Dos extremos
El debate global sobre inteligencia artificial tiene un problema de origen: todos discuten cómo regularla, nadie pregunta qué se está regulando. Esa omisión es profundamente problemática.
Hay dos posiciones que se presentan como opuestas. El EU AI Act, actualmente el paradigma regulatorio mundial, clasifica sistemas de IA por nivel de riesgo y establece requisitos técnicos, de transparencia y de auditoría según esa clasificación. Es una regulación del artefacto: del sistema, del producto. En el otro extremo, Javier Milei publicó en el Financial Times una propuesta de desregulación total combinada con la creación de “corporaciones no humanas” con responsabilidad limitada, que operarían en mercados globales sin sujetarse a marcos nacionales de rendición de cuentas. Son posiciones antagónicas en intensidad regulatoria. Pero comparten exactamente el mismo punto ciego. Ese punto ciego es la empresa que produce la inteligencia artificial. La que la despliega. La que define sus objetivos. La que gasta sumas que ningún regulador puede igualar. El EU AI Act regula lo que esa empresa produce, no a la empresa misma. Milei no regula nada. Desde polos opuestos, convergen en el mismo resultado: quien tiene más recursos, más información y más poder sobre el proceso regulatorio queda fuera del alcance de ese mismo proceso. Regularla solo por lo que produce es gobernar la sombra sin tocar al cuerpo que la proyecta.
Una investigación que realicé junto con Roy Suddaby, profesor de la Peter B. Gustavson School of Business (Victoria, Canadá), propone un cambio de perspectiva: desplazar la atención desde el artefacto tecnológico hacia el actor que lo produce. Sugerimos un modelo de gobernanza en capas que no busca asfixiar a la comunidad de negocios con regulaciones que abulten arbitrariamente su ecuación de costos, sino crear ámbitos para que la empresa rinda cuentas por sus decisiones de diseño, entrenamiento y despliegue; los organismos de industria establezcan estándares; los reguladores nacionales supervisen con capacidad técnica real; y las instancias supranacionales coordinen lo que ningún Estado puede hacer solo. Cada capa responde por su tramo según su capacidad y proximidad al daño potencial.
La región no está fuera de este debate, aunque actúa como si copiara sin deliberar. Brasil aprobó en 2024 un proyecto en el Senado que replica la estructura de riesgo del EU AI Act. Perú aprobó en 2025 un reglamento con la misma lógica. Argentina acumula cincuenta y tres proyectos de ley sobre IA –once integrales–, ninguno convertido en norma. Distintos ritmos, mismo modelo de referencia. Ninguno pregunta quién es el actor que produce, qué poder tiene y cómo se la hace responsable ante las sociedades donde opera.
La encíclica Magnifica Humanitas, recientemente publicada por León XIV, articula esta preocupación con una precisión que pocas voces laicas han logrado. El parágrafo cinco describe actores privados transnacionales “dotados de recursos y capacidad de acción superiores a los de muchos gobiernos... aún más difícil de discernir, gobernar y orientar hacia el bien común”. No es denuncia abstracta. Es precisamente lo que el EU AI Act y la propuesta de Milei omiten. La imagen bíblica de Nehemías de la que León XIV se sirve ofrece una luz potente sobre el problema: Nehemías reconstruyó los muros de Jerusalén asignando a cada familia el tramo contiguo a su propia casa. Sin un plano único desde arriba. Con responsabilidad distribuida, proporcional, anclada en la proximidad. Es lo contrario de la hiperregulación central y de la desregulación total. Es lo que nuestra propuesta intenta recuperar como principio.
La pregunta que el debate evita no es si debemos regular la inteligencia artificial. Es si tenemos la voluntad política de regular a quien la controla. Bruselas y Buenos Aires eluden ambos la pregunta. Y cuando el poder queda sin interlocutor regulatorio, quienes quedan desprotegidos no son los artefactos: son las personas.
* Profesora y directora del MBA Full-Time en IAE Business School y del Centro de Sustentabilidad e Innovación
