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Tipo de Publicación: Artículo Científico
Área del Conocimiento: Ciencias Sociales y Aplicadas
Recibido: 18/09/2026
Aceptado: 20/10/2026
Publicado: 29/20/2026
Código Único AV: e890
Páginas: 1(2031-2056)
DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.23765431
Autor:
Juan Pablo Rodas Izquierdo
Juez multicompetente
Maestría en Derecho, mención Estudios Judiciales
https://orcid.org/0009-0008-2839-8029
E-mail: rodasiz@hotmail.com
Afiliación: Universidad Bolivariana del Ecuador
País: Ecuador
Resumen
La rápida expansión de la inteligencia artificial genera un vacío normativo
de gran relevancia en la teoría del delito contemporánea, especialmente
frente al impacto tecnológico inminente en el ordenamiento penal
ecuatoriano. Este estudio científico tuvo como objetivo evaluar de manera
dogmática y comparada la suficiencia de los criterios de imputación del
Código Orgánico Integral Penal ante conductas lesivas de sistemas
autónomos, proponiendo un modelo normativo basado en el control
humano significativo. Para ello, se adoptó un riguroso enfoque cualitativo
y documental, aplicando la triangulación hermenéutica entre la dogmática
nacional, el derecho comparado internacional y los presupuestos técnicos
del aprendizaje profundo y la opacidad algorítmica de la caja negra. Los
resultados revelan que las categorías antropocéntricas tradicionales
colapsan por completo ante la autonomía algorítmica, evidenciando la
inviabilidad jurídica de adscribir dolo o culpa clásica y la notoria
insuficiencia del régimen restrictivo de las personas jurídicas. Asimismo,
se demuestra que la teoría de la imputación objetiva funcionalista permite
reconducir adecuadamente el riesgo mediante esferas de competencia
organizativa sin recurrir a la errónea ficción de sancionar a la máquina. En
conclusión, se valida plenamente la necesidad imperativa de una reforma
legal específica para superar la impunidad tecnológica y garantizar la
seguridad jurídica.
Palabras Clave
Ecuador, funcionalismo penal, imputación objetiva,
inteligencia artificial, responsabilidad penal
Abstract
The rapid expansion of artificial intelligence generates a significant
normative gap within contemporary criminal theory, particularly regarding
its imminent technological impact on Ecuador's criminal justice system.
This scientific study aimed to dogmatically and comparatively evaluate the
sufficiency of the imputation criteria set forth in the Comprehensive
Organic Criminal Code when dealing with harmful conduct perpetrated by
autonomous systems, ultimately proposing a normative model based on
significant human control. To achieve this, a rigorous qualitative and
documentary approach was adopted, applying hermeneutic triangulation
between national dogmatics, international comparative law, and the
technical assumptions of deep learning and the algorithmic opacity of the
black box. The results reveal that traditional anthropocentric categories
collapse completely before algorithmic autonomy, evidencing the legal
infeasibility of ascribing classical intent or negligence, as well as the
notorious insufficiency of the restrictive regime for legal entities. As a
fundamental discussion, it is demonstrated that functionalist objective
imputation theory allows for appropriately redirecting risk through spheres
of organizational competence without resorting to the erroneous fiction of
sanctioning the machine. In conclusion, the imperative need for a specific
legal reform is fully validated to overcome technological impunity and
guarantee legal certainty.
Keywords
Artificial intelligence, criminal liability, ecuador, objective
imputation, penal functionalism
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Introducción
La cuarta revolución industrial ha desplazado
de forma definitiva el rol de la tecnología desde un
plano meramente instrumental hacia un estatus de
agente activo dotado de capacidad para la toma de
decisiones autónomas y adaptativas. La Inteligencia
Artificial (IA) contemporánea ya no se limita a
ejecutar líneas rígidas de código preprogramado;
por el contrario, los sistemas actuales interactúan de
forma dinámica con su entorno, modificando sus
propios parámetros funcionales y de decisión en
tiempo real a través de modelos probabilísticos y de
aprendizaje continuo (Salardi, 2020).
Este salto cualitativo representa un hito sin
precedentes para la sociedad global y redefine
sustancialmente las bases epistemológicas de las
ciencias sociales, imponiendo un desafío de primer
orden para la ciencia del Derecho, la cual se enfrenta
a la urgente necesidad de adaptar sus conceptos
tradicionales a realidades operativas caracterizadas
por la imprevisibilidad y la autonomía técnica.
La justificación de investigar la relación entre
la Inteligencia Artificial y la responsabilidad penal
descansa sobre la rápida e irreversible penetración
de estas tecnologías en sectores de alto impacto para
la seguridad colectiva y el orden público social.
Entornos de alto riesgo como la medicina de
precisión, la conducción de vehículos autónomos,
las transacciones financieras de alta frecuencia y los
sistemas automáticos de control industrial delegan
día a día funciones críticas en modelos algorítmicos.
Sin embargo, el dinamismo vertiginoso con el
que la IA asume roles tradicionalmente reservados
al juicio humano no ha sido correspondido por una
evolución regulatoria análoga en el plano penal, lo
que genera un vacío de protección jurídica ante
daños emergentes (Bashayreh, 2021). Por lo tanto,
analizar la imputación de delitos cometidos
mediante o con asistencia de IA no constituye un
mero ejercicio académico de prospectiva jurídica,
sino una necesidad imperativa para garantizar la paz
social y la protección eficaz de los bienes jurídicos
fundamentales.
El problema dogmático central radica en que
la teoría del delito tradicional ha sido construida
sobre cimientos estrictamente antropocéntricos que
dificultan su aplicación directa a sistemas
autónomos. Categorías fundamentales como la
conducta —constreñida doctrinalmente a la acción
u omisión voluntaria y consciente del ser humano—
y la culpabilidad —enlazada con los elementos
cognitivos y volitivos del dolo o la culpa de una
persona física— pierden operatividad frente a los
actos lesivos decididos y ejecutados de forma
autónoma por un algoritmo (Momblanc, 2024).
Cuando un sistema de aprendizaje profundo toma
una decisión imprevisible para sus desarrolladores o
usuarios que desencadena un daño típico, como la
lesión de un paciente por un error de diagnóstico
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autónomo, se produce una severa fragmentación del
nexo causal y de los criterios de imputación penal
vigentes.
Frente a este escenario de incertidumbre, el
ordenamiento jurídico se enfrenta a una asimetría
técnico-jurídica de complejas consecuencias
sociales e institucionales. Por un lado, existe el
riesgo de recurrir a la peligrosa ficción de atribuir
responsabilidad o capacidad sancionatoria a la
máquina, lo cual contraviene el principio de
culpabilidad y la función motivadora de la pena. Por
otro lado, la imposibilidad de adscribir la conducta
a un individuo físico puede conducir a una
preocupante impunidad donde los daños reales
sufridos por las víctimas no encuentren respuesta en
el sistema de justicia criminal. La pregunta central
que orienta este trabajo no consiste en determinar si
una máquina puede ser declarada culpable, sino en
precisar bajo qué condiciones normativas una
decisión automatizada permite atribuir a una
persona natural o jurídica una conducta penalmente
relevante.
Esta distinción adquiere un relieve ético y
práctico fundamental en el plano de la justicia
distributiva y la protección de derechos
garantizados. Cuando un sistema utilizado en áreas
estratégicas como la salud, el transporte o los
servicios públicos ocasiona un daño grave, las
víctimas tienen derecho a una investigación efectiva
y a la reparación integral de los perjuicios. No
obstante, los profesionales e ingenieros
involucrados en el ciclo de vida de la tecnología
también tienen el derecho fundamental a no ser
condenados por el solo hecho de haber participado
en una cadena tecnológica compleja. Por
consiguiente, la dogmática penal contemporánea
exige una formulación teórica capaz de conciliar de
forma armónica la protección de bienes jurídicos
tutelados, el fomento de la innovación tecnológica
responsable y el respeto irrestricto a las garantías
penales.
En el contexto específico del Ecuador, esta
problemática adquiere una gravedad institucional
particular debido a la brecha existente entre la
adopción tecnológica y el marco normativo. Aunque
la incorporación de herramientas de automatización
e IA ha experimentado un incremento constante en
el sector productivo y corporativo nacional
(Instituto Nacional de Estadística y Censos [INEC],
2024), la legislación penal sustantiva se mantiene
inalterada desde la promulgación del Código
Orgánico Integral Penal (COIP) en el año 2014. El
COIP carece por completo de definiciones técnicas,
principios de gestión del riesgo y herramientas
conceptuales aptas para juzgar la criminalidad de
base algorítmica, lo que sitúa al país en una
condición de vulnerabilidad normativa ante
eventuales siniestros tecnológicos.
La ausencia de un marco legal actualizado
fuerza a los operadores de justicia ecuatorianos a
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enfrentar un dilema constitucionalmente
inaceptable ante eventos lesivos derivados de la IA.
Por una parte, existe la tentación de realizar
interpretaciones analógicas in malam partem de los
tipos penales tradicionales para forzar la
culpabilidad del usuario o desarrollador, lo cual
vulnera de manera directa el principio de estricta
legalidad y el debido proceso garantizados por la
Constitución de la República del Ecuador (2008).
Por otra parte, la falta de herramientas tipificadoras
y de criterios normativos para atribuir el deber
objetivo de cuidado sobre sistemas opacos conduce
frecuentemente al archivo de las causas y a la
impunidad fáctica de infracciones causadas por
imprudencia en el diseño o supervisión algorítmica.
Para superar este estancamiento doctrinal y
legislativo, resulta indispensable analizar las
soluciones formuladas por el derecho comparado y
la dogmática penal moderna. La tendencia
internacional demuestra que la evaluación de los
siniestros inteligentes no debe basarse en esquemas
causalistas naturalistas, sino en criterios de
imputación objetiva y en el examen de la infracción
de deberes de cuidado derivados del riesgo
permitido.
En este sentido, instrumentos como el
Reglamento (UE) 2024/1689 de la Unión Europea
ofrecen un marco de referencia relevante al
clasificar los sistemas de IA según su nivel de riesgo
y fijar estándares técnicos de supervisión humana
que pueden servir de insumo normativo extrapenal
para delimitar la responsabilidad de los actores
involucrados (Reglamento UE 2024/1689, 2024).
En atención a las consideraciones expuestas,
el objetivo general de este estudio consiste en
evaluar de manera dogmática y comparada la
suficiencia de los criterios de imputación de la teoría
del delito en el Código Orgánico Integral Penal
ecuatoriano frente a las conductas lesivas ejecutadas
por sistemas autónomos de Inteligencia Artificial,
con la finalidad de formular una propuesta
normativo-funcional basada en el control humano
significativo y la gestión del riesgo algorítmico que
garantice la seguridad jurídica y prevenga
escenarios de impunidad tecnológica. Con ello, la
investigación busca contribuir a la actualización del
debate jurídico penal nacional, ofreciendo pautas
teóricas y legislativas coherentes con el Estado
constitucional de derechos y justicia.
Para cumplir con este propósito, la
investigación articula una metodología cualitativa
fundamentada en la triangulación dogmática, el
análisis de derecho comparado y la revisión de la
normativa técnica aplicable a las tecnologías
disruptivas. A través de este enfoque, se examinan
las categorías clásicas de la conducta, la tipicidad, la
antijuridicidad y la culpabilidad a la luz del
fenómeno de la opacidad algorítmica o "caja negra",
proponiendo esferas de competencia claramente
delimitadas para desarrolladores, implementadores
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y usuarios. De este modo, el estudio pretende sentar
las bases teóricas para una reforma legal prudente y
garantista que responda de manera eficaz a los
desafíos planteados por la consolidación de la era
digital en la administración de justicia.
Metodología
Para abordar de manera rigurosa y sistemática
los vacíos de imputación penal derivados de la
proliferación de sistemas de Inteligencia Artificial
(IA) en el ordenamiento jurídico ecuatoriano, la
presente investigación adopta un diseño cualitativo
de alcance descriptivo-explicativo, fundamentado
en la investigación dogmático-jurídica, la
hermenéutica normativa y el análisis de derecho
comparado (Aguilar Campos & Alé Martínez, 2025;
Roxin, 1997). El estudio se aparta de la
contrastación cuantitativa de variables empíricas
físicas o sociodemográficas directas, enfocándose
en la relectura epistemológica y sistemática de las
categorías fundamentales de la teoría del delito
(conducta, tipicidad, antijuridicidad, culpabilidad e
imputación objetiva) a la luz del progreso
tecnológico de los algoritmos de aprendizaje
profundo (Momblanc, 2024; Salvadori, 2024).
El enfoque cualitativo-documental permite
evaluar la coherencia lógica interna, la validez
axiológica y la adecuación práctica de las soluciones
normativas vigentes frente al fenómeno técnico de
la opacidad algorítmica o efecto de "caja negra"
(Russell & Norvig, 2022; Salardi, 2020). De este
modo, la investigación procesa la información
jurídica y tecnológica no como meros enunciados
teóricos abstractos, sino como unidades de análisis
interconectadas que requieren una interpretación
integrada para resolver problemas concretos de
atribución de responsabilidad penal en la sociedad
digital contemporánea (Barona Vilar, 2019; Silva
Sánchez, 2020).
Como hipótesis central de trabajo se postula
que la teoría de la imputación objetiva de base
funcionalista —combinada con el examen
individualizado de la infracción del deber objetivo
de cuidado y el análisis de la posición de garante en
las esferas de competencia organizativa— ofrece un
marco dogmático técnicamente sólido y
jurídicamente defendible para procesar penalmente
los daños ocasionados por sistemas autónomos de
IA en el Ecuador, sin necesidad de recurrir a la
ficción inconstitucional de dotar de personalidad
penal a la máquina ni generar escenarios de
impunidad fáctica (Jakobs, 1997; Pullas Tituaña,
2026; Roxin, 2014).
Para verificar y contrastar la hipótesis
planteada dentro de un esquema analítico riguroso,
el proceso de investigación se estructuró en torno a
tres preguntas de verificación normativa y técnico-
probatoria orientadas a determinar quién ostentaba
la posición de garante y la capacidad fáctica para
controlar el riesgo (Morte Ferrer, 2021; Rodas
Izquierdo, 2026), cuál fue el deber objetivo de
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cuidado o estándar de seguridad concretamente
incumplido durante el ciclo de vida del algoritmo
(Concha Flores, 2024; Reglamento UE 2024/1689,
2024), y si el daño típico materializado corresponde
precisamente a la realización del peligro no
permitido generado por la conducta negligente
(Momblanc, 2024; Silva Sánchez, 2020).
Para garantizar la validez interna y la
transferibilidad del estudio, el método de
investigación se sustenta en la triangulación
analítica cualitativa articulando tres dimensiones
metodológicas interdependientes. La primera es la
dimensión dogmática y constitucional nacional, que
comprende el estudio exegético y hermenéutico del
Código Orgánico Integral Penal del Ecuador (COIP,
2014), analizando la estructura de la infracción
penal (Art. 18), la conducta relevante (Art. 22), el
dolo (Art. 26), la culpa (Art. 27), la omisión
impropia (Art. 28) y la responsabilidad penal de
personas jurídicas (Art. 49) frente a las garantías
constitucionales del debido proceso y el principio de
estricta legalidad consagrados en el artículo 76 de la
Constitución de la República del Ecuador (2008).
La segunda es la dimensión de derecho
comparado y normativa internacional, la cual
involucra el análisis cualitativo-comparativo de las
tendencias regulatorias de vanguardia, tomando
como referente el Reglamento (UE) 2024/1689 de
Inteligencia Artificial (AI Act), la doctrina de
responsabilidad por productos defectuosos en los
Estados Unidos (Bashayreh et al., 2021), los
modelos de certificación técnica previa en Japón y
Corea del Sur (Bashayreh et al., 2021), y los avances
normativos y jurisprudenciales incipientes en
América Latina (CEPAL, 2025; Souto Etchamendi,
2025).
La tercera es la dimensión técnica e
informática de la IA, que analiza los presupuestos
empíricos de la informática moderna y la ciencia de
datos (Russell & Norvig, 2022), examinando los
niveles de autonomía algorítmica y el
funcionamiento estocástico de las redes neuronales
profundas para determinar el alcance científico de
conceptos penales como la previsibilidad y la
transparencia algorítmica (Salvadori, 2024).
La recolección de información se realizó
mediante un muestreo documental cualitativo no
probabilístico por conveniencia teórica. La
búsqueda bibliográfica y documental se ejecutó de
forma sistemática en bases de datos científicas
indexadas de alto impacto (Scopus, Web of Science,
SciELO, Redalyc) y repositorios normativos
oficiales, empleando operadores booleanos (AND,
OR) con cadenas de búsqueda especializadas como:
"inteligencia artificial" AND "responsabilidad
penal", "machine learning" AND "imputación
objetiva", "opacidad algorítmica" OR "caja negra"
AND "derecho penal", y "AI Act" AND "dogmática
jurídica". El período de revisión abarcó la
producción científica y legislativa publicada entre
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los años 2014 y 2026. Los criterios de inclusión
comprendieron artículos de investigación
dogmática en revistas arbitradas, monografías
jurídicas, tesis doctorales, reglamentos
internacionales y manuales técnicos de ciencias de
la computación sobre gobernanza algorítmica y
teoría del delito. Se excluyeron publicaciones no
arbitradas, notas de prensa y ensayos especulativos
sin rigor técnico o jurídico. Tras la depuración
correspondiente, el corpus bibliográfico definitivo
quedó integrado por 31 fuentes documentales clave.
Para transformar el análisis documental en
hallazgos utilizables y sistemáticos, la investigación
operacionalizó las variables cualitativas y categorías
teóricas de la informática y el derecho sustantivo
mediante la matriz conceptual sintetizada en la
Tabla 1, la cual vincula los niveles de la IA y la
opacidad algorítmica con sus respectivos
indicadores de compatibilidad dogmática en el
COIP y sus mecanismos de imputación propuestos:
Categoría Teórica /
Nivel de IA
Fenómeno Técnico-
Informático
Implicación en la Teoría del
Delito (COIP)
Mecanismo de Imputación
Propuesto
IA Débil o Estrecha
(Deep Learning)
Opacidad algorítmica / Efecto
de "Caja Negra" (Black Box)
Quiebra del principio de
acción voluntaria;
imposibilidad de adscribir
dolo o culpa tradicional.
Imputación Objetiva
Funcionalista / Infracción del
deber objetivo de cuidado.
Esferas de
Competencia
(Desarrollador /
Diseñador)
Generación de riesgos de
origen en el diseño
algorítmico y entrenamiento
con datos sesgados.
Infracción de deberes de
seguridad de origen
("seguridad por diseño").
Posición de garante del
desarrollador / Artículo C
(Entrenamiento negligente).
Esferas de
Competencia
(Implementador /
Usuario)
Puesta en marcha operativa de
sistemas de alto riesgo sin
supervisión activa.
Omisión de controles y
delegación ciego-tecnológica
en entornos críticos.
Posición de garante
institucional / Artículo B
(Omisión de supervisión
obligatoria).
Estándares
Internacionales (AI Act
/ UE)
Clasificación de riesgos ex
ante y ex post en sectores
sensibles (salud, justicia).
Inexistencia de tipos penales
automáticos; utilidad como
norma técnica extrapenal de
cuidado.
Criterio normativo de
diligencia debida / Artículo A
(Puesta en circulación sin
certificación).
Tabla 1. Matriz Conceptual de Operacionalización Categorial entre la Informática y la Dogmática Penal
Nota: Elaboración Previa
Desde el punto de vista del método
taxonómico utilizado, la articulación de una
respuesta penalmente rigurosa exige descartar
definiciones equívocas del término inteligencia
artificial y recurrir a categorías teóricas
consolidadas en las ciencias computacionales y el
derecho de las nuevas tecnologías (Aguilar Campos
& Alé Martínez, 2025; Russell & Norvig, 2022). En
este sentido, la investigación adopta y sistematiza
tres categorías fundamentales: a) la Inteligencia
Artificial Débil o Estrecha, que representa el estado
del arte de la tecnología disponible en el mercado
para resolver tareas específicas y delimitadas sin
autoconciencia, siendo reconducible al derecho
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penal bajo la teoría del instrumento o la autoría
directa o mediata (Morán Espinosa, 2021; Muñoz
Vela, 2022); b) la Inteligencia Artificial Fuerte o
General, entendida como una hipótesis teórica de
sistemas con capacidades cognitivas
multifuncionales equivalentes al razonamiento
humano que actualmente carece de existencia
material y cuya regulación penal directa pertenece
al ámbito de la prospectiva doctrinal (Momblanc,
2024; Roxin, 2014); y c) la Inteligencia Artificial
Superinteligente o Machina Sapiens, que hace
referencia a entidades sintéticas teóricas que
superarían exponencialmente el intelecto humano y
cuya discusión sobre una supuesta personalidad
electrónica es rechazada por la dogmática penal de
corte garantista por desviar la atención de los
problemas reales de negligencia y gestión del riesgo
humano (Aguilar Campos & Alé Martínez, 2025;
Silva Sánchez, 2020).
El procedimiento investigativo se ejecutó a
través de tres fases sucesivas y complementarias que
permitieron estructurar de forma integral el estudio.
En la primera fase se realizó el diagnóstico y la
sistematización dogmática de los vacíos normativos
en el COIP (2014), identificando las brechas
insalvables entre las disposiciones punitivas
tradicionales y la opacidad de los algoritmos de
aprendizaje profundo que rompen la previsibilidad
ex ante exigida por la culpa y el dolo (Momblanc,
2024).
En la segunda fase se llevó a cabo el análisis
comparado de estándares de riesgo, evaluando la
aplicabilidad del enfoque preventivo del
Reglamento (UE) 2024/1689 como insumo
extrapenal para la determinación del deber objetivo
de cuidado (Reglamento UE 2024/1689, 2024).
Finalmente, en la tercera fase se formuló la
propuesta normativa y el diseño de la respuesta
funcional, estructurando un modelo de
responsabilidad penal híbrida basado en el principio
de control humano significativo, la delimitación
estricta de esferas de competencia para
desarrolladores, implementadores y usuarios, la
tipificación de delitos específicos de negligencia
tecnológica y la formulación de una hoja de ruta
técnica e institucional para el Estado ecuatoriano
(Pullas Tituaña, 2026; Rodas Izquierdo, 2026).
Resultados
Para articular una aproximación penalmente
rigurosa a los desafíos tecnológicos actuales, la
investigación evidencia la necesidad imperativa de
evitar generalizaciones vagas sobre el término
"inteligencia artificial" y recurrir de manera estricta
a referentes teóricos consolidados tanto en las
ciencias de la computación como en el derecho
tecnológico (Aguilar Campos & Alé Martínez,
2025; Russell & Norvig, 2022).
De acuerdo con la doctrina especializada, los
sistemas inteligentes deben clasificarse
rigurosamente según sus capacidades cognitivas y
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su nivel de autonomía, lo cual determina de forma
directa la idoneidad y el alcance técnico-jurídico de
las herramientas de imputación penal aplicables.
Desde la teoría de sistemas computacionales y con
un amplio respaldo de la dogmática jurídica (Morán
Espinosa, 2021; Salardi, 2020), los resultados
demuestran que se configuran tres categorías
teóricas fundamentales de inteligencia artificial que
condicionan el análisis normativo: la IA Débil o
Estrecha, la IA Fuerte o General, y la IA
Superinteligente o Machina Sapiens.
En cuanto a la primera categoría, la
Inteligencia Artificial Débil o Estrecha comprende
aquellos sistemas informáticos optimizados
específicamente para la resolución de una tarea
acotada y limitada, tales como el filtrado avanzado
de correos electrónicos, el reconocimiento facial
básico o los algoritmos de ajedrez computacional
(Russell & Norvig, 2022). Estos sistemas operan de
forma estrictamente reactiva y se desenvuelven
dentro de un marco de reglas cerrado que ha sido
previamente predefinido por el programador
humano.
Al carecer por completo de autoconciencia,
comprensión holística o voluntad propia, los
resultados confirman que estos sistemas actúan
como meros instrumentos o extensiones
tecnológicas del ser humano, siendo perfectamente
reconducibles en el ámbito penal bajo los criterios
tradicionales de la autoría directa o de la autoría
mediata por instrumento inanimado (Morán
Espinosa, 2021).
Por otra parte, la Inteligencia Artificial Fuerte
o General se configura como una hipótesis teórica
de sistemas dotados de capacidades cognitivas
multifuncionales que equivalen o emulan de manera
integral la racionalidad humana (Morán Espinosa,
2021). Un sistema de esta naturaleza poseería
autoconciencia, flexibilidad de aprendizaje
autónomo y la aptitud inequívoca para comprender
contextos abstractos y motivarse por directrices
éticas o normativas. No obstante, al constituir un
objeto recurrente de debate en la filosofía del
derecho y la ética del desarrollo que actualmente
carece de existencia material en el plano técnico, su
regulación penal directa pertenece exclusivamente
al ámbito de la prospectiva doctrinal y carece de
operatividad práctica inmediata (Momblanc, 2024).
Finalmente, la Inteligencia Artificial
Superinteligente o Machina Sapiens representa la
categoría de entidades autónomas hipotéticas que no
solo emularían la capacidad cognitiva del cerebro
humano, sino que la superarían de manera
exponencial en todos los órdenes imaginables del
razonamiento, la creatividad y la interacción social
(Morán Espinosa, 2021). Si bien diversos
pensadores sugieren que el surgimiento de estas
entidades justificaría en el futuro la creación de una
'personalidad electrónica' dotada de derechos y
obligaciones —en una línea similar a las propuestas
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iniciales debatidas en el Parlamento Europeo—, los
hallazgos de la ciencia penal contemporánea
ratifican que centrar el debate actual en la supuesta
personalidad de la máquina desvía indebidamente la
atención de los problemas reales de gestión del
riesgo y negligencia humana (Aguilar Campos &
Alé Martínez, 2025; Silva Sánchez, 2020).
Profundizando en el análisis empírico, los
resultados determinan que el verdadero desafío para
el Derecho Penal moderno radica en los sistemas de
IA débil que operan mediante técnicas de
Aprendizaje Profundo (deep learning), sustentadas
en redes neuronales artificiales de múltiples capas
que procesan volúmenes masivos de datos para
extraer patrones complejos y adoptar decisiones
autónomas (Russell & Norvig, 2022).
A diferencia de los programas secuenciales
clásicos estructurados bajo la lógica condicional
rígida del tipo 'si X, entonces Y', los modelos de
deep learning no reciben instrucciones explícitas
sobre cómo resolver un problema específico. En su
lugar, el sistema ajusta internamente sus pesos y
coeficientes matemáticos a través de miles de
iteraciones sucesivas de entrenamiento, lo que le
otorga la capacidad de encontrar soluciones y
caminos de decisión originales que jamás fueron
previstos ni anticipados por el programador humano
(Salvadori, 2024).
Ante esta realidad técnica, el análisis exige
diferenciar con precisión el concepto de opacidad
respecto al de imprevisibilidad absoluta. Un modelo
informático avanzado puede ser extremadamente
difícil de explicar en cada una de sus operaciones
matemáticas internas y, sin embargo, exhibir fallas
estadísticamente conocidas, limitaciones
documentadas o riesgos perfectamente
identificables mediante pruebas de validación.
Para la valoración jurídica y penal, la cuestión
decisiva no radica en si el programador anticipó la
secuencia exacta de cálculos algorítmicos, sino en
determinar si una persona situada razonablemente
en su posición funcional y con la información
disponible al momento del diseño o despliegue
podía prever y evitar una clase relevante de daño
(Momblanc, 2024). Dicha dificultad técnica
inherente a las redes neuronales debe ser acreditada
rigurosamente mediante peritajes especializados en
el proceso judicial, y nunca presumida de forma
automática por el solo uso de la tecnología.
Este proceso informático dinámico y
autoajustable genera ineludiblemente el fenómeno
técnico-empírico conocido como la 'caja negra'
(black box) (Salvadori, 2024). La opacidad
algorítmica implica que, si bien se pueden constatar
con claridad los datos de entrada (inputs) y el
resultado final de la decisión automatizada
(outputs), resulta materialmente imposible para un
observador humano —incluyendo al propio equipo
de ingeniería y desarrollo que diseñó el software—
reconstruir de manera íntegra el razonamiento
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matemático interno que justificó una decisión
concreta en un instante determinado (Salvadori,
2024).
Esta falta de visibilidad técnica rompe de
forma radical con los estándares clásicos de la
previsibilidad del resultado típico exigidos por el
derecho penal, impidiendo atribuir el dolo (que
demanda conocimiento y voluntad consciente del
resultado) o la culpa tradicional (fundamentada en
la previsibilidad objetiva del resultado lesivo) ante
la ocurrencia de eventos dañosos (Muñoz Vela,
2022).
Para responder de forma coherente y armónica
a la complejidad de la opacidad de la caja negra, los
resultados demuestran que la ciencia del Derecho
Penal debe abandonar la pretensión anacrónica de
reconstruir nexos causales naturalistas y basar la
atribución de responsabilidad en la dimensión
normativa de la sociedad. En este sentido, la teoría
de la imputación objetiva de base funcionalista se
consolida como el eje indispensable y el aporte
dogmático más significativo de la investigación
para garantizar la tipicidad de los delitos
algorítmicos sin alterar las bases de la culpabilidad
individual (Roxin, 2014).
El causalismo clásico y la teoría de la
equivalencia de condiciones fracasan de manera
sistemática frente a la autonomía de la IA, puesto
que si un algoritmo de deep learning adopta una
decisión lesiva imprevista, la cadena causal física
retrocedería indefectiblemente hacia el
desarrollador que escribió el código años atrás o
hacia el usuario que encendió el dispositivo, lo cual
violaría flagrantemente el principio constitucional
de culpabilidad al instaurar un régimen inaceptable
de responsabilidad objetiva por el mero resultado
(Roxin, 2014).
En consecuencia, los hallazgos confirman que
la imputación objetiva opera como un filtro
normativo adicional que exige identificar con
precisión la conducta humana, el riesgo
jurídicamente desaprobado y la materialización
específica de dicho riesgo en el resultado lesivo
(Pullas Tituaña, 2026). Siguiendo el enfoque
normativo de Claus Roxin, un resultado típico solo
es imputable a un sujeto si su conducta incrementó
el riesgo de forma prohibida y el peligro se concretó
en el daño (Roxin, 2014).
Así, la labor judicial frente a sistemas
autónomos debe centrarse en verificar si el actor
humano responsable actuó dentro de los márgenes
de sus deberes objetivos de cuidado. Al mismo
tiempo, bajo el concepto funcionalista del 'riesgo
permitido' desarrollado por Günther Jakobs, el
ordenamiento jurídico acepta la introducción de
tecnologías peligrosas en atención a sus beneficios
sociales, fijando como límite infranqueable el
cumplimiento estricto de normas técnicas de
seguridad y protocolos de testeo (Jakobs, 1997;
Silva Sánchez, 2020).
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Bajo este prisma analítico, la opacidad de la
caja negra se transforma en una fuente normativa de
riesgo especial, donde el sujeto que decide
comercializar u operar una tecnología opaca asume
una 'posición de garante' reforzada sobre dicha
fuente de peligro (Jakobs, 1997). Si el sistema
genera un daño típico debido a un entrenamiento
deficiente con datos sesgados o por la omisión de
supervisión activa, el garante no puede escudarse en
la imprevisibilidad algorítmica, ya que al operar al
margen de las directrices de seguridad ha quebrado
su 'competencia por el rol' social (Pullas Tituaña,
2026).
Para estructurar operativamente este modelo,
los resultados proponen delimitar las esferas de
competencia organizativa en la cadena tecnológica:
la competencia del desarrollador como garante de la
seguridad por diseño mediante el uso de datos
limpios y documentación rigurosa (Morte Ferrer,
2021); la competencia del implementador o usuario
institucional como garante directo en la fase
operativa, quien incurre en responsabilidad penal si
delega ciegamente decisiones críticas sin
supervisión humana activa (Pullas Tituaña, 2026); y
la competencia del usuario final, limitada al respeto
de los manuales técnicos oficiales. Este modelo
funcionalista salvaguarda plenamente la seguridad
jurídica y la dignidad humana en la sociedad digital
(Aguilar Campos & Alé Martínez, 2025; Rodas
Izquierdo, 2026).
En consonancia con lo anterior, los resultados
del análisis comparado revelan una tendencia
internacional clara hacia la promulgación de
normativas vinculantes. La Unión Europea
encabeza esta evolución con el Reglamento (UE)
2024/1689 (Ley de Inteligencia Artificial o AI Act),
el cual adopta un enfoque preventivo clasificando
los sistemas en niveles de riesgo inaceptable
(prohibidos por atentar contra la dignidad), alto
riesgo (sujetos a auditorías estrictas ex ante y ex post
en sectores críticos como salud, justicia e
infraestructuras) y riesgo limitado o mínimo
(Reglamento UE 2024/1689, 2024).
Si bien este reglamento constituye un
referente regulatorio extrapenal que define con
precisión el estándar del deber objetivo de cuidado
exigible a proveedores y usuarios —configurando
una infracción grave si se comercializa software sin
auditorías—, no crea automáticamente tipos penales
en el Ecuador ni sustituye la comprobación de la
culpa individual (Reglamento UE 2024/1689,
2024).
Por su parte, los Estados Unidos abordan la
materia de manera fragmentada mediante la
responsabilidad por productos defectuosos y la
negligencia criminal en accidentes de vehículos
autónomos (Bashayreh, 2021), un modelo casuístico
que adolece de predictibilidad para la tradición
jurídica ecuatoriana. En contraste, países asiáticos
como Japón y Corea del Sur priorizan
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certificaciones técnicas oficiales emitidas por
agencias especializadas, utilizando su ausencia
como baremo para presumir la culpa de los
ejecutivos corporativos (Bashayreh, 2021).
En América Latina, el desarrollo es
asimétrico: Brasil tramita proyectos inspirados en el
AI Act, Chile incorpora neuroderechos, y Colombia
cuenta con jurisprudencia vinculante de su Corte
Constitucional que ratifica que la IA opera
exclusivamente como herramienta de apoyo,
estando vedada la sustitución del juicio ético y el
razonamiento del juez, Souto Etchamendi (2025).
Finalmente, al confrontar los estándares
internacionales con el ordenamiento nacional, los
resultados exponen un desfase estructural profundo
en el Código Orgánico Integral Penal, COIP (2014).
El COIP se encuentra anclado en postulados
dogmáticos estrictamente antropocéntricos que
colapsan frente a la criminalidad algorítmica
moderna (COIP, 2014). El artículo 18 define la
infracción penal como conducta típica, antijurídica
y culpable basada en la acción u omisión humana
consciente, categoría que se quiebra ante la
autonomía de los algoritmos de deep learning
(Muñoz Vela, 2022).
Del mismo modo, el dolo y la culpa exigidos
por los artículos 26 y 27 del COIP resultan de
imposible concurrencia debido a la imprevisibilidad
derivada de la caja negra. Adicionalmente, el COIP
carece de definiciones técnicas sobre IA y restringe
la responsabilidad de las personas jurídicas bajo un
régimen de numerus clausus en su artículo 49,
omitiendo la negligencia tecnológica (COIP, 2014).
Para superar esta obsolescencia, los resultados
consolidan la propuesta de un modelo de
responsabilidad penal híbrida fundamentado en el
principio de control humano significativo, la
tipificación de conductas negligentes específicas y
la implementación obligatoria de registros de
decisiones inalterables (logs de IA) respaldados por
una hoja de ruta institucional en tres fases (Pullas
Tituaña, 2026; Rodas Izquierdo, 2026).
Discusión
La contrastación exhaustiva de los estándares
internacionales frente a la realidad legislativa
ecuatoriana revela un desfase estructural profundo
que no puede resolverse mediante interpretaciones
analógicas simplistas. El Código Orgánico Integral
Penal (COIP), promulgado en el año 2014,
constituye un cuerpo normativo firmemente anclado
en postulados dogmáticos pre-digitales y
estrictamente antropocéntricos, lo que lo torna
incapaz de responder con suficiencia a las complejas
exigencias de imputación de la criminalidad
algorítmica moderna (COIP, 2014). Tal como lo
establecen las disposiciones generales del COIP, el
artículo 18 tipifica que la infracción penal es una
conducta típica, antijurídica y culpable (COIP,
2014), definiendo doctrinariamente a la conducta
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como una acción u omisión humana voluntaria y
consciente.
Sin embargo, los resultados del análisis
demuestran que, cuando un sistema inteligente
dotado de aprendizaje profundo adopta una decisión
autónoma que desencadena un daño típico directo
en los bienes jurídicos de terceros, la categoría
tradicional del principio de acción se quiebra
irremisiblemente. En este sentido, lo expresado por
la doctrina especializada concuerda plenamente al
señalar que no es posible identificar una acción
humana voluntaria en el instante preciso de la
consumación delictiva, toda vez que la máquina
actúa de forma adaptativa y autónoma, sin una
interferencia directa del programador o del usuario
en el momento causal del resultado (Muñoz Vela,
2022).
Esta desconexión operativa encuentra
sustento al examinar de manera integral el
articulado del cuerpo punitivo nacional. Si bien el
COIP cuenta con el artículo 22 referente a las
conductas penalmente relevantes, y los artículos 23
y siguientes que regulan la acción, la omisión y las
diversas modalidades de imputación, además de los
artículos 26 y 27 que abordan respectivamente el
dolo y la culpa (COIP, 2014), estas disposiciones
normativas no obligan ni justifican buscar una
voluntad delictiva en la estructura interna de la
máquina.
Las ideas expuestas por los autores sostienen
de manera concordante que la investigación penal
bajo ningún concepto debe extraviarse intentando
atribuir subjetividad a un algoritmo, sino que debe
concentrarse con rigor en las conductas humanas
anteriores o concurrentes, siempre y cuando exista
un tipo penal aplicable y se satisfagan los requisitos
de tipicidad. No obstante, la autonomía del software
no suprime por sí misma la posible relevancia
jurídica de una omisión de vigilancia, pero tampoco
autoriza a presumir dicha omisión de manera
objetiva (Pullas Tituaña, 2026; Rodas Izquierdo,
2026).
Profundizando en el análisis de los elementos
subjetivos, la categoría de la culpabilidad en el
COIP exige inexorablemente la presencia de dolo o
culpa. El dolo requiere el conocimiento y la
voluntad de realizar el resultado típico (Art. 26
COIP, 2014), lo cual representa una concurrencia de
imposible materialización en la arquitectura
inanimada y puramente matemática de un algoritmo
informático. Como lo respaldan los hallazgos
dogmáticos, intentar imputar dolo directamente a
una Inteligencia Artificial constituye un sinsentido
conceptual de proporciones graves que subvierte las
bases del derecho penal de acto.
Por otra parte, la culpa (Art. 27 COIP, 2014)
exige la infracción de un deber objetivo de cuidado
fundamentada en la previsibilidad objetiva del
resultado lesivo ex ante. Sin embargo, dado el
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indómito carácter de caja negra característico del
deep learning, el resultado de una decisión
algorítmica automatizada resulta técnicamente
imprevisible ex ante para el observador e incluso
para su creador, lo que anula los presupuestos
dogmáticos de la culpabilidad culposa clásica y
genera un insalvable vacío de impunidad
institucional, (Salvadori, 2024).
A esta aporía dogmática se suma el hecho de
que el COIP adolece de una ausencia absoluta de
definiciones legales y conceptos técnicos operativos
indispensables para enmarcar jurídicamente las
nuevas tecnologías. Nociones fundamentales de la
informática contemporánea tales como 'sistema de
inteligencia artificial', 'algoritmo autónomo',
'aprendizaje automático', 'aprendizaje profundo' o
'riesgo algorítmico' son completamente inexistentes
en el texto penal sustantivo ecuatoriano. Esta
carencia técnica impide que los tipos penales
vigentes —como el homicidio culposo, las lesiones
o los daños a la propiedad— puedan ser aplicados
de manera típica e integrada a los siniestros
inteligentes, dejando un peligroso margen al arbitrio
discrecional del juzgador para interpretar la
negligencia en el diseño, programación o
entrenamiento de los sistemas (COIP, 2014; Muñoz
Vela, 2022).
En el ámbito de la responsabilidad
corporativa, si bien el artículo 49 del COIP introdujo
la responsabilidad penal de las personas jurídicas en
el ordenamiento ecuatoriano, esta figura dogmática
se rige bajo el principio estricto de especialidad y
numerus clausus (COIP, 2014). Esto implica que las
empresas y corporaciones solo pueden ser
procesadas penalmente por el listado taxativo de
delitos expresamente previstos por el legislador en
el texto del código. Debido a que el catálogo de
delitos corporativos del COIP omite por completo
figuras vinculadas con la negligencia tecnológica,
las fallas graves de control por diseño, el
entrenamiento de algoritmos con datos sesgados o la
comercialización de software peligroso de alto
riesgo, los daños sistémicos y masivos causados por
IAs corporativas en sectores sensibles como el
financiero, el médico o el de transporte quedan
sustraídos por completo del alcance sancionatorio
del derecho penal ecuatoriano (Aguilar Campos &
Alé Martínez, 2025; Silva Sánchez, 2020).
No obstante, la postura doctrinal compartida
ratifica que el artículo 49 del COIP contempla la
responsabilidad corporativa bajo supuestos y
condiciones específicas que exigen verificar una
relación de beneficio y la actuación de personas
vinculadas; de ahí no se sigue que cualquier falla de
un producto inteligente genere automáticamente
responsabilidad corporativa, ni que toda conducta
empresarial riesgosa quede impune, siendo
indispensable justificar con precisión qué lagunas
subsisten frente a los tipos ya existentes (Roxin,
2014; Pullas Tituaña, 2026).
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En el plano procesal y probatorio, la discusión
pone de manifiesto que ni el COIP ni el Código
Orgánico General de Procesos contemplan
protocolos ni directrices adecuadas para la
obtención, preservación y valoración de pruebas
periciales de base algorítmica. El efecto de caja
negra obstruye radicalmente la carga de la prueba
para la Fiscalía General del Estado. En ausencia de
una obligación legal que exija transparencia,
trazabilidad técnica y explicabilidad en los sistemas
de IA comercializados en el país, resulta de
imposible ejecución pericial reconstruir ex post la
cadena lógica de una decisión automatizada. Esto
genera una asimetría cognitiva insalvable entre el
equipo pericial del Estado y los desarrolladores
corporativos de la tecnología, bloqueando la
demostración fehaciente de la tipicidad objetiva en
juicios penales complejos (Coronel Ojeda, 2025;
Salvadori, 2024).
Las consecuencias directas de estos vacíos
normativos se traducen en una profunda inseguridad
jurídica que desprotege sistemáticamente los
derechos y bienes jurídicos fundamentales de los
ciudadanos ecuatorianos. Al suscitarse un daño a
causa de un sistema inteligente autónomo en el
territorio nacional, los operadores de justicia se ven
enfrentados a un dilema inconstitucional ineludible:
o bien aplican de forma analógica tipos penales
tradicionales para forzar la culpabilidad del usuario
o programador, vulnerando flagrantemente el
principio de legalidad penal consagrado en el
artículo 76 de la Constitución de la República del
Ecuador (2008), o bien decretan la impunidad
fáctica del hecho (COIP, 2014).
Esta desprotección jurídica resulta
completamente inaceptable en un Estado
constitucional de derechos y justicia (Art. 1, CRE,
2008), donde la máquina actúa de forma adaptativa
y autónoma sin supervisión adecuada, evidenciando
que las ideas de los autores convergen en la
necesidad imperiosa de adecuar el ordenamiento
jurídico a través de una reforma estructurada
(Muñoz Vela, 2022; Rodas Izquierdo, 2026).
Por consiguiente, la pregunta decisiva en el
debate dogmático no es si el sistema informático
puede ser considerado autor de un delito —premisa
que la investigación descarta categóricamente—,
sino qué intervención humana jurídicamente
relevante precedió al resultado lesivo. Un modelo
automatizado puede producir una recomendación no
anticipada por su operador; sin embargo, ello no
elimina por sí mismo la necesidad de examinar con
exhaustividad las decisiones humanas de diseño,
selección de datos, validación, despliegue,
mantenimiento y vigilancia. Cada una de estas
etapas constituye un momento distinto de posible
creación o incremento de un riesgo no permitido,
que debe ser valorado estrictamente conforme al
tipo penal aplicable y a los elementos de prueba
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disponibles (Momblanc, 2024; Pullas Tituaña,
2026).
En este orden de ideas, los autores sostienen
de manera concordante que la teoría de la
imputación objetiva ofrece herramientas
metodológicas sumamente valiosas para distinguir
la causalidad naturalista de la atribución normativa
mediante la creación de un riesgo jurídicamente
desaprobado y su consiguiente materialización en el
resultado. No obstante, el funcionalismo penal no
reemplaza la tipicidad, ni exime de probar el
elemento subjetivo, ni menoscaba las garantías
procesales fundamentales.
Otras perspectivas dogmáticas relativas a la
autoría, la participación, la imprudencia y la
omisión deben contribuir de forma articulada a la
solución del problema. En consecuencia, la
hipótesis del estudio se sostiene en un sentido
delimitado y prudente: el funcionalismo aporta
criterios dogmáticos muy útiles para la delimitación
del riesgo, pero no constituye una respuesta
exclusiva ni habilita la creación de regímenes de
responsabilidad penal objetiva (Jakobs, 1997;
Roxin, 2014).
En cuanto al derecho comparado, se discute
que si bien el Reglamento (UE) 2024/1689 aporta
un referente internacional de incalculable valor para
la gobernanza de sistemas de alto riesgo al
establecer en su artículo 14 obligaciones de
supervisión humana proporcionales y estándares de
documentación rigurosos, Reglamento UE
2024/1689 (2024), se trata de una regulación
extranjera con un régimen primordialmente
administrativo. Dicha normativa europea no crea
automáticamente tipos penales en el Ecuador ni
determina por sí sola la culpabilidad individual o
corporativa de un desarrollador. Su eventual
recepción y adaptación al contexto nacional exige
decisiones legislativas soberanas que guarden
absoluta compatibilidad con los principios
constitucionales de legalidad, proporcionalidad,
lesividad y presunción de Inocencia (Bashayreh,
2021; Souto Etchamendi, 2025).
En materia probatoria, la discusión evidencia
que los registros de operación (logs), las distintas
versiones de los modelos algorítmicos, las pruebas
de validación, los protocolos de mantenimiento y las
decisiones documentadas de los operadores
humanos contribuyen de manera decisiva a
reconstruir la secuencia cronológica de los
acontecimientos en un siniestro tecnológico.
Sin embargo, la doctrina ratifica que no
corresponde calificarlos como una prueba tasada ni
presumir de forma dogmática que todo sistema
opaco permite una explicación íntegra de sus
procesos internos. La valoración judicial debe
realizarse estrictamente conforme a las reglas
procesales aplicables, garantizando el derecho de
contradicción, la actuación de peritos
independientes y el resguardo legítimo de datos
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personales y secretos industriales, (Barona Vilar,
2019; Salvadori, 2024).
Finalmente, la dimensión socio-jurídica de
este debate adquiere una relevancia indiscutible.
Cuando un error automatizado generado por la
tecnología afecta derechos sensibles como la salud,
la integridad o el acceso a servicios públicos, la
persona perjudicada y la sociedad exigen vías
efectivas de investigación judicial y reparación
integral. Pero esa legítima exigencia de justicia no
justifica bajo ningún concepto debilitar las garantías
sust específicas de quien es investigado.
El desafío central para el legislador
ecuatoriano consiste precisamente en evitar de
forma simultánea la impunidad derivada de la
opacidad tecnológica y el castigo injustificado por
la mera pertenencia a una cadena de desarrollo. Una
política criminal verdaderamente responsable debe
fundamentarse en la prevención técnica, la
supervisión administrativa constante y el
fortalecimiento de las capacidades forenses
institucionales (Aguilar Campos & Alé Martínez,
2025; Silva Sánchez, 2020).
Propuesta Normativa para la Integración de un
Modelo de Responsabilidad Penal Híbrida en el
Ordenamiento Jurídico Ecuatoriano
Frente a la evidente obsolescencia dogmática
y legislativa del Código Orgánico Integral Penal
(COIP), la presente investigación formula una
propuesta técnica y normativa orientada a
estructurar un modelo de responsabilidad penal
híbrida. Este modelo no pretende incurrir en la
ficción jurídica de dotar de personalidad a las
máquinas, sino normativizar de manera efectiva el
riesgo tecnológico, redefiniendo con precisión la
posición de garante tanto a nivel humano como
corporativo detrás de la creación, comercialización
e implementación del código algorítmico (Pullas
Tituaña, 2026; Rodas Izquierdo, 2026).
Como primer componente de la propuesta, se
plantea reformar el COIP mediante la adición de una
Disposición General que incorpore definiciones
técnicas penales operativas, alineadas de manera
armónica con los estándares internacionales del
Reglamento (UE) 2024/1689 (2024). En este
sentido, se define como Sistema de Inteligencia
Artificial a aquellos sistemas computacionales
basados en hardware o software que, a través del
análisis automatizado de datos masivos y técnicas
de aprendizaje autónomo, generan outputs tales
como predicciones, decisiones, recomendaciones o
contenidos con capacidad para influir de manera
directa o indirecta en entornos físicos o virtuales,
operando con diferentes niveles de autonomía.
Asimismo, dentro de esta misma disposición
se conceptualiza el Riesgo Algorítmico Penalmente
Relevante como la creación o el incremento
desaprobado de un peligro no tolerable para los
bienes jurídicos tutelados, originado directamente
por la omisión de estándares técnicos de seguridad,
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la introducción de sesgos graves de diseño o la falta
de control efectivo durante las fases de diseño,
entrenamiento, prueba o despliegue de un algoritmo
autónomo.
Como segundo componente, se propone la
incorporación formal al Título IV del COIP de la
doctrina del 'Control Humano Significativo' como el
principio rector y delimitador por excelencia de la
imputación objetiva en delitos asistidos por
tecnología autónoma. Este principio establece
normativamente que la responsabilidad penal de
base tecnológica siempre se anclará en un sujeto
humano que, ocupando una posición de garante
sobre la fuente de riesgo, posea la capacidad fáctica
y técnica de ejercer una supervisión activa para
monitorear el comportamiento operacional del
algoritmo y verificar que se mantenga dentro de los
límites del riesgo permitido; una intervención
oportuna para modificar o corregir en tiempo real las
decisiones del sistema inteligente ante fallas
perceptibles; y una desconexión inmediata para
activar paradas de emergencia o cortafuegos lógicos
ante desviaciones imprevistas que amenacen con
causar un daño típico (Morte Ferrer, 2021; Pullas
Tituaña, 2026).
Como tercer componente, y sometiendo las
propuestas estrictamente a los principios
constitucionales de legalidad, lesividad, necesidad,
proporcionalidad y última ratio —reconociendo que
no toda omisión administrativa de auditoría merece
una pena privativa de libertad y que la sanción a
personas jurídicas no debe confundirse con la
privación de libertad de personas naturales—, se
plantea la tipificación penal de tres conductas
delictivas específicas para su integración en el
COIP.
En primer lugar, se formula el Artículo A,
relativo a la puesta en circulación de sistemas
autónomos de alto riesgo sin certificación de
seguridad, el cual sanciona con pena privativa de
libertad de uno a tres años a la persona natural o
jurídica que comercialice, despliegue o ponga en
circulación sistemas inteligentes autónomos
catalogados de alto riesgo para la vida o la salud de
las personas, omitiendo las auditorías algorítmicas
previas y las certificaciones técnicas obligatorias
exigidas por la autoridad estatal competente
(Reglamento UE 2024/1689, 2024).
Asimismo, se propone el Artículo B
concerniente a la omisión de supervisión
algorítmica obligatoria, el cual sanciona con pena
privativa de libertad de uno a tres años al operador
o implementador institucional de un sistema
autónomo de alto riesgo que, por negligencia grave,
abandono inexcusable de funciones o impericia,
omita supervisar el sistema de manera activa o
ignore deliberadamente las alertas técnicas de
seguridad, causando un resultado típico lesivo que
hubiere podido ser evitado mediante el ejercicio
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efectivo del control humano significativo (Pullas
Tituaña, 2026).
Finalmente, se integra el Artículo C enfocado
en el entrenamiento algorítmico negligente, el cual
sanciona con pena privativa de libertad de dos a
cinco años al desarrollador o empresa que, actuando
con dolo o con negligencia grave, utilice conjuntos
de datos con sesgos severos, datos alterados o
incompletos para el entrenamiento de sistemas
autónomos destinados a la toma de decisiones en
ámbitos críticos como la salud, la justicia o la
seguridad pública, derivando en discriminación
sistémica o siniestros masivos, Salvadori (2024).
Como cuarto componente para superar
procesalmente el obstáculo técnico de la opacidad
de la caja negra, la propuesta de reforma penal
introduce la obligación legal imperativa para todo
implementador institucional y corporativo de
sistemas autónomos de alto riesgo en el Ecuador de
mantener un registro de decisiones inalterable e
incorruptible (logs de decisiones de IA). Estos
registros técnicos de control deberán registrar de
forma automática y sistemática la totalidad de las
decisiones operativas de la máquina y las
interacciones de los operadores humanos, debiendo
custodiarse bajo estrictas normas de cadena de
custodia digital para actuar como un elemento de
prueba tasada o pericial de referencia en la
reconstrucción procesal de un siniestro inteligente
(Coronel Ojeda , 2025; Salvadori, 2024).
Finalmente, ante la complejidad técnica de la
materia y las evidentes limitaciones institucionales
del Estado ecuatoriano, se propone una hoja de ruta
estratégica estructurada en tres fases sucesivas de
implementación progresiva. En primer lugar, se
establece la Fase 1 a corto plazo e inmediata, la cual
consiste en la ejecución de reformas dogmáticas
específicas al COIP orientadas a definir
legislativamente el control humano significativo,
delimitar la posición de garante sobre tecnologías
autónomas y ampliar la responsabilidad penal de las
personas jurídicas al ámbito de la negligencia
tecnológica y de gestión de bases de datos.
Posteriormente, se contempla la Fase 2 a
mediano plazo en un horizonte de 24 meses, la cual
comprende la creación formal de la Agencia de
Regulación y Control Algorítmico (ARCA),
concebida como una entidad de naturaleza técnica y
administrativa encargada de emitir los estándares
oficiales de riesgo permitido, auditar los sistemas de
IA de alto riesgo, realizar peritajes forenses
algorítmicos oficiales y certificar obligatoriamente
los softwares de deep learning que pretendan
ingresar al mercado nacional.
Finalmente, se proyecta la Fase 3 a largo plazo
en un período de 48 meses, la cual se enfoca en la
consolidación definitiva de un marco nacional
integral de gobernanza algorítmica y ética del
desarrollo tecnológico, plenamente armonizado con
las directrices internacionales de la OCDE, el
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Reglamento (UE) 2024/1689 y los convenios
internacionales vigentes en materia de
ciberseguridad y protección de datos personales.
Conclusiones
A partir del análisis dogmático y comparado
desarrollado en esta investigación, es posible
formular conclusiones de alto nivel de abstracción
jurídica que responden de manera precisa, unívoca
y concreta al objetivo central definido en el estudio,
respaldando la hipótesis planteada en un sentido
delimitado. De este modo, la imputación objetiva
permite ordenar con eficacia el examen del riesgo
creado por personas y organizaciones, aunque no
resuelve por sí sola las dificultades de prueba ni
sustituye los demás presupuestos ineludibles del
delito, aportando un método de análisis
individualizado que parte de los deberes concretos
de cada actor y de la relación entre su
incumplimiento y el resultado, lo cual ofrece una
respuesta respetuosa del principio de culpabilidad
frente a la inviabilidad de atribuir responsabilidad
penal a la máquina o imponer sanciones automáticas
a sus creadores.
En consonancia con lo anterior, se concluye
que el dogma antropocéntrico que rige el principio
de acción en el Código Orgánico Integral Penal
(COIP) ecuatoriano es ontológicamente incapaz de
procesar por sí solo el fenómeno de la autonomía
algorítmica de aprendizaje profundo, generando un
estado crónico de desprotección legal y
vulnerabilidad para los bienes jurídicos
fundamentales. Por consiguiente, la superación del
causalismo naturalista mediante la adopción de la
imputación objetiva funcionalista se configura
como la única vía metodológicamente coherente
para reconducir penalmente los siniestros causados
por inteligencia artificial, logrando redefinir la
culpabilidad sobre la base del quebrantamiento de
deberes normativos humanos y no sobre una
supuesta voluntad de la máquina.
Asimismo, se determina que la opacidad de la
caja negra tecnológica no constituye una barrera
técnica insalvable para el derecho penal
contemporáneo, sino que debe ser normativizada
adecuadamente como una fuente especial de riesgo,
lo que impone una posición de garante reforzada a
quien introduce dicha tecnología en el mercado,
obligándolo a garantizar trazabilidad y
explicabilidad bajo la sanción de incurrir en un
riesgo jurídicamente desaprobado.
Para gestionar esta complejidad, la asignación
de responsabilidad penal en la cadena tecnológica
exige un modelo híbrido basado en esferas de
competencia organizativa bien delimitadas, donde
el desarrollador, el implementador y el usuario
responden exclusivamente en la medida en que
vulneren su rol normativo específico y su
correspondiente deber de cuidado.
Adicionalmente, se establece que el criterio de
control humano significativo actúa como el
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principio limitador y de anclaje indispensable de la
imputación penal, asegurando que la
responsabilidad se mantenga siempre dentro del
ámbito del control humano racional y respetando el
principio de dignidad que impide sancionar
penalmente a entidades carentes de consciencia.
Por último, se concluye que la tipicidad penal
en la era digital resulta inviable sin una reforma
estructural al COIP que incorpore definiciones
técnicas operativas y tipifique delitos específicos de
negligencia por diseño y omisión de supervisión,
superando la ineficacia de la responsabilidad
corporativa bajo el régimen restrictivo de numerus
clausus, al tiempo que el debido proceso y la verdad
procesal exigen una reforma instrumental del
sistema de pruebas penales en el Ecuador que
imponga la obligatoriedad de auditorías
algorítmicas y la custodia de registros de decisión
(logs), complementada con la formación técnico-
jurídica urgente de los operadores de justicia para
revertir la asimetría cognitiva frente a los
desarrolladores de tecnología.
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