La IA está volviendo obsoleta la regulación tradicional

Un modelo de inteligencia artificial puede cambiar sustancialmente en cuestión de meses. Una ley puede tardar años en entrar en vigor. Esa diferencia de velocidad está empezando a generar situaciones para las que no hay demasiados precedentes. Copyright: Copyright © The Economist Newspaper Limited, 2026 [paywall tag=""][/paywall] A principios de este mes, Anthropic lanzó Fable 5, una versión pública de su modelo de inteligencia artificial Mythos, más avanzado, cuya publicación había pospuesto previamente. Apenas unos días después, el Gobierno de Estados Unidos decidió restringir el acceso a los ciudadanos extranjeros, alegando preocupaciones de seguridad nacional. Anthropic sostiene que las capacidades del modelo ya eran conocidas, que los riesgos han sido exagerados y que la reacción oficial resulta desproporcionada. Sin embargo, al no poder cumplir con la exigencia de ofrecer un acceso selectivo según la nacionalidad de los usuarios, la compañía optó por suspender el acceso para todos. Más allá de los méritos de este caso particular, el episodio pone de manifiesto un problema mucho más amplio: los reguladores avanzan por detrás de las tecnologías que están llamados a supervisar, y sus reacciones son cada vez más difíciles de anticipar. Esto perjudica a las empresas, a los consumidores y a la sociedad en general. Y el problema no radica en las personas que regulan, sino en un sistema regulatorio que ya no responde a la velocidad del cambio tecnológico. Un sistema diseñado para un mundo más lento La raíz del problema es evidente. Los grandes avances tecnológicos, cada vez más impredecibles, ocurren en cuestión de meses. Al mismo tiempo, la inteligencia artificial está evolucionando de modelos que simplemente recomiendan acciones a sistemas capaces de actuar por sí mismos. Cuando esta transición ocurra a gran escala en sectores como la banca, los seguros, la salud o los servicios públicos, estos sistemas comenzarán a tomar decisiones y realizar compensaciones que ni los consejos de administración de las empresas —y mucho menos los reguladores— comprenderán por completo. Los modelos de IA están constantemente equilibrando objetivos en conflicto. Deben ponderar la precisión frente a la equidad, una tensión especialmente visible en herramientas de contratación o de evaluación crediticia, donde un modelo basado en datos históricos muy precisos puede seguir reproduciendo sesgos inconscientes. En el sector financiero existe otro ejemplo evidente: el equilibrio entre prevenir el fraude y garantizar el acceso de los clientes a los servicios. El problema es que muchas de estas decisiones se toman dentro del propio modelo y nunca se hacen explícitas para quienes deben supervisarlas. Decisiones invisibles con consecuencias reales Pensemos en un sistema de IA que priorice las derivaciones de médicos de atención primaria a especialistas. Si el umbral de derivación se fija demasiado bajo, los hospitales podrían verse desbordados por consultas innecesarias. Si se fija demasiado alto, podrían pasarse por alto cánceres en etapas tempranas. La IA puede realizar el trabajo operativo, pero la decisión sobre dónde situar ese límite debe seguir siendo responsabilidad de seres humanos identificables y sujetos a supervisión regulatoria. La velocidad del cambio, la naturaleza impredecible de la innovación y estas compensaciones invisibles que realizan los modelos autónomos hacen obsoleto el enfoque regulatorio tradicional. Las normas incorporadas a leyes elaboradas tras largos procesos de consulta quedan prácticamente desactualizadas desde el momento en que entran en vigor. En el Reino Unido, por ejemplo, la Ley de Seguridad en Línea tardó casi ocho años en pasar de una propuesta inicial a su plena implementación. Ante esta realidad, varios países han renunciado en gran medida a regular directamente la inteligencia artificial y han delegado la tarea a reguladores sectoriales, que con frecuencia carecen de las herramientas o del mandato necesarios para hacerlo de manera efectiva. Cuatro enfoques regulatorios distintos Estados Unidos no cuenta con una ley federal integral sobre inteligencia artificial que abarque todos los sectores. Su enfoque depende de órdenes ejecutivas, acciones de agencias gubernamentales y supervisión sectorial, combinadas con marcos regulatorios estatales muy dispares. El Reino Unido ha optado por un enfoque basado en principios. Los reguladores financieros, de protección de datos y de otros sectores deben aplicar conceptos generales como la transparencia y la equidad. Singapur, por su parte, se apoya principalmente en marcos voluntarios de gobernanza, herramientas de verificación técnica y guías sectoriales. La Unión Europea es la única jurisdicción que ha desarrollado una legislación única aplicable a todos los sectores. Su estrategia consiste en clasificar los sistemas de IA según niveles de riesgo y en prohibir determinadas aplicaciones consideradas especialmente peligrosas. En términos generales, el panorama actual puede resumirse así: Estados Unidos: permisivo a nivel federal, pero cada vez más fragmentado entre los estados. Reino Unido: adaptable en teoría, aunque insuficientemente equipado en la práctica. Singapur: deliberadamente ligero en materia regulatoria. Unión Europea: cautelosa, exhaustiva y relativamente lenta. El problema no es la regulación, sino su velocidad Ninguno de estos modelos ha logrado construir un sistema capaz de avanzar al ritmo de las empresas que supervisa, exigir responsabilidad por las decisiones incorporadas en los modelos de IA y, al mismo tiempo, permitir que las compañías asuman los riesgos necesarios para innovar y crecer. Como las intervenciones regulatorias suelen ser lentas y altamente retrospectivas, los innovadores tienen dificultades para determinar qué riesgos vale la pena asumir. La disyuntiva es incómoda. Avanzar rápido, sabiendo que si algo sale mal, los reguladores podrían juzgar la decisión con la ventaja de la retrospectiva. O actuar con cautela y esperar que, con el tiempo, el regulador limite a los competidores más agresivos. Los juicios regulatorios deberían centrarse menos en los resultados obtenidos y más en si las decisiones fueron razonables en el momento en que se tomaron. Una propuesta para regular a la velocidad de la IA Un sistema construido bajo esta lógica debería incorporar cuatro elementos fundamentales. Pasar de minimizar riesgos a gestionarlos El objetivo de la regulación no debería ser eliminar el riesgo, sino administrarlo. Eso implica evaluar las compensaciones que las empresas realizan al tomar una decisión, como ocurre cuando un banco debe equilibrar la prevención del fraude con la accesibilidad de sus servicios. Las compañías deberían estar obligadas a demostrar que identificaron adecuadamente los principales dilemas que influyen en el comportamiento de sus modelos y que compartieron esa información con el regulador. Aprobar las decisiones antes de que ocurran Las empresas deberían presentar con antelación las compensaciones que planean incorporar en sus modelos y aportar las evidencias que respaldan esas decisiones. Tanto la empresa como el regulador deberían quedar vinculados a esa aprobación cuando, posteriormente, se evalúen los resultados, evitando reinterpretaciones retrospectivas de las reglas. Supervisar en tiempo real Los reguladores necesitan emitir juicios a la velocidad que exigen los mercados modernos. Para ello deben contar con herramientas de supervisión asistidas por inteligencia artificial que les permitan monitorear el comportamiento de las empresas en tiempo real, en lugar de depender exclusivamente de reportes periódicos e investigaciones posteriores a los hechos. Corregir sin legislar constantemente Cuando una falla revele riesgos que no eran evidentes en el momento de la decisión, la respuesta no debería consistir automáticamente en aprobar una nueva ley. Lo apropiado sería recalibrar los criterios para futuras decisiones. Imaginemos que una compensación previamente aceptada entre la prevención del fraude y el acceso al crédito termina por generar una ola de rechazos automatizados de solicitudes hipotecarias. En lugar de esperar años a que se modifique la legislación, el regulador debería poder ajustar de inmediato el umbral que se aplicará en futuras evaluaciones. El costo de seguir haciendo lo mismo Para que un sistema de este tipo funcione, los reguladores necesitarán una profundidad técnica y una capacidad de investigación comparables a las de las empresas que supervisan. Eso exigirá inversiones significativas, precisamente el tipo de gasto que pocos gobiernos han mostrado disposición a realizar. También requerirá aceptar una realidad incómoda: las decisiones tomadas con rapidez en mercados impredecibles pueden resultar equivocadas. Sin embargo, ese riesgo debe compararse con el costo de mantener un sistema regulatorio diseñado para una economía en la que las innovaciones tardaban años en llegar al mercado. La inteligencia artificial está obligando a gobiernos, empresas y supervisores a operar en un entorno en el que esperar a actuar puede ser tan peligroso como actuar demasiado pronto. La regulación moderna fue concebida para corregir errores una vez que ocurren. La IA está empujando a las instituciones hacia una realidad distinta: una en la que gran parte de las decisiones deberán evaluarse antes de conocer sus consecuencias. [cierre]

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