Cuando la Unión Europea decidió postergar la entrada en vigencia de algunas de las disposiciones más exigentes de su regulación en IA, el debate comenzó a cambiar de tono. Los costos de cumplimiento, el impacto sobre la innovación y la capacidad de los países para fiscalizar una tecnología que evoluciona a gran velocidad comenzaron a tensionar el modelo basado en la clasificación de riesgos.

Con eso como contexto, el Ministerio de Ciencia chileno prepara una indicación sustitutiva al proyecto de Ley Marco de Inteligencia Artificial, hoy en segundo trámite constitucional en el Senado. La iniciativa, ingresada en abril de 2023, fue concebida bajo una lógica cercana a la ley de IA europea: clasificar los sistemas según su nivel de riesgo, prohibir determinados usos y establecer obligaciones especiales consideradas de alto impacto.

La nueva propuesta, presentada preliminarmente por la ministra Ximena Lincolao ante el Senado, apunta a que la regulación no genera liderazgo tecnológico por sí sola, y requiere “infraestructura, talento, datos, capacidad de cómputo y certeza jurídica”.

Chile, según el ministerio, está muy por detrás de Estados Unidos, Japón o Singapur en capacidad computacional para entrenar modelos avanzados, pero cuenta con una ventaja regional al poseer servicios cloud en su territorio y disponibilidad de GPU. La apuesta busca aprovechar esa base para facilitar la adopción y el desarrollo local de IA.

La principal modificación sería abandonar una clasificación de cuatro categorías de riesgo, cuya aplicación, según el ministerio, carece hoy de un reglamento que permita anticipar con certeza qué obligaciones corresponden a cada sistema. En su lugar, se propondría una regulación más proporcional al contexto e impacto real, con estándares técnicos actualizables, certificaciones y auditorías voluntarias. También desaparecerían las sanciones específicas por inteligencia artificial para evitar la superposición con las leyes de protección de datos, ciberseguridad, consumo, propiedad intelectual y medioambiente.

Para Rodrigo Durán, gerente del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (Cenia), el cambio puede representar una oportunidad para construir una legislación más sostenible. “Tiene que ser muy liviana, porque vamos conociendo cada vez más de la IA”, dice. A su juicio, el modelo europeo resulta demasiado pesado para la capacidad de América Latina y Chile. Lo mismo cree Álvaro Soto, del Departamento de Ciencia de la Computación de la UC, quien considera que el cambio busca equilibrar la prevención de riesgos y el impulso a la innovación.

Gonzalo Álvarez, director del programa Tech-Law de la U. Central, resalta que esto es un cambio de paradigma. “Se pasa de un esquema precautorio europeo a uno de habilitación, con supervisión, guías técnicas internacionales y sanciones por daño concreto”. Pero advierte que la flexibilidad no puede convertirse en un vacío normativo. “El desafío es reemplazar la certeza europea por otra igualmente nítida”, dice.

Los sandboxes regulatorios serán uno de los ejes de la propuesta. Aunque el proyecto ya contempla espacios controlados de prueba, la idea es ampliar su alcance para permitir el desarrollo, entrenamiento, validación y despliegue de sistemas de IA bajo acompañamiento regulatorio y, eventualmente, suspensión temporal de determinadas normas específicas. La indicación también considera zonas de innovación geográficas y tecnológicas, con acceso a infraestructura computacional compartida y mecanismos para acelerar trámites administrativos. A ello se sumarían sandboxes educacionales para colegios y de educación superior.

El potencial es relevante, pero también sus riesgos. Durán advierte que, por su costo, estos mecanismos pueden terminar beneficiando principalmente a actores grandes. Para él existen otras reformas capaces de impulsar con mayor fuerza al ecosistema local, como una regulación clara de la minería de datos y texto, y una actualización del debate sobre propiedad intelectual.

Camilo Garrido, del Centro de Investigación en Ciberseguridad de la U. Mayor, plantea una advertencia similar. “Un sandbox debe permitir experimentar con tecnología, pero no experimentar con los derechos de las personas”. Por eso, dice, deben existir límites temporales y de alcance, supervisión, trazabilidad, protección de datos y mecanismos para detener las pruebas ante riesgos graves.

Patricio Cavieres, profesor de Mercados Regulados de la U. Gabriela Mistral, agrega que existe el peligro de desigualdad de acceso y captura regulatoria si las grandes empresas terminan influyendo en un marco diseñado a su medida. La transparencia, afirma, será crucial. Otro de los puntos más sensibles será el tránsito desde un régimen basado en infracciones regulatorias hacia uno que ponga mayor énfasis en el daño efectivamente producido. Para el ministerio, esto permitiría reducir el temor a innovar, especialmente en servicios públicos.

Álvarez considera que la proporcionalidad es necesaria, pero advierte que los daños provocados por IA pueden ser masivos, difusos o irreversibles. Garrido coincide en que no todos los problemas pueden esperar a que aparezca una víctima identificable. Una vulnerabilidad de ciberseguridad o un algoritmo discriminatorio, plantea, pueden producir efectos durante meses antes de ser detectados. Por eso, los sistemas de mayor impacto deberían mantener obligaciones preventivas de seguridad, trazabilidad y supervisión humana. Lo crucial será saber cuánto control puede flexibilizarse sin descubrir, en el camino, lo que la regulación precisamente buscaba proteger.