Cumplimiento normativo de la IA en EE.UU. Guía fundamental para 2025

Introducción: Qué significa el cumplimiento de la IA y por qué resulta crucial en 2025

La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en un elemento central de las operaciones empresariales actuales. Mientras las empresas de EE.UU. recurren cada vez más a la IA para impulsar la innovación y optimizar procesos, se enfrentan a un entorno regulatorio complejo que evoluciona con rapidez. El cumplimiento normativo en materia de IA constituye la práctica fundamental de asegurar que estos sistemas inteligentes respeten todas las leyes, regulaciones y estándares éticos vigentes.

Se trata de un marco de gobernanza que aborda los riesgos inherentes a la IA, desde la protección de datos personales y las vulnerabilidades de seguridad hasta el sesgo algorítmico y la falta de transparencia. En 2025, adoptar un enfoque proactivo hacia el cumplimiento de la IA trasciende el mero formalismo jurídico para convertirse en un imperativo estratégico. Para cualquier empresa que desarrolle, despliegue o utilice sistemas de IA, contar con una estrategia de cumplimiento robusta resulta fundamental para mitigar riesgos legales y financieros significativos, prevenir daños reputacionales y generar confianza entre clientes y otros stakeholders.

El entorno regulatorio de la IA en Estados Unidos

A diferencia de la Ley de IA de la Unión Europea, que presenta un carácter integral y horizontal, Estados Unidos no ha adoptado una única normativa federal general para regular la inteligencia artificial. En su lugar, en EE.UU. tienen un enfoque fragmentado y sectorial, que se sustenta en una combinación de nuevas órdenes ejecutivas, autoridades legales preexistentes, legislación estatal y diferentes directrices federales.

Acciones y directrices federales

Un hecho significativo en 2025 fue la nueva orden ejecutiva que revocó la Orden Ejecutiva 14110 sobre el Desarrollo y Uso Seguro, Protegido y Fiable de la Inteligencia Artificial (la denominada «Orden de Biden»), firmada por el expresidente Biden en octubre de 2023. La nueva política se ha denominado Eliminación de Barreras al Liderazgo Estadounidense en Inteligencia Artificial, y ha sido promulgada por el presidente Trump el 23 de enero de 2025 (la «Orden de Trump»).

Esta política hace hincapié en potenciar el dominio global de Estados Unidos en IA mediante la reducción de las barreras regulatorias para fomentar la innovación. Pese a este cambio de política de alto nivel, varios elementos federales clave continúan siendo centrales en el panorama del cumplimiento normativo en EE.UU.:

• Leyes existentes aplicadas a la IA: Las agencias federales, especialmente la Comisión Federal de Comercio (FTC) y la Comisión para la Igualdad de Oportunidades en el Empleo (EEOC), están aplicando activamente su autoridad existente al ámbito de la IA. La FTC está utilizando sus competencias en virtud de la Sección 5 de la Ley de la FTC para vigilar prácticas desleales o engañosas, centrándose en afirmaciones exageradas o sin fundamento sobre las capacidades de la IA. La EEOC continúa sosteniendo que las leyes antidiscriminación existentes, como el Título VII de la Ley de Derechos Civiles, se aplican a las decisiones laborales basadas en IA, incluso cuando se han rescindido documentos de orientación específicos de la administración anterior.
• El Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST (RMF): El Marco de Gestión de Riesgos de IA (AI RMF) del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) sigue siendo un marco voluntario de gran influencia. Proporciona un enfoque estructurado para que las empresas gobiernen, identifiquen, midan y gestionen los riesgos de la IA. Aunque no constituye una ley en sí misma, el AI RMF del NIST se considera una buena práctica y se menciona en diversas propuestas legislativas y directrices de agencias, lo que lo convierte en una piedra angular de cualquier programa eficaz de gobernanza de la IA.

El auge de la legislación estatal

Ante la ausencia de una ley federal integral sobre IA, los estados se han convertido en los principales impulsores de la regulación en esta materia. Esto ha creado un complejo mosaico de normativas que las empresas deben saber manejar. Estados como Colorado, California, Nueva York y Utah han promulgado sus propias leyes que abordan riesgos específicos de la IA. La Ley de IA de Colorado, que entrará en vigor en 2026, resulta particularmente destacable por su enfoque integral basado en el riesgo, similar en ciertos aspectos a la Ley de IA de la UE. Otros estados han presentado cientos de proyectos de ley relacionados con la IA, que abarcan desde la transparencia en los contenidos generados por IA hasta las auditorías de sesgo para las herramientas de contratación.

Regulaciones sectoriales

Más allá de las leyes estatales de carácter general, las empresas deben cumplir con regulaciones estrictas dentro de sus sectores específicos.

• Servicios financieros: Los modelos de IA utilizados para la calificación crediticia o la evaluación de riesgos deben adherirse a leyes como la Ley de Informe Justo de Crédito (FCRA).
• Sanidad: La IA utilizada en el diagnóstico médico o en las comunicaciones con los pacientes está sujeta a las regulaciones de la FDA y a leyes como la HIPAA. California, por ejemplo, tiene normas específicas para el uso de la IA en las revisiones de la utilización de servicios sanitarios.
• Empleo y Recursos Humanos: El uso de la IA en la contratación y la gestión de empleados constituye un foco de gran atención, con leyes como la Ley Local 144 de la ciudad de Nueva York, que exige auditorías de sesgo de las herramientas automatizadas para la toma de decisiones en el empleo.

Áreas clave de enfoque en el cumplimiento de la IA en Estados Unidos

A través de este variado panorama, varios principios fundamentales constituyen la base de los esfuerzos de cumplimiento en materia de IA. Las empresas deben centrarse en estos pilares clave para construir una estrategia de gobernanza de la IA responsable y defendible.

• Privacidad y seguridad de los datos: Los sistemas de IA consumen grandes cantidades de datos, lo que hace que la privacidad y la seguridad de los mismos sean fundamentales para el cumplimiento. El cumplimiento de las leyes de privacidad de datos existentes, como la Ley de Privacidad del Consumumidor de California (CCPA), resulta esencial, y estas protecciones se extienden a los datos procesados por la IA.
• Sesgo algorítmico y discriminación: Garantizar la equidad y prevenir la discriminación constituye una de las principales prioridades regulatorias. Los modelos de IA entrenados con datos sesgados pueden perpetuar y amplificar los sesgos sociales en áreas críticas como la contratación, los préstamos y la vivienda. Las pruebas de sesgo y las evaluaciones de impacto periódicas se están convirtiendo en requisitos estándar.
• Transparencia y explicabilidad: Los reguladores y los consumidores exigen una mayor transparencia sobre cómo funcionan los sistemas de IA. Las organizaciones deben ser capaces de explicar cómo sus modelos de IA toman decisiones, especialmente en aplicaciones de alto riesgo. Esto incluye proporcionar información clara a los usuarios cuando interactúan con una IA.
• Supervisión humana y responsabilidad: Mantener una supervisión humana significativa constituye una salvaguardia fundamental. La IA debe ser una herramienta para ayudar, no para reemplazar, el juicio humano. Establecer líneas claras de responsabilidad para los resultados de los sistemas de IA es un principio básico de los marcos de gobernanza.
• Seguridad: Los propios sistemas de IA presentan nuevas vulnerabilidades de seguridad, desde el envenenamiento de datos hasta los ataques de inversión de modelo. Una parte fundamental del cumplimiento es garantizar que los sistemas de IA sean resilientes y seguros frente a amenazas tanto internas como externas.

Estrategias para cumplir con la regulación de la IA de EE.UU.

Navegar por las complejidades de la regulación de la IA requiere un enfoque proactivo y estructurado.

• Mantente informado: El entorno regulatorio está evolucionando a un ritmo acelerado. Las empresas deben monitorizar continuamente las novedades legales a nivel federal y estatal para adaptar sus estrategias de cumplimiento.
• Implementa un marco de gobernanza de la IA: Establece un marco de gobernanza interno y formal que defina roles, responsabilidades y rendición de cuentas en todo el ciclo de vida de la IA. Este marco debe guiarse por los principios de estándares establecidos como el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST.
• Utiliza herramientas de cumplimiento de IA: Gestionar el cumplimiento en numerosos modelos y regulaciones en constante cambio constituye un desafío importante. Las plataformas de cumplimiento de IA proporcionan una infraestructura esencial para una gobernanza responsable de la IA. Esto es lo que hemos creado en NeuralTrust. Nuestra plataforma automatiza la monitorización de los modelos de IA en cuanto a rendimiento y sesgo, agiliza la creación de la documentación del modelo y proporciona un registro centralizado para gestionar todo su ecosistema de IA, garantizando que el cumplimiento sea una parte integrada del ciclo de vida de la IA.
• Realiza auditorías y evaluaciones periódicas: Antes de implementar un sistema de IA de alto riesgo, debes llevar a cabo una evaluación de impacto exhaustiva para identificar y mitigar los riesgos potenciales. Audita regularmente los sistemas de IA en busca de sesgos, equidad y deriva del rendimiento para garantizar que continúan operando según lo previsto.
• Fomenta una cultura de cumplimiento: Inculca una cultura de desarrollo y uso responsable de la IA en toda la organización. Esto incluye proporcionar una formación sólida para todo el personal involucrado en el ciclo de vida de la IA, desde los científicos de datos y desarrolladores hasta los usuarios de negocio que dependen de los conocimientos generados por la IA.

¿Cuál es la diferencia entre la regulación de la IA de Estados Unidos y la de la UE?

La principal diferencia radica en su enfoque fundamental. La Ley de IA de la UE es una ley integral basada en el riesgo que crea un conjunto único de normas para todo el mercado de la UE. Clasifica los sistemas de IA en niveles de riesgo (inaceptable, alto, limitado y mínimo) e impone obligaciones en función de dicho nivel. Su objetivo es proteger los derechos fundamentales y la seguridad. En cambio, el enfoque de Estados Unidos es una combinación de normas sectoriales y leyes estatales, sin una única ley federal de IA. La política federal general en 2025 está más orientada a fomentar la innovación y mantener una ventaja competitiva, dejando gran parte de la reglamentación específica en manos de las distintas agencias y estados.

¿Se aplica la Ley de IA de la UE a las empresas estadounidenses?

Sí, la Ley de IA de la UE tiene un importante alcance extraterritorial. Una empresa con sede en Estados Unidos puede estar sujeta a la Ley de IA de la UE si:

• Introduce un sistema de IA en el mercado de la UE
• Proporciona un sistema de IA cuyos resultados se utilizan dentro de la UE

Esto significa que una empresa estadounidense que ofrezca un servicio basado en IA accesible a usuarios en Europa, o una herramienta de selección de personal utilizada para puestos de trabajo en un estado miembro de la UE, debe cumplir con los requisitos de la Ley. Dadas las sustanciales sanciones por incumplimiento, las empresas estadounidenses con cualquier tipo de exposición a la UE deben evaluar sus obligaciones cuidadosamente.

Conclusión: El cumplimiento proactivo es el camino a seguir

El panorama regulatorio de la IA en Estados Unidos es dinámico y complejo. Si bien el gobierno federal favorece actualmente un enfoque que prioriza la innovación, una creciente red de leyes estatales y la aplicación de las regulaciones existentes por parte de las agencias federales crean un mandato claro para una gobernanza responsable. Adoptar el cumplimiento de manera proactiva no constituye una barrera para la innovación; es un facilitador de la confianza, un mitigador de riesgos y un componente crítico de una estrategia de IA sostenible. Construir un plan sólido de cumplimiento de la IA requiere compromiso, experiencia y las herramientas adecuadas para gestionar el ciclo de vida de sus sistemas de IA. A medida que las regulaciones se definan mejor y su aplicación aumente, las empresas que integren la gobernanza, la transparencia y la equidad en sus operaciones de IA estarán mejor posicionadas para el éxito a largo plazo. Empezar puede ser la parte más difícil del viaje. Para saber cómo NeuralTrust puede ayudar a tu empresa a construir un marco de cumplimiento de IA sólido y escalable adaptado a tus necesidades, solicita una demo hoy mismo.