes todavía discuten sobre el auténtico estatus de ciencia que se ha otorgado a las disciplinas científicas sociales y humanísticas.

En este sentido, la crítica que enfrentan las ciencias sociales y, en particular el Derecho, se manifiesta cuando se afirma que a pesar de que hacen uso de técnicas descriptivas propias cuantitativamente exactas, éstas no se acompañan de una teoría sólida que las fundamente, ni de una predicción igualmente precisa. También se señala cómo, cuando desarrollan modelos abstractos muy elaborados, éstos no se arraigan firmemente en el material empírico. Se considera que el concepto de ciencia riguroso no se puede emplear de manera específica en las ciencias sociales, dado que se trata de predecir y analizar comportamientos individuales y sociales.

Así, las ciencias sociales, tales como la sociología, la antropología y el propio Derecho, han sido señaladas restándoles carácter de cientificidad porque no se basan estrictamente en una rigurosa metodología que siempre involucre mediciones o experimentación. De hecho, en este punto es válido resaltar que las ciencias duras tampoco se basan siempre en experimentación rigurosa, la observación también tiene un papel relevante como método de investigación.

Precisamente ésta es la tarea de la ciencia: conocer a través de describir y explicar, labor que no es ajena a las ciencias sociales y al Derecho. Su propósito, de igual manera, consiste en describir y explicar configuraciones sociales individuales; cuantificar y medir no es un objetivo de la ciencia sino meros instrumentos en la construcción de la verdad. Las ciencias sociales, afirma Weber (1986), al igual que las ciencias naturales, deben producir explicaciones causales que son, a su vez, explicaciones fragmentarias y parciales, esto es, finitas, de una realidad infinita. Esto constituye un elemento básico de la evaluación de las leyes en tanto estudia los efectos de la ley para establecer relaciones de causalidad útiles para el legislador, como cualquier procedimiento técnico-científico (Bronfman, 2006).

En cuanto al elemento de predictibilidad resulta importante establecer una distinción. En las ciencias duras, la predictibilidad propia de la puesta a prueba de las hipótesis científicas no da cabida a un resultado inesperado, cosa que si ocurre todo el tiempo en las ciencias sociales. En sustitución de la posibilidad de predecir, el conocimiento que se deriva de la investigación social brinda la alternativa de explicar, comprender, valorar y reflexionar sobre hechos sociales. Esto permite que la investigación jurídica sugiera la modificación del corpus jurídico a la luz de la explicación científica y no del voluntarismo.

Gellner (1984:621) sustenta lo anterior cuando considera que la formulación de teorías y predicciones sobre una realidad social que se traduce en el ámbito jurídico, cuenta con el mismo rigor formal, precisión de observación e inventiva intelectual propias de las ciencias duras, lo cual las dota de un carácter de ciencia auténtica y genuina.

Desde la perspectiva tradicional de la ciencia jurídica, la norma es el resultado de la argumentación, y su vigencia la determina su legalidad más no un criterio de verdad. La argumentación jurídica se presenta desde esta perspectiva, como el único instrumento metodológico que hace posible la racionalidad jurídica. Siguiendo este razonamiento aplicado a la metodología jurídica, el objeto de estudio en la ciencia jurídica es una construcción teórica e ideológica producto de la argumentación y por tanto su objeto no existe materialmente. Precisamente, el Derecho se presenta a través de la argumentación jurídica como un instrumento formal que hace posible la aplicación de la norma jurídica desde un espacio de racionalidad (Matallana, 2002).

En el ámbito parlamentario, aunque mediante el procedimiento legislativo se podría garantizar una racionalidad formal, de ello no se deduce automáticamente en una racionalidad material. Incluso, de acuerdo con Segura (1998), en tanto el legislador pretende ser racional, no lo consigue sencillamente porque es imposible. Por este motivo es necesario definir o precisar el estatuto epistemológico de los estudios sobre la legislación. Consciente de esta necesidad, en un intento por plantear una teoría de la legislación para prevenir la irracionalidad en la que se encuentra inmerso el proceso legislativo, Atienza (1997) propone la base para una teoría que incluye tanto el proceso formal (validez normativa), de contenido (valores y principios) y de efectividad (practicidad en la sociedad) para la creación de una norma jurídica.

Este contexto le da sentido al AIN al proporcionar un elemento de cientificidad a la dinámica política propia del proceso legislativo, y ceñirse a una metodología apegada al método científico. No obstante, se ha señalado que esto entra en conflicto con la toma de decisiones bajo un criterio político y conlleva a interrogantes en torno a si la evaluación debe ser “apolítica” o, si se debe evaluar de acuerdo al programa político que propuso la norma.

Es precisamente en el ámbito metodológico que se reivindica el concepto de cientificidad para el AIN, en la medida en que dota de neutralidad valórica al método utilizado, siempre y cuando se establezca una clara distinción entre análisis científico y conclusiones políticas. El análisis científico sin duda fortalece la credibilidad de las evaluaciones en tanto vienen a incorporar un enfoque que sustenta el énfasis en la materialidad del Derecho.

En la práctica, la trascendencia de la distinción entre lo político y lo científico ha sido reconocida por el Servicio de Evaluación del Parlamento suizo, en cuando reconocen como una de sus principales fortalezas la clara distinción que se mantiene entre ciencia y política. Su papel se concentra en realizar un análisis científico, dejando a las comisiones de control el hacer recomendaciones políticas. Esta clara distinción refuerza la credibilidad de las evaluaciones. Es tal el compromiso con la evaluación que, Simone Ledermann como funcionaria encargada de esta función del parlamento suizo reconoce la efectividad de las evaluaciones porque en efecto conducen a en muchas ocasiones a un rediseño de las políticas públicas. Además, en la medida que se les da publicidad, mejoran la transparencia y la rendición de cuentas de la acción política (Ledermann 2022:101).

Para refutar a quienes sostienen que el AIN constituye una interferencia política en la regulación administrativa contenida en una determinada intervención, Revuelta asegura que éstos:

(…) no constituyen una vía de interferencia política en la regulación administrativa elaborada por agencias técnicamente especializadas, sino como una herramienta de ayuda a la toma de toda decisión normativa, que suministra información a quien la adopta (sobre todo, responsables políticos) sobre la situación a regular, medios disponibles para lograr los objetivos perseguidos y posibles efectos. Por eso se aplican también a las normas provenientes del Parlamento (Revuelta, 2014:90).

Los instrumentos técnicos de evaluación pueden sumarse al trámite legislativo, sin detrimento de la evaluación política del impacto social de las normas proyectadas. No obstante, ¿que sucede cuando se presenta una clara contradicción entre la decisión política y la evaluación técnica? ¿Quiere ello decir la decisión basada exclusivamente en consideraciones políticas puede perder su fundamento?

Para responder a este cuestionamiento es de vital relevancia reiterar que la evaluación de impacto solo tiene el carácter de una herramienta de apoyo, y no un sustituto de las decisiones políticas dentro del proceso de toma de decisiones democráticas. En ningún caso es de cumplimiento forzoso, sino que tiene un carácter de sugerencia derivada de hallazgos basada en una metodología de análisis de efectos. Los parlamentos tienen la libertad de considerar o no estos hallazgos contenidos en la evaluación de impacto.

2.2. Obstaculiza la productividad legislativa

El AIN implica un retraso en los procesos legislativos al requerir tiempo adicional que, inclusive, se extiende más de lo esperado cuando no hay datos disponibles y estos se tienen que solicitar a otras instancias. El contra argumento asegura que dotan a la intervención legislativa de mayor estabilidad, permanencia e inmutabilidad. Tiene el potencial de corregir un problema de calidad en el poder legislativo. De manera previa (ex ante) a que se presente una iniciativa de ley, evalúa el impacto de la propuesta (ambiental, social, económico, en la equidad de género, financiero etc.), análisis que determinará si de convertirse en ley tendrá como resultado el objetivo que se propuso, y cuáles serán sus efectos en la sociedad.

En el caso del Parlamento Europeo que tiene una mayor experiencia en la materia, se ha reconocido que el tiempo es un factor importante, de manera que la evaluación de impacto no implica necesariamente un retraso en el proceso legislativo. Se procura que esta evaluación se lleve a cabo rápidamente para poder abarcar todo el proceso legislativo. Normalmente reportan que tardan de tres a cuatro meses en promedio, e incluso han alcanzado el record de nueve semanas. Se observa que el reto en términos de los plazos siempre es la dificultad de obtener los datos, ya sea porque no existen o porque no están desagregados, o quizás porque no son comparables entre los veintisiete Estados miembros de la Unión. Por lo tanto, ante este obstáculo se requiere colaborar con la Comisión Europea para hacer esta recolección de datos, siguiendo el espíritu de la colaboración interinstitucional (Maniaki 2022:80).

Para solventar esta limitante,Valle-Cruz et al. (2020) anticipan que el mayor impacto de la IA en la etapa de evaluación en el corto plazo será la disminución de los tiempos necesarios, proporcionando acceso a información valiosa en tiempo real. Esto además permitirá que la evaluación pueda convertirse en un proceso que puede desarrollarse de manera continua y sistemática.

Existen otras limitantes propias de su implementación del AIN, como lo es la demanda de recursos humanos y financieros adicionales en la contratación de expertos. En particular, el Servicio de Evaluación del Parlamento Suizo, dispone de un presupuesto propio para contratar expertos para el caso de asesoramiento en temas específicos como políticas ambientales, por ejemplo, o mandatos sobre cuestiones legales, pero también se puede vincular a un método, por ejemplo, un análisis estadístico específico.

Los costos elevados, especialmente en aquellos casos en los que las materias reguladas son de carácter técnico, se pueden reducir con la IA. Así mismo, el tiempo de investigación que se detina a encontrar información exacta puede favorecerse con estas tecnologías, aumentado la eficiencia y la eficacia en el procedimiento de evaluación.

Por otra parte, la IA puede asistir el trabajo parlamentario acortando el proceso de la evaluación legislativa y apuntalando la técnica legislativa a través de las bases de datos de las leyes vigentes mediante algoritmos que pueden identificar múltiples problemas que afectan la legislación tales como la proliferación o inflación normativa, antinomias, redundancias, estratificaciones, abrogaciones innominadas e hipostenia legislativa, entre otros. Todos se relacionan con la parte formal de la legislación y pueden ser más fácilmente identificadas mediante el uso de tecnología, que en este caso puede ser incluso superar la capacidad humana.

III. Virtudes de incorporar la IA al AIN

3.1. Favorece la neutralidad y objetividad del AIN

Se ha criticado la técnica evaluativa en cuanto puede llegar a asumir la defensa y promoción de intereses particulares. No se puede ignorar la influencia a partir de los intereses sociales en conflicto durante la toma de decisiones. En efecto, su prestigio como herramienta técnica peligra en la medida en que se asocie con un determinado grupo social, partido político o grupo social o de presión, que pueden llegar a desviar el resultado de la evaluación.

Los instrumentos de evaluación administrativa deben procurar tener un distanciamiento de estos intereses en lo posible para garantizar su neutralidad, como una medida de “sana neutralidad disciplinaria”. De acuerdo con Bronfman (2006:41), “debe dotarse de resguardos orgánicos y procedimentales que aseguren su rigor e independencia frente a los intereses afectados”.

Esta distancia puede atenderse en las diferentes modalidades y factores que implican momento, costo y personas que lo realizan, teniendo en cuenta que estas decisiones influyen en la posibilidad de que afecte su neutralidad en la medida en que los evaluadores pueden llegar a tener su propia posición personal. Por tanto, un factor relevante es la manera de involucrar los recursos humanos y financieros necesarios para la AIN.

Para alcanzar neutralidad, se requiere garantizar el uso racional de los recursos humanos con el fin de evitar solapamientos innecesarios en el caso de encargar la investigación a un órgano independiente o a un grupo de expertos. En todo caso siempre se corre el riesgo de la interferencia de los especialistas sobre la decisión política en tanto existan compromisos adquiridos con la propuesta legislativa (De Vrieze, 2017).

Existe un debate sobre si las nuevas tecnologías pueden ser neutrales o necesariamente responden a intereses económicos e incluso políticos, ya que la IA al ser un producto social puede, desde su diseño, orientarse hacia priorizar intereses de un determinado grupo social sobre otros. Sin duda, resulta pertinente y prudente explorar, con la cautela del caso, la posibilidad de involucrar IA con la finalidad de neutralizar estos factores humanos que se han comentado.

3.2. Respalda las capacidades predictivas sobre los efectos normativos

Bien sea que se realice antes, durante o posterior al proceso legislativo, el análisis de los efectos potenciales de la intervención legislativa la dota de capacidades de predicción en tanto se evalúan los resultados, pero también se pronostican sus efectos. Es así como una de las funciones primordiales de la AIN es detectar con anticipación los problemas que generará la entrada en vigor de la norma, lo que Bronfman visualiza como sus capacidades predictivas y potencialidades técnicas; convirtiéndola en una profecía con pocas posibilidades de fallar (Bronfman, 2006:37). Este objetivo se alcanza en la medida que logre detectar con anticipación los problemas que generará la entrada en vigor de la norma.

Indudablemente, la labor de los especialistas que se vinculan en la evaluación, apoyados por la IA, agrega al trámite legislativo los conocimientos científícos y técnicos, y en diversas disciplinas, que redundan en incrementar la capacidad de predecir los efectos de la ley. Esta capadidad predictiva se despliega, como de manera acertada lo identifica Rivera, cuando el evaluador esboza una hipótesis de los probables resultados, del encaje institucional de la norma en el sistema normativo, o recurre al derecho comparado para demostrar el porqué lo efectos se producirán o no dadas las peculiaridades del orden interno repecto al objeto de comparación. (Rivera, 2015:172) Esta función de pronosticar puede ser apoyada por la IA como área de oportunidad, como ya se ha venido anticipando en las consideraciones anteriores.

3.3 Apoya la legitimidad de la consulta

La importancia de la participación de los destinatarios de la norma en el proceso legislativo se entiende en tanto el proceso de formación de la ley convoca distintas preocupaciones sociales legítimas. El desafío consiste en lograr la manera de reconocer y tutelar la mayor parte de los intereses involucrados, o por lo menos alcanzar la armonización de los intereses sociales afectados a lo largo del proceso resolutivo (Reveles, 2017).

La trascendencia de contar con alternativas de participación directa para la sociedad para hacer más genuina la representación de intereses sociales, justifica la implementación de la herramienta del AIN. Así se rescata el papel de la participación directa de los ciudadanos como un recurso para fortalecer la democracia actual, cuando recupera la figura de la consulta como parte del proceso de la intervención legislativa. Consiste en un proceso de consulta con los actores, privados y públicos, afectados en sentido positivo o negativo, directa o indirectamente, sobre el cumplimiento del nuevo dispositivo normativo. A través de la figura de la consulta pública se proporciona al público en general la información relativa a los beneficios reales esperados por la intervención legislativa, promoviendo el ejercicio concreto de la participación democrática.

Este proceso de consulta que involucra a los futuros destinatarios directos de la norma: “permite construir un consenso sobre la estructuración del cuerpo normativo, sin que implique la subordinación de bienes públicos a intereses privados, ya sea de grupos de interés del sector privado, como de intereses de grupos parlamentarios o entre ellos y el Poder Ejecutivo” (Ehrman, 2018:55).

En efecto, el AIN cumple varios objetivos a través de la consulta pública: resuelve las inconveniencias de la intermediación propia de la figura de la representación, pero además como lo advierte Reveles (2017), fomenta en conjunto la deliberación, la transparencia, la responsabilidad política y la rendición de cuentas.

Ahora bien, la consulta pública también tiene sus limitantes cuando es utilizada como parte del AIN, en tanto puede deslegitimar el proceso de negociación política parlamentaria cuando se entrega un resultado adverso al interés de la mayoría parlamentaria.

Es por esto que cuando el AIN forma parte del proeso de formación de la ley, es importante “enmarcarse en la relación representativa y dotarse de los resguardos orgánicos y procedimentales que aseguren su rigor e independencia frente a los intereses afectados” (Bronfman, 2006: 41).

La implementación de una consulta participativa eficaz reclama valerse de las ventajas de la interacción del binomio virtuoso entre metodología y tecnología, específicamente del análisis del impacto normativo y la IA, teniendo en cuenta que los medios de recolección de la información se centran especialmente en mecanismos digitales, ya sea por las páginas o los correos institucionales, los grupos de trabajo, foros o entrevistas que implican la interacción directa entre servidores públicos y los grupos de interés.

El uso de herramientas de IA tales como la internet y las redes sociales pueden proporcionar un espacio de participación, debate, deliberación, argumentación, movilización y protesta virtual fundamental. No obstante, Almonacid (2022) cuestiona que se cuente con la evidencia de confirme que la IA ha llegado o llegará a concurrir para que la participación en lo público sea realmente efectiva.

3.4. Mejora de la calidad material de las leyes

La calidad de las normas jurídicas compromete dos dimensiones: por una parte, la calidad técnica y formal, que exige rigor, claridad y coherencia con el resto del ordenamiento. En segunda instancia, la calidad material, en cuanto a su contenido, demanda que la norma sea eficiente, efectiva y eficaz para alcanzar los objetivos normativos propuestos.

Este contenido material de las leyes implica enfatizar su condición de instrumentos de políticas públicas. Por ende, para evaluar su efectividad se precisa de una visión integral, cuya evaluación de impacto requiere la participación de un equipo de trabajo multidisciplinario que domine las distintas herramientas metodológicas, y cuente con habilidad y destreza en todos los espacios de conocimiento involucrados. A lo largo de las etapas que integran la formulación y elaboración de las políticas públicas se encuentran áreas de oportunidad para las IA que fueron identificadas por el CAF (Figura 1).

En cuanto a la formulación del problema que se busca atender, una adaptación de IA puede identificar tendencias para anticipar situaciones y pronosticar posibles resultados e impactos. Precisamente, la IA soluciona problemas complejos a partir de la identificación de un problema y su delimitación, identifica datos o características de un problema y plantea los resultados potenciales de una solución (Almonacid et al, 2020).

Así mismo, se puede utilizar la IA para captar y analizar los intereses y preocupaciones de los ciudadanos o grupos de opinión, recogiendo resultados a partir de las redes sociales, encuestas o sondeos de opinión. La herramienta adaptable puede ser, por ejemplo, el procesamiento del lenguaje natural (CAF, 2022 p. 35).

Por lo tanto, dentro de los procedimientos de elaboración y formulación de las normas se deben desplegar herramientas de diverso tipo destinadas al entrenamiento en técnicas de definición de problemas, el establecimiento de objetivos de política, la identificación de soluciones alternativas, la evaluación de impacto y participación de las partes interesadas en el diseño e implementación del análisis de impacto normativo. Estos aspectos se deben centrar en prácticas de la vida real, por lo que pueden ser identificadas mediante el uso de tecnologías de IA.

De manera incuestionable se require explorarlas para que puedan incidir en la mejora de la formulación, ejecución y evaluación de las políticas públicas que se formalizan en la ley. Las ventajas que representa su uso en las diferentes etapas de la AIN irán dependiendo de su adaptación de las capacidades que ofrece esta tecnología a las necesidades de cada ejercicio de escrutinio. De acuerdo con las etapas del AIN al ciclo legislativo, puede incluirse IA en el ejercicio de todas las fases de evaluación de la ley.

IV. Conclusiones

A través de la discusión de las limitantes de la AIN, y sus ventajas se han detectado diversas oportunidades de mejora de la calidad de la normatividad que puedan favorecerse y potencializarse a través del uso de tecnologías cognitivas provenientes de la IA.

El Análisis de Impacto Legislativo (AIN) se inserta como una nueva función en la dinámica parlamentaria en la forma de un sistema de vanguardia. La doctrina contemporánea la visualiza no solo como una herramienta de mejora en la calidad de la legislación, sino inclusive como una obligación basada en la responsabilidad del poder legislativo con relación a la efectividad, medida por los resultados e impactos, de las leyes que él mismo propone y aprueba.

Esta herramienta es conveniente para afinar y depurar los contenidos de una ley, proceso que por las premuras propias de la actividad legislativa pocas veces se realiza, incidiendo de manera determinante en la calidad legislativa, su efectividad, y en el fortalecimiento de la ley como instrumento de regulación social. Esto se logra en la medida en que suministra la retroalimentación necesaria para mejorar o enmendar la legislación que no logra cumplir su función.

La IA presenta una infinidad de oportunidades a explorar en los procedimientos de elaboración de las normas donde se pueden desplegar herramientas desde la formulación de los problemas a resolver con una intervención legislativa, o mediante un diagnóstico preciso que pruebe que hay otras alternativas de solución, con lo cuál ayuda a controlar la hiperinflación legislativa. Igualmente, puede apoyar de manera sistemática la función de monitoreo y seguimiento de la eficacia de las normas, con lo que se pueden corregir los problemas de hipertrofia e hipostenia de los sistemas normativos en la actualidad.

Indudablemente, uno de los mayores impactos de la IA en la etapa de evaluación será la reducción significativa del tiempo de investigación al proporcionar acceso a información valiosa en tiempo real, requisito para prestar un servicio eficaz y eficente.

De manera similar, la consulta participativa como parte del AIN demanda un aprovechamiento de las ventajas de la interacción del binomio metodología-tecnología. La IA se perfila como un instrumento eficaz para captar la participación ciudadana y detectar los intereses y preocupaciones de los ciudadanos o grupos de opinión, exaltando su calidad de elemento fundamental del AIN para anclar la ley en la realidad.

La evaluación de la ley debe tener el objeto de convertirla en una profecía con pocas posibilidades de fallar. Sin lugar a dudas, los beneficios de la implementación de la IA como un principio de buena práctica de gobernanza y acceso a la participación en los procesos de análisis de impacto normativo, están aún por ser explorados y éticamente aprovechados.

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