Primeros pasos hacia la conformidad: cumplimiento temprano bajo la Ley de IA de la UE
La Ley de Inteligencia Artificial (IA) de la UE, que entró en vigor el 1 de agosto de 2024, marca el primer marco regulatorio integral para la IA a nivel mundial. Aunque la mayoría de las disposiciones se aplicarán a partir del 2 de agosto de 2026, algunos requisitos clave, incluidas las obligaciones de alfabetización en IA, la definición de sistemas de IA y las prohibiciones de prácticas no permitidas, entraron en vigor el 2 de febrero de 2025. Estos hitos iniciales señalan el comienzo de un nuevo marco regulatorio para la IA en toda Europa.
Para ayudar a las empresas a navegar por estas obligaciones de cumplimiento temprano, la Comisión Europea ha publicado dos conjuntos de Directrices en febrero de 2025, que cubren la definición de sistemas de IA y las prácticas de IA prohibidas. Aunque estas directrices no son vinculantes, ayudan a las empresas a evaluar cómo estas normas afectan sus operaciones de IA y aseguran que están preparadas para el cumplimiento.
Obligaciones críticas a abordar
Este artículo describe las dos áreas críticas que las empresas deben abordar a corto plazo: (1) integrar la alfabetización en IA como un requisito operativo de cumplimiento y (2) entender cómo se definen los sistemas de IA y qué prácticas están prohibidas bajo la Ley.
Alfabetización en IA: un requisito de cumplimiento fundamental
La Ley de IA de la UE exige que la alfabetización en IA sea un requisito de cumplimiento fundamental. Las organizaciones que implementan IA deben asegurarse de que sus empleados, contratistas y terceros relevantes posean las habilidades y conocimientos necesarios para desplegar la IA de manera responsable y gestionar los riesgos asociados.
¿Qué significa la alfabetización en IA en la práctica?
La alfabetización en IA no se trata simplemente de ofrecer programas de formación. Según la Ley de IA de la UE, es un requisito de cumplimiento demostrable para las organizaciones asegurar que todo el personal involucrado en el despliegue y la supervisión de sistemas de IA comprenda tanto la tecnología como sus riesgos. Este cambio coloca una mayor carga sobre las empresas para centrarse en programas educativos significativos que demuestren comprensión y aplicación, más allá de sesiones de formación puntuales.
Uno de los mayores desafíos que enfrentan las empresas es la naturaleza de rápida evolución de la tecnología de IA. Los programas de alfabetización en IA deben adaptarse para reflejar los riesgos específicos del sector y actualizarse regularmente para mantenerse al día con los rápidos desarrollos tecnológicos. Las organizaciones más pequeñas pueden también encontrar dificultades para asignar recursos a una formación integral en IA, mientras que diferentes industrias requerirán enfoques adaptados para reflejar los riesgos específicos del sector.
Integración de gobernanza y expectativas regulatorias
En lugar de tratar la alfabetización en IA como una obligación independiente, las empresas deben integrarla en sus marcos existentes de gobernanza y gestión de riesgos. Esto no solo ayudará a las organizaciones a construir una cultura de uso responsable de la IA, sino que también mejorará la supervisión de la IA, la toma de decisiones y fortalecerá la confianza de los interesados. Aunque el incumplimiento en la implementación de la alfabetización en IA no conlleva sanciones directas, los reguladores pueden tenerlo en cuenta al determinar multas por violaciones más amplias de la Ley de IA.
Alcance y prácticas de IA prohibidas: entendiendo los límites
La definición de un sistema de IA es un pilar clave de la Ley de IA, determinando qué tecnologías caen bajo su alcance.
Definiendo un sistema de IA bajo la Ley de IA: lo que las empresas necesitan saber
La Ley de IA de la UE proporciona una definición de IA basada en el ciclo de vida, abarcando tanto las etapas de desarrollo (fase de construcción) como las de implementación (fase de uso). Las Directrices sobre Sistemas de IA confirman que, debido a la amplia variedad de aplicaciones de IA, no es posible proporcionar una lista definitiva de sistemas de IA. En cambio, la IA se define a través de siete elementos clave:
- Un sistema basado en máquinas
- Diseñado para operar con diferentes niveles de autonomía
- Que puede exhibir adaptabilidad después de la implementación
- Operando para objetivos explícitos o implícitos
- Inferiendo de entradas para generar salidas
- Produciendo predicciones, contenido, recomendaciones o decisiones
- Influyendo en entornos físicos o virtuales
Sin embargo, no todos los siete elementos deben estar presentes en todo momento para que un sistema califique como IA bajo la Ley. La definición está destinada a reflejar la complejidad y diversidad de los sistemas de IA mientras asegura la alineación con los objetivos de la Ley de IA.
Las organizaciones deben tener en cuenta que esta definición no debe aplicarse mecánicamente. Cada sistema debe evaluarse individualmente basado en sus características específicas. Si bien muchos sistemas de IA cumplirán con la definición establecida en la Ley de IA, no todos estarán sujetos a regulación. En última instancia, el Tribunal de Justicia de la Unión Europea será responsable de las interpretaciones autoritativas de la clasificación de sistemas de IA.
Prácticas de IA prohibidas: lo que está fuera de límites
El Artículo 5 de la Ley de IA describe las prácticas de IA que presentan riesgos inaceptables para los derechos fundamentales, la seguridad pública y los valores democráticos. Estas prohibiciones serán revisadas anualmente por la Comisión Europea, permitiendo que la lista evolucione junto con los desarrollos tecnológicos.
Si bien algunas prohibiciones están dirigidas principalmente a gobiernos y fuerzas del orden, otras tienen implicaciones directas para las empresas. Dos de las restricciones más significativas que afectan a las aplicaciones comerciales de IA son la explotación de vulnerabilidades y la calificación social.
- Explotación de Vulnerabilidades (Artículo 5(1)(b))
- Calificación Social (Artículo 5(1)(c))
Los sistemas de IA que explotan intencionalmente las vulnerabilidades de los individuos basándose en la edad, la discapacidad o el estado socioeconómico, especialmente de niños o individuos en riesgo, resultando en daños significativos, están estrictamente prohibidos. Las Directrices sobre IA Prohibida definen las vulnerabilidades de manera amplia, abarcando susceptibilidades cognitivas, emocionales y físicas.
Un ejemplo clave son los juguetes impulsados por IA diseñados para manipular a los niños a participar en comportamientos de riesgo, como pasar excesivo tiempo en línea o tomar decisiones inseguras. Otro ejemplo incluye mecanismos adictivos impulsados por IA, como los programas de refuerzo que explotan los bucles de dopamina para aumentar el compromiso del usuario.
La calificación social se refiere a los sistemas de IA que evalúan o clasifican a los individuos según su comportamiento social, características personales o rasgos inferidos, llevando a un tratamiento perjudicial o desproporcionado.
Esta prohibición se aplica en dos casos: (1) cuando la calificación social resulta en consecuencias negativas en un contexto no relacionado, como usar los hábitos de gasto financiero de un individuo para determinar su empleabilidad; y (2) cuando las consecuencias de la calificación social son desproporcionadas en relación con el comportamiento evaluado.
Conclusión: preparándose para el cumplimiento
Las empresas deben evaluar si sus sistemas de IA están dentro del alcance de la Ley de IA, evaluar sus programas de alfabetización en IA y revisar sus herramientas impulsadas por IA para detectar riesgos potenciales relacionados con la explotación de vulnerabilidades o la calificación social. Dada las actualizaciones anuales a la lista de prácticas prohibidas, las empresas también necesitarán monitorear de cerca los desarrollos regulatorios para mantenerse en conformidad.
Si bien la Ley de IA presenta nuevos desafíos regulatorios, también ofrece un marco para la gobernanza responsable de la IA. Las empresas que adopten un enfoque proactivo hacia el cumplimiento, integrando la alfabetización en IA en los marcos de gobernanza, evaluando los riesgos de IA y asegurando un despliegue responsable, no solo mitigarán la exposición legal, sino que también lograrán una madurez en la gobernanza de IA, fortalecerán la confianza del consumidor y mejorarán su posicionamiento competitivo en una economía impulsada por la IA.
