Este trabajo examina la compatibilidad de las sentencias algorítmicas con dos pilares del derecho penal: el principio de culpabilidad y el derecho a ser oído en el proceso. A partir del análisis de la disparidad en la imposición de penas y la falta de uniformidad argumentativa en las decisiones judiciales, se exploran dos enfoques tecnológicos posibles: uno basado en inteligencia artificial (machine learning) y otro en algoritmos incapaces de aprender. Se evalúa cómo cada sistema se relaciona con la exigencia constitucional de proporcionalidad en la pena y con las garantías de transparencia y participación del acusado en el proceso. La investigación concluye que, si bien ambos abordajes pueden integrarse como herramientas de apoyo bajo ciertas condiciones, su uso como sistemas completamente automatizados plantea serias objeciones desde el punto de vista constitucional, especialmente en lo que respecta a la protección de la dignidad humana y a la prevención de decisiones opacas e irrefutables.

This paper examines the compatibility of algorithmic sentencing with two pillars of criminal law: the principle of culpability and the right to be heard during the proceedings. Based on an analysis of sentencing disparities and the lack of argumentative consistency in judicial decisions, it explores two possible technological approaches: one based on artificial intelligence (machine learning), and another using non-learning algorithms. The paper assesses how each system relates to the constitutional requirement of proportionality in sentencing, and to the guarantees of transparency and the defendant's participation in the process. The research concludes that, although both approaches may be integrated as support tools under certain conditions, their use as fully automated systems raises serious constitutional concerns—particularly regarding the protection of human dignity and the prevention of opaque and irrefutable decisions.