Las pequeñas y medianas empresas (PYMES) deben prepararse para la normativa de IA de la UE, que establece requisitos estrictos para las aplicaciones de IA de alto riesgo, como los sistemas de selección de CV. Adoptar una estrategia proactiva de cumplimiento puede ayudar a las PYMES a transformarse en una ventaja competitiva en un entorno regulatorio en constante cambio.
En septiembre de 2024, Atlassian se unió a más de 100 líderes de la industria como signatarios iniciales del Pacto de IA de la UE, comprometiéndose a prácticas responsables de IA. Un año después, la empresa comparte su informe sobre el progreso de sus compromisos y las lecciones aprendidas en la implementación de estos principios.
Dos legisladores de partidos opuestos presentaron el viernes proyectos de ley sobre la inteligencia artificial, lo que subraya la división sobre cómo se debe regular la IA en Estados Unidos. La representante Yvette Clarke propuso el «Algorithmic Accountability Act of 2025», que exige evaluaciones de impacto sobre sistemas de IA, mientras que el representante Michael Baumgartner presentó el «American Artificial Intelligence Leadership and Uniformity Act», que busca crear un marco nacional y bloquear regulaciones estatales durante cinco años.
A medida que las herramientas de inteligencia artificial se integran en las operaciones, los reguladores exigen pruebas de supervisión. Las oficinas familiares, aunque no son el objetivo de las nuevas leyes de cumplimiento, enfrentan riesgos significativos debido a su uso interno de la IA y su inversión en la economía de IA.
El profesor Suresh Venkatasubramanian de la Universidad de Brown visitó la Universidad Carnegie Mellon para dar una conferencia sobre la regulación de la inteligencia artificial (IA) y la evaluación de la equidad en su uso. Venkatasubramanian enfatizó la importancia de enfoques prácticos y de abajo hacia arriba en la gobernanza de la IA, sugiriendo que los reguladores deben centrarse en objetivos políticos en lugar de especificaciones técnicas que pueden volverse obsoletas rápidamente.
El profesor Suresh Venkatasubramanian de la Universidad de Brown visitó la Universidad Carnegie Mellon para dar una conferencia sobre la regulación de la inteligencia artificial (IA) y la evaluación de la equidad en su uso. Venkatasubramanian enfatizó la importancia de enfoques prácticos y de abajo hacia arriba en la gobernanza de la IA, sugiriendo que los reguladores deben centrarse en objetivos políticos en lugar de especificaciones técnicas que pueden volverse obsoletas rápidamente.
Nvidia ha criticado públicamente la propuesta de la Ley GAIN AI, enfatizando su potencial para sofocar la competencia en el sector de la inteligencia artificial. La ley busca asegurar que los componentes clave de IA permanezcan accesibles para las empresas y agencias gubernamentales estadounidenses antes de ser suministrados al extranjero.
La implementación de IA a escala en sectores regulados puede ser costosa y presenta desafíos únicos, como altos costos de infraestructura y preocupaciones sobre la calidad de los datos. Modelos de IA privados y híbridos están surgiendo como soluciones efectivas para mantener la gobernanza y cumplir con las regulaciones mientras se optimizan los costos y el rendimiento.
La ley de inteligencia artificial de Colorado busca prevenir el uso discriminatorio de sistemas de IA en decisiones importantes. Sin embargo, la implementación de la ley se ha retrasado debido a la falta de acuerdo sobre la responsabilidad de los desarrolladores y usuarios de IA en casos de decisiones discriminatorias.
Indonesia busca equilibrar la innovación tecnológica con una regulación cuidadosa en el ámbito de la inteligencia artificial. Según el Vice-Ministro de Comunicación y Asuntos Digitales, Nezar Patria, la estrategia nacional de IA se basa en «equilibrar la innovación y la regulación» para gestionar los riesgos asociados con la inteligencia artificial.