Plumas NCC | La era sintética en la justicia electoral

Por: Mtro. Rodolfo Guerrero Martínez

 

El doce de marzo de dos mil veinticinco, la Sala Superior del Tribunal Electoral del Poder Judicial de la Federación desechó un recurso poco convencional: alguien pedía credencial para votar a favor de Turing, un ente digital al que llamó su metahumano y al que atribuía identidad jurídica sintética (Sala Superior del TEPJF, expediente SUP-REC-50/2025).

El caso no prosperó, pero su sola existencia anticipa el problema que ocupa estas líneas: la frontera entre lo humano y lo generado por máquina ya no es una hipótesis académica, sino un expediente con número y ponencia. A partir de ese síntoma, conviene desmenuzar cuatro aristas de lo que aquí se denomina la era sintética de la justicia electoral.

I. Un fenómeno que desborda la prueba tradicional

Durante décadas, lo audiovisual funcionó como prueba reina: bastaba un video para zanjar una disputa fáctica. Esa certeza se quebró en dos frentes simultáneos. Por una parte, cualquier persona con una suscripción modesta puede hoy fabricar evidencia falsa mediante modelos de difusión y arquitecturas tipo transformer, herederos de las redes generativas antagónicas que popularizaron los primeros deepfakes o ultrafalsos. Por otra, la propia sentencia —el instrumento que resuelve derechos— puede llevar ya, en algún tramo de su elaboración, la huella de un modelo de lenguaje. Ambos fenómenos comparten como motor, la inteligencia artificial generativa.

En 2024, el año electoral más numeroso de la historia, más de setenta y cuatro países acudieron a las urnas, lo que confirma que no se trata de una anécdota aislada. En paralelo, el mapeo global de incidentes de IA generativa en campañas hecho por el International Panel on the Information Environment (IPIE, 2025) documento doscientos quince casos en cincuenta países con elecciones competitivas: ocho de cada diez naciones registraron al menos un incidente, y casi siete de cada diez fueron calificados como dañinos para el proceso. Resaltando casos como el audio que suplantó al candidato Paul Vallas en Chicago o la desinformación algorítmica que contribuyó a anular la elección presidencial rumana de 2024 ilustran el punto.

En clave nacional, el propio TEPJF ha advertido que el daño no se agota en que el electorado crea una mentira: el riesgo mayor es que, saturado de contenido fabricado, termine dudando también de lo verdadero (TEPJF, 2025).

II. La carga probatoria bajo sospecha

Frente a ese panorama, el derecho comparado ya se pronunció: la Comisión de Venecia, en su declaración interpretativa de diciembre de 2024, sostuvo sin ambages que los deepfakes políticos deben prohibirse y sancionarse, y fijó cinco exigencias mínimas. La primera es la identificación de los sistemas de inteligencia artificial (IA) ante el electorado, transparencia auditable, prohibición de que una decisión automatizada afecte por sí sola el registro electoral, reglas claras de responsabilidad y vías de impugnación ante un órgano independiente (Comisión de Venecia [CDL-AD (2024)044]).

Sin embargo, el litigio cotidiano enfrenta una dificultad adicional, casi especular. Así como puede colarse evidencia fabricada, también puede descartarse evidencia genuina con solo alegar, sin prueba alguna, que fue manipulada con IA: la llamada defensa del deepfake, ejemplificada en el litigio estadounidense Huang y otros contra Tesla, donde bastó la sospecha para forzar la comparecencia personal de un directivo (Cliffe Dekker Hofmeyr, 2025).

Ante esa doble falla —falsos positivos que se cuelan y evidencia real que se impugna sin sustento—, el Comité Asesor de las Reglas Federales de Evidencia estadounidense aprobó en junio de 2025 la Regla 707 sobre evidencia generada por máquina, y discute una reforma a la Regla 901 que invertiría razonablemente la carga probatoria: quien alegue manipulación deberá primero acreditar que es plausible, antes de que la carga regrese a quien ofrece la prueba (Cliffe Dekker Hofmeyr, 2025).

De ese ejercicio se desprende una hoja de ruta trasladable a cualquier sistema procesal: divulgación obligatoria del uso de IA, estándares reforzados de autenticación, un registro de peritos forenses digitales acreditados, resolución temprana de la autenticidad y capacitación judicial específica.

III. La IA en el estrado: subsidiariedad y control humano

El giro complementario ocurre del otro lado del escritorio judicial, por ello, la Comisión Europea para la Eficacia de la Justicia (CEPEJ) adoptó en diciembre de 2025 sus lineamientos sobre IA generativa en tribunales, organizados bajo un principio de subsidiariedad, es decir, recurrir a estas herramientas únicamente cuando los medios convencionales resulten ineficaces. El documento distingue usos de bajo riesgo —gestión documental, apoyo organizativo— de aquellos que exigen cautela reforzada, como la interpretación de hechos o la aplicación del derecho a un caso concreto, y los sujeta a seis garantías: exclusividad de la función judicial, carácter no vinculante de los resultados, supervisión humana efectiva, transparencia, legalidad y no discriminación, e implementación gradual y reversible.

En sentido convergente, la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO, 2025) agrupó sus quince principios sobre IA en tribunales en cuatro familias: derechos y proporcionalidad, fiabilidad técnica, apertura institucional y control humano. La lección que ambos instrumentos comparten, más allá del detalle normativo, es que fiabilidad técnica sin supervisión humana resulta tan riesgosa como la supervisión sin fiabilidad: ninguna de las dos condiciones sustituye a la otra.

IV. De la sentencia asistida a la responsabilidad plena

La jurisprudencia comparada ya trasladó esos principios a casos concretos, por ejemplo, la Corte Constitucional de Colombia, en la sentencia T-323 de 2024, articuló doce criterios alrededor de una idea central: la no sustitución de la racionalidad humana, que permite a quien juzga apoyarse en la IA de forma razonada, pero le prohíbe delegarle la valoración de pruebas o la motivación de la sentencia (Corte Constitucional de Colombia [T-323/24]).

España avanzó en la misma dirección con la Instrucción 2/2026 del Consejo General del Poder Judicial, publicada el treinta de enero de dos mil veintiséis, que autoriza el uso de IA para búsqueda jurisprudencial y esquemas de trabajo interno, pero excluye de forma tajante la valoración de hechos, el perfilamiento de personas y cualquier borrador de resolución que no sea generado a voluntad del propio juzgador y revisado de manera crítica; la responsabilidad, precisa el texto, sigue siendo plena y exclusiva de quien decide (CGPJ, 2026).

México transita ya ese mismo cauce, actualmente el TEPJF opera Alfonsina, un asistente que emplea IA generativa para explicar sentencias en lenguaje ciudadano, mientras sus propios magistrados insisten en que la inteligencia artificial no debe sustituir al juez natural (TEPJF, 2025). De cara al proceso electoral de 2027 —que la propia institución describe como el más digitalizado y complejo hasta ahora, con una carga de asuntos que casi se duplicó—, la firma de la Red por la Gobernanza Electoral entre el TEPJF, el INE y organizaciones de la sociedad civil apuntan en esa dirección, aunque persiste, como el propio tribunal reconoce, un vacío legislativo sobre principios éticos aplicables a estos sistemas (TEPJF, 2026).

El caso Turing, con el que se abrió este artículo, condensa entonces algo más que una curiosidad procesal: muestra que la pregunta de fondo —quién responde cuando la máquina participa en la decisión o en la prueba— no admite respuestas genéricas. Mientras exista alguien identificable que deba responder por cada resolución y por cada prueba admitida, la justicia electoral, atravesada o no por lo sintético, conserva su naturaleza esencial.

Referencias

CEPEJ. (2025). Guidelines on the use of generative artificial intelligence for courts (CEPEJ(2025)18Final). Comisión Europea para la Eficacia de la Justicia.

CGPJ. (2026). Instrucción 2/2026 sobre la utilización de sistemas de inteligencia artificial en el ejercicio de la actividad jurisdiccional (BOE núm. 27). Consejo General del Poder Judicial de España.

Cliffe Dekker Hofmeyr. (2025). AI, deepfakes and the burden of proof for digital evidence in litigation.

Comisión de Venecia. (2024). Interpretative declaration on the code of good practice in electoral matters as concerns digital technologies and artificial intelligence (CDL-AD(2024)044). Consejo de Europa.

Corte Constitucional de Colombia. (2024). Sentencia T-323/24.

International Panel on the Information Environment. (2025). Generative AI in electoral campaigns: Mapping global patterns (Summary for Policymakers 2025.1).

Sala Superior del Tribunal Electoral del Poder Judicial de la Federación. (2025). Sentencia recaída al expediente SUP-REC-50/2025.

Tribunal Electoral del Poder Judicial de la Federación. (2025). Desafíos contemporáneos de la función electoral mexicana: Análisis y propuestas en el primer cuarto de siglo.

Tribunal Electoral del Poder Judicial de la Federación. (2026). Suman esfuerzos TEPJF, INE y Transparencia Electoral para reforzar la democracia de frente al proceso 2027 [Boletín].

UNESCO. (2025). Guidelines for the use of AI systems in courts and tribunals.