El Shuffle de la Ley de IA de Colorado: Un Paso Adelante, Dos Pasos Atrás
Colorado se adentró en el profundo mundo de la regulación de la IA el año pasado con la Ley de IA de Colorado (Proyecto de Ley del Senado 24-205), una legislación amplia diseñada para controlar los riesgos de la inteligencia artificial (IA) y los sistemas de decisión automatizados (ADS). Se presenta como una salvaguarda contra el uso descontrolado de la IA en decisiones críticas, como la contratación, el prestado, la vivienda y más, con el objetivo de gestionar los riesgos de la IA mientras se fomenta la innovación.
Sin embargo, como ocurre con cualquier legislación ambiciosa, especialmente en el ámbito tecnológico, la implementación ha sido todo menos fluida. Los grupos de la industria temen que la ley sea demasiado rígida y vaga, mientras que los defensores del consumidor argumentan que no va lo suficientemente lejos. Para aclarar la situación, el Gobernador de Colorado lanzó el Grupo de Trabajo sobre el Impacto de la Inteligencia Artificial de Colorado, un equipo de formuladores de políticas, expertos de la industria y especialistas legales encargado de identificar dónde funciona la ley, dónde no lo hace y cómo solucionarlo.
Después de meses de intensos debates y análisis profundos sobre la política de IA, el Grupo de Trabajo presentó su veredicto en un informe de febrero de 2025. Los hallazgos indican que algunos problemas tienen soluciones claras, otros requieren más negociación, y algunos permanecen tan controvertidos como un coche autónomo sin volante.
Las Críticas
La Ley de IA de Colorado fue aclamada como innovadora, pero no todos estaban contentos. Algunas de las principales quejas sobre esta legislación pionera incluyen:
- Demasiado amplia, demasiado vaga – Términos clave como “discriminación algorítmica” y “decisiones consecuentes” son susceptibles de interpretación, dejando a las empresas preguntándose si están cumpliendo o si están en la cuerda floja;
- Un trato desfavorable para las pequeñas empresas – Algunos argumentan que la carga de cumplimiento recae desproporcionadamente sobre las pequeñas startups de IA que carecen del respaldo legal de las grandes tecnológicas;
- Transparencia vs. secretos comerciales – Los requisitos de divulgación de la ley han levantado banderas rojas en el sector privado, con preocupaciones de que las empresas puedan verse obligadas a revelar modelos de IA y otra información confidencial;
- Pesadillas de cumplimiento – La autoridad del fiscal general y el cronograma de implementación de la ley siguen siendo puntos de contención. Algunos afirman que la ley avanza demasiado rápido, mientras que otros dicen que no tiene suficiente fuerza.
El Grupo de Trabajo sobre el Impacto de la IA se propuso suavizar estas tensiones y ofrecer recomendaciones prácticas.
Lo Que Encontró el Grupo de Trabajo
Entre agosto de 2024 y enero de 2025, el Grupo de Trabajo escuchó a legisladores, académicos, líderes tecnológicos, defensores del consumidor y funcionarios gubernamentales. Su informe clasifica los problemas de la Ley de IA en cuatro grupos:
1. Problemas con consenso aparente sobre cambios propuestos
Algunos ajustes relativamente menores cuentan con apoyo universal, incluyendo:
- Aclarar definiciones ambiguas relacionadas con la IA;
- Ajustar los requisitos de documentación para desarrolladores y desplegadores para evitar burocracia innecesaria.
2. Problemas donde el consenso sobre cambios parece alcanzable con tiempo adicional
Algunas preocupaciones tienen mérito, pero el diablo está en los detalles, requiriendo más tiempo y negociación:
- Redefinir “decisiones consecuentes” – ¿el objetivo? Asegurarse de que la ley apunte a aplicaciones de IA de alto riesgo sin sobrepasarse;
- Ajustar las exenciones – ¿quién exactamente debería estar sujeto a la ley? La respuesta no es simple y tanto las preocupaciones de la industria como las protecciones del consumidor deben equilibrarse;
- Timing y alcance de las evaluaciones de impacto de IA – ¿cuándo y cómo deben las empresas evaluar riesgos? Los plazos y requisitos actuales podrían necesitar ajustes para hacer el cumplimiento más práctico.
3. Problemas donde el consenso depende de la implementación y coordinación
Algunos cambios propuestos no pueden ocurrir de forma aislada – están entrelazados con otras disposiciones. Por lo tanto, aunque los cambios despertaron interés, el acuerdo depende de compensaciones más amplias. Ejemplos incluyen:
- Revisar la definición de las reglas sobre “discriminación algorítmica” sin socavar las protecciones al consumidor y la capacidad de hacer cumplir la ley;
- Determinar qué datos relacionados con la IA deben compartir las empresas con el fiscal general – y bajo qué condiciones;
- Equilibrar las obligaciones de gestión de riesgos con los desafíos prácticos de implementación, incluyendo alinear los requisitos de gestión de riesgos de los desplegadores con las obligaciones de evaluación de impacto.
4. Problemas con firme desacuerdo
Y luego están las batallas más intensas, donde el Grupo de Trabajo notó que los grupos de la industria, los defensores del consumidor y los formuladores de políticas permanecen a años luz y tienen “desacuerdos firmes” sobre los cambios propuestos hasta el punto de que el Grupo de Trabajo no puede hacer recomendaciones sustanciales:
- El dilema del “Deber de Cuidado” – ¿deben los desarrolladores y desplegadores de IA tener una responsabilidad formal para prevenir daños, o sus obligaciones deben ser menos estrictas?
- El dilema del “Factor Sustancial” – ¿cómo debería la Ley de IA de Colorado definir qué herramientas de IA están sujetas a regulación?
- La exención para pequeñas empresas – ¿deberían las startups y las pequeñas empresas de IA con menos de 50 empleados ser eximidas de algunos requisitos de cumplimiento?
- La ventana de corrección – ¿deberían las empresas tener la oportunidad de corregir violaciones antes de que comiencen las sanciones?
- El poder de reglamento del fiscal general – ¿cuánto control debería tener el AG sobre la regulación de la IA a través de la elaboración de normas y la aplicación?
La Conclusión
La Ley de IA de Colorado no va a desaparecer, pero es probable que reciba una reestructuración significativa. El informe del Grupo de Trabajo esboza una hoja de ruta para refinar la legislación, comenzando con los arreglos más fáciles y avanzando hacia compromisos en los puntos más espinosos.
La gran conclusión es que las regulaciones de IA en Colorado siguen siendo un trabajo en progreso, y la batalla sobre cómo regular la IA – sin sofocar la innovación – apenas ha comenzado. A medida que Colorado se encuentra a la vanguardia de la regulación de la IA, este proceso no se trata solo de las leyes de un estado; es un caso de prueba sobre cómo se gobernará la IA en todo el país. Se esperan más revisiones, más debates y muchas lecciones para otros estados que observan desde la línea de banda.
