La inteligencia artificial en el Poder Judicial peruano - Curia - ¿Dónde estan las Sentencias?

Desde enero de 2026 hay un asistente de inteligencia artificial trabajando en tres cortes del Perú. Se llama Curia. Esto es lo que se sabe de cómo funciona por dentro, qué hace realmente y qué pregunta queda abierta.

El tema aparece cada tanto en los titulares con el mismo encuadre: "la IA llegó a los tribunales". Ese encuadre no ayuda, porque mete en la misma bolsa cosas muy distintas. Buscar una casación no se parece a decidir un caso, aunque las dos puedan hacerse con el mismo modelo.

Vamos por partes: qué es Curia, cómo está construido, cuánto cómputo exige de verdad, qué servidores tiene el Poder Judicial, de dónde vino la asesoría técnica, la pregunta que todavía no tiene respuesta pública y, al final, la distinción que ordena todo lo anterior.

Qué es Curia

Curia es el asistente de inteligencia artificial del Poder Judicial del Perú.

Se presentó el 14 de marzo de 2025, desarrollado por la Quinta Sala de Derecho Constitucional y Social Transitoria de la Corte Suprema, con el juez supremo titular Ulises Augusto Yaya Zumaeta al frente del equipo (Poder Judicial del Perú [PJ], 2025b). En agosto de 2025 la institución recibió de Indecopi el certificado que lo registra como marca (Infobae, 2025). En enero de 2026 entró en operación como ChatBot Curia en tres sedes: la Corte Superior Nacional de Justicia Penal Especializada, la Corte Superior de Justicia de Lima y la Corte Superior de Justicia de Lima Norte (PJ, 2026a). Después se sumaron notas oficiales sobre Huánuco (PJ, 2025g) y Moquegua (PJ, 2025f).

En esa misma nota de enero el Poder Judicial reporta más de 500 000 resoluciones integradas y una proyección de unos 6 millones de registros (PJ, 2026a). Una nota posterior de Radio Nacional eleva la cifra: "el chatbot Curia cuenta con más de 800 000 resoluciones incorporadas" (Radio Nacional, 2026). El equipo de trabajo de implementación de tecnologías emergentes de la Quinta Sala Suprema trabaja bajo un lema propio que describe bien la intención: "Modernidad e innovación sin deshumanización" (Yaya Zumaeta, 2026).

Conviene decir algo antes de seguir, porque el resto del texto va a ser exigente con la información que falta: el esfuerzo tiene mérito y la necesidad es real. La carga procesal peruana es abrumadora y agilizarla no es un capricho de modernización, es una condición para que la justicia llegue a tiempo. Un Poder Judicial con medio millón de resoluciones buscables en lenguaje natural funciona mejor que uno donde encontrar el precedente aplicable depende de la memoria de quien lleva más años en el despacho. Nada de lo que sigue pretende quitarle crédito a eso.

Lo que dice su propio autor

En junio de 2026, Yaya Zumaeta publicó un artículo académico sobre Curia en la Revista de Investigación de la Academia de la Magistratura. La descripción técnica completa cabe en tres frases (Yaya Zumaeta, 2026, pp. 17-25):

Eso es todo lo que hay firmado. Ni qué modelo de lenguaje, ni sobre qué infraestructura corre, ni con qué proveedor.

Y hay un detalle en esa cita que merece detenerse. Mil ciento treinta y seis documentos no alcanzan para entrenar un modelo de lenguaje, ni de lejos. No alcanzan para preentrenarlo y se quedan cortos incluso para un ajuste fino completo. Esa cifra es del orden que se usa para enseñarle a un modelo ya existente un formato y un estilo, o para darle ejemplos de referencia. Los profesores Renzo Cavani y Maurizio Cavani ya lo habían señalado en noviembre de 2025: un conjunto de ese tamaño es "extremadamente pequeño" y trae riesgo de sobreajuste, es decir de comportarse mal justamente en los casos atípicos, que son los que más necesitan criterio (Cavani y Cavani, 2025).

La implicación es importante y conviene decirla sin rodeos: el conocimiento jurídico de Curia no viene de esas 1136 resoluciones, viene del modelo base. Lo que aporta el Poder Judicial es el repositorio sobre el que se busca y la especialización en un tipo de procedimiento. Lo que aporta el modelo base es la capacidad de redactar en español jurídico. Y ese modelo base, sea cual sea, ni es peruano ni fue construido para el derecho peruano.

Hay además dos datos institucionales que casi no se han contado. Antes de la presentación pública de marzo de 2025, la Gerencia General del Poder Judicial emitió un informe desfavorable sobre el proyecto por falta de alineamiento con los planes institucionales; consta en la Resolución Corrida 000231-2025-CE-PJ, reconstruida documentalmente por León Pacheco y Gaspar Clavo (2025). Y en noviembre de 2025 su propio promotor declaró en público que aún faltaban recursos financieros para culminarlo, y que los había solicitado a la Presidencia (PJ, 2025d). En esa misma exposición describió al ChatBot como un "prototipo especializado" con más de 50 000 sentencias, dos meses antes de que la cifra pública pasara a 500 000. Y en diciembre de ese año todavía lo llamaba "modelo conceptual" (PJ, 2025e). En enero de 2026 agradeció a la Presidencia "asegurar la asignación presupuestal correspondiente" (PJ, 2026a), de modo que el financiamiento llegó, aunque su monto nunca se publicó.

Tener los expedientes en digital no alcanza

Esta es la parte que casi nunca se explica, y es la que decide todo lo demás.

Que un expediente esté escaneado no significa que un modelo pueda responder sobre él. Un modelo de lenguaje no consulta una base de datos como lo haría un buscador tradicional. Para que pueda usar medio millón de resoluciones hay que hacer antes un trabajo que tiene nombre propio: recuperación aumentada, conocida en la industria por su sigla en inglés, RAG.

Funciona en dos fases.

Fase 1: preparar el repositorio, una vez y en cada actualización

1. Se parte del repositorio. Las resoluciones del Poder Judicial y las bases del SPIJ.
2. Si el documento vino escaneado, primero pasa por OCR. Y esto no es un detalle. La prueba de concepto del propio Poder Judicial procesó un expediente de 35 MB con 270 páginas en unos cuatro minutos (PJ, 2025c). Esa relación da 133 KB por página: una página de texto digital pesa entre 2 y 5 KB, una escaneada como imagen entre 80 y 200. Era un PDF escaneado. El OCR es entonces parte del flujo, y es una fuente de error anterior al modelo y distinta de la alucinación: si lee mal un monto, una fecha o un número de documento, el modelo razona sobre un dato equivocado y produce un texto perfectamente coherente.
3. El texto se parte en fragmentos. Un modelo no puede recibir medio millón de resoluciones de golpe, así que el texto se corta en trozos manejables.
4. Cada fragmento se convierte en un vector. Un vector es una lista de números que representa el significado del texto. Fragmentos que dicen cosas parecidas quedan cerca en ese espacio numérico, aunque usen palabras distintas.
5. Todo eso se guarda en un índice semántico, que permite buscar por significado y no por coincidencia exacta de palabras.

Fase 2: responder cada consulta

1. La consulta del juez o su asistente también se convierte en vector.
2. Se recuperan los fragmentos más cercanos a esa consulta dentro del índice.
3. Se arma el contexto: la consulta, los fragmentos recuperados y las instrucciones del sistema.
4. Todo eso se envía a un modelo de lenguaje, que redacta el borrador.
5. Sale un esquema resolutivo base, que según la descripción oficial "analiza documentos, identifica patrones, sugiere líneas argumentativas" y queda sujeto a ser "revisado, validado y perfeccionado por el magistrado" (Infobae, 2025).
6. Y ahí empieza el trabajo que no se delega.

Alguien tiene que procesar todo eso

Los pasos de la primera fase y los de la segunda no ocurren en el vacío. Consumen cómputo, y bastante.

Preparar el repositorio. Con los supuestos habituales (resoluciones de unas ocho páginas, fragmentos de 512 tokens), medio millón de resoluciones son del orden de 3000 millones de tokens y unos 7 millones de fragmentos que vectorizar. Eso son alrededor de 28 horas de una GPU moderna. En el escenario de 6 millones de resoluciones, unas 333 horas. No es una obra mayor, pero tampoco se hace en una laptop.

Sostener el índice. Siete millones de vectores de 1024 dimensiones ocupan unos 26 GB, o 7 si se cuantizan. Con 83 millones de fragmentos, la cifra sube a 316 GB, o 79 cuantizados, más el grafo de búsqueda que suma entre 50 % y 100 % encima.

Responder. Aquí está el dato más revelador, y viene del propio Yaya Zumaeta: Curia "reduce sustancialmente los tiempos de tramitación al automatizar la redacción de casi dos terceras partes de una resolución en apenas un minuto" (Yaya Zumaeta, 2026). En el cuerpo del mismo artículo lo repite: "CURIA es capaz de redactar resoluciones en un promedio de un minuto, algo que podría llevar horas con el método de trabajo tradicional".

Esa cifra acota el hardware. Una resolución de ocho páginas ronda los 6000 tokens; dos terceras partes son unos 4 000 tokens de salida, que producidos en 60 segundos exigen sostener unos 67 tokens por segundo. Aunque la estimación del largo de una resolución se mueva, el rango plausible va de 33 a 100 tokens por segundo, y la conclusión aguanta el recorrido entero:

Conclusión: hay una unidad de procesamiento gráfico de por medio, propia o de un tercero. Incluso en el extremo más conservador, un sistema que redacta a esa velocidad no corre sobre los servidores de aplicaciones que un poder judicial tiene para su gestión documental.

Qué servidores tiene el Poder Judicial

Vale mirar qué infraestructura existe, porque ayuda a acotar.

El Poder Judicial peruano sí compra infraestructura, y lo hace a través de programas financiados por banca multilateral. En 2024 la Contraloría auditó los actos previos para "la adquisición de servidores, equipos de almacenamiento, plataforma de virtualización y soluciones de respaldo de datos" destinados al nuevo Eje Penal (Contraloría General de la República, 2024). Por licitación pública internacional en el marco del préstamo del BID se adquirieron 2 169 CPU y 2 169 monitores para 34 cortes, por algo más de S/ 10,5 millones (Programa de Mejoramiento de los Servicios de Justicia en Materia Penal [PMSJP], s. f.). El Programa EJE No Penal ha hecho indagaciones de mercado para almacenamiento del gestor documental Alfresco. Y la Presidencia declaró prioritario renovar el servidor del Registro Nacional Judicial por obsoleto.

El patrón es claro: esa infraestructura está dimensionada para gestión documental, virtualización y respaldo, no para inferencia de modelos. En todo el registro público de contrataciones de inteligencia artificial del Poder Judicial entre 2022 y 2024 aparecen seis órdenes: dos capacitaciones, viáticos de ponentes, dos consultorías de especialista y una licencia de software de locución (León Pacheco y Gaspar Clavo, 2025, Tabla 8). Ninguna de nube, unidades de procesamiento gráfico, modelos de lenguaje ni bases vectoriales.

Hay un documento que sí dice cómo quiere el Poder Judicial hacer este tipo de cosas, y conviene leerlo con una advertencia por delante: no es sobre Curia. Son los términos de referencia de marzo de 2026 para un sistema de búsqueda inteligente de jurisprudencia del Programa EJE No Penal, financiado por el préstamo 8975/PE del Banco Mundial (Programa EJE No Penal, 2026). Ahí se exige, en sus propias palabras, operar modelos de pesos abiertos o de código abierto de forma intercambiable "evitando acoplamiento a un único proveedor", con índice semántico y metadatos, ejecución en la nube de la consultora durante el desarrollo pero diseñados para migrar a la nube del Poder Judicial, y prohibición explícita de enviar contenido sensible o identificable a servicios externos no autorizados.

Ese documento no prueba nada sobre Curia. Pero describe el estándar que la propia institución se está fijando, y confirma que cuenta con infraestructura propia a la cual migrar.

De dónde vino la asesoría

Conviene ser muy preciso con la fuente de estos nombres, porque circulan poco y sería fácil atribuirlos mal. Los publicó el propio Poder Judicial, en su nota de prensa del 17 de enero de 2025 (PJ, 2025a), con estas palabras:

"Durante la reciente reunión de coordinación, participaron destacados especialistas en inteligencia artificial de Brasil, como Gerson Rolim, Gustavo Gouvea y Wanussa Pontes, junto con miembros del Grupo Operativo de Trabajo integrado por personal de la Quinta Sala Suprema."

No es una filtración ni el hallazgo de un tercero: es la comunicación oficial de la institución. Y eso es todo lo que publica sobre ellos. No indica procedencia, ni cargo, ni si hubo contrato, consultoría o simple participación en una reunión.

La cronología documental de Hiperderecho, reconstruida sobre resoluciones administrativas y solicitudes de acceso a la información, confirma el hecho pero sin nombres: dice que a partir de enero de 2025 "se empezaron a sostener reuniones de trabajo para tal fin, incluyendo colaboraciones con científicos de datos de Brasil" (León Pacheco y Gaspar Clavo, 2025). Verificamos esto buscando los cuatro apellidos dentro del informe completo: no aparecen ni una vez. Los nombres propios existen en una sola fuente pública, y es el Poder Judicial.

De los tres, solo uno tiene rastro público claro. Hay un profesional brasileño llamado Gerson Rolim con perfil extenso: director del Instituto Latinoamericano de Comercio Electrónico, consultor de camara-e.net, socio gerente de Intellimetri y responsable de innovación en Vecto Mobile (Crunchbase, s. f.). Su trayectoria documentada está en comercio electrónico e innovación en negocios digitales. No pudimos confirmar que sea la misma persona que asistió a la reunión en Lima, porque ninguna fuente cruza ambos datos. De Gustavo Gouvea y Wanussa Pontes no hallamos perfil público vinculable a inteligencia artificial judicial.

El acuerdo formal entre el Supremo Tribunal Federal de Brasil y la Corte Suprema del Perú se firmó el 9 de marzo de 2026 (Supremo Tribunal Federal [STF], 2026), más de un año después de esas reuniones, entre Edson Fachin y Janet Tello Gilardi, sobre digitalización de servicios judiciales, gestión procesal y estándares de seguridad.

Hay además un canal previo documentado por donde pudo llegar el contacto: los días 18 y 19 de abril de 2024, Lima fue sede de la primera edición de Expo Jud Latam, donde "líderes de justicia de Brasil intercambiaron conocimientos y experiencias con magistrados peruanos sobre el uso de la tecnología" (PJ, 2024). No hay constancia de que los tres asesores vinieran de ahí; es el único encuentro entre ambos ecosistemas registrado en fechas próximas.

El contexto brasileño, por lo demás, aporta un hallazgo que respalda la tesis de este artículo. Un estudio empírico sobre inteligencia artificial en los tribunales de ese país, construido sobre dieciséis entrevistas a jueces y responsables de tecnología, concluye que no se observaron sistemas plenamente autónomos: la IA aportaba sugerencias y los jueces conservaban la autoridad decisoria final (e Silva et al., 2026).

La pregunta abierta: ¿a dónde van los datos?

Aquí llegamos al punto.

Un expediente judicial lleva nombres, documentos de identidad, montos, domicilios y hechos de personas reales. Cuando el sistema arma el contexto de una consulta, esos fragmentos viajan hasta el modelo que redacta. La pregunta de dónde ocurre ese procesamiento no es teórica: define quién tiene acceso al expediente.

Hay cuatro hipótesis posibles, y ninguna está confirmada:

Nada en la información pública permite saber en cuál de las cuatro está Curia.

Y aquí conviene decir lo que sigue de forma directa, porque es el punto práctico de todo el artículo: el Poder Judicial debería poder demostrar que los expedientes no se procesan en servidores de terceros no autorizados. No es una exigencia desmedida ni una sospecha. Es la garantía mínima que cualquier institución que custodia datos sensibles tiene que poder dar sobre sus propios sistemas, y en este caso los datos son expedientes judiciales de personas concretas.

Demostrarlo, además, es sencillo: basta publicar dónde corre la inferencia y, si interviene un tercero, bajo qué contrato y con qué garantía de no retención. Una línea cerraría la pregunta.

Y no es por falta de haber preguntado: Hiperderecho tramitó solicitudes de acceso a la información pública ante el propio Poder Judicial y concluyó que sobre Curia "no se ha realizado ninguna demostración pública sobre su funcionamiento" y que ni los artículos académicos ni las notas de prensa especifican "cómo funciona, qué tipo de sistema es ni qué resultados se han obtenido" (León Pacheco, 2026).

Vale contrastar con el vecino. El Supremo Tribunal Federal de Brasil informó que está implantando modelos de código abierto en servidores de su propio centro de datos, justamente para garantizar "mayor autonomía, reducción de costos y seguridad en el tratamiento de informaciones sensibles" (STF, 2025). Y la Resolución 615 del Consejo Nacional de Justicia brasileño regula en su artículo 28 que las soluciones de inteligencia artificial operadas "en centros de datos propios, proveedores de servicio de nube o mediante API" garanticen aislamiento de datos, cifrado y segregación de ambientes (Conselho Nacional de Justiça [CNJ], 2025).

En el Perú, los Lineamientos para el uso de servicios en la nube son un documento orientador y explícitamente no vinculante: en su sección 5.4 dicen que las entidades que procesen datos personales de alta confidencialidad "pueden evaluar" restringir la localización al ámbito territorial (Resolución de Secretaría de Gobierno Digital N.° 001-2018-PCM/SEGDI, 2018). "Pueden evaluar" no es una obligación. No existe mandato de residencia territorial para los datos judiciales peruanos.

Lo que sí existe es un marco reciente y exigente. La Ley N.° 31814 (2023) promueve el uso de la inteligencia artificial en el país, y su reglamento, el Decreto Supremo N.° 115-2025-PCM (2025), impone a las entidades públicas obligaciones de transparencia algorítmica, supervisión humana efectiva y evaluación de impacto. Su primer plazo de adecuación venció el 10 de septiembre de 2026 y alcanza a los tres poderes del Estado. Leídas por alguien que construye software, esas obligaciones son una lista de requisitos de ingeniería bastante reconocible: saber qué datos entran, poder explicar por qué el sistema propuso lo que propuso, dejar registro de la intervención humana y poder medir si funciona.

Asistir no es decidir

Toda esta discusión técnica desemboca en una distinción que conviene dejar nítida.

La pregunta no es si Curia reemplaza al juez. No lo hace, ni pretende hacerlo, y el marco constitucional lo impediría. La pregunta es en qué capa del trabajo opera, y para eso hay que entender cómo se produce una resolución.

Un despacho judicial peruano trabaja por capas. Los asistentes y especialistas legales revisan el expediente, ordenan los actuados, verifican plazos y cómputos, buscan la jurisprudencia aplicable y con frecuencia preparan un proyecto de resolución. El juez lee ese proyecto, lo contrasta con el expediente, valora la prueba, decide y firma.

Lo delegable y lo indelegable están separados por la Constitución. El artículo 139, inciso 5, exige la motivación escrita de las resoluciones judiciales, con mención expresa de la ley aplicable y de los fundamentos de hecho en que se sustentan (Constitución Política del Perú, 1993, art. 139, inc. 5). La motivación es el acto por el cual un juez se hace responsable de lo que decide: expone su razonamiento para que las partes puedan impugnarlo y una instancia superior pueda revisarlo. Sin motivación no hay control, y sin control no hay defensa posible.

Con eso claro, hay tres niveles y no dos:

Nivel 1, instrumental. El sistema toca el texto, no el razonamiento. Resume un expediente de 400 folios, encuentra la casación aplicable, ordena la parte expositiva. Se verifica con una lectura.

Nivel 2, argumentativo. El sistema propone el razonamiento: sugiere cómo estructurar la motivación, qué criterio aplica, qué línea jurisprudencial seguir. Quien firma puede corregirlo o reescribirlo entero, pero el marco vino de afuera. Y hay una asimetría que conviene nombrar: revisar un texto bien escrito exige más disciplina que redactarlo desde cero, porque un párrafo pulido invita a aceptarlo.

Nivel 3, decisorio. La salida determina el resultado. Nadie lo está proponiendo en el Perú.

Ahora bien, el propio Yaya Zumaeta describe entre las funciones de Curia el "apoyo en la elaboración de sentencias de la Corte Suprema", y lo explica así: "propone una redacción sólida y busca la estandarización de los criterios para la toma de decisiones" (Yaya Zumaeta, 2026). La descripción institucional lo confirma en los mismos términos: el sistema "analiza documentos, identifica patrones, sugiere líneas argumentativas y presenta un esquema resolutivo base" (Infobae, 2025). Eso no es nivel 1. Es nivel 2, y lo dice la institución sin ningún disimulo, porque no tiene por qué disimularlo: es el lugar donde antes estaba el proyecto que preparaba un asistente humano.

Ese es el hallazgo útil. Curia no ocupa un lugar nuevo en el despacho, ocupa uno que ya existía. Con una diferencia: al asistente humano se le puede preguntar por qué lo redactó así, y responde profesionalmente. Al sistema, mientras no se publique su ficha técnica, no.

Lo que no se puede delegar

Agilizar la carga procesal hace muchísima falta, y quien está empujando esa modernización merece el crédito. El encuadre institucional además es el correcto: asistir, no sustituir, con corroboración humana obligatoria. Así lo dijo el propio Yaya Zumaeta: "Es un apoyo al servicio de justicia, nunca un sustituto, porque toda respuesta de la inteligencia artificial debe ser corroborada por los responsables de la decisión final" (PJ, 2026a).

Lo que el Poder Judicial no puede hacer, y nadie está diciendo que quiera hacerlo, es delegar la función jurisdiccional en la herramienta. Y esa frontera no la garantiza el discurso: la garantiza el diseño del proceso que rodea al sistema. Quién revisa, con qué tiempo real para revisar, con qué información sobre el origen de cada sugerencia y bajo qué responsabilidad.

De ahí salen cinco preguntas que cualquier organización debería poder responder sobre su propio sistema con inteligencia artificial, y que en este caso siguen abiertas:

1. ¿Qué modelo base se usa y en qué versión?
2. ¿Dónde se ejecuta la inferencia? Servidores propios, nube del Estado o proveedor externo.
3. ¿Sale algún fragmento de expediente de la infraestructura del Poder Judicial? Y si sale, bajo qué contrato y con qué garantías de no retención.
4. ¿Qué se mide para saber si funciona? Precisión de recuperación, tasa de citas inexistentes, concordancia con la decisión final.
5. ¿Qué queda registrado de cada consulta y por cuánto tiempo?

Ninguna de esas preguntas es hostil. Son la ficha técnica, y es lo mismo que le pedimos a cualquier sistema que construimos para un cliente cuando participa de una decisión con consecuencias. Creo firmemente que realizar la publicidad de estas interrogante cerraría cualquier discución y brecha de información, posicionando el proyecto en un mejor lugar del que está hoy.

Referencias

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Conselho Nacional de Justiça. (2025, 11 de marzo). Resolução n.º 615, de 11 de março de 2025. https://atos.cnj.jus.br/atos/detalhar/6001

Constitución Política del Perú. (1993). Artículo 139, inciso 5.

Contraloría General de la República. (2024). Control N.° 066-2024-OCI/0279-SCC. Hito de control N.° 7: actos previos para la adquisición de servidores, equipos de almacenamiento, plataforma de virtualización y soluciones de respaldo de datos para la implementación del nuevo Eje Penal.

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Supremo Tribunal Federal. (2025, 25 de septiembre). STF amplia uso de inteligência artificial em apoio à atividade jurisdicional. https://noticias.stf.jus.br/postsnoticias/stf-amplia-uso-de-inteligencia-artificial-em-apoio-a-atividade-jurisdicional/

Supremo Tribunal Federal. (2026, 9 de marzo). STF e Corte Suprema de Justiça do Peru assinam acordo de cooperação. https://noticias.stf.jus.br/postsnoticias/stf-e-corte-suprema-de-justica-do-peru-assinam-acordo-de-cooperacao/

Yaya Zumaeta, U. A. (2026). CURIA: transformación digital y el papel de la inteligencia artificial generativa en la modernización e innovación del Tribunal Supremo de Perú. Revista de Investigación de la Academia de la Magistratura, 7(11), 17-25. https://revistas.amag.edu.pe/index.php/amag/article/view/323 (El DOI que publica la revista, 10.58581/10.58581/rev.amag.2026.v7n11.01, viene con el prefijo duplicado y no resuelve; se cita por la URL del artículo.)

Nota sobre la verificación de fuentes

Dos cifras que circulan sobre Curia quedaron fuera de este artículo porque no se pudieron rastrear hasta una fuente primaria, y es importante mencionarlo en este post:

• Que un mapeo de la Fundação Getulio Vargas encontró un crecimiento del 238 % en proyectos de IA judicial con más del 65 % descontinuados. No figura en la publicación de la FGV ni en el estudio académico al que suele atribuirse.
• Que las licencias y el mantenimiento costarían USD 1,2 millones en tres años con respaldo del BID. Proviene de un único sitio agregador que la atribuye a documentos de adquisición revisados en un evento; la nota oficial del Poder Judicial sobre ese mismo evento no menciona costos, y el artículo contiene un error verificable en el nombre de otro sistema institucional.

Una tercera, la de que el sistema automatiza casi dos terceras partes de una resolución en un minuto, sí quedó verificada, pero es necesario saber de dónde viene: la afirma Yaya Zumaeta en su artículo de la Revista de la Academia de la Magistratura, y él mismo la atribuye a una fuente institucional del Poder Judicial de 2025. Es decir, es una cifra declarada por la institución que desarrolla el sistema, no se trata de una medición independiente.

Los cálculos de dimensionamiento de este artículo (tokens, fragmentos, tamaño del índice, horas de GPU y velocidad de generación) están hechos con supuestos declarados y reproducibles, para que cualquiera pueda discutirlos o rehacerlos con otros parámetros.

Este es un articulo de opinión en base a información pública. No genera nigún tipo de juicio vinculante.