Tecnología ¿aliada o enemiga de la justicia?
Ulises Lara Lopez
El Universal
Justicia ⚖️, Digitalización 💻, México 🇲🇽, Tecnología 🤖, Derechos 🧑⚖️
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El texto escrito por Ulises Lara Lopez el 29 de Julio de 2025 analiza la transformación digital en el sistema de justicia en México, destacando los avances logrados durante la emergencia sanitaria de 2020 y los desafíos que persisten. Se enfoca en la necesidad de regular el uso de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y la importancia de garantizar la ciberseguridad y la protección de los derechos humanos en la digitalización de la justicia.
El 60% de las fiscalías estatales en México cuentan con plataformas de denuncia en línea, según el Índice de Transformación Digital de Impunidad Cero (2024).
📝 Puntos clave
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Lo malo y lo bueno 👎👍
La principal preocupación radica en el rezago institucional en la adopción de tecnologías en el sistema de justicia mexicano. El hecho de que un porcentaje significativo de fiscalías y tribunales estatales aún no cuenten con herramientas tecnológicas básicas limita el acceso efectivo a la justicia y perpetúa prácticas ineficientes. Además, la falta de regulación y controles adecuados en el uso de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y los sistemas de videovigilancia puede generar nuevas formas de desigualdad y exclusión, así como amenazas a la privacidad y la seguridad de los ciudadanos.
El aspecto más positivo es el reconocimiento del potencial transformador de la tecnología en el sistema de justicia. La digitalización, si se implementa de manera estratégica y con un enfoque de derechos humanos, puede mejorar la eficiencia, la transparencia y el acceso a la justicia. El uso de herramientas como la inteligencia geoespacial, los sistemas de primera atención automatizados y los datos abiertos puede fortalecer la colaboración entre instituciones, prevenir prácticas discrecionales y empoderar a los ciudadanos para monitorear el desempeño del sistema de justicia.
 Este análisis con resumen se realiza con IA (🤖) y puede tener imprecisiones. leer el texto original 📑
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