La inteligencia artificial (IA) puede ser muy beneficiosa en el sistema de justicia penal para predecir el riesgo de reincidencia. La IA proporciona una potencia de cálculo, velocidad y precisión inigualables; todo aprovechado para fortalecer la eficiencia en la predicción de individuos condenados que pueden estar al borde de cometer un delito nuevamente. La aplicación de modelos de IA para predecir la reincidencia ha traído efectos positivos al minimizar la posible reaparición del delito. Sin embargo, queda la pregunta de si los interesados en el sistema de justicia penal pueden confiar en los sistemas de IA en cuanto a equidad, transparencia, privacidad y protección de datos, consistencia, bienestar social y responsabilidad al predecir el posible riesgo de reincidencia de los individuos condenados. Todos estos son requisitos para una IA confiable. Este documento realizó una revisión sistemática de la literatura examinando la confianza y los diferentes requisitos para una IA confiable aplicada a la predicción de los riesgos de reincidencia. Basado en esta revisión, identificamos los desafíos actuales y las direcciones futuras respecto a la aplicación de modelos de IA para predecir el riesgo de reincidencia. Además, este documento proporciona un marco integral de IA confiable para predecir el riesgo de reincidencia.