Maria Petronela Popiuc, Miriam Salvador García

Propuesta de modelo híbrido iterativo para la mediación de conflictos en línea: integración de inteligencia artificial con el método Thomas-Kilmann

Introduction

Propuesta de modelo híbrido iterativo para la mediación de conflictos en línea: integración de inteligencia artificial con el método thomas-kilmann. Propuesta de modelo híbrido iterativo para la mediación de conflictos en línea, integrando IA y el método Thomas-Kilmann. Facilita estrategias adaptativas y acuerdos eficientes en el ámbito jurídico.

Abstract

Actualmente, la mediación en línea enfrenta el reto de adaptarse a conflictos cada vez más complejos en un mundo globalizado y tecnológicamente avanzado. En este contexto, se propone un modelo híbrido iterativo que integra la inteligencia artificial (IA) con el método Thomas-Kilmann, ofreciendo una solución innovadora para la resolución de conflictos en el ámbito jurídico. Este modelo permite analizar de forma dinámica las características del conflicto y los estilos predominantes de las partes, generando estrategias personalizadas y adaptativas en tiempo real. Gracias a la integración de IA, se logran intervenciones más efectivas, respetando principios relevantes como la transparencia, la equidad y la protección de datos. Este trabajo tiene como finalidad potenciar el papel del mediador humano, facilitando acuerdos más eficientes y sostenibles, y abriendo el camino hacia la mediación asistida por la IA como una herramienta complementaria que respeta la esencia del proceso de resolución de conflictos.

Review

This paper introduces a highly relevant and timely proposal for a hybrid iterative model designed to enhance online conflict mediation. Addressing the increasing complexity of disputes in a globalized digital era, the authors propose an innovative integration of artificial intelligence (AI) with the Thomas-Kilmann conflict mode instrument. The core objective is to dynamically analyze conflict characteristics and parties' predominant styles, generating personalized and adaptive strategies in real-time within the legal context. This forward-thinking approach aims to empower human mediators, facilitating more efficient and sustainable agreements, and represents a significant step towards AI-assisted conflict resolution. The conceptual strengths of this model are notable. By leveraging AI, the proposal promises more effective interventions that respect crucial principles such as transparency, equity, and data protection, which are paramount in legal mediation. The emphasis on real-time adaptation and personalized strategies moves beyond static approaches, offering a tailored solution to individual conflicts. Crucially, the paper positions AI as a complementary tool to augment the human mediator's capabilities, recognizing the irreplaceable role of human judgment, empathy, and ethical oversight in the mediation process. This balanced perspective underscores a thoughtful integration of technology with established practice. While the abstract outlines a compelling vision, as a "propuesta," it naturally invites further elaboration on its practical implementation and validation. Future work should detail the specific AI methodologies to be employed, including the types of algorithms, the data sources for training, and how the AI will precisely interpret conflict characteristics to inform Thomas-Kilmann styles and subsequent strategies. A deeper discussion on the iterative nature of the model, including mechanisms for human feedback and oversight, would also be beneficial. Empirical validation through pilot studies or simulations, demonstrating the model's efficacy, ethical robustness, and practical applicability within real-world legal frameworks, will be essential to translate this innovative proposal into a tangible and impactful solution.

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