Regular la IA: modelos globales y desafíos latinoamericanos
Regulating AI: Global Models and Latin American Challenges
El avance de la inteligencia artificial ha generado un debate global sobre sus implicancias éticas, sociales y económicas. Mientras que China, Estados Unidos y la Unión Europea optan por modelos regulatorios distintos, América Latina busca un camino propio. En este contexto, la región tiene una oportunidad única para diseñar un marco de gobernanza que equilibre innovación, protección de derechos y realidades sociales locales, evitando así convertirse en un mero receptor de normas externas.
The advancement of artificial intelligence has generated a global debate on its ethical, social, and economic implications. While China, the United States, and the European Union opt for different regulatory models, Latin America seeks its own path. In this context, the region has a unique opportunity to design a governance framework that balances innovation, the protection of rights, and local social realities, thereby avoiding becoming a mere recipient of external norms.
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un eje central del debate global, no solo por su impacto tecnológico, sino por sus implicancias económicas, éticas y sociales. Diferentes regiones han adoptado enfoques regulatorios diversos: la Unión Europea (UE) apuesta por un marco integral y vinculante; Estados Unidos (EE.UU.) opta por un modelo fragmentado y sectorial; y China combina agilidad normativa con fuerte control estatal. En América Latina, aunque el marco regulatorio es incipiente, crece el interés por desarrollar políticas propias que equilibren innovación, protección de derechos y realidades locales, buscando un camino que no dependa exclusivamente de los modelos extranjeros.
Tres modelos en pugna
La UE, mediante su Acta de IA, busca establecer un estándar global de regulación, similar a lo que logró con el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR, por sus siglas en inglés). El Acta, al igual que GDPR, es un reglamento, por lo cual es directamente aplicable en todos los Estados miembros de la UE sin necesidad de adoptarlo a través de legislación nacional. Esta norma clasifica los sistemas de IA según su nivel de riesgo, prohibiendo aquellos de “riesgo inaceptable”, como sistemas de puntuación social y el reconocimiento facial en vivo en espacios públicos. Mientras tanto, los sistemas “de alto riesgo” enfrentan estrictas obligaciones de transparencia y supervisión humana. Además, se establecen requisitos específicos para la IA generativa, como ChatGPT, tales como informar que el contenido fue creado por IA. De este modo, su objetivo es proteger derechos fundamentales y consolidarse como referencia global, apostando a una regulación temprana y amplia para influir en prácticas internacionales.
A diferencia del enfoque integral de la UE, la regulación de IA en EE.UU. es fragmentada y sectorial. La idea es permitir que la tecnología madure antes de imponer normativas estrictas. Existen principios éticos y guías de organismos públicos y privados, así como proyectos de ley a nivel federal y estatal, pero ninguno es tan amplio como el Acta de IA europea. A nivel federal, la Orden Ejecutiva sobre IA, emitida por el ex presidente Biden, buscaba promover un desarrollo de la IA ético y seguro, centrado en la privacidad y los derechos civiles. No obstante, la administración de Trump revirtió en gran medida estas políticas, priorizando la competitividad y un enfoque unilateral a través de la desregulación. Este cambio podría disminuir la influencia de EE. UU. en el debate regulatorio global, y las empresas estadounidenses se verán en la necesidad de adaptarse al Acta de la UE para acceder al mercado europeo y mantener su competitividad.
El enfoque de China, por su parte, es multifacético, basándose en leyes existentes y regulaciones específicas en lugar de una única norma de IA. Su modelo regulatorio es ágil: publica borradores, ajusta reglas tras consultas con empresas y academia y se adapta rápidamente a tecnologías emergentes. Muchas disposiciones incluyen requisitos de transparencia similares al Acta europea, como la etiqueta de contenido generado por IA, la identificación de deepfakes y la notificación al público sobre el uso de IA en servicios. Sin embargo, una característica clave de la regulación china es el énfasis en el control estatal. En este sentido, Xi Jinping subrayó la importancia de asegurar que el desarrollo de la IA refleje los “valores centrales del socialismo y no contenga contenido que implique la subversión del poder del Estado”.
Un camino propio: la respuesta latinoamericana
En contraste con los modelos de gobernanza mencionados, el marco regulatorio de la IA en Latinoamérica es incipiente y fragmentado. No obstante, la mayoría de los países latinoamericanos proponen regulaciones inspiradas en el Acta de IA de la UE. En algunos países, como Argentina y Brasil, existen proyectos orientados tanto a una regulación general como a ámbitos específicos. Otros países, como Chile, Costa Rica y Colombia, contemplan la creación de autoridades especializadas encargadas de supervisar y fiscalizar la implementación y el desarrollo de estas tecnologías. De este modo, la IA comienza a ocupar un lugar central en la agenda legislativa latinoamericana, en un contexto donde ya impacta el empleo, los servicios públicos y los procesos democráticos.
Frente a este panorama, numerosos analistas consideran que el mensaje es claro y urgente: América Latina necesita su propia hoja de ruta. La región tiene la oportunidad de liderar, elaborando sus propias regulaciones de IA en lugar de limitarse a importar marcos regulatorios extranjeros o empezar desde cero. Para lograrlo, es crucial tomar como referencia los modelos globales, pero adaptándolos a sus necesidades y valores locales. Esto supone diseñar marcos flexibles y conscientes de realidades como la desigualdad estructural, la informalidad laboral y la diversidad cultural y lingüística.
Los próximos años serán decisivos: la polarización del panorama regulatorio global entre la UE, EE.UU. y China abre una ventana única para que América Latina trace un camino alternativo, evitando quedar relegada a mera receptora de normas externas. Solo mediante la cooperación entre gobiernos, sector privado y sociedad civil será posible construir un marco que oriente la IA hacia un futuro digital más inclusivo, equitativo y justo.
Artificial intelligence (AI) has become a central axis of the global debate, not only due to its technological impact but also because of its economic, ethical, and social implications. Different regions have adopted diverse regulatory approaches: the European Union (EU) bets on a comprehensive and binding framework; the United States (US) opts for a fragmented and sector-specific model; and China combines regulatory agility with strong state control. In Latin America, although the regulatory framework is incipient, there is growing interest in developing its own policies that balance innovation, protection of rights, and local realities, seeking a path that does not depend exclusively on foreign models.
Three Models in Conflict
The EU, through its AI Act, seeks to establish a global standard for regulation, similar to what it achieved with the General Data Protection Regulation (GDPR). The Act, like GDPR, is a regulation, meaning it is directly applicable in all EU member states without the need to adopt it through national legislation. This norm classifies AI systems according to their level of risk, prohibiting those with "unacceptable risk," such as social scoring systems and live facial recognition in public spaces. Meanwhile, "high-risk" systems face strict transparency obligations and human oversight. Additionally, specific requirements are established for generative AI, such as ChatGPT, including informing users that the content was created by AI. In this way, its objective is to protect fundamental rights and consolidate itself as a global reference, betting on early and broad regulation to influence international practices.
In contrast to the EU's comprehensive approach, AI regulation in the US is fragmented and sector-specific. The idea is to allow the technology to mature before imposing strict regulations. There are ethical principles and guidelines from public and private bodies, as well as bills at the federal and state levels, but none are as broad as the European AI Act. At the federal level, the Executive Order on AI, issued by former President Biden, sought to promote an ethical and safe development of AI, focused on privacy and civil rights. However, the Trump administration largely rolled back these policies, prioritizing competitiveness and a unilateral approach through deregulation. This shift could diminish US influence in the global regulatory debate, and American companies will find it necessary to adapt to the EU Act to access the European market and maintain their competitiveness.
China's approach, for its part, is multifaceted, relying on existing laws and specific regulations rather than a single AI norm. Its regulatory model is agile: it publishes drafts, adjusts rules after consultations with companies and academia, and adapts rapidly to emerging technologies. Many provisions include transparency requirements similar to the European Act, such as labeling AI-generated content, identifying deepfakes, and notifying the public about the use of AI in services. However, a key feature of Chinese regulation is the emphasis on state control. In this regard, Xi Jinping stressed the importance of ensuring that the development of AI reflects the "core values of socialism and does not contain content that implies the subversion of state power."
A Path of Their Own: The Latin American Response
In contrast to the aforementioned governance models, the regulatory framework for AI in Latin America is incipient and fragmented. Nonetheless, most Latin American countries propose regulations inspired by the EU AI Act. In some countries, such as Argentina and Brazil, there are projects oriented toward both general regulation and specific areas. Other countries, such as Chile, Costa Rica, and Colombia, contemplate the creation of specialized authorities in charge of supervising and monitoring the implementation and development of these technologies. In this way, AI is beginning to occupy a central place on the Latin American legislative agenda, in a context where it already impacts employment, public services, and democratic processes.
Faced with this scenario, numerous analysts consider that the message is clear and urgent: Latin America needs its own roadmap. The region has the opportunity to lead by drafting its own AI regulations instead of limiting itself to importing foreign regulatory frameworks or starting from scratch. To achieve this, it is crucial to take global models as a reference but adapt them to local needs and values. This implies designing flexible frameworks that are conscious of realities such as structural inequality, labor informality, and cultural and linguistic diversity.
The coming years will be decisive: the polarization of the global regulatory landscape among the EU, the US, and China opens a unique window for Latin America to trace an alternative path, avoiding being relegated to a mere recipient of external norms. Only through cooperation among governments, the private sector, and civil society will it be possible to build a framework that guides AI toward a more inclusive, equitable, and just digital future.
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