La naturaleza jurídica de los agentes de inteligencia artificial

Resumen. El presente artículo analiza la tensión conceptual existente entre el uso del término agente en el ámbito jurídico y tecnológico, particularmente en el contexto de la inteligencia artificial. El problema principal radica en que ambas disciplinas utilizan el mismo término para referirse a realidades completamente distintas, lo que genera ambigüedades en la atribución de responsabilidades y en la comprensión de los efectos jurídicos derivados de sistemas de IA. Para abordar esta problemática, el trabajo desarrolla un análisis interdisciplinario que contrasta la noción del agente jurídico —vinculada con la personalidad jurídica, la voluntad y la imputación normativa— con la noción de agente tecnológico —entendida desde la ingeniería informática como un sistema capaz de percibir su entorno y actuar sobre él de manera funcional y autónoma—. Finalmente, se concluye que los agentes tecnológicos no pueden equipararse a sujetos jurídicos, y que resulta indispensable construir una delimitación conceptual clara que permita integrar estos sistemas al derecho sin desnaturalizar sus categorías fundamentales.

Abstract. This article analyzes the conceptual tension between the use of the term agent in legal and technological contexts, particularly within the field of artificial intelligence. The core problem is that both disciplines use the same term to refer to entirely different realities, which creates ambiguities in the attribution of liability and in understanding the legal effects produced by AI systems. The paper develops an interdisciplinary analysis contrasting the notion of the legal agent —tied to legal personality, will, and normative imputation— with the notion of the technological agent —understood from computer engineering as a system capable of perceiving its environment and acting upon it in a functional and autonomous manner—. It concludes that technological agents cannot be equated with legal subjects, and that it is essential to build a clear conceptual boundary that allows these systems to be integrated into the law without distorting its foundational categories.

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El uso de la inteligencia artificial (IA) es tan acelerado que, en la mayoría de los casos, los conceptos no han sido estudiados ni nombrados de la forma correcta. En la actualidad, la terminología de la palabra agente genera una de las mayores tensiones conceptuales en el cruce contemporáneo entre el derecho y la tecnología (Müller, 2025, p. 5). Con el crecimiento masivo de la tecnología y de los sistemas de IA, así como su automatización, el término ha adquirido mayor relevancia y, a su vez, una mayor contradicción en los campos que operan tanto bajo una lógica jurídica como bajo una lógica computacional. A partir de los límites que presentan los sistemas de inteligencia artificial en el ámbito jurídico, puede sostenerse que la divergencia no es sólo terminológica, sino también disciplinaria, lo que genera dificultades en la atribución de responsabilidad (Prince Tritto & Torres Ortega, 2025).

Desde la perspectiva de la ingeniería informática, el agente se define con base en su funcionamiento. Russell y Norvig, en Artificial Intelligence: A Modern Approach, lo describen como cualquier entidad capaz de percibir su entorno a través de sensores y actuar sobre él mediante actuadores, cuyo comportamiento está determinado por una función que asigna una acción a cada secuencia posible de percepciones (Russell et al., 2009, pp. 34-35). Esta concepción excluye por completo los elementos jurídicos, ya que lo que define al agente tecnológico es su estructura computacional, su capacidad de percepción del entorno y la forma en que actúa sobre él. En cambio, el Diccionario Usual del Poder Judicial de Costa Rica define al agente como la persona que puede producir una consecuencia, efectos o resultados jurídicos (Poder Judicial de Costa Rica, n. d.). Desde esta perspectiva, el agente jurídico se vincula necesariamente con la capacidad de participar en relaciones jurídicas, asumir responsabilidad y ser destinatario de imputaciones.

Estas concepciones no solo evidencian una diferencia terminológica, sino un problema más profundo relativo a la forma en que el derecho interpreta e incorpora los fenómenos tecnológicos contemporáneos: cuando en el ámbito jurídico se alude a agentes tecnológicos, no puede asumirse que se trata de agentes en sentido jurídico. La ausencia de un punto intermedio en la noción de agente provoca una confusión estructural que impacta directamente en la atribución de responsabilidad y en la determinación de los efectos normativos. Ambos usos del término coexisten, pero no son uniformes entre disciplinas ni cuentan con una delimitación conceptual que permita distinguir con claridad cuándo se hace referencia a uno u otro.

El agente en el derecho y en la tecnología

El agente jurídico

En el ámbito jurídico, el agente es aquella persona capaz de producir efectos jurídicos y de ser sujeto de derechos y obligaciones; es decir, de generar consecuencias de derecho dentro de un determinado ordenamiento. El concepto se encuentra estrechamente vinculado con categorías fundamentales como la personalidad jurídica, la capacidad y la imputación normativa, en tanto que solo aquellos sujetos reconocidos por el ordenamiento pueden ser titulares de derechos y responsables de sus actos.

Esta comprensión del agente jurídico no puede limitarse a la simple aplicación mecánica de las normas, pues ello implicaría ignorar la complejidad inherente a la práctica jurídica. La historiografía contemporánea ha subrayado que la administración de justicia debe comprenderse como una práctica social compleja que evoluciona a la par de la sociedad. En este sentido, las fuentes judiciales permiten observar que el derecho no opera únicamente como un sistema formal, sino como un espacio de interacción entre diversos actores donde se reflejan imágenes de la vida cotidiana y se aprecia la operatividad de costumbres y prácticas no escritas que revelan la complejidad de los agentes humanos (Muñoz Cogaría, 2018). Desde esta perspectiva, los agentes jurídicos pueden ser entendidos como todos aquellos sujetos que intervienen en la producción, interpretación o aplicación del derecho, incluyendo a jueces, funcionarios, litigantes e incluso comunidades.

La actuación de estos agentes, por lo tanto, no se limita a la aplicación estricta de la ley, sino que implica procesos de negociación, mediación y construcción de acuerdos. Por otro lado, es fundamental considerar que el agente jurídico desempeña una función activa en la construcción del derecho. De Salles Oliveira Barcha (2025, p. 39) determina que los operadores jurídicos son responsables de garantizar que el sistema jurídico pueda observar e interpretar los cambios en el entorno social y, en ese sentido, actúan como traductores entre los distintos sistemas sociales, integrando influencias externas en la formulación de la normatividad. Lo anterior permite comprender que el agente jurídico no solo ejecuta normas previamente establecidas, sino que desempeña una función activa en la construcción del derecho, ya que su actuación implica adaptar, interpretar y aplicar las normas a contextos específicos.

De esta manera, la dimensión interpretativa y mediadora del agente jurídico es precisamente irreducible a cualquier sistema tecnológico. El derecho no se pregunta simplemente si una entidad actúa sobre el mundo, sino si puede responder por esa actuación, si puede ser interpelada y si puede comprender la norma y adaptarse a ella. En este sentido, como señalan Linna y Linna en Challenges for generative AI in legal reasoning, el proceso judicial está regido por principios fundamentales orientados a garantizar la justicia y el Estado de derecho —tales como la imparcialidad, la certeza jurídica y la transparencia— los cuales exigen que las decisiones sean adoptadas sin sesgos, resulten predecibles y consistentes, y que su razonamiento sea tanto accesible como comprensible. De manera crucial, cada paso en el proceso de toma de decisiones jurídicas debe ser justificable y controlable, permitiendo a las partes en conflicto, a través de instancias de apelación, y al público en general, examinar y validar el resultado (Linna & Linna, 2026, p. 3).

El agente tecnológico

En el ámbito tecnológico, particularmente en el campo de la inteligencia artificial, el concepto de agente adquiere un significado sustancialmente distinto al que posee en el derecho, lo que genera el núcleo de la tensión conceptual previamente señalada. En este sentido, el agente es definido por Russell y Norvig como “cualquier cosa que puede considerarse capaz de percibir su entorno a través de sensores y actuar sobre ese entorno mediante actuadores” (Russell et al., 2009, p. 34). Esta definición establece que el agente es capaz de percibir mediante el sistema que posee lo que hay en su entorno. Lo que nos hace concluir que prescinde de elementos como la voluntad, la conciencia o la responsabilidad, y se enfoca exclusivamente en la capacidad funcional que tiene para interactuar con su entorno.

A partir de esta noción, el comportamiento del agente se describe mediante una función abstracta que relaciona percepción y acción: “la función del agente asigna a cada secuencia de perceptos una acción” (Russell et al., 2009, p. 35). Esto implica que el agente puede entenderse como un mecanismo que, a partir de la información que recibe y almacena de su entorno, determina la acción que debe realizar conforme a su programación. Esta función es abstracta en cuanto concepto, pero se concreta en un programa de agente que la implementa dentro de un andamiaje físico y digital determinado.

Esta concepción teórica ha sido recogida y desarrollada por la industria tecnológica actual. Plataformas y empresas de referencia como Amazon Web Services, Google Cloud e IBM han ampliado la noción clásica para dar paso a sistemas con mayor complejidad, caracterizados por su capacidad de razonamiento, planificación, memoria contextual y aprendizaje constante. En todas estas formulaciones subyace la misma idea central que Russell y Norvig establecieron: que el agente tecnológico es una entidad que percibe su entorno y actúa sobre él para cumplir objetivos. La diferencia radica en el grado de complejidad: mientras el modelo teórico clásico describe el andamiaje mínimo del agente, los sistemas actuales incorporan niveles de autonomía funcional que amplían considerablemente su capacidad de actuar y, con ello, las interrogantes jurídicas que generan.

Tipos de agentes tecnológicos actuales

En el ámbito tecnológico contemporáneo, el término agente se utiliza para denominar sistemas de inteligencia artificial capaces de operar con un grado significativo de independencia funcional orientada al cumplimiento de objetivos. En términos generales, un agente de IA puede entenderse como un sistema computacional diseñado para percibir su entorno, procesar información y ejecutar acciones de manera autónoma.

Las definiciones modernas provenientes del ámbito empresarial coinciden en esta caracterización. Amazon Web Services define a los agentes de IA como programas capaces de interactuar con su entorno, recopilar datos y utilizarlos para realizar tareas autónomas que cumplen objetivos predeterminados (Amazon Web Services, Inc., 2024), precisando que, si bien los objetivos son establecidos por humanos, el agente elige de manera independiente las acciones necesarias para alcanzarlos. Google Cloud los describe como sistemas que muestran razonamiento, planificación y memoria, y tienen un nivel de autonomía para tomar decisiones, aprender y adaptarse (Google Cloud, 2026), mientras que IBM los concibe como sistemas que realizan tareas de forma autónoma mediante el diseño de flujos de trabajo con las herramientas disponibles (Gutowska, n. d.).

Desde una perspectiva funcional, los agentes tecnológicos actuales integran tres procesos fundamentales: (I) la percepción del entorno mediante la recopilación y procesamiento de datos; (II) el razonamiento y la toma de decisiones, generalmente apoyados en modelos de lenguaje; y (III) la ejecución de acciones a través de herramientas o interfaces conectadas. A diferencia de sistemas tradicionales, los agentes no sólo responden a estímulos, sino que interpretan, planifican y actúan de manera proactiva. Los elementos que los caracterizan pueden sintetizarse en seis capacidades esenciales: autonomía, percepción del entorno, planificación y razonamiento, memoria, ejecución de acciones y aprendizaje continuo (Li, 2025, pp. 2-3).

Ahora bien, los agentes tecnológicos no conforman una categoría uniforme. Existen distintos niveles de complejidad y autonomía que hacen indispensable su diferenciación. Russell y Norvig clasifican los tipos de la siguiente manera:

Agentes de reflejo simple. Son lo más básico. Actúan exclusivamente con base en la percepción inmediata del entorno siguiendo reglas predefinidas. Russell y Norvig los describen como aquellos cuya acción se basa “sólo en la percepción actual” (Russell et al., 2009, p. 49), bajo una lógica de condición-acción: si ocurre X, ejecute Y. No tienen memoria, no aprenden y no anticipan consecuencias futuras, por lo que resultan insuficientes ante situaciones que requieran razonamiento o adaptación.

Agentes reflejos basados en modelo. Incorporan un mecanismo más sofisticado: “mantienen un estado interno” que representa su comprensión del entorno, lo que permite considerar “cómo ha evolucionado el entorno y qué efectos tendrá sus acciones sobre él” antes de actuar (Russell et al., 2009, p. 50). A diferencia del agente reflejo simple, integran conocimiento acumulado sobre el comportamiento del entorno.

Agentes basados en objetivos. Poseen capacidades de razonamiento más robustas. Según Russell y Norvig, estos agentes “actúan para alcanzar objetivos” y para ello “requieren búsqueda y planificación” (Russell et al., 2009, p. 51), evaluando distintos enfoques para determinar cuál les permite alcanzar el resultado deseado. Esto los hace más flexibles y capaces de operar en entornos cambiantes.

Agentes basados en utilidad. No solo buscan alcanzar un objetivo, sino maximizar un resultado. Los autores explican que estos agentes “maximizan la utilidad esperada” y “permiten decisiones con objetivos en conflicto” (Russell et al., 2009, p. 52), asignando valores a distintos escenarios y seleccionando el que ofrece el mayor beneficio esperado.

Agentes de aprendizaje. Representan uno de los tipos más relevantes en el contexto actual. Russell y Norvig señalan que “permiten operar en entornos desconocidos y mejorar con la experiencia” (Russell et al., 2009, p. 54), mediante una arquitectura que integra cuatro componentes: un elemento de aprendizaje que mejora a partir de retroalimentación, un elemento de desempeño que selecciona las acciones a ejecutar, un crítico que evalúa los resultados obtenidos, y un generador de problemas que propone acciones exploratorias para ampliar el conocimiento del sistema.

Sistemas multiagente. No constituyen un tipo de agente individual, sino una arquitectura en la que varios agentes interactúan entre sí. Amazon Web Services los describe como “varios agentes que interactúan entre sí para resolver problemas o lograr objetivos compartidos”, pudiendo ser “homogéneos o heterogéneos” y pueden “colaborar, coordinarse o incluso competir según el contexto” (Amazon Web Services, Inc., 2024). Esta arquitectura añade una dimensión de complejidad especialmente relevante desde la perspectiva jurídica: cuando múltiples agentes intervienen en la producción de un resultado, la identificación del origen de una actuación y la atribución de sus consecuencias se vuelve considerablemente más difícil.

Esta clasificación permite advertir que no todos los agentes tecnológicos plantean los mismos desafíos jurídicos. Un agente reflejo simple que ejecuta una tarea rutinaria bajo reglas específicas es cualitativamente distinto de un agente de aprendizaje que modifica su comportamiento con base en la experiencia acumulada, o de un sistema multiagente que opera de forma distribuida y coordinada. Esta distinción será relevante al momento de analizar la atribución de efectos jurídicos, pues el nivel de autonomía del sistema incide directamente en la posibilidad de identificar a un responsable humano detrás de su actuación.

Asimismo, la literatura reciente destaca que los agentes no operan necesariamente de forma aislada (Bohr, 2026). En muchos casos, forman parte de sistemas multiagente en los que múltiples entidades interactúan entre sí para alcanzar objetivos comunes o individuales. Esta dimensión distribuida implica que el comportamiento del sistema no depende de un solo agente, sino de la coordinación entre varios, lo que introduce nuevas complejidades técnicas y jurídicas: “la actuación errónea de un solo agente puede generar efectos en cascada dentro del sistema” (Linna & Linna, 2026, p. 15).

Hang Li propone un marco general que permite comprender a los agentes contemporáneos como máquinas que actúan racionalmente, capaces de interactuar con el entorno, con el objetivo de completar tareas y con criterios para evaluar la calidad de su ejecución (Li, 2025, pp. 2-3). Este modelo identifica como componentes esenciales del agente actual un modelo de lenguaje como núcleo de razonamiento, el uso de herramientas externas, memoria de corto y largo plazo, y mecanismos de codificación y decodificación. En particular, Li destaca que el uso de herramientas y memoria diferencia a los agentes de los propios modelos de lenguaje (Li, 2025, p. 23). La distinción es fundamental: mientras un modelo de lenguaje responde, el agente actúa. No se trata de una diferencia de grado, sino de naturaleza, pues el agente puede planificar, ejecutar acciones sobre sistemas externos, almacenar conocimiento y aprender de sus interacciones de forma autónoma.

No obstante, el desarrollo de estos sistemas plantea importantes desafíos. En primer lugar, su funcionamiento sigue siendo probabilístico, lo que limita su capacidad para cumplir con estándares rigurosos de razonamiento en ámbitos como el jurídico (Linna & Linna, 2026, p. 15). En segundo lugar, persiste el problema de la opacidad o “caja negra”, que dificulta comprender cómo se generan las decisiones, afectando principios fundamentales como la transparencia, la rendición de cuentas y el control de legalidad (Kouroutakis, 2024). A ello se suman los riesgos derivados de los sistemas multiagente, en los que pueden emerger comportamientos no previstos, así como una aparente ilusión de control, donde la supervisión humana resulta limitada frente a la interacción autónoma entre sistemas. Finalmente, existen desafíos éticos más amplios, como los sesgos en la toma de decisiones, el impacto en el empleo, la manipulación del comportamiento humano y la ampliación de la brecha digital (Kouroutakis, 2024).

Implicaciones jurídicas de los agentes tecnológicos

El análisis desarrollado en las secciones anteriores permite advertir que la problemática en torno a los agentes tecnológicos no se agota en su funcionamiento técnico, sino que tiene como núcleo una cuestión conceptual que recae en el uso indistinto del término agente en ámbitos disciplinarios distintos. La autonomía funcional de estos sistemas proyecta efectos en el derecho, pero el problema no radica en que los agentes tecnológicos produzcan efectos jurídicos por sí mismos, sino en que, sin ser agentes en sentido jurídico, son nombrados como tales. Esta coincidencia terminológica genera una confusión estructural que impacta directamente en la atribución de responsabilidad y en la determinación de los efectos normativos.

En efecto, la diferencia entre ambas concepciones no es únicamente terminológica, sino profundamente disciplinaria. Desde la ingeniería, el agente se define por su funcionamiento: “cualquier cosa capaz de percibir su entorno a través de sensores y actuar sobre él mediante actuadores, cuyo comportamiento está descrito por una función que asigna una acción a cada secuencia posible de perceptos” (Russell et al., 2009, p. 34). En cambio, en el ámbito jurídico, el agente es “la persona que puede producir una consecuencia, efecto o resultado jurídico” (Poder Judicial de Costa Rica, n. d.). Mientras el primero responde a una lógica funcional, el segundo presupone voluntad, personalidad jurídica y capacidad de imputación.

Autonomía funcional y autonomía de la voluntad

Esta divergencia se vuelve especialmente problemática cuando se traslada al plano de la autonomía. La distinción entre autonomía funcional y autonomía de la voluntad resulta central para mantener la coherencia conceptual del análisis.

La autonomía de la voluntad constituye uno de los pilares estructurales del derecho. Supone la capacidad del sujeto de autodeterminarse, de querer y de obligarse mediante actos conscientes y libres: “Capacidad de los sujetos de derecho para establecer reglas de conducta para sí mismos y en sus relaciones con los demás dentro de los límites que la ley señala” (Diccionario panhispánico del español jurídico, n. d.). Es el fundamento de la imputación jurídica, ya que permite atribuir consecuencias normativas a quien actúa con comprensión y voluntad dentro del ordenamiento. Sin voluntad no hay imputación posible, y sin imputación no hay responsabilidad jurídica.

Por el contrario, la autonomía funcional describe únicamente la capacidad operativa de un sistema para ejecutar tareas, tomar decisiones y generar resultados sin intervención humana constante. Como señala Li, los agentes pueden presentar distintos niveles de autonomía según su aplicación (Li, 2025, p. 23). Sin embargo, esta autonomía no implica voluntad, conciencia ni comprensión normativa. El agente tecnológico no actúa en sentido jurídico: no quiere, no entiende y no responde, sino que opera conforme a su programación y a los parámetros definidos por terceros.

La diferencia entre ambas formas de autonomía no es de grado, sino de naturaleza. Y es precisamente esta diferencia la que evidencia el problema central: la utilización del mismo término agente para referirse a realidades que no comparten los elementos esenciales que el derecho exige para reconocer capacidad jurídica.

Las consecuencias de esta confusión no son meramente teóricas. Como advierte Kouroutakis, los sistemas de inteligencia artificial operan sobre correlaciones de datos que no equivalen al razonamiento jurídico basado en relaciones de causa y efecto (Kouroutakis, 2024, p. 2). De igual forma, la opacidad de estos sistemas impide comprender los procesos de decisión, lo que afecta directamente principios fundamentales del Estado de derecho (Kouroutakis, 2024, p. 2). Linna y Linna señalan que el proceso jurídico exige que cada decisión sea justificable y controlable, permitiendo su revisión por las partes y por el público (Linna & Linna, 2026, p. 15). Los agentes tecnológicos, por su propia naturaleza, no pueden satisfacer este estándar.

Sin embargo, el problema no debe formularse en términos de si estos sistemas pueden ser considerados sujetos de derecho, sino en cómo su incorrecta conceptualización afecta la forma en que el derecho responde a ellos. La confusión entre agente tecnológico y agente jurídico desplaza indebidamente el análisis hacia el sistema, cuando en realidad la imputación debe permanecer en los sujetos humanos que intervienen en su diseño, implementación y uso. En este sentido, la responsabilidad no desaparece, sino que se reubica. Pero esta reubicación sólo puede realizarse correctamente si se parte de una distinción conceptual clara. De lo contrario, el uso indistinto del término seguirá generando ambigüedades que dificultan identificar quién responde, bajo qué criterios y dentro de qué marco normativo.

En síntesis, la problemática de los agentes tecnológicos no radica en su capacidad de actuar, sino en la forma en que son conceptualizados dentro del derecho. La autonomía funcional no puede equipararse a la autonomía de la voluntad sin desnaturalizar las bases mismas de la imputación jurídica. Por ello, mantener una distinción rigurosa entre ambas nociones no es solo una exigencia teórica, sino una condición necesaria para evitar confusiones terminológicas y garantizar coherencia en la atribución de efectos jurídicos en el contexto de la inteligencia artificial.

Conclusión

El desarrollo de la presente investigación permite determinar que el problema central en torno al uso del término agente entre el derecho y la tecnología no radica en la aparición de nuevas realidades tecnológicas, sino en la falta de precisión conceptual con la que estas han sido incorporadas al discurso jurídico. A lo largo del análisis se ha demostrado que el término no posee un significado unívoco, sino que varía sustancialmente según la disciplina desde la cual se aborde, lo que genera una tensión conceptual que trasciende lo meramente terminológico y se proyecta sobre la forma en que el derecho comprende y regula estos fenómenos.

Desde la perspectiva tecnológica, el agente se define a partir de su funcionalidad: su capacidad de percibir el entorno, procesar información y ejecutar acciones orientadas al cumplimiento de objetivos dentro de un sistema determinado. En contraste, en el ámbito jurídico, el agente presupone necesariamente la existencia de voluntad, personalidad jurídica y capacidad de imputación, elementos indispensables para la producción de efectos jurídicos y la atribución de responsabilidad. Esta diferencia evidencia que ambas nociones responden a lógicas, estructuras y finalidades completamente distintas, por lo que no pueden ser utilizadas de manera indistinta sin generar confusión conceptual.

En este sentido, el análisis de la autonomía funcional de los agentes tecnológicos frente a la autonomía de la voluntad en el derecho permitió confirmar que la diferencia entre ambas no es de grado, sino de naturaleza. Mientras la autonomía jurídica implica autodeterminación consciente y capacidad de asumir consecuencias normativas, la autonomía tecnológica se limita a la ejecución operativa dentro de parámetros previamente definidos. Por tanto, los agentes de inteligencia artificial no pueden ser considerados sujetos jurídicos, sino instrumentos tecnológicos avanzados cuyo funcionamiento debe ser comprendido dentro de los marcos normativos existentes.

No obstante, la creciente complejidad de estos sistemas, especialmente en entornos de sistemas multiagente y procesos automatizados de toma de decisiones, plantea desafíos relevantes para el derecho, particularmente en materia de responsabilidad, transparencia y control. La dificultad para identificar con claridad al sujeto responsable, la opacidad en los procesos de decisión y las limitaciones del razonamiento automatizado evidencian que las categorías jurídicas tradicionales se ven sometidas a una presión significativa, aunque no necesariamente insuficientes, sino necesitadas de reinterpretación.

En consecuencia, el desafío para el derecho no consiste en extender sus categorías tradicionales a los agentes tecnológicos sin mayor reflexión, ni en atribuirles personalidad jurídica de manera artificial, sino en reconocer las diferencias estructurales entre ambas nociones y construir un marco conceptual que permita su adecuada coexistencia. Esto implica, en primer lugar, abandonar el uso indistinto del término agente cuando se trate de realidades distintas y, en segundo lugar, desarrollar criterios que permitan integrar los fenómenos tecnológicos sin desnaturalizar las bases del ordenamiento jurídico, manteniendo la centralidad de la persona como sujeto de derechos y obligaciones.

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