EE.UU. presenta un proyecto de ley federal para regular la IA: qué cambia y a quién afecta
Un grupo bipartidista de senadores presentó un borrador de ley federal que busca establecer un marco único de regulación para la IA en Estados Unidos, con requisitos de transparencia, registro federal de modelos y limitaciones a las regulaciones estatales.
Puntos Clave
La ley crearía un registro federal obligatorio para modelos de IA de alto riesgo
Exige evaluaciones de impacto antes del despliegue de sistemas que afecten a decisiones sobre personas
Limita la capacidad de los estados para crear regulaciones propias más estrictas
Establece un período de transición de 18 meses para el cumplimiento
Incluye excepciones para investigación académica y modelos open-source bajo cierto umbral
El panorama regulatorio de la inteligencia artificial en Estados Unidos acaba de dar un giro significativo. Un grupo bipartidista de senadores ha presentado un borrador de ley federal que, si se aprueba, establecería las primeras reglas vinculantes a nivel nacional para el desarrollo y despliegue de sistemas de IA.
1¿Qué propone la ley?
El borrador de ley, denominado AI Accountability and Transparency Act, se estructura en cinco pilares principales:
Pilar 1: Registro federal de modelos
Todo modelo de IA que supere un umbral de capacidad computacional (medido en FLOPs de entrenamiento) deberá registrarse en un nuevo organismo federal. El registro incluye información sobre los datos de entrenamiento, las pruebas de seguridad realizadas, y los casos de uso previstos.
Pilar 2: Evaluaciones de impacto obligatorias
Antes de desplegar un sistema de IA en contextos de "alto riesgo" (empleo, crédito, sanidad, justicia penal, educación), las empresas deberán realizar y publicar evaluaciones de impacto que analicen posibles sesgos y riesgos.
Pilar 3: Transparencia algorítmica
Los usuarios afectados por decisiones automatizadas tienen derecho a una explicación comprensible del proceso. Esto no significa revelar el código fuente, sino proporcionar una descripción clara de los factores que influyeron en la decisión.
Pilar 4: Limitación estatal
Una de las disposiciones más controversiales: la ley federal prevalecería sobre las regulaciones estatales en materia de IA, con algunas excepciones para leyes de protección del consumidor ya existentes.
Pilar 5: Enforcement y sanciones
La FTC (Federal Trade Commission) sería la encargada principal de hacer cumplir la ley, con capacidad para imponer multas de hasta el 4% de los ingresos globales anuales por infracciones graves.
2El debate sobre la limitación estatal
La cuestión de si el gobierno federal debe impedir que los estados regulen la IA de forma independiente es quizás el aspecto más divisivo de toda la propuesta.
Los defensores argumentan que un mosaico de regulaciones estatales crea un entorno imposible para las empresas que operan a nivel nacional. California, Nueva York e Illinois ya tienen leyes específicas sobre IA, y más estados están desarrollando las suyas.
Los críticos señalan que la regulación federal tiende a ser más laxa que la estatal, y que eliminar la capacidad de los estados para regular elimina un mecanismo importante de protección del consumidor.
3¿A quién afecta?
Grandes empresas tech
OpenAI, Google, Meta, Anthropic y Microsoft serían los más directamente afectados. El registro federal y las evaluaciones de impacto añadirían costes significativos, pero también proporcionarían claridad legal que actualmente no existe.
Startups
El impacto en startups depende del umbral. El borrador incluye exenciones para empresas con menos de 50 empleados y modelos por debajo de cierto tamaño, pero los detalles aún están en discusión.
Investigadores académicos
La ley incluye una exención amplia para investigación académica, lo que ha sido bien recibido por la comunidad científica.
Modelos open-source
Los modelos open-source por debajo del umbral de registro estarían exentos, pero los que lo superen tendrían las mismas obligaciones que los modelos comerciales. Esto ha generado debate sobre si desincentiva el open-source a gran escala.
4Comparación con el AI Act europeo
📊 La ley estadounidense es menos prescriptiva que el AI Act europeo en varios aspectos:
- No prohíbe categorías enteras de uso (como el scoring social)
- No exige certificación previa al mercado para sistemas de alto riesgo
- Da más peso a la autorregulación de la industria
- Incluye más excepciones para seguridad nacional
💡 El enfoque estadounidense prioriza la innovación sobre la precaución, mientras que el europeo hace lo contrario. Ambos modelos serán observados de cerca por el resto del mundo.
5Próximos pasos legislativos
El borrador todavía tiene un camino largo por recorrer. Necesita pasar por comités del Senado, posiblemente ser modificado, y luego votado en ambas cámaras. Los analistas estiman que, si avanza, podría convertirse en ley a finales de 2026 o principios de 2027.
Mientras tanto, la industria está preparándose. Varias empresas grandes ya han comenzado a implementar voluntariamente prácticas alineadas con el borrador, anticipando que la regulación es inevitable.