Inteligencia Artificial y lucha contra la corrupción

Abstract

El presente trabajo tiene por objeto estudiar el papel de la inteligencia artificial en la lucha contra la corrupción. Para ello, se organiza en dos grandes bloques. El primero aborda la corrupción desde la perspectiva del Derecho Administrativo, como un fenómeno capaz de perjudicar el fin último de la Administración Pública: el bienestar general. Su eje es el derecho a una buena administración, a partir del cual se delimita la relación entre la mala administración y la corrupción (entendida como su manifestación más grave), sus consecuencias y los mecanismos tradicionales de prevención basados en la transparencia y el buen gobierno. El segundo bloque analiza el papel de la IA en la Administración Pública, con atención a sus ventajas frente a la corrupción, ilustradas mediante los sistemas Arachne y SALER. Junto a ello, se examinan los riesgos jurídicos que comporta (la naturaleza de la decisión algorítmica, los sesgos discriminatorios y la opacidad o "caja negra") a partir de los casos SyRI y BOSCO. Asimismo, se estudia el Reglamento (UE) 2024/1689 de Inteligencia Artificial, primer marco jurídico integral en la materia. Se concluye que el potencial de la inteligencia artificial en la lucha contra la corrupción solo puede realizarse plenamente dentro de un marco normativo que garantice los principios de una buena administración.The purpose of this dissertation is to study the role of artificial intelligence in the fight against corruption. To this end, it is divided into two main parts. The first addresses corruption from the perspective of Administrative Law, as a phenomenon capable of undermining the ultimate purpose of public administration: the general welfare. Its central axis is the right to good administration, on the basis of which it delimits maladministration and corruption (its most serious manifestation), their consequences and the traditional prevention mechanisms based on transparency and good governance. The second part analyses the role of AI in public administration, with attention to its advantages in tackling corruption, illustrated through the Arachne and SALER systems. Alongside these, it examines the legal risks it entails (the nature of the algorithmic decision, discriminatory bias, and opacity or the "black box" problem) drawing on the SyRI and BOSCO cases. It also studies Regulation (EU) 2024/1689 on Artificial Intelligence, the first comprehensive legal framework in the field. It concludes that the potential of artificial intelligence in the fight against corruption can only be fully realised within a regulatory framework that safeguards the principles of good administration.