Responsabilidad internacional en el no-lugar algorítmico

Hechos distribuidos, control y legitimidad

Resumen

La expansión de la inteligencia artificial en ámbitos estratégicos plantea un problema específico para el derecho internacional público: dificulta identificar dónde ocurre un hecho jurídicamente relevante y, como consecuencia, qué conducta debe ser atribuida, a qué sujeto y en qué condiciones puede activarse la responsabilidad internacional. El artículo examina ese problema a partir de los sistemas algorítmicos distribuidos, en los que datos, infraestructura, entrenamiento, despliegue, supervisión humana, efectos y beneficios pueden ubicarse en jurisdicciones distintas. Para ello, adopta un enfoque teórico-conceptual, apoyado en literatura jurídica, sociotécnica y de relaciones internacionales, orientado a mostrar que ciertos sistemas de inteligencia artificial producen un no-lugar jurídico: una espacialidad procesual, transnacional y distribuida en la que decisión, infraestructura, control, beneficio y efectos dejan de coincidir. A partir de ello, se propone reconstruir el hecho algorítmico mediante puntos de anclaje funcionales orientados a control, prevención, explicación y reparación, con el fin de evitar tanto el formalismo imputativo como la irresponsabilidad amparada en la complejidad tecnológica.

Introducción

El derecho internacional público (DIP) descansa sobre una premisa básica: los hechos con relevancia jurídica pueden localizarse en un marco de tiempo y espacio, vincularse con una conducta y atribuirse a un actor identificable.

Esa premisa permitió construir las ideas de jurisdicción y responsabilidad como legítimas incluso frente a conductas continuadas, operaciones transfronterizas, daños ambientales, actividades en espacios más allá de la soberanía de los Estados y normas con efectos extraterritoriales, pero la llegada de la inteligencia artificial (IA) la ha puesto en tensión.

Las tecnologías digitales en general plantean problemas de deslocalización, soberanía y jurisdicción propios del ciberespacio; la IA los reconfigura cuando esas tensiones se proyectan sobre procesos decisionales automatizados u opacos, en los que la intervención de los sujetos involucrados puede estar fragmentada o reducida a espacios de validación formal cuando “la acción no se realiza bajo el pleno control de la conciencia; la acción debe sentirse más bien como un nodo, un nudo y un conglomerado de muchos conjuntos sorprendentes de agencias que deben ser desenredados lentamente” (Latour, 2005, p. 44).

La expansión de la IA modifica las condiciones materiales, organizativas y cognitivas en las que se produce la decisión jurídica: el entrenamiento puede realizarse en un Estado; el despliegue en otro; la infraestructura puede estar bajo control de actores privados; los datos originarse paralelamente en múltiples jurisdicciones; y los efectos alcanzar a personas en jurisdicciones distintas.

Es por ello que debemos hablar aquí de “sistemas algorítmicos distribuidos”, que nos permitan integrar en un solo concepto a sistemas técnicamente complejos y a procesos decisionales compuestos por varias capas que se integran en ellos (datos, modelo, infraestructura, interfaz, despliegue institucional, supervisión humana y efectos), las que pueden estar controladas por diferentes actores ubicados en distintas jurisdicciones, dificultando reconstruir el hecho como una unidad atribuible a un único lugar, sujeto o acto.

La naturaleza de las preguntas sobre dónde ocurrió el hecho, quién lo produjo, quién tiene jurisdicción y a quién puede atribuirse responsabilidad ha cambiado con la IA, lo que produce una crisis de conceptualización del hecho y de la imputabilidad en el DIP, desplazando ambos hacia ensamblajes sociotécnicos donde actores humanos, infraestructuras y capas técnicas de datos, modelos y organizaciones participan de manera inescindible en la creación de decisiones (Cobbe, Veale y Singh, 2023, p. 2).

Esto nos lleva a la hipótesis central de este artículo: los sistemas algorítmicos distribuidos generan un no-lugar jurídico de producción del hecho: una espacialidad procesual, transnacional y relacional en la que decisión, infraestructura, efectos y formas de control dejan de coincidir con las categorías jurídico-territoriales clásicas.

Adoptamos un enfoque teórico-conceptual y buscamos identificar transformaciones en las condiciones de posibilidad que la IA impone al razonamiento jurídico. A partir de la literatura jurídica, de las relaciones internacionales y de los estudios sociotécnicos, este trabajo desplaza la pregunta desde la imputación de decisiones mediadas por IA hacia una cuestión previa: ¿qué ocurre cuando la arquitectura misma de la decisión desafía las condiciones bajo las cuales el DIP identifica hechos y asigna responsabilidades?

El análisis se mantiene en el plano del derecho internacional público y no aborda los problemas de derecho internacional privado que pueden derivarse de estos mismos sistemas, como la determinación de la ley aplicable, la competencia judicial internacional o la responsabilidad civil transnacional de proveedores, desarrolladores o usuarios privados, sino que se concentra en la responsabilidad internacional de sujetos del DIP, especialmente los Estados, sin desconocer que regímenes particulares como los vinculados al derecho internacional humanitario (DIH), al derecho espacial, a organizaciones internacionales o a actividades especialmente riesgosas pueden condicionar los estándares de atribución, diligencia, prueba y reparación.

1. El hecho internacionalmente relevante como presupuesto del orden jurídico

El DIP aprehende la realidad mediante hechos jurídicamente construidos: un acontecimiento empírico se vuelve internacionalmente relevante cuando el ordenamiento le atribuye capacidad de producir consecuencias jurídicas, activar competencias, justificar respuestas institucionales o fundamentar responsabilidad.

A los fines de este artículo, lo que interesa destacar es que toda atribución de responsabilidad presupone una operación previa de reconstrucción jurídica de lo ocurrido, una operación que se articula históricamente alrededor de tres variables:

• La localización, que ubica el hecho en un espacio jurídicamente inteligible;
• La atribución, que vincula hecho, acto o conducta con uno o múltiples sujetos; y
• La calificación normativa, que determina qué reglas y consecuencias jurídicas se derivan del hecho y su imputación.

Esas operaciones pueden darse de manera no lineal, pero se presuponen mutuamente, lo que ha llevado al DIP a actuar de manera flexible para sostener su existencia frente a fenómenos complejos: el derecho internacional ambiental ha desarrollado criterios para lidiar con daños acumulativos o transfronterizos; el derecho del mar y el derecho espacial funcionalizan el territorio mediante regímenes jurisdiccionales especiales¹, y el DIH trabaja con cadenas de mando, control efectivo y deberes de precaución.

En esa dirección, Shaw (2017, pp. 421-430, 613-620) observa que, en el DIP, la responsabilidad puede operar frente a conductas complejas siempre que estas puedan ser jurídicamente identificadas y atribuidas, lo que complementan Sánchez Legido et al. (2022) al afirmar que la doctrina general destaca que la identificación del hecho constituye el presupuesto lógico de la atribución y de la jurisdicción.

La dificultad aparece cuando esa reconstrucción pierde condiciones materiales, exactamente lo que ocurre con algunos sistemas tecnológicos contemporáneos que crean formas distribuidas y relacionales de agencia (Arvidsson y Jones, 2024).

También, la expansión de la IA hacia ámbitos históricamente dependientes de decisiones humanas expone deficiencias de los marcos jurídicos existentes (Çela et al., 2025, p. 167): los sistemas de IA no siempre ejecutan instrucciones cerradas, sino que pueden brindar recomendaciones, hacer clasificaciones y establecer prioridades sin pasar a la acción o disparándola al activar nuevos procesos, con mínima o nula participación humana.

La decisión se vuelve con ello resultado de una interacción distribuida, alejada del acto discreto clásico: lo que el derecho busca aislar como hecho puede ser una secuencia de operaciones heterogéneas desplegadas en varios lugares, tiempos y niveles organizativos, con grados variables de participación humana, de tal modo que la unidad jurídica del hecho se vuelve más difícil, si no imposible, de reconstruir.

La atribución sigue siendo posible en términos formales, pero su capacidad para explicar lo ocurrido, distribuir responsabilidades y orientar expectativas futuras se debilita porque el problema jurídico empieza en la identificación del hecho que es su presupuesto y se desgarra a través de redes interconectadas que conforman una cadena sociotécnica.

La naturaleza de la IA hace que reconstruir esa cadena solo sea parcialmente posible y bajo parámetros de excesiva formalización, de allí que el encuentro entre IA y DIP pueda presentarse como una crisis de la factualidad jurídica internacional.

2. Deslocalización algorítmica y crisis de la jurisdicción

La jurisdicción internacional se apoya en criterios que presuponen alguna forma de localización del hecho: la territorialidad remite al espacio físico donde ocurre la conducta o se producen sus efectos, mientras que la nacionalidad conecta la competencia con personas físicas o de existencia ideal por vínculos jurídicos.

Ambos elementos dan lugar a la protección internacional ante lo que se considera amenaza a los intereses del Estado, y como complemento, se levanta el principio de universalidad, de aplicación restringida y determinada mediante acuerdos internacionales.

La naturaleza de los sistemas de IA hace inestables esos anclajes: el proveedor del modelo puede estar en un territorio distinto de quien decide su uso, la infraestructura de cómputo puede distribuirse entre centros de datos ubicados en distintos países y los datos pueden provenir de poblaciones en múltiples jurisdicciones. A ello se suma que los efectos pueden aparecer de manera simultánea en varios territorios. Lo mismo aplica a las ciudadanías como segundo canal de imputación de conductas, lo que produce una superposición de jurisdicciones potenciales, ya que distintos Estados pueden invocar vínculos territoriales, personales, funcionales o protectivos.

Esa superposición deja, además, zonas grises de ausencia de control efectivo por la existencia de Estados con capacidad formal para regular, pero sin capacidad técnica para auditar; actores privados con control infraestructural y sin responsabilidad internacional; y poblaciones afectadas sin vías efectivas para impugnar decisiones. Como lo señala Pasquale (2015, p. 92):

En el mundo instantáneo y fluido de las aplicaciones y los motores de búsqueda, resulta mucho más difícil saber qué ocurre realmente entre bastidores. [...] Incluso cuando algo sospechoso está ocurriendo, es fácil que un actor desplace la responsabilidad hacia otros.

La literatura sobre tecnologías digitales ya había advertido que las comunicaciones globales basadas en computadoras atraviesan fronteras y socavan la viabilidad y legitimidad de aplicar leyes fundadas exclusivamente en límites geográficos (Tzimas, 2021, p. 230), pero la IA intensifica y cualifica esa tensión del ciberespacio al producir inferencias, clasificaciones, perfiles, recomendaciones y decisiones que pueden adquirir relevancia jurídica sin coincidir con un lugar único de producción.

El problema claramente excede lo imputativo: antes de preguntar quién responde, debe preguntarse qué hecho se pretende imputar y, en sistemas algorítmicos, el hecho suele estar integrado por etapas que no son reducibles unas a otras y se vuelven una cadena inescindible: selección de datos, entrenamiento, ajuste fino, validación, despliegue, integración organizativa, supervisión humana, actualización del modelo, interpretación de resultados y ejecución de medidas.

Si el daño deriva de la interacción entre esas etapas, aislar una sola como el hecho puede ser jurídicamente cómodo, aunque empíricamente pobre y poco representativo de la realidad. El DIP está acostumbrado a trabajar con ficciones: puede funcionalizar el territorio, presumir vínculos, atribuir conductas indirectas o establecer regímenes objetivos, pero la IA lo pone frente a la fragmentación del hecho al mismo tiempo que desplaza su localización, creando una lógica de actuación distribuida y no territorial (Svantesson, 2017).

La pregunta por el lugar del hecho se transforma en una cuestión sobre la producción jurídica de espacialidad y de narrativa, ya que “ningún conjunto de instituciones o prescripciones jurídicas existe al margen de las narrativas que lo sitúan y le dan significado” (Cover, 1983, p. 4).

Si esa narrativa se apoya en una localización artificial, que no refleja la estructura real del proceso decisional, la imputación se vuelve formalmente válida, pero su legitimidad se debilita al convertir la asignación de responsabilidad en un mecanismo de clausura discursiva antes que en una herramienta efectiva de control.

Así, la deslocalización algorítmica puede tomar la forma de un problema estructural de ruptura de correlación entre jurisdicción y legitimidad. Como lo señala Svantesson (2017, p. 4), “existe un reconocimiento antiguo y claramente creciente de que la territorialidad estricta está mal equipada para la sociedad moderna actual […] dado que la sociedad contemporánea se caracteriza por una interacción transfronteriza constante, fluida y sustancial”.

Los criterios clásicos, que no han perdido su utilidad, necesitan abrirse a una mirada funcional sobre el proceso productor del hecho, que permita reconstruir la cadena de su producción y determinar qué actores tuvieron capacidad dentro de ella para darle su forma final.

3. El no-lugar algorítmico como categoría jurídico-política

La categoría de no-lugar nos permite nombrar una dificultad que las categorías jurídicas tradicionales no terminan de conceptualizar.

Marc Augé definió el lugar antropológico por su capacidad de producir identidad, relaciones e historia, y sostuvo que un espacio que no puede definirse como identitario, relacional o histórico constituye un no-lugar (1993, p. 82).

En su sentido original, la categoría describe espacios de tránsito, anonimato y circulación, como aeropuertos, autopistas, centros comerciales y otros similares. En una mirada jurídica, el no-lugar algorítmico comprende la nube, el centro de datos, el software, la interfaz, el territorio del usuario y el país de incorporación de la empresa proveedora, pero se define precisamente por la dificultad de producir una localización jurídica que no resulte arbitraria.

La transposición al DIP no es obvia y exige justificar su utilidad frente a alternativas conceptuales más próximas al campo jurídico, entre las cuales dos merecen especial atención: la noción de jurisdicción funcional, consolidada en el derecho del mar y el derecho del espacio ultraterrestre, y el concepto sasseniano de espacio jurídico desdoblado.

Respecto de la primera, su aplicación permite atribuir competencias sobre la base de criterios distintos a la soberanía territorial, pero igualmente basados en la idea de un territorio: el Estado del pabellón ejerce jurisdicción y control sobre sus buques en alta mar²; el Estado de lanzamiento o de registro retiene jurisdicción sobre los objetos espaciales³.

Esta concepción, probada en regímenes convencionales con décadas de práctica (Shaw, 2017, pp. 421-430, 613-620), sigue dependiendo de una imputación territorial por un hecho producido fuera del territorio, pero que puede individualizarse en un momento y espacio y atribuirse a un territorio.

El concepto de espacio jurídico desdoblado, en cambio, apunta a que la globalización produce formas de desnacionalización del territorio que reconfiguran el Estado. En el campo jurídico, esto produce que funciones jurídicas que se ejecutan dentro del territorio nacional respondan a lógicas globales (Sassen, 2006).

Ambas alternativas capturan dimensiones relevantes: la primera resuelve el problema de quién tiene autoridad sobre qué, pero frente a la IA es insuficiente al tratar la estructura del hecho que esa autoridad debe calificar; la segunda describe la reconfiguración estatal, pero no tematiza la resistencia del proceso algorítmico a ser reducido a un anclaje no arbitrario.

El no-lugar algorítmico añade una dimensión que las otras categorías no cubren: la imposibilidad de localizar el proceso en cualquiera de sus puntos de manera no arbitraria como condición estructural para atribuir e imputar: la espacialidad existe en datos, modelos, infraestructuras, decisiones y efectos; pero ningún punto de esa cadena es, por sí solo, el lugar jurídico del hecho.

Como resultado, el DIP “no nos dice dónde tiene lugar la conducta en cuestión en situaciones como la del caso Microsoft Warrant⁴, y solo podría hacerlo adoptando arbitrariamente una ficción jurídica controvertida” (Svantesson, 2017, p. 51).

Esa resistencia del hecho a ser localizado es lo que nos lleva a proponer un enfoque de no-lugar que permita conceptualizar el hecho fuera de la territorialidad y libre de marcas de asignación, dando como resultado una categoría analítica útil para el DIP, aunque requiera adaptación al campo jurídico-internacional.

Para que esa adaptación sea posible, es necesario establecer un segundo fundamento teórico: Lefebvre (1974, p. 86) sostuvo que el espacio no es un receptáculo neutro de acciones sociales, sino un producto de prácticas, relaciones y formas de organización. El espacio se produce; no se da de forma neutral ni predefinida.

Esta aproximación tiene efectos directos sobre el argumento jurídico que planteamos: si la espacialidad es producida socialmente, la localización del hecho también es una operación que alguien realiza, no un dato que solo se constata: cuando el DIP sitúa un hecho en un territorio, produce una localización jurídica, y no solo un registro de ubicación empírico. Esa producción es legítima y necesaria, pero debe estar alineada con la estructura del proceso que describe, que en nuestro caso es un hecho integrado por múltiples momentos, pero que no coincide plenamente con ninguno de ellos, por lo que decidir uno de esos momentos como el que define el acto y el lugar de su producción es una decisión normativa que requiere justificación, no constatación.

Si el espacio se produce mediante prácticas, relaciones y formas de organización, la espacialidad de la IA debe analizarse como resultado de relaciones técnicas, económicas, políticas e institucionales, ya que el no-lugar algorítmico expresa una forma de espacialidad sin marcas que permitan ordenar la localización: ya no hay un espacio definible en el que ocurre algo que pueda ser imputado a un responsable.

La producción social del espacio hace de la espacialidad un efecto de las relaciones, no su contenedor, y esa es una forma de explicar lo que ocurre con los sistemas algorítmicos, donde la espacialidad jurídicamente relevante emerge de una red de relaciones.

Esta idea conecta directamente con los enfoques sociotécnicos, porque los sistemas de IA funcionan dentro de entramados donde humanos, tecnología, datos, reglas, infraestructuras e instituciones se configuran mutuamente (Smuha, 2025, p. 6) y nos acerca al concepto de ecología sociotécnica de la IA, que permite captar la interacción entre infraestructura de cómputo, cadenas de datos, producción de modelos, despliegue de aplicaciones, actores económicos, flujos transnacionales y relaciones asimétricas de poder insertas en los sistemas contemporáneos de IA (Domínguez Hernández et al., 2026).

El DIP, en cambio, tiende a construir la responsabilidad alrededor de sujetos discretos aislados y reconocibles.

Esa contradicción es atrapada por el concepto de no-lugar jurídico, que expresa cómo la forma procesual y la transnacional se funden en un solo elemento, no exento de tensiones y sin marcas de atribución, frente a un hecho cuya localización ha dejado de ser un dato evidente. En otras palabras, actúa porque la localización del hecho deja de ser evidente. Coicaud y Heiskanen (2001, pp. 32-33) nos decían que la política ha sido históricamente un trabajo de definición y delimitación de derechos, deberes y responsabilidades mediante la territorialización del Estado-nación, pero que hoy debe enfrentar procesos de desterritorialización e inmaterialización provocados por las nuevas tecnologías, lo que requiere establecer “nuevas cartografías jurídicas” que incorporen nuevos territorios-no-territoriales.

El no-lugar algorítmico también obliga a revisar el tiempo jurídico, porque hay decisiones automatizadas que no se producen en un momento aislado, sino que, al igual que la espacialidad funcional, se apoyan en momentos previos con los que forman una unidad de actuación única.

La metáfora clásica del acto individualizable se vuelve inaplicable: ahora el hecho jurídicamente relevante se parece más a una trayectoria decisional.

4. Imputabilidad como capacidad sistémica

La imputabilidad ha sido un puente entre hechos, por un lado, e incumplimientos, reclamos y reparaciones, por otro.

El DIP permite imputar conductas de órganos estatales, personas o entidades que ejercen atribuciones públicas, agentes puestos a disposición de un Estado, o particulares bajo ciertas condiciones de control o dirección, marco que los Artículos sobre Responsabilidad del Estado por Hechos Internacionalmente Ilícitos (AREHII), adoptados por la Comisión de Derecho Internacional de las Naciones Unidas (CDI)⁵, codifican en sus artículos 4 a 11.

La jurisprudencia ha elaborado dos estándares centrales para determinar cuándo la conducta de actores no estatales es atribuible al Estado: el de control efectivo, establecido por la Corte Internacional de Justicia (CIJ)⁶, más estricto; y el de control general, elaborado por la Sala de Apelaciones del Tribunal Penal Internacional para la ex Yugoslavia (TPIY)⁷, más permisivo. Ambas arquitecturas presuponen una relación políticamente inteligible entre el sujeto imputado y el proceso que generó la conducta.

La IA tensiona ese presupuesto: cuando un Estado incorpora sistemas algorítmicos en funciones estratégicas, puede seguir siendo responsable de las decisiones que adopta, las herramientas que utiliza y los daños que causa, pero la capacidad efectiva de sus agentes para comprender, anticipar, modificar o auditar el comportamiento del sistema puede ser limitada. La cuestión no es si la responsabilidad desaparece, sino si la imputación conserva densidad material suficiente.

Boutin (2023, p. 140) advierte que si el operador de un sistema de IA no tiene control sobre el resultado y la máquina opera de manera autónoma, puede sostenerse que no existe conducta humana del operador que sirva como base para la atribución, y que, si el derecho decide mantener la atribución, el fundamento material de la imputación queda debilitado. Por su parte, Viveros Álvarez (2022, pp. 84-85) sostiene que “es inaceptable que no exista responsabilidad por violaciones al derecho internacional cuando sean cometidas con un sistema dotado de inteligencia artificial de por medio”, lo que refuerza la necesidad de reconstruir jurídicamente la cadena decisional antes de clausurar el análisis de atribución.

Esa brecha entre imputación jurídica y control efectivo constituye uno de los núcleos del problema y requiere introducir la noción de capacidad sistémica, entendida como la posibilidad de reconstruir un proceso decisional de manera suficiente para asignar responsabilidad.

La capacidad sistémica no fija un criterio autónomo de atribución ni puede reemplazar los estándares de control fijados por la CIJ, el TPIY y la CDI, pero muestra, para los sistemas de IA, cuándo ese control existe de modo jurídicamente relevante y cuándo es nominal.

La mediación algorítmica transforma la arquitectura sociotécnica de la decisión: los modelos de IA introducen dinámicas no lineales, efectos umbral, cascadas y predictibilidad limitada, por lo que la decisión concreta puede ser coproducida por capas de diseño, entrenamiento, interacción y retroalimentación que no resultan transparentes para el operador final humano (Ilcic et al., 2025, p. 5), y ello asumiendo que exista un operador humano, porque la IA agéntica implica sistemas capaces de tomar decisiones de manera autónoma⁸.

Estas expresiones describen rasgos técnicos con consecuencias jurídicas concretas en tanto la no linealidad implica que pequeños cambios en los datos, parámetros o contexto de uso pueden producir resultados desproporcionados o inesperados; los efectos umbral aparecen cuando el sistema modifica sustancialmente su respuesta al cruzar cierto nivel de confianza o riesgo; las cascadas se producen cuando una salida algorítmica activa nuevas decisiones automatizadas o humanas; y la predictibilidad limitada refiere a la dificultad de anticipar, explicar o reproducir plenamente el resultado del sistema. Todos esos elementos técnicos no eximen de responsabilidad, pero vuelven a dificultar la determinación de qué parte del proceso decisional debe considerarse jurídicamente relevante.

Dos casos recientes ayudan a mostrar este punto.

• La atribución del ciberataque NotPetya de 2017 a actores vinculados al Estado ruso: varios Estados formularon pronunciamientos diplomáticos de atribución del ciberataque a Rusia, pero ningún foro jurisdiccional vinculante determinó los hechos ni el estándar aplicable, mostrando que el uso de la imputación fue un acto político más que jurídico.
• El uso de sistemas algorítmicos para la selección de objetivos en Yemen y Pakistán planteó interrogantes similares: ¿Quién diseñó los criterios del sistema, los validó, ejecutó la acción terminal y en qué medida cada eslabón comprendió lo que hicieron los demás? Nuevamente, no hubo respuesta jurídica internacional.

En ambos casos, la mediación tecnológica mostró cómo la unidad del acto imputable se fragmentaba, impidiendo asignar responsabilidades jurídicas, lo que condujo las discusiones hacia el campo diplomático, no el jurídico.

Las respuestas dominantes en gobernanza de la IA frente a sucesos como los expuestos suelen apelar a principios como human-in-the-loop, transparencia algorítmica, auditorías, explicabilidad y evaluación de riesgos, herramientas que ninguna propuesta seria debería descartar pero que son insuficientes si se las interpreta como mecanismos capaces de restaurar los principios tradicionales de imputabilidad.

La presencia de un ser humano en el circuito decisional no necesariamente implica control significativo: puede tratarse de una revisión sustantiva, pero también de una mera ratificación formal de un resultado que el operador no comprende.

Aquí juegan roles centrales la transparencia, que alude a la disponibilidad de información sobre el funcionamiento del sistema; la explicabilidad, como la posibilidad de ofrecer razones comprensibles sobre una decisión concreta; y la trazabilidad, en tanto que capacidad de reconstruir datos, versiones, criterios, intervenciones y modificaciones relevantes dentro de la cadena decisional.

Esta fragilidad de respuesta tiene impacto político, dado que la responsabilidad internacional distribuye costos reputacionales entre decisores, lo que presupone que la conducta imputada exprese, de manera directa o mediada, una decisión institucional. Cuando la voluntad política se desplaza hacia criterios de eficiencia algorítmica diseñados por programadores, proveedores, operadores y usuarios, la responsabilidad estatal puede ser una máscara que deforme el reparto de los costos de decisión.

Aquí entra en juego una dimensión narrativa, dado que la responsabilidad internacional produce relatos autorizados sobre lo ocurrido: “ningún conjunto de instituciones o prescripciones jurídicas existe al margen de las narrativas que lo sitúan y le dan significado” (Cover, 1983, p. 4).

Cuando interviene la IA, traducir el funcionamiento técnico de un sistema al lenguaje político-jurídico implica una operación de alta densidad política, porque quien controla la explicación del sistema controla el relato y decide el marco de lo posible. Con la IA, esa capacidad se ha desplazado hacia actores privados ubicados fuera del alcance del DIP, pero que son dueños de datos, infraestructura y conocimiento técnico.

El resultado es un orden internacional cada vez menos capaz de disciplinar conductas producidas en entornos algorítmicos, porque, como señalamos, la ontología de la decisión es lo que ha mutado.

En paralelo, los desarrollos recientes en la Sexta Comisión de la Asamblea General de las Naciones Unidas confirman que la preocupación por responsabilidad, control y gobernanza no ha desaparecido, sino que se desplaza hacia una articulación más fina entre reglas clásicas y entornos tecnológicos complejos, un giro que, nuevamente, no autoriza a sustituir los AREHII, pero obliga a leerlos con mayor sensibilidad frente a estructuras distribuidas de decisión.

5. Responsabilidad internacional ante hechos distribuidos

Reducir la IA a un incremento cuantitativo de complejidad sería cometer un error. Si el hecho algorítmico se produce en un no-lugar y la imputabilidad se vuelve una capacidad sistémica debilitada, los distintos regímenes de responsabilidad internacional enfrentan una dificultad común: deben seguir asignando consecuencias sin forzar la complejidad hasta volverla irreconocible.

La necesidad de considerar las particularidades de los sistemas algorítmicos es evidente, dado que, como explican Fernández Llorca et al. (2023, p. 616), al “argumentar y evaluar cómo los algoritmos complejos pueden haber causado daño, resulta evidente que los tribunales y las partes perjudicadas se encuentran en desventaja frente a los desarrolladores expertos que producen los sistemas”.

Un Estado con capacidades avanzadas de IA, infraestructura propia y poder regulatorio sobre proveedores no está en la misma situación que otro dependiente de tecnologías importadas y contratos cerrados. Como lo afirma el Órgano Asesor de Alto Nivel sobre Inteligencia Artificial de las Naciones Unidas⁹: “si la IA no se regula, las oportunidades que ofrece podrían no manifestarse o distribuirse de forma equitativa. El aumento de las brechas digitales podría limitar los beneficios de la IA”.

Por eso, en este contexto, la diligencia debida no debería presentarse como una cláusula genérica de buena conducta, sino traducirse en obligaciones concretas de evaluación previa de impacto, identificación de proveedores, documentación de decisiones, registro de versiones del modelo, trazabilidad de datos, establecimiento de mecanismos de impugnación, supervisión humana significativa, auditorías independientes, planes de contingencia y suspensión del sistema cuando no sea posible asegurar un control suficiente, en línea con las lecturas que vinculan el uso estatal de IA con deberes razonables de prevención frente a daños internacionalmente relevantes (Viveros Álvarez, 2022).

De esa forma lograríamos vincular la responsabilidad internacional con estándares jurídicos de prevención de daños, aun cuando las diferencias de poder subsistan en la realidad.

También hay que considerar la distribución de las cargas probatorias, asunto frente al que “expertos y académicos proponen diversas alternativas para aliviar la carga de la prueba sobre las víctimas, entre ellas la inversión de la carga probatoria, las presunciones rebatibles o la aplicación de regímenes de responsabilidad objetiva” (Fernández Llorca et al., 2023, p. 616).

Creemos que, en el punto en que estamos, la responsabilidad internacional debe darse en espejo de la capacidad de control, apropiación de beneficios y capacidad de prevención de los actores, lo que nos llevaría a una paradoja: quien controla la información sobre el sistema, la empresa, queda fuera de la imputación internacional directa, mientras que quien los despliega sin exigir trazabilidad ni auditoría debería asumir consecuencias por esa omisión, aun cuando tiene un control limitado sobre el sistema.

La gobernanza internacional de la IA y el DIP necesitan conectar obligaciones públicas con el papel material de los actores privados en la cadena de toma de decisiones, sin que ello suponga tratarlos aquí como sujetos directamente responsables bajo el régimen general de la responsabilidad internacional.

Para ello, un primer paso posible puede ser identificar puntos de control efectivos y capacidades reales de prevención y asignar deberes en consecuencia. En la nueva cartografía de la responsabilidad de la que hablábamos, deben estar mapeadas las posiciones de los actores implicados en procesos decisionales propios de los sistemas de IA, incluyendo a sus usuarios.

6. Ámbitos críticos: seguridad y sanciones y cooperación internacional

Las tensiones descritas se expresan en ámbitos donde las decisiones algorítmicas producen consecuencias jurídicas reales sobre personas y Estados concretos.

Lo que queremos mostrar a continuación es que el no-lugar algorítmico y la imputabilidad como capacidad sistémica no son conceptos abstractos: muestran que, en su aplicación, la brecha entre control formal e imputación jurídica afecta la práctica del DIP cuando enfrenta decisiones algorítmicas.

El primero de los espacios para analizar es el de seguridad y defensa, donde la mediación algorítmica puede alterar la selección de objetivos, la evaluación de amenazas, la proporcionalidad de una respuesta o la anticipación de riesgos, en un campo en el que la literatura reciente en español también ha subrayado las dificultades jurídicas y éticas que plantea la utilización militar de IA por los Estados (Rodríguez, 2025).

El principio de la responsabilidad humana por las decisiones sobre el uso de la fuerza debe mantenerse, y la responsabilidad por las decisiones adoptadas no puede transferirse a la máquina¹⁰. Pero el problema es que dicho principio, en su formulación actual, no describe un mecanismo de control sino un resultado deseable, sin establecer las condiciones bajo las cuales puede verificarse su existencia.

Tomemos como ejemplo la estructura del control humano de un sistema de selección de objetivos asistido por IA: el operador humano recibe una recomendación generada por un modelo entrenado sobre datos históricos del conflicto, perfiles de amenaza, patrones de movimiento y otros criterios definidos durante su diseño y hace una recomendación basada en niveles de confianza estadística, umbrales de riesgo y proyecciones de daño colateral que el operador no está en condiciones de reconstruir, por lo que no tiene herramientas para validar el razonamiento del sistema y debe limitarse a considerar su output.

La responsabilidad jurídica se limita a ese acto de validación basado en elementos operativamente opacos para quien lo realiza.

Los documentos del International Committee of the Red Cross (ICRC) y del United Nations Institute for Disarmament Research (UNIDIR) insisten en preservar la responsabilidad humana y el control humano sobre los sistemas autónomos¹¹, lo que no resuelve el problema porque el control humano puede establecerse formalmente y operar, no obstante, mediante procesos de validación vacíos, escenario en el que el principio de responsabilidad humana conserva vigencia normativa pero pierde densidad material: existe solo como enunciado y aspiración.

En el DIP aplicable al uso de la fuerza y en el DIH, la acción debería adoptarse bajo condiciones operativas que permitan comprensión, deliberación y corrección antes del uso de la fuerza, y eso es justamente lo que la mediación algorítmica obstruye.

Algo similar ocurre con las sanciones económicas, el control financiero y la regulación de flujos transnacionales, donde la mediación algorítmica produce una forma distinta de brecha imputativa: la tecnificación de la responsabilidad, expresión con la que nos referimos al proceso mediante el cual la decisión jurídica y política de establecimiento de responsabilidades no es adoptada mediante deliberación explícita, con criterios normativos públicos y vías de impugnación efectivas, sino que es producto de un modelo de IA percibido como neutral.

La tecnificación de la responsabilidad es el resultado de permitir que sistemas de clasificación, puntuación y bloqueo sustituyan la deliberación política, permitiendo que una persona, empresa o entidad sea incluida en una lista de riesgo, bloqueada en sus transacciones o excluida del sistema financiero internacional por un modelo que combina datos de fuentes heterogéneas, indicadores estadísticos de conductas y reglas de bloqueo automático.

Pero el Estado que adopta un régimen de sanciones automatizado puede invocar motivos de seguridad nacional; la entidad financiera, alegar aplicación directa de regulaciones aplicables; el proveedor tecnológico, decir que su herramienta solo aplica los criterios que le fueron suministrados, creando una cadena decisional sin autor identificable en ninguno de sus eslabones. “El problema de las muchas manos” (Cobbe, Veale y Singh, 2023, p. 1).

Lo que hace analíticamente específica a la tecnificación de la responsabilidad es que opera sobre decisiones que el DIP ya regula mediante criterios de proporcionalidad, debido proceso y revisión, por lo que las sanciones no son una zona sin normas. La mediación algorítmica vacía esas regulaciones de contenido operativo al hacer que su aplicación dependa de procesos que no pueden ser examinados mediante los instrumentos que esas mismas normas presuponen.

La explicabilidad jurídica, las vías efectivas de revisión, la trazabilidad de criterios y los límites a la automatización de consecuencias gravosas son condiciones que los sistemas de sanciones mediados por IA deberían incorporar como requisitos de legitimidad.

Mientras que en el campo de seguridad y defensa la dificultad es que el control humano formal no garantiza comprensión real, en el de las sanciones el problema es que la deliberación política es reemplazada por una clasificación técnica, produciendo una disolución de la imputabilidad no por opacidad técnica sino por desplazamiento de la categoría de decisión hacia afuera del espacio jurídico-político decisional.

En el ámbito de la cooperación internacional, la ayuda humanitaria y las políticas de desarrollo, la mediación algorítmica introduce una tercera forma de brecha imputativa que llamamos colonialidad de la imputación, tomando una expresión que conecta con una tradición teórica específica que, dentro del campo del DIP, permitió a Anghie (2005) mostrar cómo la “misión civilizatoria” fue una estructura jurídica que asignaba cargas, capacidades y responsabilidades de manera asimétrica, reproduciendo jerarquías de poder bajo la apariencia de categorías neutrales.

La colonialidad de la imputación es la actualización algorítmica de esa estructura, donde Estados y organizaciones internacionales con menor capacidad tecnológica pueden terminar respondiendo por decisiones coproducidas con sistemas que no diseñaron, no entrenaron, no auditan y no controlan, mientras quienes diseñaron esos sistemas y marcan la dirección del campo de la IA quedan fuera del alcance de los mecanismos de responsabilidad internacional.

Los programas de transferencia condicional de efectivo implementados mediante sistemas de identificación biométrica y plataformas de distribución digital han producido, por ejemplo, exclusiones masivas de beneficiarios elegibles por errores de clasificación algorítmica: en el programa Aadhaar en India, se ha documentado riesgo de exclusión de personas vulnerables por fallas de autenticación biométrica, falta de conectividad, errores en registros, baja alfabetización digital, criterios proxy de vulnerabilidad utilizados por el sistema y mecanismos insuficientes de revisión o apelación (Nagaraj y Prakash, 2021); (Dixon, 2017).

La desigualdad tecnológica se profundiza como doble castigo, adoptando la forma de desigualdad jurídica: los actores con menor capacidad siguen asumiendo la mayor carga de responsabilidad formal, y las poblaciones más vulnerables resultan ser las más expuestas a fallos.

La colonialidad de la imputación también tiene una dimensión narrativa: en el ámbito de seguridad, el problema narrativo reside en que el proveedor controla la explicación del sistema; en el de las sanciones, en que ningún actor individual reconoce haber adoptado la decisión; y en el de la cooperación internacional aparece en el ejercicio de una narrativa autorizada sobre el sistema producida por actores externos, una verdadera captura narrativa.

De los casos analizados también emerge un patrón común: el DIP conserva sujetos formalmente imputables, pero el control efectivo se distribuye de manera desigual en contra de las capacidades de toma de decisiones de esos mismos sujetos.

Si la imputabilidad como capacidad sistémica, propuesta en la sección 4, es una categoría analítica útil, debe ser capaz de discriminar entre esas formas para generar respuestas jurídicas que otorguen legitimidad al accionar jurídico: en seguridad y defensa se requiere principalmente la determinación de estándares operativos de control significativo previos al uso del sistema, y en el ámbito de la cooperación internacional, incorporar transferencias de capacidades y diseño participativo.

En todos los casos, deben establecerse vías efectivas de reclamo y de reparación frente a las decisiones algorítmicas, en las que un ser humano responda aplicando su discernimiento a la promesa de eficacia, precisión y objetividad que acompaña a los sistemas de IA (Hu, 2024).

7. Ganadores, perdedores y legitimidad del orden internacional

La erosión de la imputabilidad no afecta a todos por igual, lo que nos obliga a volver al no-lugar algorítmico desde una perspectiva que exponga su densidad política.

Afirmamos que la indeterminación propia de los no-lugares beneficia a quienes pueden moverse dentro de ellos con recursos técnicos, jurídicos y narrativos, y hemos examinado cómo la mediación algorítmica debilita las condiciones bajo las cuales el DIP identifica hechos y asigna responsabilidades, pero no a quién le conviene que esas condiciones estén debilitadas, una pregunta que transforma el diagnóstico técnico-jurídico en crítica política del orden.

Entre los principales beneficiarios destacan quienes controlan los recursos sobre los que se sostiene todo el campo de la IA: datos, poder de cómputo y talento humano. Esos recursos están concentrados en un número pequeño de empresas tecnológicas transnacionales y de Estados con capacidades avanzadas en IA (Domínguez Hernández et al., 2026); (Okolo y Raji, 2026, pp. 1-2).

Afirmamos aquí que cuanto mayor es la capacidad de la IA, menor es la posibilidad de asignación de responsabilidad internacional. La brecha entre imputación formal y control efectivo no es una anomalía del sistema sino parte de su naturaleza: ya decía Paul Virilio, hace más de 20 años, que cada tecnología crea sus propios accidentes:

Inventar el velero o el barco de vapor es inventar el naufragio. Inventar el tren es inventar el accidente ferroviario del descarrilamiento. Inventar el automóvil familiar es producir el choque múltiple en la autopista […] En el caso del transbordador espacial Challenger, su explosión en pleno vuelo, el mismo año de la tragedia de Chernóbil, constituye el accidente original de un nuevo motor: es el equivalente al primer naufragio del primer barco (Virilio, 2007, p. 10).

El DIP tiende a exigir responsabilidad a los sujetos jurídicamente visibles, como el Estado que despliega el sistema, la organización que lo administra o la autoridad local que ejecuta sus resultados, pero invisibiliza, en el plano de la responsabilidad internacional, a las empresas tecnológicas carentes de subjetividad internacional propia, sin perjuicio de las responsabilidades que eventualmente puedan discutirse en otros planos jurídicos.

El resultado es una inmunidad de hecho que se produce por la combinación entre concentración de capacidades e insuficiencia de los mecanismos de atribución jurídica frente a la realidad digital.

Esa inmunidad de hecho tiene consecuencias que se extienden de manera exponencial debido a que, como explicamos antes, la responsabilidad internacional es tanto una institución jurídica como un dispositivo de creación de confianza en el DIP.

Cuando la imputación recae sistemáticamente sobre actores débiles, ese dispositivo toma la forma de un ropaje jurídico sobre un cuerpo que reproduce jerarquías y debilita al propio derecho internacional.

Volvemos sobre la cuestión de la creación jurídica de narrativas como parte constitutiva de la responsabilidad internacional: quien controla la explicación de lo ocurrido contribuye a definir el marco dentro del cual opera la atribución: “El conocimiento es poder. Escrutar a otros mientras se evita el escrutinio propio constituye una de las formas más importantes de poder” (Pasquale, 2015, p. 4).

En el contexto de la IA, esa capacidad reside de manera privilegiada en actores privados que son partes interesadas en el resultado de la atribución jurídica: el proveedor que explica cómo funciona su modelo, cuáles son sus límites técnicos y qué produjo la decisión cuestionada, por ejemplo, tiene incentivos para actuar de manera que se minimice su exposición.

El cuadro solo se muestra de forma completa cuando se observa que esa concentración de capacidades narrativas refuerza la concentración de capacidades técnicas y jurídicas de manera circular: quien controla la explicación del sistema condiciona la prueba del hecho; quien condiciona la prueba del hecho limita el alcance de la atribución; quien limita la atribución preserva su posición frente a cualquier reclamo futuro. Esa circularidad no requiere intención coordinada, que también la hay, sino que se produce como efecto estructural del actual sistema jurídico de imputación y asignación de responsabilidad internacional.

La concentración de capacidad narrativa en manos de actores interesados no tiene equivalente en los precedentes históricos de complejidad técnica que el DIP ha manejado: un perito puede reconstruir el contenido de la caja negra de un avión de manera independiente, pero la caja negra de un modelo propietario avanzado apenas si puede ser examinada sin la colaboración de su diseñador, e incluso él mismo no tiene capacidad de explicar las decisiones adoptadas por su modelo.

Como consecuencia, el problema de la desigualdad de beneficios no se resuelve con mayor sofisticación técnica, sino que requiere de una reconstrucción funcional que tome en serio la distribución asimétrica del poder como condición de la asignación de responsabilidades, asunto que abordaremos en la próxima sección de este artículo.

8. La objeción continuista

Sabemos que este artículo puede enfrentar una objeción fuerte: el DIP ya ha trabajado con hechos distribuidos, causalidades complejas, daños transfronterizos, actores privados, opacidad probatoria, tecnologías militares, actividades espaciales y ciberoperaciones, por lo que podría afirmarse que la IA es solo una intensificación de problemas conocidos y, como tal, podría ser tratada mediante adaptaciones de categorías existentes.

El DIP siempre ha recurrido a ficciones, presunciones, deberes de diligencia, criterios funcionales de jurisdicción y reglas indirectas de atribución para mantener operativa la responsabilidad en escenarios de fragmentación material y dificultad probatoria, como lo muestra el establecimiento de regímenes de responsabilidad objetiva.

A nivel jurisprudencial, la situación es similar: la CIJ trabajó sobre los daños ambientales acumulativos en el caso Gabčíkovo-Nagymaros¹², el Tribunal Internacional del Derecho del Mar ha elaborado criterios de jurisdicción en alta mar y los tribunales de derechos humanos han desarrollado doctrinas de responsabilidad por omisión y por contexto que no requieren identificar un acto puntual.

El continuismo tiene base empírica y no debe subestimarse.

De hecho, la objeción continuista nos permite precisar nuestra tesis: muchos problemas de localización, jurisdicción y soberanía pertenecen al ciberespacio en general, pero la IA introduce una diferencia cualitativa cuyo contenido podemos precisar mediante tres transformaciones:

• La transformación de escala y automatización en la producción del hecho: si bien el DIP ya ha trabajado con cadenas causales complejas, ellas solían tener un agente humano identificable en posición de control en sus nodos decisionales principales: un comandante que ordena, un funcionario que firma, etc. En cambio, en los sistemas de IA la automatización puede desplazar a ese agente hacia posiciones periféricas de validación formal y dejarlo sin capacidad material de comprensión o modificación del resultado. A ello se suma que un sistema de IA puede generar decisiones con consecuencias jurídicas a una velocidad tal que su revisión sea imposible, y el derecho de la responsabilidad no está preparado para capturar procesos de esa densidad temporal.
• La transformación por opacidad estructural: los fenómenos complejos con los que ha lidiado el DIP históricamente eran cognoscibles, esto es, podían ser investigados, documentados y narrados mediante técnicas jurídicas y científicas estándar, y por ello el estándar probatorio del DIP para establecer hechos y atribuir conductas presupone hechos cognoscibles. Con la llegada de la IA nos topamos con una opacidad de outputs de sistemas que deriva de la propia arquitectura del modelo y puede no ser reconstruible ni siquiera por sus propios desarrolladores, comprometiendo directamente la cognoscibilidad.
• La transformación por privatización de la capacidad narrativa sobre el hecho: hasta la llegada de la IA, la capacidad de narrar los hechos y enmarcarlos estaba distribuida entre actores públicos, pero en el caso de los sistemas de IA, esa capacidad reside fundamentalmente en actores privados transnacionales que no tienen subjetividad jurídica internacional.

Las tres transformaciones operan en interacción, y esa combinación aumenta la diferencia cualitativa: un sistema de IA que genera miles de decisiones por hora, cuyo funcionamiento interno no puede reconstruirse y cuya explicación no siempre es factible, plantea al DIP un desafío que no entra en los marcos de sus categorías clásicas, porque se proyecta sobre las condiciones bajo las cuales el hecho llega a ser jurídicamente reconstruible.

La respuesta, por tanto, requiere una reconstrucción funcional de la imputabilidad que tome en serio la estructura real del proceso decisional, y esto no puede lograrse dentro de una mera continuidad por adaptación y extensión interpretativa de moldes tradicionales del DIP.

9. La reconstrucción funcional del hecho algorítmico

Vinculado con la sección anterior, reconstruir funcionalmente un hecho algorítmico exige abandonar la búsqueda de un único lugar jurídico de la decisión. En sistemas de IA distribuidos, el hecho internacionalmente relevante puede no coincidir con una coordenada territorial, una orden individual o una intervención humana aislada, sino ser producto de una constelación de puntos de anclaje jurídicamente significativos al tiempo que “la movilidad de los datos socava la utilidad de varios puntos de anclaje jurisdiccional tradicionales” (Svantesson, 2017, p. 3).

Estos nuevos puntos de anclaje no sustituirían a las reglas clásicas de jurisdicción, atribución o responsabilidad, pero permitirían aplicarlas con mayor precisión.

Su identificación parte de una mirada sociotécnica de la IA que integra las capas de infraestructura, datos, producción técnica, despliegue institucional, actores involucrados e interdependencias (Domínguez Hernández et al., 2026) que intervienen en la generación de efectos algorítmicos, lo que nos permite distinguir ocho puntos de anclaje útiles en el hecho algorítmico:

• El de diseño del sistema: quién definió sus objetivos, arquitectura, variables relevantes, criterios de optimización y límites de uso.
• El de entrenamiento y la configuración de datos: qué información alimentó el modelo, en qué condiciones, con qué sesgos posibles y respecto de qué poblaciones.
• El de infraestructura técnica: quién controla el cómputo, la nube, los centros de datos, las interfaces, las actualizaciones y las dependencias técnicas que hacen posible el funcionamiento del sistema.
• El del despliegue institucional: qué Estado, organización internacional, autoridad pública o actor privado incorporó el sistema a un procedimiento con efectos jurídicos o materiales.
• El de la intervención humana: quién validó, aceptó, revisó o ejecutó la salida algorítmica, y si esa intervención implicó control significativo o mera ratificación formal.
• El del lugar del daño: dónde se materializó la consecuencia relevante, sea una exclusión, una sanción, una denegación de beneficio, una afectación de derechos, una clasificación de riesgo, una operación militar o una decisión administrativa.
• El del beneficio: quién obtuvo ventaja económica, política, administrativa, militar o estratégica del uso del sistema.
• El de la capacidad de prevención, explicación y reparación: quién estaba en mejores condiciones de auditar, documentar, explicar, corregir, suspender o reparar los efectos del sistema.

Estos puntos nos permiten reconstruir el hecho de manera jurídicamente inteligible cuando la decisión se produce en un no-lugar algorítmico, con lo que se cambia una pregunta fundacional de la responsabilidad internacional: dejamos de interrogarnos únicamente sobre dónde ocurrió el hecho y pasamos a observar cómo se distribuyeron las capacidades que lo construyen dentro de una cadena sociotécnica en la que no todo actor “será responsable por el resultado del sistema algorítmico [...] algunos desempeñan un papel mayor que otros en la determinación de los resultados. Tampoco serán responsables por toda la cadena de suministro: distintos actores controlan distintos aspectos de ella” (Cobbe, Veale y Singh, 2023, p. 8).

Como resultado, categorías clásicas del DIP como territorialidad, jurisdicción funcional, atribución, diligencia debida, cooperación y reparación pueden aplicarse a procesos algorítmicos distribuidos con mayor precisión, sin que la complejidad técnica de la IA opere como excusa de irresponsabilidad.

Conclusión

La expansión de la IA en ámbitos estratégicos obliga al DIP a revisar las condiciones bajo las cuales identifica hechos, localiza jurisdicciones, atribuye conductas y asigna responsabilidades.

Las categorías clásicas siguen siendo útiles, incluso indispensables, pero su aplicación a procesos algorítmicos distribuidos exige una reconstrucción más fina de aquello que el derecho pretende imputar: el problema reside en comprender cómo la arquitectura sociotécnica de la decisión ha alterado la forma en que el hecho internacionalmente relevante llega a existir jurídicamente y dar a esa comprensión una forma jurídica.

En este artículo sostuvimos que los sistemas algorítmicos distribuidos producen un no-lugar jurídico: una espacialidad procesual, transnacional y relacional en la que decisión, infraestructura, control, beneficio y efectos dejan de coincidir, pero con ello no negamos la persistencia del valor del territorio ni la utilidad de la jurisdicción, sino que buscamos exponer que la localización del hecho algorítmico ya no puede tratarse como un dato previo, evidente y cognoscible, enmarcado en una narrativa neutral.

Cuando el hecho se forma a través de datos, modelos, infraestructuras, contratos, decisiones institucionales, validaciones humanas y efectos dispersos, el derecho debe producir una localización jurídicamente inteligible y justificar por qué ciertos puntos del proceso adquieren relevancia normativa para definir el hecho, establecer canales de imputabilidad por su comisión y las responsabilidades internacionales correspondientes.

De allí surge la necesidad de reconstruir funcionalmente el hecho algorítmico, para lo que hemos propuesto una matriz que agrupa diseño del sistema, entrenamiento y configuración de datos, infraestructura técnica, despliegue institucional, intervención humana, lugar del daño, beneficio y capacidad de prevención, explicación y reparación que permite identificar puntos de anclaje sin reducir el hecho a una coordenada territorial, una orden individual o una intervención humana aislada.

Estamos en un momento en que la unidad del hecho debe ser jurídicamente construida antes de poder ser imputada.

La noción de imputabilidad como capacidad sistémica apunta en esa dirección: imputar, en épocas de IA, no puede significar únicamente vincular formalmente un resultado con un sujeto jurídicamente visible. Imputar implica hoy reconstruir el proceso decisional, que es sociotécnico en su conformación, con suficiente densidad material para asignar responsabilidad, exigir rendición de cuentas, orientar conductas futuras y producir aprendizaje institucional.

Los ámbitos examinados muestran que esta tarea adopta formas distintas en campos como seguridad y defensa, sanciones automáticas y cooperación internacional, lo que nos permitió trabajar con conceptos como imputabilidad tecnológica y colonialidad de la imputación, tendiendo puentes entre viejas y nuevas formas de ejercicio del poder en un contexto de enormes diferencias de capacidades tecnológicas.

Vimos también que, a pesar de las diferencias, todas las formas examinadas de responsabilidad comparten un patrón común: el DIP conserva sujetos formalmente imputables, pero el control efectivo, el conocimiento técnico y la capacidad narrativa se encuentran en otros lugares de la cadena en la que se produce el hecho algorítmico, lo que permite que la complejidad tecnológica funcione como un dispositivo de desplazamiento de responsabilidades.

La consecuencia no es una ausencia absoluta de imputación, sino una imputación mal orientada que recae sobre quienes son jurídicamente visibles, aunque no controlen las condiciones materiales del hecho.

La sección política del argumento permite completar el diagnóstico al mostrar que la erosión de la imputabilidad no afecta por igual a todos los actores: quienes concentran datos, cómputo y talento especializado están en mejores condiciones para influir en la producción real del hecho algorítmico, controlar narrativas y definir los términos bajo los cuales otros pueden reclamar responsabilidad, lo que puede acabar generando una inmunidad de hecho ante la combinación de ausencia de subjetividad internacional directa, propiedad intelectual, dependencia infraestructural y asimetría técnica, que invisibiliza el papel material de quienes tienen mayor poder de decisión y comprensión sobre los sistemas de IA.

Marcamos que la dimensión narrativa es decisiva dado que, en un sistema jurídico descentralizado, como lo es el DIP, la asignación de responsabilidad depende de la posibilidad de construir un relato autorizado sobre lo ocurrido: si quien controla la explicación del sistema puede definir la explicación del hecho, puede entonces condicionar lo que es su tratamiento jurídico dentro de una circularidad que refuerza la posición de los actores tecnológicamente dominantes.

Ante ello, la respuesta del DIP no debería limitarse a preservar la apariencia de responsabilidad mediante ficciones jurídicas bajo una interpretación elástica, ni tampoco parece aceptable que la complejidad técnica diluya toda consecuencia jurídica, por lo que la reconstrucción funcional debe orientarse al control significativo, la trazabilidad, la revisión efectiva, una distribución razonable de cargas probatorias, la cooperación técnica, la transferencia de capacidades y el establecimiento de mecanismos de reparación accesibles para las personas y comunidades afectadas. En otras palabras, frente a la IA, el lenguaje jurídico debe poder limitar el libre ejercicio del poder tecnológico.

Creemos que la legitimidad del DIP en los próximos años estará ligada a su capacidad de evitar que la asignación de responsabilidad internacional se convierta en un mecanismo que reproduzca jerarquías tecnológicas bajo formas jurídicas: si la imputación recae sistemáticamente sobre actores débiles, dependientes o periféricos y deja que quienes concentran las capacidades decisionales permanezcan protegidos por estructuras de opacidad que se trasladen hacia el interior del campo jurídico, la responsabilidad perderá su función distributiva y su fuerza institucional.

El no-lugar algorítmico, la imputabilidad como capacidad sistémica y la reconstrucción funcional del hecho contribuyen a reorientar la mirada desde el sujeto formalmente imputable hacia la cadena que produce la decisión, desde el territorio como dato hacia la espacialidad como construcción jurídica, y desde la responsabilidad como cierre del caso hacia la responsabilidad como práctica institucional de control, explicación y reparación.

Allí se está jugando actualmente una parte central de la legitimidad futura del DIP, porque la disputa es sobre la concepción general de justicia que, desde el ámbito internacional, podremos aplicar en un mundo que ha cambiado por la irrupción de la IA.

Declaración de uso de inteligencia artificial

Se informa que durante el proceso de elaboración del artículo se utilizó ChatGPT, como apoyo auxiliar para tareas de traducción y control de coherencia entre citas y referencias.

El uso de estas herramientas no sustituyó el razonamiento propio, la elaboración conceptual, el análisis crítico ni la toma de decisiones autorales. La herramienta de inteligencia artificial no fue utilizada como fuente.

Los resultados generados por la herramienta de inteligencia artificial fueron sometidos a supervisión humana integral. El autor revisó críticamente sus observaciones, descartó aquellas que no resultaban pertinentes, corrigió posibles errores, y asume la responsabilidad ética, académica y legal por la versión final presentada.

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Notas

1 Convención de las Naciones Unidas sobre el Derecho del Mar, 1982, arts. 92-94. https://www.un.org/depts/los/convention_agreements/convention_overview_convention.htm. Tratado sobre los principios que deben regir las actividades de los Estados en la exploración y utilización del espacio ultraterrestre, incluso la Luna y otros cuerpos celestes, 1967, art. VIII. https://www.unoosa.org/unoosa/en/ourwork/spacelaw/treaties/introouterspacetreaty.html ↑

2 Convención de las Naciones Unidas sobre el Derecho del Mar, 1982, arts. 92-94. https://www.un.org/depts/los/convention_agreements/convention_overview_convention.htm ↑

3 Convención sobre Responsabilidad Internacional por Daños Causados por Objetos Espaciales, 1972, art. II. https://www.unoosa.org/unoosa/en/ourwork/spacelaw/treaties/introliability-convention.html ↑

4 Se refiere a un caso en Estados Unidos en que se exigió a Microsoft, mediante una orden judicial basada en la Stored Communications Act, que entregara correos electrónicos de un usuario cuya información estaba almacenada en servidores situados en Irlanda. El problema jurídico era si cumplir esa orden implicaba simplemente una actuación doméstica de Microsoft desde Estados Unidos o si implicaba ejercer funciones de investigación penal con efectos extraterritoriales sobre datos localizados en otro Estado. https://www.supremecourt.gov/docket/docketfiles/html/public/17-2.html ↑

5 Artículos sobre responsabilidad del Estado por hechos internacionalmente ilícitos. Resolución 56/83 de la Asamblea General, 12 de diciembre de 2001. A/56/10. https://digitallibrary.un.org/record/454412 ↑

6 Case concerning Military and Paramilitary Activities in and against Nicaragua (Nicaragua v. United States of America), Merits, Judgment, I.C.J. Reports 1986, paras. 109-115. https://www.icj-cij.org/node/103143? ↑

7 Prosecutor v. Duško Tadić (Appeal Judgement), Case No. IT-94-1-A, ICTY Appeals Chamber, 15 July 1999, paras 120-145. https://www.icty.org/en/case/tadic ↑

8 Unión Internacional de Telecomunicaciones (2025). The annual AI governance report 2025: Steering the future of AI, p. 4. https://www.itu.int/epublications/publication/the-annual-ai-governance-report-2025-steering-the-future-of-ai ↑

9 Órgano Asesor de Alto Nivel sobre Inteligencia Artificial de las Naciones Unidas (2024). Governing AI for Humanity: Final Report, p. 7. https://digitallibrary.un.org/record/4062495 ↑

10 Australia; Canadá; Estonia; Japón; Letonia; Lituania; Polonia; República de Corea; Reino Unido; & Estados Unidos. (2024). Draft articles on autonomous weapon systems – prohibitions and other regulatory measures on the basis of international humanitarian law (“IHL”) (CCW/GGE.1/2024/WP.10). Group of Governmental Experts on Emerging Technologies in the Area of Lethal Autonomous Weapons System, anexo, párr. B. https://meetings.unoda.org/ccw-/convention-on-certain-conventional-weapons-group-of-governmental-experts-on-lethal-autonomous-weapons-systems-2024 ↑

11 Ver: International Committee of the Red Cross (2026). Autonomous weapon systems and international humanitarian law: Selected issues (Position Paper). https://www.icrc.org/en/publication/autonomous-weapon-systems-and-international-humanitarian-law-selected-issues, y United Nations Institute for Disarmament Research (2025). Artificial intelligence in the military domain and its implications for international peace and security: An evidence-based road map for future policy action. https://unidir.org/publication/artificial-intelligence-in-the-military-domain-and-its-implications-for-international-peace-and-security-an-evidence-based-road-map-for-future-policy-action/ ↑

12 Gabčíkovo-Nagymaros Project (Hungary. v. Slovakia), Judgment, I.C.J. Reports 1997. https://www.icj-cij.org/case/92 ↑