Marco claro para IA protege a trabajadores e industrias

Por Valerio Adrián Anacleto, Fundador y CEO de Epidata.

Ya casi nadie discute si hay que regular la inteligencia artificial. Ese debate está saldado: Europa, Estados Unidos, Brasil y buena parte del mundo ya están regulando, con más o menos acierto. La discusión real es otra, y son dos preguntas: ¿hacia dónde apuntan esas reglas? ¿proteger al trabajador, a las industrias, a los más chicos?: y fundamentalmente ¿cuándo las escribimos nosotros?

Porque si regulamos recién cuando no nos quede otra, cuando la exigencia viene impuesta desde afuera para poder seguir siendo parte del mundo, vamos a haber perdido algo que no se recupera: la posibilidad de escribir reglas que nos sirvan a nosotros.

¿Qué riesgos concretos genera hoy trabajar con IA regulada?

El riesgo no es la regulación que viene. El riesgo es que no puedo escribir en un contrato qué es lo que voy a tener que cumplir dentro de dieciocho meses. Eso no es un problema filosófico, es un problema de contrato. En todo acuerdo de servicios hay una cláusula donde el proveedor garantiza el cumplimiento de la normativa aplicable. Con la norma europea de datos personales era simple: existía, estaba escrita, tenía fecha. Hoy esa misma cláusula es un cheque en blanco para las dos partes. Y cuando nadie sabe bien qué está firmando, el ciclo de venta se estira, el riesgo se valoriza hacia arriba y el cliente termina eligiendo el proyecto más conservador y no el mejor.

Sí, prefiero mil veces una regulación exigente y clara. Pero le falta un atributo del que se habla poco: no alcanza con claridad, hace falta estabilidad. Un ciclo de producto de IA, del diseño a la operación real, corre entre dieciocho y veinticuatro meses. Hoy las reglas se mueven más rápido que eso.

Por eso la salida no es una norma que intente prever todo. Cuanto más detallada, más rápido queda vieja. Mejor un marco simple, que se actualice con previsibilidad y con tiempo, porque en el medio hay contratos vigentes que tienen que adecuarse.

Regulación bien diseñada: ventaja competitiva ¿sí o no?

Queremos una ley que un cliente de afuera pueda leer y reconocer. No una que le tengamos que explicar.

América Latina concentra el 14% de las visitas globales a soluciones de IA y está tercera en el mundo en descargas de aplicaciones de IA generativa. Pero representa el 6,6% del PBI mundial y capta apenas el 1,12% de la inversión global en IA. Estamos usando muchísimo más de lo que estamos construyendo. Un marco regulatorio previsible es una de las pocas palancas que tenemos para pasar de consumidores a proveedores.

La ambición no es el problema; el problema es el mecanismo. Una autorización estatal previa a la comercialización convierte al Estado en una compuerta por la que hay que pasar antes de vender. Y las compuertas siempre tienen gente interesada en administrarlas. Eso no existe en el marco europeo para la enorme mayoría de los sistemas, ni en ningún estado norteamericano. Un competidor español o mexicano sale al mercado sin ese trámite.

IA y el rol del Estado: ¿cómo regular los riesgos de implementar IA sin desincentivar la innovación?

Es importante hacer foco en tres puntos que marcan la diferencia al momento de hablar sobre regular o no regular, o cómo hacerlo.

En primer lugar, es importante saber que se regula el uso, no la tecnología. La unidad de análisis tiene que ser la decisión que afecta a una persona concreta si le dan un crédito, si entra a un puesto, si accede a una prestación de salud y no el modelo en abstracto. Regular la herramienta es regular algo que cambia cada seis meses; regular la decisión es regular algo que es estable hace décadas. Además, buena parte ya está regulada, por ejemplo la discriminación laboral ya es ilegal, el scoring crediticio ya tiene marco. No hace falta un régimen paralelo. Hace falta especificar cómo se aplica el existente cuando la decisión la sugiere una máquina.

En segundo lugar, el Estado tiene que intermediar la disrupción, y el instrumento correcto es el derecho posterior, no el permiso previo. La asimetría es real: entre quien despliega un sistema de decisión automatizada y quien la recibe no hay paridad de información ni capacidad de reclamo. El que pierde un empleo o un crédito por una inferencia estadística no tiene cómo auditarla, y hoy tampoco hay forma de probar si hubo sesgo. El número lo dice todo.

Proteger a esa persona de la IA no requiere frenar el mercado. Requiere que sepa que hubo un sistema involucrado, que pueda pedir una explicación en un plazo cierto y que pueda exigir revisión humana. Eso protege sin frenar.

En tercer lugar, el Estado como comprador. En general no es el mayor comprador de tecnología en los países, pero es un comprador de escala, sostenido, y con una deuda técnica enorme, o sea que va a tener que comprar más. Y tiene algo que ningún privado tiene: cuando incorpora una exigencia a un pliego, ordena el mercado sin sancionar a nadie. Si pide documentación de sistemas, trazabilidad de decisiones y supervisión humana en sus propias licitaciones, en dos años la industria del país en cuestión desarrolla esas capacidades por vía de mercado. Y quedan disponibles para exportar. Es más rápido de implementar, más barato de fiscalizar y reversible si sale mal.

No se puede jugar al fútbol en una cancha que se mueve, con una pelota que a veces es redonda y a veces cuadrada. Primero el marco claro; después ajustamos las pausas de hidratación y el tiempo para sacar el lateral. Regular no es frenar. Es poner semáforos para poder acelerar.