La imprudencia en la regulación de la Inteligencia Artificial puede cerrar oportunidades

Por qué la regulación de Inteligencia Artificial exige prudencia

La discusión sobre la regulación de Inteligencia Artificial (IA) llegó a la Comisión de Ciencia y Tecnología de la Cámara de Diputados con un dictamen que busca reproducir en Argentina el modelo europeo. Ese enfoque, aunque pretende proteger derechos y evitar riesgos, corre el riesgo de frenar innovación si se aplica sin las buenas prácticas regulatorias y sin adaptar las soluciones al contexto local.

El punto de partida: copiar un modelo con límites

La propuesta debatida intenta replicar el Reglamento Europeo de IA, que combina obligaciones para desarrolladores y usuarios con categorías de riesgo. Sin embargo, la experiencia europea ya mostró tensiones: trámites burocráticos extensos, incertidumbre legal para empresas y dificultades para regular sistemas que evolucionan con rapidez. Reproducir ese mismo esquema en Argentina sin ajustes puede crear cargas desproporcionadas para emprendedores locales, universidades y pymes tecnológicas.

Riesgos concretos de una regulación apresurada

Intervenir sobre actividades disruptivas requiere especial cautela. Una normativa mal calibrada puede producir al menos tres efectos contraproducentes: 1) desalentar inversiones y proyectos locales; 2) empujar desarrollos al exterior o a la informalidad; 3) generar inseguridad jurídica para instituciones públicas y privadas que ya usan IA en servicios esenciales como salud o administración pública. Estos riesgos no son teóricos: se observaron resultados similares en jurisdicciones donde la regulación fue rígida o faltó etapa de consulta amplia.

Buenas prácticas regulatorias: qué debería incluir el proceso

Para que la regulación proteja sin asfixiar, las autoridades deberían seguir principios de regulación inteligente y gradual. Entre las prácticas recomendadas están:

• Evaluaciones de impacto regulatorias previas y posteriores a la implementación.
• Periodos de prueba o «sandboxes» regulatorios que permitan experimentar en entornos controlados.
• Consultas amplias con academia, empresas —especialmente pymes— organizaciones de la sociedad civil y usuarios finales.
• Definiciones técnicas claras y actualizables que distingan entre distintos usos y niveles de riesgo.
• Mecanismos ágiles de revisión normativa para seguir el ritmo de avance tecnológico.

¿Qué tipo de riesgos deben priorizarse?

No todas las aplicaciones de IA tienen el mismo potencial de daño. El foco regulatorio debería concentrarse en aquellas que afectan derechos fundamentales, seguridad pública o procesos decisorios automatizados con impacto individual importante (por ejemplo, selección laboral, salud, acceso a servicios públicos). Para usos de bajo riesgo —herramientas de productividad, filtros de contenido no sensible— conviene un régimen de obligaciones más liviano o autorregulación supervisada.

El rol de las instituciones públicas

El Estado tiene dos responsabilidades relacionadas pero distintas: proteger derechos y promover desarrollo. En la práctica eso exige coordinación entre ministerios (Ciencia y Tecnología, Justicia, Trabajo, Producción) y agencias técnicas que puedan evaluar algoritmos y prácticas. Argentina cuenta con centros de investigación, universidades y empresas tecnológicas que pueden aportar evidencias; integrarlos al diseño normativo mejora la calidad de las reglas y la legitimidad del proceso.

Impacto sobre pymes y academia

Las pymes tecnológicas y los grupos de investigación suelen operar con recursos limitados. Obligarlos a cumplir con requisitos extensos —auditorías costosas, registros complejos o seguros de responsabilidad elevados— puede frenar proyectos antes de arrancar. Una regulación práctica contemplaría escalas de obligación según tamaño, riesgo y finalidad, y apoyos para transferencia tecnológica y cumplimiento normativo.

Transparencia, auditoría y acceso a reparación

Las exigencias razonables de transparencia y trazabilidad son claves para proteger a las personas afectadas por decisiones automatizadas. Eso incluye derecho a explicación, registros de uso y protocolos de auditoría externa. Pero también hace falta garantizar acceso efectivo a vías de reparación y a instancias de revisión humana, evitando procesos que resulten costosos o inaccesibles para la mayoría.

La experiencia europea como referencia, no como mandato

El Reglamento Europeo ofrece lecciones útiles: clasificación por riesgo, obligaciones para sistemas de alto impacto y sanciones. Sin embargo, no es una receta obligatoria. Cada país debe adaptar el marco a su estructura productiva, capacidades regulatorias y prioridades sociales. En América Latina, y en Argentina en particular, la discusión debe equilibrar protección de derechos con incentivos para transformar la IA en herramienta de desarrollo inclusivo.

Conclusión: oportunidad o freno

Reglamentar la Inteligencia Artificial es necesario, pero la imprudencia puede convertir una oportunidad en un freno. El desafío es construir reglas que reduzcan daños reales sin sacrificar el potencial de innovación que la IA ofrece a la salud, la educación, la administración pública y la industria. Para lograrlo, hace falta diálogo abierto, evaluaciones técnicas y soluciones escalonadas que protejan sin paralizar.

Fuente: Infobae — Opinión