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La monografía «Predicción del riesgo delictivo y victimización, ¿es la IA una solución garantista?» examina la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en las herramientas actuariales de estimación de riesgo de violencia y victimización. El estudio analiza si concretos enfoques o estrategias de IA, como el aprendizaje profundo, resuelven o agravan las objeciones frente a las herramientas tradicionales, cuestionando su impacto en los derechos fundamentales y el debido proceso. Para ello, la obra aborda cuatro grandes desafíos y si es viable su superación en el estadio actual: el sesgo algorítmico estructural; los sesgos heurísticos (como el de automatización) que amenazan la independencia judicial; la opacidad algorítmica de los modelos de «caja negra» frente a las expectativas de la IA Explicable (XAI); y el riesgo de que la IA predictiva vulnere la presunción de inocencia instaurando un derecho penal de la peligrosidad. Finalmente, adopta una perspectiva práctica al analizar la predicción del riesgo de victimización tomando como caso de estudio el sistema VioGén en España, evaluando su naturaleza tecnológica, su régimen jurídico de protección de datos y explorando enfoques alternativos para el encaje del sistema en un marco jurídico más garantista
PRÓLOGO
INTRODUCCIÓN
CAPÍTULO 1. CONCEPTO Y METODOLOGÍA DEL RIESGO DELICTIVO
CAPÍTULO 2. CONTROVERSIA EN TORNO A LAS HERRAMIENTAS ALGORÍTMICAS DE RIESGO
CAPÍTULO 3. OBSTÁCULOS A LA INTRODUCCIÓN DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (ML) PARA LA PREDICCIÓN DEL RIESGO DELICTIVO
CAPÍTULO 4. ALGORITMOS, IA Y VIOLENCIA CONTRA LA MUJER: ENCUADRE DEL SISTEMA VIOGÉN
BIBLIOGRAFÍA
Cita 'Chicago'
García Pérez, Miriam Esther. Predicción del riesgo delictivo y la victimización: ¿es la IA una solución garantista?. Dykinson, 2026.
Cita 'APA'
García Pérez, Miriam Esther (2026). Predicción del riesgo delictivo y la victimización: ¿es la IA una solución garantista?. Dykinson.
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