El Parlamento Europeo fija su posición sobre la primera gran regulación de la inteligencia artificial

El 14 de junio de 2023 el Parlamento Europeo adoptó su posición negociadora sobre la futura Ley de Inteligencia Artificial. Era un paso decisivo, aunque no el texto definitivo: permitía iniciar las negociaciones con el Consejo para acordar la norma.

El momento era especialmente relevante. La propuesta inicial de la Comisión Europea era de 2021, pero la expansión de la IA generativa había introducido capacidades y riesgos que ocupaban ya la conversación pública. La regulación debía abordar sistemas utilizados en decisiones sensibles y, al mismo tiempo, modelos capaces de generar texto, imágenes y otros contenidos a gran escala.

Un enfoque basado en el riesgo

La estructura europea partía de una idea: no todos los usos de inteligencia artificial deben recibir el mismo tratamiento. Una herramienta que recomienda contenido no plantea necesariamente el mismo impacto que un sistema utilizado en empleo, educación, infraestructuras críticas o acceso a servicios esenciales.

El enfoque distinguía diferentes niveles. Determinadas prácticas se considerarían inaceptables; los usos de alto riesgo asumirían obligaciones reforzadas; y otros sistemas tendrían requisitos de transparencia o quedarían sujetos a las normas generales aplicables.

Para las empresas, esta clasificación obligaba a mirar el contexto, no solo la tecnología. El mismo tipo de modelo puede presentar riesgos distintos según la finalidad, los datos utilizados, las personas afectadas y la capacidad de recurrir una decisión.

La llegada de los modelos generativos

En 2023 el debate incorporó los modelos fundacionales y la IA generativa. El Parlamento planteó obligaciones relacionadas con transparencia, documentación y respeto a la normativa europea, además de la identificación de contenido generado o manipulado en determinados casos.

La discusión mostraba que la cadena de responsabilidad podía incluir varios participantes: quien desarrolla un modelo, quien lo integra en una aplicación, quien aporta los datos y quien utiliza el resultado para tomar una decisión.

Por eso no bastaba con afirmar que una empresa solo utilizaba una herramienta de un tercero. Debía conocer su finalidad, condiciones, datos, controles y efecto sobre clientes o trabajadores.

Qué podía empezar a hacer una empresa

Aunque el proceso legislativo aún no había concluido, las organizaciones podían prepararse con acciones útiles independientemente del texto final:

1. Inventariar usos de IA. Incluir servicios contratados, funciones incorporadas a software y pruebas realizadas por equipos.
2. Identificar finalidad y responsables. Cada uso necesita un propietario y un objetivo documentado.
3. Clasificar datos. Determinar si intervienen datos personales, confidenciales, sensibles o protegidos por derechos.
4. Revisar proveedores. Contratos, ubicación, retención, seguridad, subencargados y uso de la información.
5. Definir supervisión. Aclarar qué puede automatizarse y qué decisión necesita aprobación humana.
6. Registrar incidencias. Conservar evidencias para investigar errores y corregir el sistema.

Este inventario evita descubrir demasiado tarde que una función generativa se ha extendido sin control por distintos departamentos.

La formación también forma parte del control

Una política escrita no sirve si las personas no saben reconocer los riesgos. Los equipos necesitan comprender que una respuesta convincente puede ser incorrecta, que una instrucción puede revelar información y que el resultado debe revisarse según su uso.

La formación debe adaptarse al trabajo real. Marketing necesita criterios para contenido y derechos; tecnología, para arquitectura y seguridad; recursos humanos, para decisiones sobre personas; y dirección, para responsabilidad y prioridades.

Esta necesidad anticipaba el papel que la alfabetización en IA adquiriría después dentro del marco europeo.

Innovación y confianza

La regulación no eliminaba la oportunidad de innovar. Intentaba establecer condiciones para que la adopción fuera compatible con derechos, seguridad y transparencia. Una empresa capaz de explicar qué utiliza, para qué y con qué controles puede convertir la confianza en una ventaja.

En Sitelicon abordamos la IA como parte de un sistema empresarial. Antes de automatizar, revisamos procesos, datos, permisos, arquitectura y métricas. Esa base facilita tanto el cumplimiento como la mejora continua.

La posición adoptada en junio de 2023 no cerró el debate; abrió una etapa de negociación. Sin embargo, dejó una enseñanza duradera: la responsabilidad sobre la IA comienza mucho antes de que una norma entre plenamente en aplicación.

Nota editorial: artículo publicado originalmente en junio de 2023 y revisado el 11 de septiembre de 2026 para preservar la continuidad del archivo editorial.