Jurisprudencia sobre inteligencia artificial y responsabilidad jurídica

• Sotomayor Padilla, Paulo Cesar ^[1] ; Vaca Nájera, Sergio Omar ^[1] ; Vasconez Nolivos, Diana Carolina ^[1] ; Moreira Vite, María Daniela ^[1] ; Jácome Rocha, Andrés Ismael ^[1]
  1. [1] Centro de innovación y Desarrollo Profesional-CIDPROS, Milagro, Ecuador
• Localización: Ethos Scientific Journal, ISSN-e 3091-1737, Vol. 4, Nº. 1, 2026, págs. 147-165
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Case law on artificial intelligence and legal liability
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    Introducción: La incorporación progresiva de la inteligencia artificial en ámbitos sensibles administración pública, justicia, salud y finanzas ha incrementado los riesgos de daños y afectaciones a derechos derivados de decisiones automatizadas, lo que plantea desafíos para la atribución de responsabilidad jurídica ante opacidad algorítmica y aprendizaje autónomo. Objetivo: Analizar cómo la jurisprudencia aborda la responsabilidad jurídica asociada al uso de inteligencia artificial, identificando criterios aplicados por los tribunales, tendencias interpretativas y vacíos normativos. Método: Enfoque cualitativo con diseño no experimental y documental-jurisprudencial, basado en el análisis interpretativo y comparado de decisiones judiciales nacionales e internacionales relacionadas con inteligencia artificial y atribución de responsabilidad. Resultados: Se evidencia una convergencia jurisprudencial en negar personalidad jurídica a la inteligencia artificial y en imputar responsabilidad a actores humanos o entidades jurídicas que diseñan, controlan o utilizan estos sistemas. Los tribunales recurren a criterios tradicionales diligencia debida, previsibilidad del daño, control humano efectivo y nexo causal reinterpretándolos frente a la complejidad técnica de la automatización. Conclusiones: Persisten vacíos normativos relevantes, especialmente en transparencia, auditoría algorítmica y reglas probatorias específicas, lo que refuerza el rol provisional de la jurisprudencia como mecanismo de regulación. Se requiere fortalecer marcos normativos para garantizar protección efectiva de derechos y mayor seguridad jurídica ante el uso creciente de la inteligencia artificial.

  • English

    Introduction: The progressive incorporation of artificial intelligence into sensitive areas public administration, justice, healthcare, and finance has increased the risk of harm and rights infringements arising from automated decisions, raising challenges for legal liability attribution in contexts marked by algorithmic opacity and autonomous learning. Objective: To analyze how case law addresses legal liability associated with artificial intelligence, identifying judicial criteria, interpretative trends, and regulatory gaps. Method: A qualitative approach with a non-experimental, documentary–jurisprudential design, based on interpretative and comparative analysis of national and international judicial decisions related to artificial intelligence and liability attribution. Results: The findings show a jurisprudential convergence in denying legal personality to artificial intelligence and in attributing liability to human actors or legal entities that design, control, or use such systems. Courts rely on traditional liability criteria due diligence, foreseeability of harm, effective human control, and causal nexus reinterpreting them in light of automation’s technical complexity. Conclusions: Significant regulatory gaps remain, particularly regarding transparency, algorithmic auditing, and specific evidentiary rules, reinforcing the provisional role of case law as a regulatory mechanism. Strengthening legal frameworks is necessary to ensure effective rights protection and greater legal certainty amid the growing use of artificial intelligence.