DF Lab Opinión/ Los vacíos que existen en la regulación de IA en Chile
"Regular la inteligencia artificial no puede consistir únicamente en responder a los riesgos que ya conocemos, sino en construir una institucionalidad capaz de identificar, evaluar y gestionar aquellos que irán apareciendo".
Por: Por Juan Pablo González, director Nuevas Tecnologías e IA de az
Publicado: Lunes 21 de septiembre de 2026 a las 09:37 hrs.
Juan Pablo González, director Nuevas Tecnologías e IA de az.
Actualmente, Chile está debatiendo sobre uno de los temas más importantes de nuestra era: cómo usar de forma responsable los sistemas de inteligencia artificial. En ese sentido, es de gran relevancia abordar una serie de vacíos que existen hoy a nivel regulatorio.
El primero de ellos es que no hay claridad sobre los derechos y responsabilidades en la cadena de generación de los sistemas de IA, es decir, desde los desarrolladores hasta el resultado final. Además, no están claras las obligaciones para explicar, auditar y, por ende, impugnar decisiones que se produzcan en los sistemas de IA, salvo la normativa de datos personales; lo que, sin duda, implica una carencia desde el enfoque de riesgo y, por tanto, limita la adopción de una visión preventiva al respecto.
A nivel de propiedad intelectual, interrogantes como la autoría de los resultados de IA; uso de obras protegidas y eventual excepción para entrenar modelos; responsabilidades claramente definidas para infracciones y, por ende, titularidad de componentes clave en los procesos de entrenamiento del modelo, no están resueltos del todo a nivel normativo. Asimismo, desde una perspectiva de la confidencialidad, no existe una regulación homogénea sobre el uso de información en plataformas externas, reglas de retención o eliminación de información para el entrenamiento de modelos, así como obligaciones de terceras partes, lo que, sin duda, puede afectar al momento de tomar decisiones confiables basadas en los resultados de sistemas de IA.
En la búsqueda de soluciones, podemos observar buenas prácticas de otros países. Estándares como ISO 42.001 sobre Sistema de Gestión para IA permiten avanzar hacia una gobernanza clara y, por ende, definir prácticas internas sobre los sistemas y usos de la IA. En este sentido, hay una serie de prácticas que pueden acelerar la adopción de inteligencia artificial de manera segura en las organizaciones. Entre ellas se encuentran la creación de un inventario de sistemas dentro de la organización; gestión del riesgo que tiene la IA durante todo su ciclo; y enfoque de privacidad y seguridad por diseño y por defecto.
Así también, es fundamental la transparencia y contar con mecanismos de trazabilidad, lo que permitirá entrenar modelos hasta eventuales cambios en la configuración de los sistemas; adoptar controles desde la restricción de accesos, así como la supervisión humana; y establecer esquemas claros de auditoría a los sistemas de IA.
El desafío es que estamos intentando establecer reglas para una tecnología cuya evolución y alcance todavía no podemos dimensionar completamente. Por eso, regular la inteligencia artificial no puede consistir únicamente en responder a los riesgos que ya conocemos, sino en construir una institucionalidad capaz de identificar, evaluar y gestionar aquellos que irán apareciendo. Chile tiene la oportunidad de cerrar los vacíos actuales combinando regulación, estándares internacionales y mecanismos de gobernanza que permitan anticiparse sin impedir la innovación.
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