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Por Ricardo Porto
La inteligencia artificial constituye una peculiar modalidad tecnológica, que genera importantísimos beneficios en todos los órdenes y provoca otros tantos problemas, de similar magnitud. Pero nada de ello ocurre de manera automática. Para canalizar las fortalezas y evitar los riesgos de la IA se necesitan políticas públicas adecuadas. En este contexto, el principal problema regulatorio es elaborar una normativa apresurada, que puede obstaculizar el progreso y la innovación o hacerlo demasiado tarde, cuando los daños sean difícilmente reparables. Frente a este panorama un tanto pesimista, y para superar ese complejo dilema, tal vez la mejor solución sea repensar los modelos normativos tradicionales y elaborar una legislación tan novedosa y disruptiva como la propia tecnología a regular.”“No es una tarea fácil establecer una legislación para la inteligencia artificial. Son muchos y variados los problemas. Se trata de una tecnología compleja, disruptiva y en constante transformación. Esto, entre otras cosas, provoca una rápida obsolescencia de las normas. Por lo demás, tiene lugar una asimetría de información entre empresarios y reguladores, en un contexto que presenta una fuerte concentración empresarial, que les permite a las compañías influir en los legisladores y en la propia academia. Entre otros riesgos, está el de elaborar una normativa inadecuada, que frene el desarrollo y la innovación, sancionar leyes impulsadas por los lobbies, diseñar reglas meramente declarativas, excesivamente reglamentaristas, o que no tengan en cuenta el impacto ambiental de la inteligencia artificial, entre tantas otras posibilidades. Probablemente, habrá que repensar los modelos normativos tradicionales y elaborar una legislación tan novedosa y disruptiva como la propia tecnología a regular. De todos modos, y a pesar de las dificultades, la inacción legislativa no debería ser una opción.
Inteligencia Artificial. El dilema de regular mal o hacerlo cuando ya es demasiado tarde
Introducción
Los responsables de formular políticas se encuentran ante un dilema empírico: deben adoptar decisiones trascendentales sobre la gobernanza de la IA ahora, con un sustento científico insuficiente, o esperar a tener la base empírica, momento en que ya podría ser demasiado tarde para intervenir. Esto se afirma en el Informe preliminar del Panel Científico Internacional Independiente sobre Inteligencia Artificial, publicado en julio de 2026.[1]
En efecto, existen diversos factores que complican la regulación de la IA. En primer lugar, la complejidad propia de esta tecnología dificulta su conocimiento y, en consecuencia, su eventual regulación. A esto se suma el dinamismo y cambio permanente de las distintas facetas de la inteligencia artificial. Esta transformación constante de la tecnología torna obsoleta todo tipo de normativa. Asimismo, impide la consolidación de una doctrina a la cual recurrir. Por lo demás, parte de la investigación que se realiza en la academia está financiada, directa o indirectamente, por las principales empresas del sector, lo cual contribuye a sesgar las propias investigaciones. En este contexto, tiene lugar una asimetría de conocimiento entre los encargados de elaborar las políticas públicas y los titulares de las empresas tecnológicas, que incide en la producción normativa.
En verdad, el enorme protagonismo de las compañías tecnológicas va mucho más allá de su influencia en el campo educativo. Por caso, existe una fuerte concentración empresarial en las distintas etapas del proceso de la IA, que se suma a la concentración geográfica, materializada en un puñado de países que lideran esta tecnología. Esta circunstancia debilita el poder de los restantes estados en su capacidad de participar y regular la IA.
En este novedoso escenario comienzan a aparecer diferentes modalidades legislativas orientadas a regular esta compleja tecnología. En primer lugar, se observa un debilitamiento del poder normativo estatal y un consecuente protagonismo del sistema de creación normativa a través de la participación de las múltiples partes interesadas. Paralelamente, surgen propuestas que sugieren la necesidad de coordinar regulación pública, autorregulación privada y coregulación. Otros autores y algunas legislaciones plantean los sandboxes regulatorios. También, se aconseja adoptar un abanico jurídico en donde convivan normativa tradicional, como leyes, decretos y regulaciones, junto a las denominadas disposiciones no estatutarias, como directrices, recomendaciones, códigos de ética, etc.
Otra modalidad legislativa que se está instalando procura cambiar el enfoque tradicional en la materia. La idea es centrarse, ya no tanto en los contenidos difundidos, sino, fundamentalmente en la arquitectura de los sistemas. Se trata de poner el foco en la construcción interna de la tecnología, que induce a un modelo de negocios que, a partir de la obtención masiva de datos, persuade y manipula los comportamientos sociales. Se la denomina regulación de diseño.
En suma, la inteligencia artificial constituye una peculiar modalidad tecnológica, que genera importantísimos beneficios en todos los órdenes y provoca otros tantos problemas, de similar magnitud. Pero nada de ello ocurre de manera automática. Para canalizar las fortalezas y evitar los riesgos de la IA se necesitan políticas públicas adecuadas. En este contexto, el principal problema regulatorio es elaborar una normativa apresurada, que puede obstaculizar el progreso y la innovación o hacerlo demasiado tarde, cuando los daños sean difícilmente reparables.
Frente a este panorama un tanto pesimista, y para superar ese complejo dilema, tal vez la mejor solución sea repensar los modelos normativos tradicionales y elaborar una legislación tan novedosa y disruptiva como la propia tecnología a regular.
Las complejidades de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial no es una tecnología más. Se ha dicho que la IA podría ser más trascendente que la invención del telégrafo, la imprenta o la escritura, porque es la primera tecnología de la historia capaz de tomar decisiones y de generar ideas por sí misma. El citado Informe preliminar del Panel Científico Internacional Independiente sobre Inteligencia Artificial ha expresado que los modelos de IA son capaces de darse cuenta cuando se los está sometiendo a prueba y son capaces de mentir y engañar en forma activa para evitar que se los apague. Desde luego, esto no conduce a atribuir a la IA características humanas, ni adoptar al respecto una visión antropomórfica. Como señalaba el científico, Edsger Dijkstra, uno de los padres fundadores de la informática, afirmar que una computadora puede pensar es tan absurdo como decir que un submarino sabe nadar. Lo que se intenta señalar es que la IA presenta elementos de tal complejidad que dificulta su estudio, control y comprensión.
Por otro lado, la velocidad de la transformación de la inteligencia artificial es un elemento central para el análisis de esta tecnología. Cabe recordar que la globalización de Internet mediante la World Wide Web demandó unos 15 años en alcanzar 1.000 millones de personas, mientras que el ChatGPT sumó 100 millones de usuarios en dos meses.
El cambio permanente, además de ser una característica constitutiva de la IA, dificulta su comprensión. Ello conduce a la ausencia de una doctrina consolidada, haciendo que las investigaciones académicas y de mercado se vean rezagadas frente al dinamismo de la inteligencia artificial. Por lo demás, hay que destacar la influencia de las grandes empresas tecnológicas en el ámbito educativo. La socióloga estadounidense Shoshana Zuboff, docente de la Universidad de Harvard, detalla esta cuestión señalando que, hasta 2004, ningún experto en IA había cambiado su puesto universitario por otro en un laboratorio empresarial. Entre 2004 y 2018 más de 200 profesores de IA aceptaron empleos en la industria por sus altos salarios. En 2016 el 57% de los graduados doctorales en ciencias de la computación en los Estados Unidos ocupaba puestos en las empresas, mientras que el 11% se desempeñaba en el ámbito universitario.[2]
La investigadora argentina Cecilia Rikap explica que las principales compañías del campo digital direccionan la agenda global de investigación hacia los temas de sus propios intereses, a partir de sus aportes económicos a las universidades. El papel rector de estas empresas, agrega, resulta aún más evidente al observar quien organiza y patrocina los eventos y seminarios sobre tecnología. Buena parte de los miembros de los comités organizadores de las principales conferencias sobre IA son representantes de la industria. Esto les permite incidir en las temáticas de los eventos, condicionando fuertemente la agenda de los temas a debatir.[3]
El papa León XIV, en su encíclica Magnífica Humanitas, sobre inteligencia artificial, va más allá y se refiere a la ética que emana de esta tecnología. Al respecto, afirma que los sistemas de IA suelen presentarse como neutrales y objetivos, mientras que en realidad, reflejan y refuerzan estereotipos o posiciones ideológicas de quienes los han diseñado y programado. Por eso, no podemos considerar a la IA como moralmente neutra; no es un simple instrumento que hay que usar correctamente. El discernimiento ético no se puede limitar a preguntarse si se usa un elemento para un fin bueno o para un fin malo, sino que debe interrogarse también sobre el modo en que fue diseñado y qué idea de persona y de sociedad queda inscrita en los datos y en los modelos que lo guían. No serviría de nada una IA más moral si esta moral es decidida por unos pocos. Como consecuencia de ello, el Papa León XIV exige que la política no renuncie a su tarea: De lo contrario “…el cambio será gobernado solo por lógicas tecnocráticas y presentado como necesario e imprescindible, terminando por imponer reglas dictadas por quienes poseen datos, infraestructuras y capacidad de cálculo”.[4]
En realidad, el rol de las empresas digitales no se limita al campo académico y a las cuestiones morales, sino que inciden fuertemente en el ámbito político, dado su fuerte poder concentrado. En el citado informe realizado por un grupo de científicos convocados por la ONU, se destaca la concentración geográfica y de mercado que existe en el campo de la IA. En 2025 las instituciones con sede en los Estados Unidos produjeron 39 modelos de IA, frente a 35 en China y apenas 13 en el resto del mundo. Por su parte, indica que la cadena de suministro de la inteligencia artificial avanzada consta de múltiples etapas y presenta una concentración de mercado en que un único proveedor acapara el 80% o más del mercado mundial. Entre las múltiples probables consecuencias que se derivan de ese poder, indican la captura de los reguladores, la falta de rendición de cuentas y la homogeneización del conocimiento y la cultura.[5]
Otra consecuencia derivada de la concentración geográfica y empresarial es la generación de distintos tipos de desigualdades. En primer lugar, de tipo geopolítico, dado que los países menos desarrollados se limitan a consumir IA sin participar en los procesos de construcción de esta tecnología. Como destacan los científicos convocados por la ONU, la capacidad para la gobernanza de la inteligencia artificial y su aprovechamiento en el servicio público consiste en la aptitud para comprender, orientar, regular y respaldar el desarrollo de la IA. Según la Conferencia de las Naciones Unidas sobre Comercio y Desarrollo, 118 países, principalmente del Sur Global, no participan en los principales debates sobre gobernanza de la IA, y menos de un tercio de los países en desarrollo han elaborado estrategias nacionales de inteligencia artificial. En resumen, la brecha de la IA va más allá del desfase respecto de la conectividad. Los países que dependen de modelos, infraestructura en la nube y canales de datos extranjeros pueden obtener acceso a la inteligencia artificial, pero perdiendo el control práctico sobre sus normas, salvaguardas y adaptabilidad al contexto local.[6]
Otra desigualdad que genera la concentración empresarial es la que se produce dentro de cada uno de los países. En efecto, los sectores más rezagados económica y culturalmente tienen un acceso limitado a los beneficios derivados de la IA. Como sucede con todas las tecnologías, su aprovechamiento nunca se da de manera automática, sino que requiere de políticas públicas orientadas a reducir la brecha digital. La ausencia de este tipo de medidas y dejar librada la inteligencia artificial solamente al mercado puede, incluso, agravar tales desigualdades.
El Estado y la participación ciudadana
Una vez presentada una serie de complejidades que presenta la IA corresponde enumerar algunas de las respuestas que está proporcionado el nuevo derecho de las comunicaciones.
Horacio Granero se refiere a las dificultades que presenta la regulación de la inteligencia artificial. Al respecto, afirma que; “Hace un año indicábamos que ante el miedo originado por la proliferación de programas que incluyen desarrollos de inteligencia artificial, especialmente la denominada “generativa”, de que ello podría ser considerado peligroso para la humanidad, surgieron diversos intentos de regulaciones en diversos países, pero dado lo delicado del tema y la complejidad que se genera por la simbiosis de la tecnología con el orden jurídico y los bienes en juego así como el avance de la tecnología (y el legítimo deseo de innovación en mejora de los actuales medios de vida en diversos ámbitos) conviene analizar el rol del Estado regulador en el mundo digital, razón por la cual la regulación presenta diversas aristas no siempre fáciles de encarar. Si se considera necesario regular hay que hacerlo bien, sino, mejor no hacerlo”.[7]
Planteada la cuestión en esos términos corresponde preguntarse qué significa regular bien la IA. Desde luego, las respuestas son variadas. De todos modos, una primera observación que puede realizarse, es que las diferentes etapas del proceso de creación y aplicación de la inteligencia artificial genera una marcada asimetría de información entre los empresarios tecnológicos y los responsables de elaborar las políticas públicas, lo que incide en la normativa del sector. Las diferencias de conocimientos son más marcadas con los legisladores que con los funcionarios técnicos de las agencias reguladoras. Esta circunstancia conduce a que actualización legislativa sea llevada adelante por los funcionarios administrativos más que por diputados y senadores, dada las dificultades propias del ámbito parlamentario. De este modo, la mayor calidad técnica de las normas se combina con una menor credencial democrática de las mismas. Una respuesta a esta cuestión que suele aportar la literatura del sector es la propuesta de leyes marco, que contengan principios generales y líneas rectoras, dejando librado a las resoluciones de los entes de control los aspectos más técnicos y específicos.
En cuanto a los distintos tipos de legislaciones actualmente vigentes en materia de Inteligencia Artificial, Andrés Gil Domínguez explica que, básicamente, existen tres variantes de modelos regulatorios: el hiperregulado, el coevolutivo y el de contención. El modelo hiperregulado impone controles muy estrictos y detallados sobre todos los aspectos de la IA. Mediante regulaciones exhaustivas y proactivas procura minimizar los riesgos potenciales antes de que puedan materializarse. Si bien puede garantizar un alto nivel de seguridad y control, también corre el riesgo de limitar la innovación y la flexibilidad tecnológica. Considera que la propuesta de la Unión Europea puede encuadrarse en este supuesto.
El modelo coevolutivo, según Gil Domínguez, propone que la regulación de la IA se desarrolle de manera conjunta con la evolución de la tecnología, estableciendo un marco legal adaptable y dinámico que puede ajustarse a medida que avanzan las capacidades y aplicaciones de la IA. Fomenta la colaboración entre legisladores, desarrolladores, académicos y otros actores para asegurar que las normativas se mantengan relevantes y efectivas ante el rápido progreso tecnológico. En este orden de ideas, apuesta al desarrollo de la IA, para establecer posteriormente los procedimientos de control. Señala que Singapur adopta este tipo de sistema jurídico.
Por último, concluye Gil Domínguez, se encuentra el modelo de contención, que persigue equilibrar la prevención de riesgos y el fomento de la innovación. Propone una evaluación cuidadosa de los riesgos vinculados con la IA, implementando medidas de contención para prevenir daños, mientras se promueve el desarrollo de tecnologías beneficiosas. Desde el punto de vista jurídico, se caracteriza por un enfoque proactivo y flexible, que busca garantizar que el desarrollo de la inteligencia artificial sea responsable, seguro y beneficioso para la humanidad. Apuesta de manera sincrónica al desarrollo de la IA y a procedimientos de control basados en la contención.[8]
Un hecho desafiante en la elaboración de los marcos regulatorios en materia de tecnologías de la información y la comunicación es que, en ciertos aspectos, el Estado está dejando de tener la exclusividad de la creación normativa de los mismos. Paralelamente a ello, se alienta la participación de diferentes actores, públicos y privados, vinculados a las comunicaciones.
Esta metodología comenzó con la legislación sobre Internet y se fue extendiendo a otros supuestos, como las redes y plataformas digitales. En la misma orientación, se lo propone en el campo de la normativa referida a la inteligencia artificial. Por ejemplo, en el trabajo “Estándares para una Internet libre, abierta e incluyente. 2017” de la Relatoría de Libertad de Expresión de la OEA, expresamente se afirma que: “La Relatoría destaca la importancia del proceso multipartito y democrático en la gobernanza de Internet, en el que prevalezca el principio de cooperación reforzada para que todos los puntos de vista relevantes puedan ser tenidos en cuenta y ningún actor pueda atribuirse su regulación en exclusividad”.[9]
En materia específica de redes y plataformas digitales también se propone este modelo de regulación público-privado. Por caso, la UNESCO, en septiembre de 2022 inició un proceso de consulta y debate entre diferentes actores del mundo de las TIC que condujo a un documento de trabajo que está siendo presentado en diversos foros. Se denomina “Directrices para regular las plataformas digitales. Un enfoque de múltiples partes interesadas para salvaguardar la libertad de expresión y el acceso a la información”. El objetivo central de las directrices es propiciar marcos regulatorios generados mediante este proceso regulatorio compartido.
En el campo de la inteligencia artificial también se propone esta modalidad regulatoria. En efecto, en la Disposición 2/2023, dictada por la Subsecretaría de Tecnologías de la Información de nuestro país, referida a la Inteligencia Artificial, se afirma que la participación de las diferentes partes interesadas es necesaria para garantizar enfoques inclusivos en la gobernanza de la IA. Entre estas se encuentran los gobiernos, las organizaciones intergubernamentales, la comunidad técnica, la sociedad civil, los investigadores, los círculos universitarios, los medios de comunicación, las empresas privadas y los organismos de derechos humanos, entre otros.
En este orden de ideas, corresponde preguntarse si esta modalidad regulatoria es algo valioso o disvalioso. Por un lado, que el Estado pierda el monopolio regulatorio puede significar un retroceso democrático, dado que no serían las sociedades, a través de sus representantes elegidos popularmente, quienes decidieran las reglas de juego en materia de comunicaciones, sino diferentes grupos sectoriales; algunos de ellos más poderosos que el propio Estado. No obstante, la reformulación del papel del gobierno en el procedimiento de elaboración de normas, promoviendo la participación ciudadana, también puede presentar aspectos positivos. Por caso, esta apertura legislativa puede contribuir a generar una normativa más plural y equilibrada, en donde diferentes actores puedan expresar sus ideas y opiniones. Una mirada mayoritaria en la literatura de la materia promueve este enfoque regulatorio basado en un modelo de múltiples partes interesadas, públicas y privadas, en la creación normativa de las TIC.
Todo ello permite suponer que los nuevos modelos regulatorios de la IA se alejarán de los esquemas tradicionales, generando una normativa creada de forma más abierta y colaborativa. Sin perjuicio de ello, y frente a la promoción, a veces acrítica, del proceso denominado multistakeholder, no es ocioso preguntarse qué tan democrático y participativo es dicho proceso. Resulta necesario considerar la verdadera representatividad de estos actores. ¿Está la sociedad civil cabalmente reflejada en ellas? ¿Qué poder tienen las corporaciones?
Asimetría de información. Sandboxes regulatorios
Como fue señalado, la permanente transformación de la I.A, entre otras cosas, genera una asimetría de información entre los empresarios del sector y los reguladores. Esta circunstancia ya tenía lugar en el campo de las telecomunicaciones y las tecnologías de la información y la comunicación, en donde aparecían nuevos servicios y aplicaciones que no se encontraban comprendidos en la normativa y no eran conocidos por los funcionarios de los entes de control.
Frente a esta circunstancia, se plantearon diferentes y novedosas alternativas regulatorias. Por caso, Oscar Aguilar Valdez, señala que la información en los servicios de TIC nunca está distribuida de modo igualitario, sino que suele estarlo de modo asimétrico, donde -paradójicamente- no es el regulador sino los regulados quienes cuentan con mayor grado de información sobre los aspectos relevantes de la prestación. Esto crea incentivos para la elusión o evasión del régimen regulatorio, así como conlleva enormes problemas a la eficacia del control administrativo que terminan favoreciendo el no cumplimiento de las regulaciones por parte de los regulados. Luego, agrega que el sistema de regulación de “comando y control” en tanto que se asienta en la díada “mandato - sanción”, promueve un comportamiento adversarial y de suma cero donde se estima que la pérdida (castigo) del regulado necesariamente constituye una ganancia para la sociedad y viceversa. Este comportamiento adversarial, además de afectar relaciones que están llamadas a ser mantenidas por décadas, en un entorno de necesaria información imperfecta y asimétrica, impide la cooperación entre regulador y regulados, única forma de lograr el eficaz cumplimiento de las regulaciones en el largo plazo. Finalmente, señala que el modelo tradicional de regulación de actividades particulares basado exclusivamente en la díada “mandato - sanción” no ha resultado eficaz para el cumplimiento de la finalidad principal de toda intervención pública, cual es la de lograr los resultados esperados al momento de dictar las regulaciones pertinentes, incentivando a su cumplimiento y facilitando su control. Por tales motivos, concluye Aguilar Valdez, hace ya varios años se ha intentado sortear estos problemas a través de un cambio en el abordaje de la regulación y en su relación con la potestad sancionadora.[10]
Cabe advertir que estas consideraciones, que refieren a la necesidad de pensar en nuevas modalidades legislativas ante la asimetría de información entre reguladores y regulados podrían resultar válidas para la normativa aplicable a los diferentes procesos de la inteligencia artificial.
Por otro lado, otra novedosa herramienta jurídica que se está aplicando al campo de las tecnologías de la información y la comunicación y, de manera incipiente, en el ámbito de la inteligencia artificial, son los denominados sandboxes regulatorios. En estos supuestos, también tienen lugar ciertas diferencias de conocimientos entre el Estado y el sector empresarial.
El concepto de sandbox regulatorio refiere a un esquema jurídico que permite provisoriamente a ciertas empresas ofrecer productos, servicios o modelos de negocio novedosos, que no están expresamente regulados por la normativa vigente, bajo la supervisión directa y cercana del ente de control. El objetivo central es fomentar la innovación y el desarrollo tecnológico, equilibrando el avance de la industria con la mitigación de riesgos regulatorios, éticos y de seguridad.
Sobre el particular, cabe destacar que la industria de telecomunicaciones históricamente ha sufrido de sobreregulación, lo que ha conducido, en ciertas ocasiones, a generar una reacción negativa frente a la irrupción de nuevas tecnologías, impidiendo la prestación de modernos servicios que no se encuadraban exactamente dentro de los marcos regulatorios vigentes. Además, las demoras en reformar dicha normativa contribuyeron a frustrar las innovaciones.
En este contexto, señala María Agustina Grapsas, la implementación de sandboxes regulatorios se vuelve un mecanismo útil a adoptar, pues la constante evolución en materia de telecomunicaciones requiere que la regulación se flexibilice, de manera que el regulador favorezca, y no entorpezca, la inclusión e innovación digital, sin descuidar aspectos relevantes en su actuar.
Sin embargo, advierte la autora, existe cierta complejidad en su adopción y si bien los sanboxes contribuyen de alguna manera al desarrollo de nuevos servicios y tecnologías, no hay que perder de vista la objetividad que se debe tener al normar los servicios. Bien implementados estas nuevas formas de regulación pueden generar múltiples beneficios, como ser la atracción de inversiones y el fomento de competencia, habilitar la búsqueda de una mejora de la prestación de servicios de telecomunicaciones, de manera conjunta y considerando el punto de vista del usuario, el regulador y el proveedor de servicio. Sin embargo, un mal diseño del sandbox puede incrementar la desigualdad que ya existe entre regiones para acceder a los servicios y productos ofrecidos por las empresas. Por lo tanto, el diseño del sandbox por el regulador siempre debe tener en cuenta aspectos incluyentes.[11]
Así las cosas, puede apreciarse que los sandboxes regulatorios son instrumentos jurídicos aplicables en el ámbito de la inteligencia artificial. La Unión Europea impulsa la adopción de este mecanismo jurídico para esta tecnología por parte de los países miembros. Específicamente, en el artículo 57 de la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea se expresa que “Los Estados miembros velarán por que sus autoridades competentes establezcan al menos un espacio controlado de pruebas para la IA a escala nacional, que estará operativo a más tardar el 2 de agosto de 2026. Dicho espacio controlado de pruebas también podrá establecerse conjuntamente con las autoridades competentes de otros Estados miembros. La Comisión podrá proporcionar apoyo técnico, asesoramiento y herramientas para el establecimiento y el funcionamiento de los espacios controlados de pruebas para la IA”. En ese orden, España es uno de los primeros países en adoptar este tipo de instrumentos en el campo de la Inteligencia Artificial.
Regulación de diseño y combinación de diversas herramientas jurídicas
Otra modalidad normativa pensada para la IA es la denominada regulación de diseño. Los antecedentes de esta propuesta pueden encontrarse en diferentes iniciativas legislativas de redes y plataformas digitales. En estos supuestos se hace referencia a la necesidad de distinguir la regulación de procesos de la regulación de contenidos. En el primer caso, se trata de poner límites a los mecanismos tecnológicos desarrollados por las empresas en el proceso de moderación y curación de contenidos de sus usuarios, mientras que en el segundo, son los propios contenidos, los sujetos de la regulación.
En el mencionado Informe preliminar del Panel Científico Internacional Independiente sobre Inteligencia Artificial se alude a la regulación de diseño. Allí se indica que el cambio más urgente que se necesita en materia de gobernanza es el paso de la moderación de contenidos a la arquitectura de sistemas. Se trataría de regular la persuasión y la manipulación de la propia maquinaria, y no solo sus resultados. Luego, se agrega que el desafío primordial ha pasado de situarse en los contenidos a situarse en los sistemas. Los principales desencadenantes de los efectos dañinos son las decisiones de diseño y despliegue —las arquitecturas subyacentes del sistema que ejercen influencia, como la selección de destinatarios, la amplificación y el diseño conductual— y no las respuestas generadas por la IA.[12]
Otra propuesta desarrollada para la regulación de redes y plataformas digitales que podrían ser aplicadas en el campo de la inteligencia artificial es la que suma un abanico diverso de herramientas jurídicas.
El Observatorio Latinoamericano de Regulación de Medios y Convergencia, OBSERVACOM, junto a la UNESCO, ha publicado un trabajo de investigación denominado “Gobernanza de plataformas digitales: Prácticas regulatorias no estatutarias en América Latina”. Allí, entre otras cosas, se señala que los órganos del Estado pueden adoptar decisiones estatutarias o no estatutarias. Las primeras se derivan de leyes y normas sancionadas por el poder legislativo, tienen un carácter obligatorio y su incumplimiento puede llevar a consecuencias legales. Las no estatutarias son decisiones que pueden adoptar los organismos del Estado y que no se derivan de leyes y normas formalmente aprobadas y de carácter obligatorio, sino que se refieren a directrices, prácticas recomendadas, decisiones administrativas y políticas que juegan un papel clave en la gestión administrativa. Se trata de herramientas relevantes en un contexto regional de déficit de competencia de los reguladores estatales sobre las grandes plataformas digitales, y en general, su incumplimiento no conlleva consecuencias legales. Entre otras, pueden señalarse iniciativas de alfabetización mediática e informacional; solicitudes de información hacia las plataformas; recomendaciones de buenas prácticas sobre políticas, productos o servicios; acuerdos con autoridades públicas que contienen compromisos de acción por parte de las plataformas, en particular en escenarios electorales; medidas estatales dirigidas a proteger personas o grupos frente a la afectación de derechos y la elaboración de investigaciones como insumos claves para la construcción de diagnósticos informados y para la definición de políticas públicas.[13]
Por su parte, el mencionado Informe preliminar del Panel Científico sobre IA propone un camino similar en el campo de la regulación de la inteligencia artificial, destacando la necesidad de recurrir a una amplia gama de herramientas jurídicas. Expresamente, se afirma que un enfoque equilibrado de la inteligencia artificial debería recurrir a una amplia gama de instrumentos, combinando derecho imperativo (legislación vinculante, regulación sectorial, espacios controlados de pruebas con fines regulatorios) con mecanismos de derecho indicativo (códigos de ética, compromisos voluntarios de desarrolladores, alianzas sectoriales, normas técnicas o directrices con aval gubernamental).[14]
Finalmente, cabe agregar que la literatura especializada sobre regulación de redes y plataformas hace referencia a la necesidad de que la normativa del sector contemple un conjunto de aspectos que deben ser objeto de regulación pública, materias que pueden ser autorreguladas por las empresas privadas, y, finalmente, un espacio de co-regulación institucional. Por caso, las citadas “Directrices para regular las plataformas digitales. Un enfoque de múltiples partes interesadas para salvaguardar la libertad de expresión y el acceso a la información”, elaborada en el seno de la UNESCO, adopta esta postura.
Al respecto, esta modalidad normativa que combina regulación pública, autorregulación privada y coregulación, diseñada fundamentalmente para redes y plataformas digitales, podría ser aplicada en materia de inteligencia artificial.
A modo de reflexión final
Por cierto, no es una tarea fácil establecer una legislación para la inteligencia artificial. Son muchos y variados los problemas. Se trata de una tecnología compleja, disruptiva y en constante transformación. Esto, entre otras cosas, provoca una rápida obsolescencia de las normas. Por lo demás, tiene lugar una asimetría de información entre empresarios y reguladores, en un contexto que presenta una fuerte concentración empresarial, que les permite a las compañías influir en los legisladores y en la propia academia.
Entre otros riesgos, está el de elaborar una normativa inadecuada, que frene el desarrollo y la innovación, sancionar leyes impulsadas por los lobbies, diseñar reglas meramente declarativas, excesivamente reglamentaristas, o que no tengan en cuenta el impacto ambiental de la inteligencia artificial, entre tantas otras posibilidades.
Probablemente, habrá que repensar los modelos normativos tradicionales y elaborar una legislación tan novedosa y disruptiva como la propia tecnología a regular.
De todos modos, y a pesar de las dificultades, la inacción legislativa no debería ser una opción. Como señala Yuval Harari “Si unos algoritmos ininteligibles se apoderan de la conversación y, en concreto, si desbaratan los argumentos razonados y fomentan el odio y la confusión, no se podrá mantener el debate público. Pero si las democracias acaban por desmoronarse, lo más probable es que no sea a causa de ningún tipo de inevitabilidad tecnológica, sino de un fracaso humano a la hora de regular con sensatez las nuevas tecnologías”.[15]
Bibliografía
Aguilar Valdez. Oscar. (2021). Regulación Responsiva y Sanciones Administrativas. Reflexiones generales a propósito de las nuevas regulaciones de los Servicios TIC. Revista Argentina de Regulación de las Telecomunicaciones. N° 1. Juan Mocoroa. Director. I.J. Editores. Fondo Editorial.
Gil Domínguez. Andrés. (2024). Inteligencia artificial y posibles modelos de regulación. La IA redefine la creatividad humana y plantea desafíos regulatorios en un mundo digital en constante evolución. Infobae. 19/8/2024.
Granero. Horacio. (2024). La imperiosa necesidad de regular -bien- la Inteligencia Artificial (segunda parte). Con motivo de la reunión del G7 en Italia en junio de 2024. elDial.com
Grapsas. Agustina. (2021). El Sandbox como mecanismo de innovación.Regular mediante nuevas reglas. Revista Argentina de Regulación y Derecho de las Telecomunicaciones No. 2. Juan Mocoroa. Editor. I.J. Editores. Fondo Editorial.
Informe preliminar del Panel Científico Internacional Independiente sobre Inteligencia Artificial. Evaluación con base empírica de las oportunidades, los riesgos y las repercusiones de la inteligencia artificial. (2026). ONU.
Magnifica Humanitas. Carta Encíclica del Santo Padre León XIV. Sobre la custodia de la persona humana en el tiempo de la inteligencia artificial. (2026).
Relatoría de Libertad de Expresión de la OEA. (2017). Estándares para una Internet libre, abierta e incluyente.
Rikap. Cecilia. (2026). Teoría de la dependencia digital. Soberanía y desarrollo en el capitalismo del siglo XXI. Buenos Aires. Caja Negra Editora.
UNESCO. OBSERVACOM. (2025). Gobernanza de plataformas digitales: Prácticas regulatorias no estatutarias en América Latina. Cuadernos de Discusión de Comunicación e Información. Coordinación y redacción de la investigación. María Capurro Nobles y Gustavo Gómez. Investigadores asociados: Damián Loreti, Carolina Martínez Elebi y Nicolás Neves.
Zuboff. Shoshana. (2025) ¿Capitalismo de la vigilancia o democracia? Una lucha a todo o nada en la era de la información. Buenos Aires. Universidad Nacional de General San Martín.
(*) Abogado. Doctor en Derecho. Docente de posgrado en medios de comunicación.
[1] El Panel Científico Internacional Independiente sobre Inteligencia Artificial se creó en el seno de las Naciones Unidas, mediante la resolución 79/325 de la Asamblea General, conforme a los compromisos asumidos en el Pacto Digital Global y el Pacto para el Futuro. Está integrado por 40 expertos independientes nombrados por la Asamblea General, por razón de su experiencia en la IA y campos afines, presenta una composición equilibrada en cuanto al género e incluye a miembros de los cinco grupos regionales de Estados Miembros, procedentes de diversas disciplinas, que abarcan la IA técnica básica, la IA aplicada, la seguridad e infraestructura y las políticas, la ética y el impacto de la IA. Actúan a título personal y no representan a gobierno o institución alguna.
[2] Zuboff. Shoshana. (2025) ¿Capitalismo de la vigilancia o democracia? Una lucha a todo o nada en la era de la información. Buenos Aires. Universidad Nacional de General San Martín.
[3] Rikap. Cecilia. (2026). Teoría de la dependencia digital. Soberanía y desarrollo en el capitalismo del siglo XXI. Buenos Aires. Caja Negra Editora.
[4] Magnifica Humanitas. Carta Encíclica del Santo Padre León XIV. Sobre la custodia de la persona humana en el tiempo de la inteligencia artificial. (2026). Numeral 106.
[5] Informe preliminar del Panel Científico Internacional Independiente sobre Inteligencia Artificial. Evaluación con base empírica de las oportunidades, los riesgos y las repercusiones de la inteligencia artificial. (2026). ONU.
[6] Informe preliminar del Panel Científico Internacional Independiente sobre Inteligencia Artificial. Evaluación con base empírica de las oportunidades, los riesgos y las repercusiones de la inteligencia artificial. (2026). ONU.
[7] Granero. Horacio. (2024). La imperiosa necesidad de regular -bien- la Inteligencia Artificial (segunda parte). Con motivo de la reunión del G7 en Italia en junio de 2024. elDial.com
[8] Gil Domínguez. Andrés. (2024). Inteligencia artificial y posibles modelos de regulación. La IA redefine la creatividad humana y plantea desafíos regulatorios en un mundo digital en constante evolución. Infobae. 19/8/2024.
[9] Relatoría de Libertad de Expresión de la OEA. (2017). Estándares para una Internet libre, abierta e incluyente.
[10] Aguilar Valdez. Oscar. (2021). Regulación Responsiva y Sanciones Administrativas. Reflexiones generales a propósito de las nuevas regulaciones de los Servicios TIC. Revista Argentina de Regulación de las Telecomunicaciones. N° 1. Juan Mocoroa. Director. I.J. Editores. Fondo Editorial.
[11] Grapsas. Agustina. (2021). El Sandbox como mecanismo de innovación. Regular mediante nuevas reglas. Revista Argentina de Regulación y Derecho de las Telecomunicaciones No. 2. Juan Mocoroa. Editor. I.J. Editores. Fondo Editorial.
[12] Informe preliminar del Panel Científico Internacional Independiente sobre Inteligencia Artificial. Evaluación con base empírica de las oportunidades, los riesgos y las repercusiones de la inteligencia artificial. (2026). ONU.
[13] UNESCO. OBSERVACOM. (2025). Gobernanza de plataformas digitales: Prácticas regulatorias no estatutarias en América Latina. Cuadernos de Discusión de Comunicación e Información. Coordinación y redacción de la investigación. María Capurro Nobles y Gustavo Gómez. Investigadores asociados: Damián Loreti, Carolina Martínez Elebi y Nicolás Neves.
[14]Informe preliminar del Panel Científico Internacional Independiente sobre Inteligencia Artificial. Evaluación con base empírica de las oportunidades, los riesgos y las repercusiones de la inteligencia artificial. (2026). ONU.
[15] Harari. Yuval Noah. (2024). Nexus. Una historia de las redes de información desde la Edad de Piedra hasta la IA. Debate. Buenos Aires. Penguin Random House. Grupo Editorial.
Pag. 403