Derecho penal de acto e inteligencia artificial predictiva: opacidad algorítmica, presunción de inocencia y test de admisibilidad constitucional

Este artículo examina los límites constitucionales del uso de inteligencia artificial predictiva en el proceso penal, especialmente cuando sus resultados pueden incidir en decisiones sobre libertad personal, reincidencia, peligrosidad o supervisión penal. A partir del caso State v. Loomis y del debate sobre COMPAS, se analiza cómo los modelos algorítmicos de evaluación de riesgo pueden desplazar el razonamiento penal desde el hecho probado hacia inferencias probabilísticas basadas en perfiles, datos históricos y patrones grupales. El trabajo sostiene que el problema no radica en la tecnología en abstracto, sino en su uso con incidencia decisoria cuando opera mediante modelos opacos, datos institucionalmente sesgados o mecanismos que impiden una contradicción efectiva. Desde un enfoque dogmático-constitucional, convencional y comparado, se propone un test de admisibilidad constitucional de la IA penal predictiva, orientado a garantizar legalidad, proporcionalidad, explicabilidad, auditabilidad, contradicción técnica, motivación judicial reforzada y supervisión humana significativa, evitando que la predicción algorítmica sustituya la valoración individualizada propia de un proceso penal democrático. Palabras clave: inteligencia artificial predictiva, justicia penal, presunción de inocencia, opacidad algorítmica, debido proceso, admisibilidad constitucional Fundamento legal: arts. 139.3 y 139.5 de la Const. Pol.; art. 8.2 de la CADH; arts. II y 158 del CPP; art. 14.4 del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial; arts. 7.h, 23.1.f, 23.4 y 28.11 del D. S. N.º 115-2025-PCM