La legislación mexicana tendrá que incorporar las mejores experiencias y prácticas internacionales en la materia.
Entre las iniciativas que seguramente se discutirán y aprobarán en el próximo Periodo Ordinario de Sesiones del Congreso de la Unión, se encuentra la primera regulación al uso de la Inteligencia Artificial (IA) en México.
Un tema por demás polémico y debatible, pero no por ello libre de normas o dirección para beneficio de la sociedad mexicana; especialmente para su acceso a niñas, niños, adolescentes y jóvenes.
Lo primero que tenemos que conocer es por dónde camina el mundo en materia de regulación de la IA. De entrada, hay dos extremos que debemos evitar: por un lado, la anarquía en el acceso y uso de esta herramienta, y por el otro, su sobrerregulación, al punto de volverla inaccesible o inalcanzable en la práctica.
Entre esos dos extremos hay una gama de experiencias y prácticas regulatorias a nivel global que debemos conocer. Con apoyo en la propia IA, preparamos la siguiente nota:
La regulación de la Inteligencia Artificial (IA) en el mundo se divide principalmente en tres enfoques: leyes integrales basadas en riesgos (Europa); normativas de innovación tecnológica y control de contenidos (Asia), y directrices voluntarias o sectoriales combinadas con el desarrollo de la industria (América del Norte).
A nivel global, destacan los siguientes modelos regulatorios:
- Enfoque integral y basado en riesgos (Unión Europea, UE)
- La Ley de IA de la UE (AI Act): es la primera normativa integral sobre la materia en el mundo. Clasifica los sistemas de IA en cuatro niveles:
- Riesgo inaceptable: sistemas prohibidos (ej. manipulación conductual o calificación social).
- Alto riesgo: sujetos a evaluaciones estrictas antes de salir al mercado (ej. IA en salud o recursos humanos).
- Riesgo limitado: sujetos a requisitos de transparencia (ej. avisar a la persona usuaria que interactúa con un bot).
- Riesgo mínimo: uso libre y sin restricciones.
- Enfoque de soberanía tecnológica y control (China)
- Regulaciones de contenido y algoritmos: China ha implementado normativas específicas para los servicios de IA generativa y la gestión de recomendaciones algorítmicas. El enfoque estatal busca controlar la información y asegurar que el desarrollo tecnológico sirva a los intereses del Estado y la estabilidad social.
- Enfoque sectorial y competitivo (Estados Unidos, EE. UU.)
- Decreto Ejecutivo y agencias sectoriales: en lugar de una ley federal única, EE. UU. utiliza decretos presidenciales para obligar a los desarrolladores a compartir pruebas de seguridad de los modelos más potentes antes de su lanzamiento. Se apoya en agencias existentes (como las de competencia, comercio y derechos civiles) para intervenir en caso de violaciones o sesgos.
- Enfoques alternativos y gobernanza ágil
Más allá de las leyes tradicionales, los Gobiernos y organismos internacionales exploran mecanismos más flexibles:
- Entornos de prueba (sandboxes): espacios controlados donde las empresas pueden probar sus innovaciones en IA bajo supervisión regulatoria, antes de un lanzamiento masivo.
- Auditorías y certificaciones algorítmicas: evaluación por parte de terceros expertos para garantizar que un sistema es justo, seguro y no discriminatorio.
- Principios éticos globales: directrices promovidas por organismos como la Recomendación sobre la Ética de la IA de la UNESCO o los principios de la OCDE, que priorizan los derechos humanos, la transparencia y la equidad.
La legislación mexicana habrá de incorporar las mejores experiencias y prácticas internacionales en la materia.
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