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La diversidad de marcos normativos condiciona la expansión regional, la gestión de riesgos y la confianza en la inteligencia artificial. El desafío para América Latina es establecer reglas claras sin frenar la innovación.
La inteligencia artificial ya no necesita demostrar que puede transformar los negocios. La discusión empieza a desplazarse hacia otra cuestión: bajo qué condiciones pueden las empresas desplegarla, escalarla y generar confianza en sus resultados. La protección de datos, la responsabilidad sobre las decisiones automatizadas y la supervisión de los algoritmos están convirtiendo la regulación en una variable estratégica para las organizaciones que quieren aprovechar esta tecnología.
La velocidad de adopción explica la urgencia. Según las cifras citadas en el análisis de Arbusta, el 78% de las organizaciones ya utiliza inteligencia artificial en al menos una función de negocio, de acuerdo con McKinsey. En Argentina, un estudio de Microsoft señala que el 85% de las empresas medianas utiliza IA y que el 87% de quienes la implementaron reportó mejoras de productividad. Sin embargo, extender esos beneficios exige algo más que incorporar herramientas: también requiere definir responsabilidades, controlar riesgos y establecer condiciones claras para operar.
Para Clemencia Nicholson, CEO de Arbusta, la regulación aporta previsibilidad y seguridad jurídica, dos condiciones relevantes para la inversión. La ejecutiva defiende marcos flexibles, pero con suficiente claridad para reducir la incertidumbre sobre cómo deben interpretarse y aplicarse las normas. El equilibrio es delicado: unas reglas demasiado restrictivas pueden limitar la innovación, mientras que la ausencia de criterios definidos puede generar desconfianza entre empresas y usuarios.
El reto de operar con reglas diferentes
La dificultad aumenta para las compañías que desarrollan soluciones con alcance regional. Pablo Mlynkiewicz, CTO de Arbusta, describe los marcos regulatorios como un entorno en el que los países compiten por capital, innovación y talento. Desde su perspectiva, una mayor convergencia normativa en América Latina ayudaría a reducir los costes y la complejidad de adaptar una misma solución a legislaciones diferentes.
La Unión Europea ya cuenta con un régimen integral de IA basado en niveles de riesgo y obligaciones específicas. Estados Unidos ha recurrido en mayor medida a estándares técnicos y mecanismos de gestión de riesgos, mientras que China ha desarrollado normas orientadas al control de algoritmos y contenidos. Estos modelos muestran que no existe una única aproximación regulatoria y que las empresas con operaciones internacionales deben considerar las exigencias de cada mercado.
En Argentina, el debate empieza a trasladarse a iniciativas concretas. La provincia de Buenos Aires aprobó un marco para el desarrollo, uso y gobernanza de la inteligencia artificial en la administración pública, que contempla evaluación de riesgos y un registro de sistemas. También avanzan propuestas legislativas en el Congreso nacional, mientras la Ciudad de Buenos Aires incorpora IA a servicios públicos mediante la aplicación BAX.
La gobernanza debe comenzar antes del despliegue
Para las empresas, el cumplimiento no debería resolverse al final de un proyecto. Hernán Mazzeo, CTO de Restart, sostiene que la regulación debe guardar proporción con el impacto de cada sistema: una herramienta para organizar documentos no plantea los mismos riesgos que una solución que interviene en decisiones médicas, financieras o laborales.
Este enfoque obliga a integrar desde el diseño cuestiones como protección de datos, trazabilidad, supervisión humana y capacidad de explicar los resultados. La diversidad normativa también hace necesario evaluar dónde se procesa la información, qué obligaciones aplican y cómo se mantiene el cumplimiento cuando una solución se despliega en varios países.
Martín Pilossof, cofundador de Prometheo, coincide en que unas reglas claras pueden facilitar la adopción al reducir las dudas empresariales sobre privacidad, responsabilidad y uso ético de la tecnología. Pero advierte que la regulación debe evolucionar al ritmo de una IA que cambia rápidamente.
Innovar también significa construir confianza
La regulación no garantiza por sí sola una implementación responsable ni elimina todos los riesgos. Sin embargo, puede establecer criterios comunes para que las organizaciones desarrollen y utilicen sistemas más transparentes, controlables y compatibles con los derechos de las personas.
Para los CIO y los líderes de transformación digital, la consecuencia es directa: la gobernanza de la IA debe formar parte de la arquitectura tecnológica y de las decisiones de negocio desde el inicio. En América Latina, avanzar hacia reglas previsibles y una mayor convergencia regional podría reducir fricciones para las empresas, sin renunciar a la protección de los usuarios.
La ventaja no estará simplemente en adoptar inteligencia artificial antes que los competidores. También dependerá de la capacidad para escalarla con responsabilidad, demostrar cómo funciona y sostener la confianza de clientes, empleados y reguladores.
