La Necesidad y Caminos hacia la Interoperabilidad Regulatoria y Técnica en IA
Nos encontramos en un momento crítico en el desarrollo de la IA, donde un desafío de gobernanza puede sofocar la innovación y crear divisiones digitales globales. El panorama actual de gobernanza de la IA se asemeja a un patchwork de regulaciones fragmentadas, estándares técnicos y no técnicos, y marcos que hacen que el despliegue global de sistemas de IA sea cada vez más difícil y costoso.
El panorama fragmentado de la gobernanza de la IA
El entorno global de gobernanza de la IA se caracteriza por enfoques regulatorios divergentes entre las principales economías. La UE se ha posicionado como pionera con su AI Act, que implementa un sistema de clasificación de riesgo vinculante y prohíbe ciertas aplicaciones de IA, imponiendo obligaciones estrictas sobre sistemas de alto riesgo como la identificación biométrica.
En contraste, el Reino Unido adopta un enfoque sectorial que evita nueva legislación a favor de empoderar a los reguladores existentes. Mientras tanto, los EE. UU. carecen de una legislación federal integral sobre IA, resultando en una mezcla caótica de leyes a nivel estatal.
China, por su parte, combina directrices éticas impulsadas por el estado con leyes específicas que apuntan a tecnologías como la IA generativa, alineando el desarrollo de la IA con la seguridad nacional.
Aparte de estas leyes, las iniciativas de derecho blando añaden otra capa de complejidad. Recientes conjuntos de datos capturan más de 600 programas de derecho blando y 1400+ estándares de IA, creando cargas de cumplimiento significativas para las organizaciones que buscan desplegar sus sistemas de IA de manera responsable.
Por qué importa la interoperabilidad regulatoria y técnica de la IA
Esta fragmentación crea graves problemas para la innovación, la seguridad y el acceso equitativo a las tecnologías de IA. Cuando un algoritmo de salud desarrollado bajo las estrictas reglas de gobernanza de datos de la UE podría violar las leyes estatales de EE. UU., el despliegue global de sistemas de IA beneficiosos se complica.
Los costos económicos son sustanciales. Según hallazgos de la APEC, los marcos interoperables podrían aumentar los servicios de IA transfronterizos entre un 11% y un 44% anualmente. Las reglas incoherentes de IA impactan desproporcionadamente a las startups y pequeñas y medianas empresas, dándole a las grandes empresas una ventaja injusta.
Más allá de la economía, la fragmentación técnica perpetúa ecosistemas cerrados, donde la falta de interfaces estandarizadas para la comunicación IA a IA impide la interoperabilidad entre agentes de IA.
Caminos hacia la interoperabilidad de la IA
Afortunadamente, existen cuatro caminos prometedores para avanzar en la interoperabilidad regulatoria y técnica. No requieren regulaciones globales completamente uniformes, sino que se enfocan en crear coherencia que permita interacciones transfronterizas de IA mientras se respetan las prioridades nacionales.
En primer lugar, los gobiernos deberían incorporar normas y marcos globales en sus regulaciones nacionales. Esta incorporación por referencia crea una alineación natural en los mecanismos de cumplimiento.
En segundo lugar, necesitamos estándares técnicos abiertos para la comunicación IA a IA. Los estándares verdaderamente abiertos desarrollados a través de cuerpos multistakeholder crearían un campo de juego nivelado.
En tercer lugar, pilotar marcos de interoperabilidad en sectores de alto impacto validaría enfoques antes de su implementación más amplia. Espacios regulatorios multilaterales, como los establecidos entre el Reino Unido, EAU y Singapur, ofrecen entornos seguros para probar estos enfoques.
Finalmente, construir casos económicos y comerciales más sólidos para la interoperabilidad estimulará la voluntad política. Integrar disposiciones de gobernanza de IA en acuerdos comerciales puede crear mecanismos para la coherencia regulatoria.
El camino a seguir
Lograr la interoperabilidad regulatoria y técnica no sucederá de la noche a la mañana. Lo que se necesita es un enfoque de multistakeholder que incluya gobiernos, industria, sociedad civil y organizaciones internacionales trabajando juntos hacia objetivos específicos y alcanzables.
Internacionales como el G7, la ONU y la Red Internacional de Institutos de Seguridad de IA ofrecen espacios prometedores para la coordinación multistakeholder.
La alternativa, un paisaje de IA profundamente fragmentado, no solo frenaría la innovación, sino que también aumentaría las divisiones digitales. La hora de la acción concertada sobre la interoperabilidad de la IA es ahora, mientras los enfoques de gobernanza aún están evolucionando.
