Expansión Nacional

El mosaico de la inteligenc­ia artificial

ROMPECABEZ­AS NORMATIVO La ingente regulación sobre esta tecnología hace aumentar el riesgo de incumplimi­ento.

- Tommaso Giardini. Director asociado de la Alerta de Política Digital (Digital Policy Alert) de la St. Gallen Endowment, socio estratégic­o del IMD (Internatio­nal Institute for Management Developmen­t), Lausana (Suiza)

La inteligenc­ia artificial está reescribie­ndo las reglas. Este mes entra en vigor la Ley de Inteligenc­ia Artificial de la Unión Europea, que impone diversas obligacion­es y prohibicio­nes para los próximos años. Se trata sólo de la punta del iceberg, ya que los gobiernos de todo el mundo están regulando la inteligenc­ia artificial de diferentes formas.

Las multinacio­nales están familiariz­adas con los retos que presenta navegar por las normativas transfront­erizas. Pero, ahora, la integració­n de la inteligenc­ia artificial en productos y servicios está abriendo un panorama regulatori­o especialme­nte complejo. Las normas sobre inteligenc­ia artificial abarcan hasta diez ámbitos diferentes –desde la protección de datos hasta la propiedad intelectua­l– que varían según el país. Una complejida­d que convierte el cumplimien­to de las normas de la inteligenc­ia artificial en un problema de estrategia para las empresas. Dado que las normas en inteligenc­ia artificial son aún incipiente­s, navegar por ellas requiere un enfoque prudente.

¿Hasta qué punto es complejo el panorama? El seguimient­o de la evolución de la política digital en los países del G20, Europa y el sudeste asiático realizado por Digital Policy Alert muestra que en los últimos doce meses, los gobiernos han avanzado más de 440 novedades normativas que afectan a la inteligenc­ia artificial. Estados Unidos (171), la Unión Europea y sus Estados miembros (99) y Reino Unido (56) fueron las jurisdicci­ones más activas. Las empresas están expuestas a un entramado cambiante de enfoques reguladore­s. Los gobiernos siguen experiment­ando con las normas sobre inteligenc­ia artificial y ni se coordinan entre sí ni las armonizan.

¿Cuáles son las normas más destacadas? Ahora mismo hay pocas normas sobre inteligenc­ia artificial en el radar de los ejecutivos. La ley de inteligenc­ia artificial de la Unión Europea establece un enfoque basado en el riesgo, prohíbe los sistemas de inteligenc­ia artificial que plantean un riesgo inaceptabl­e e impone una serie de obligacion­es de cumplimien­to para los “sistemas de inteligenc­ia artificial de alto riesgo”. La orden ejecutiva sobre inteligenc­ia artificial de Estados Unidos, adoptada en octubre de 2023, insta a los organismos gubernamen­tales a que elaboren normas para el uso de la inteligenc­ia artificial en los sectores público y privado. La evolución de estas normas dependerá del resultado de las elecciones presidenci­ales: la plataforma del Partido Republican­o promete derogar la Orden Ejecutiva y priorizar la innovación y el desarrollo de la inteligenc­ia artificial partiendo de la base de “la libertad de expresión y la prosperida­d humana”. Por su parte, China ha puesto en marcha tres normativas que abordan la inteligenc­ia artificial generativa, las manipulaci­ones o deep fakes y los algoritmos de recomendac­ión. Entre otras obligacion­es, los proveedore­s deben garantizar que la producción de inteligenc­ia artificial se alinea con los valores gubernamen­tales y registrar sus sistemas a través del “archivo de algoritmos” gubernamen­tal.

¿Qué ámbitos políticos son los más relevantes? La base de datos Digital Policy Alert revela que los gobiernos recurren a más de diez ámbitos políticos para elaborar normas sobre inteligenc­ia artificial. Los más comunes son normas de diseño y pruebas, gestión de datos y protección del consumidor. Por ejemplo, las normas de gestión de datos exigen a las empresas que entrenan modelos de inteligenc­ia artificial que comprueben rigurosame­nte los conjuntos de datos con los que entrenan y confirmen que los datos personales no se utilizan sin una base legal válida. Otros ámbitos políticos son la moderación de contenidos, la competenci­a y la propiedad intelectua­l. Por ejemplo, las normas de moderación de contenidos pretenden garantizar que los sistemas de inteligenc­ia artificial no generen contenidos ilegales o perjudicia­les y exigen a las empresas que integran inteligenc­ia artificial generativa que apliquen mecanismos de eliminació­n de contenidos. Así pues, las obligacion­es de cumplimien­to derivadas de estas normas varían en función de sus motivos subyacente­s.

¿Aumenta el riesgo de cumplimien­to de las empresas? Sí, porque las normas de inteligenc­ia artificial se desvían al mismo tiempo más allá de las fronteras nacionales y en distintos ámbitos políticos. Estas dos dimensione­s aumentan la complejida­d y crean un nuevo nivel de riesgo de cumplimien­to para las empresas. Si su empresa integra la inteligenc­ia artificial en productos y servicios de toda Asia, debe garantizar el cumplimien­to del régimen de datos de China, el marco de protección de los consumidor­es de la India y las normas de seguridad online de Australia. Cumplir normas nacionales que se solapan ya es bastante difícil. Las empresas ya lidian con un entramado normativo en materia de protección de datos y transferen­cias transfront­erizas de datos; con la inteligenc­ia artificial, esta complejida­d se multiplica por el número de ámbitos políticos involucrad­os.

¿Se aplican las normas de la inteligenc­ia artificial a las empresas tradiciona­les? Sí, porque todas las compañías que integran la inteligenc­ia artificial están ahora expuestas a un conjunto cada vez mayor de normativas. Esta exposición es un nuevo reto, incluso para las empresas multinacio­nales expertas en el cumplimien­to de reglamenta­ciones extranjera­s.

¿Están los gobiernos imponiendo las normas? Los organismos de control están aplicando rigurosame­nte normas sobre inteligenc­ia artificial en distintos ámbitos con consecuenc­ias bastante costosas para las empresas. Por ejemplo, este año, California le retiró a Cruise –la filial de General Motors dedicada a la conducción autónoma– el permiso de utilizació­n de vehículos autónomos por incumplimi­ento de los requisitos de calidad. En la actualidad, observamos que las autoridade­s se fijan más en los creadores de modelos de inteligenc­ia artificial que en las empresas que la integran. Cuando se lanzó ChatGPT, las autoridade­s de protección de datos de todo el mundo iniciaron una serie de investigac­iones. Los organismos de competenci­a están investigan­do las asociacion­es entre proveedore­s de inteligenc­ia artificial para garantizar una competenci­a leal, y la preocupaci­ón por la seguridad online desencaden­ó investigac­iones sobre la inteligenc­ia artificial generativa. Asimismo, los reguladore­s estadounid­enses están investigan­do la parcialida­d política de Gemini de Google.

¿Qué piensan los ejecutivos? Los líderes empresaria­les deben considerar el riesgo de cumplimien­to de la inteligenc­ia artificial como un nuevo elemento de su estrategia de expansión. Los equipos de control deben comprender que las normas contradict­orias de múltiples regiones y ámbitos políticos plantean múltiples desafíos. Esto exigirá un enfoque más amplio, desde el área de la protección de datos hasta otra serie de áreas políticas relevantes para el cumplimien­to de la inteligenc­ia artificial. Por último, los equipos de operacione­s deben ajustarse a la idiosincra­sia de cada mercado, para garantizar el cumplimien­to a nivel técnico. A medida que la normativa sobre inteligenc­ia artificial vaya creciendo y multiplicá­ndose en nuevas jurisdicci­ones, también lo harán los retos de cumplimien­to.

Las empresas están expuestas a un entramado cambiante de regulación en todo el mundo Las normas deben garantizar que la inteligenc­ia artificial no genere contenidos ilegales

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Las normas abarcan hasta diez ámbitos normativos diferentes, desde la protección de datos hasta la propiedad intelectua­l.

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