Lo que la nueva ley estadounidense sobre inteligencia artificial implica para empresas
El 23 de julio de 2025, el presidente Trump firmó una amplia Orden Ejecutiva que prohíbe a las agencias federales adquirir modelos de lenguaje grandes (LLMs) que incorporen las llamadas ideologías de diversidad, equidad e inclusión (DEI). Esta medida marca un cambio decisivo en cómo el gobierno de EE. UU. define la IA confiable.
Aunque controvertida, la Orden Ejecutiva no es una acción aislada. Es la primera medida de aplicación vinculada al Plan de Acción de IA más amplio de la administración, una estrategia nacional basada en tres pilares:
- Acelerar la innovación en IA
- Construir la infraestructura para respaldarla
- Liderar en la diplomacia y seguridad internacional de la IA
En conjunto, estas iniciativas marcan una nueva fase en la política de IA que favorece la competencia abierta, la seguridad nacional y un enfoque claramente estadounidense hacia el dominio tecnológico.
En esta publicación, analizamos qué dice realmente esta nueva ley, cómo encaja en las ambiciones de IA del país y, lo más importante, qué significa en la práctica para los proveedores, desarrolladores y equipos de IA que buscan trabajar con el gobierno de EE. UU. o en su entorno.
La Orden Ejecutiva: Disposiciones Clave
En el centro de este cambio de política se encuentra la Orden Ejecutiva titulada “Prevención de la IA 'Woke' en el Gobierno Federal”. Su objetivo es explícito: garantizar que los modelos de IA utilizados por las agencias federales no estén influenciados por agendas ideológicas, particularmente aquellas asociadas con la diversidad, la equidad y la inclusión (DEI).
Objetivo: Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)
La orden se centra específicamente en los LLMs, sistemas de IA generativa entrenados con conjuntos de datos masivos que producen respuestas en lenguaje natural. Estos modelos, debido a su escala e influencia, se utilizan cada vez más en servicios gubernamentales, aplicaciones de defensa y herramientas del sector público. El gobierno federal ahora está trazando una línea clara sobre qué tipos de LLMs pueden y no pueden ser utilizados.
Dos Requisitos Fundamentales para la IA Adquirida por el Gobierno
Para ser aptos para su uso en el gobierno federal, los LLMs deben cumplir dos principios fundamentales, denominados en la orden como los “Principios de IA Imparcial”.
1. Búsqueda de la Verdad
Los sistemas de IA deben ser precisos en los hechos, fundamentados históricamente y objetivos científicamente. Esto incluye reconocer la incertidumbre cuando los datos son incompletos o controvertidos. El énfasis está en resultados que reflejen evidencia, no ideología.
2. Neutralidad Ideológica
Los LLMs deben evitar codificar o amplificar ideologías políticas, sociales o culturales, especialmente aquellas vinculadas a la DEI. Se prohíbe a los desarrolladores codificar de forma rígida estas perspectivas en el comportamiento o las respuestas del modelo, a menos que el usuario lo solicite explícitamente. La orden argumenta que esto es esencial para garantizar la neutralidad y la autonomía del usuario.
Marco de Implementación y Obligaciones de los Proveedores
La Orden Ejecutiva incluye una estricta estructura de cumplimiento que se espera que sigan las agencias federales y los proveedores de IA: • Cronograma de Orientación de la OMB: En un plazo de 120 días, la Oficina de Gestión y Presupuesto (OMB), en colaboración con otras entidades federales, emitirá una guía detallada sobre cómo aplicar los Principios de IA Imparcial. • Cumplimiento Contractual: Todos los nuevos contratos federales que involucren LLMs deben incluir cláusulas que exijan la adhesión a estos principios. Los contratos existentes podrán ser modificados cuando sea posible. • Responsabilidad del Proveedor: Si un proveedor no cumple con los requisitos después de un período de subsanación razonable, los costos de retirar el modelo no conforme se cargarán al proveedor, elevando efectivamente lo que está en juego por el incumplimiento.
El Plan de Acción de IA: La Estrategia General de Estados Unidos
Para comprender plenamente la importancia de la Orden Ejecutiva “Prevención de la IA 'Woke'”, es esencial verla como parte de un esfuerzo mucho más amplio: el Plan de Acción de IA de Estados Unidos. Este plan, presentado por el presidente Trump al inicio de su segundo mandato, describe la estrategia a largo plazo del gobierno de EE. UU. para dominar el panorama mundial de la IA no solo a través de la regulación, sino también mediante la inversión, la infraestructura y la influencia internacional.
La Orden Ejecutiva sirve como la capa legal y operativa de esta visión estratégica más amplia. No se trata solo de ética o cumplimiento, se trata de alinear el desarrollo de la IA con los objetivos económicos y geopolíticos de Estados Unidos.
El plan se basa en tres pilares estratégicos:
Pilar 1: Acelerar la Innovación en IA
El primer pilar enfatiza la eliminación de barreras a la innovación del sector privado, al tiempo que garantiza que las aplicaciones de IA impulsen la productividad en el mundo real. El objetivo no es solo construir los modelos más potentes, sino liberar su valor en toda la economía.
Las acciones clave incluyen: • Eliminar la burocracia que ralentiza el despliegue de la IA, particularmente para aplicaciones comerciales e industriales de alto impacto. • Apoyar modelos de código abierto y de pesos abiertos para fomentar la colaboración y reducir la dependencia de sistemas cerrados. • Invertir en investigación fundamental, incluyendo la interpretabilidad, seguridad, robustez y evaluación de modelos. • Construir un ecosistema de IA próspero que incluya manufactura de próxima generación, investigación científica y servicios públicos habilitados por IA.
Pilar 2: Construir la Infraestructura de IA
El segundo pilar reconoce que los sistemas de IA de vanguardia exigen una infraestructura de vanguardia, algo que EE. UU. ha descuidado en las últimas décadas, especialmente en comparación con la agresiva inversión de China en capacidad de la red eléctrica y fabricación de chips.
Este pilar tiene como objetivo revertir esa tendencia mediante: • La ampliación de la red energética de EE. UU. para soportar el crecimiento de los centros de datos relacionados con la IA. • La restauración de la fabricación nacional de semiconductores para reducir la dependencia de las cadenas de suministro de chips extranjeras. • La construcción de centros de datos seguros y de nivel gubernamental, especialmente para uso militar y de inteligencia. • La capacitación de una fuerza laboral cualificada en infraestructura de IA, desde ingenieros hasta profesionales de la ciberseguridad. • La promoción de tecnologías seguras por diseño para fortalecer los sistemas críticos contra amenazas emergentes.
Pilar 3: Liderar en la Diplomacia y Seguridad Internacional de la IA
El tercer pilar se extiende más allá de las preocupaciones nacionales, enmarcando el liderazgo en IA como una cuestión de seguridad nacional e internacional. EE. UU. ve la IA no solo como una ventaja competitiva, sino también como una palanca geopolítica para dar forma a las reglas de la gobernanza global de la IA.
Las prioridades bajo este pilar incluyen: • Exportar estándares de IA alineados con EE. UU. a aliados y socios comerciales. • Contrarrestar la influencia china en organizaciones multilaterales que establecen normas técnicas y directrices éticas. • Cerrar las lagunas en los controles de exportación, particularmente aquellas relacionadas con chips de alto rendimiento y equipos de fabricación. • Alinear los protocolos de seguridad a través de las fronteras, especialmente para la evaluación de modelos de frontera y la bioseguridad.
En conjunto, estos pilares ilustran cómo EE. UU. está abordando la IA no solo como una herramienta, sino como un activo nacional. La Orden Ejecutiva es solo un mecanismo dentro de este marco mucho más grande, diseñado para hacer cumplir ciertos valores a nivel nacional mientras se promueve la influencia estadounidense en el extranjero.
Qué Significa Esto para los Proveedores y Desarrolladores de IA
Para los proveedores de IA y los líderes técnicos, la Orden Ejecutiva marca un claro punto de inflexión: la neutralidad ideológica es ahora un requisito contractual para hacer negocios con el gobierno federal de EE. UU. Y aunque el alcance de la ley se limita actualmente a las adquisiciones gubernamentales, es probable que sus efectos en cadena influyan en las normas más amplias de la industria.
Esto es lo que puede esperar y para lo que debe prepararse.
Comportamiento del Modelo: Los Filtros Ideológicos Son Ahora una Responsabilidad
Si su LLM ha sido entrenado o ajustado para promover la diversidad representativa, moderar temas sensibles o evitar resultados con carga política, ese comportamiento ahora podría interpretarse como un riesgo de incumplimiento en entornos federales.
Para ser aptos para el uso gubernamental, los modelos deben evitar dar forma a los resultados a través de lentes ideológicos incorporados. Los desarrolladores necesitarán: • Eliminar el comportamiento predeterminado que refleje una lógica alineada con DEI, o • Hacer que dicho comportamiento sea totalmente impulsado por la solicitud del usuario, en lugar de por el sistema.
Este cambio probablemente reavivará los debates técnicos sobre el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) y su uso para alinear los modelos con las normas sociales, algo que ahora podría considerarse una señal de alerta en los casos de uso de IA federal.
Los Requisitos de Transparencia Darán Forma a las Prácticas de Documentación
La orden no exige que los proveedores abran el código de sus modelos, pero sí requiere transparencia sobre el comportamiento del modelo y las decisiones de diseño.
Según la sección de implementación, los proveedores deben estar preparados para divulgar: • Indicaciones del sistema (prompts) • Metodologías de evaluación • Especificaciones del modelo o justificaciones de las decisiones
Fundamentalmente, el gobierno señala su disposición a evitar exigir los pesos del modelo u otra propiedad intelectual privada “cuando sea factible”. Aun así, este nivel de escrutinio casi con seguridad aumentará la carga de cumplimiento para los equipos técnicos y legales, especialmente para los proveedores con modelos fundacionales generalizados.
El Lenguaje Contractual Evolucionará con Consecuencias Reales
Espere nuevas cláusulas en los contratos de IA del gobierno que: • Hagan referencia explícita a los Principios de IA Imparcial • Incluyan períodos de subsanación por incumplimiento • Trasladen los costos de retirada al proveedor si no se resuelven las violaciones
Esto formaliza lo que está en juego: el mal comportamiento del modelo no será solo un riesgo de relaciones públicas, será una responsabilidad contractual.
Incluso si actualmente no vende al gobierno federal, esto sienta un precedente que puede ser adoptado por gobiernos estatales o compradores empresariales que buscan alinearse con los estándares federales.
Los Modelos Privados Pueden Verse Afectados Indirectamente
Aunque la orden solo se aplica a los casos de uso federales, la arquitectura técnica necesaria para cumplir —indicaciones ideológicamente neutras, evaluaciones transparentes, registro detallado— podría convertirse en el estándar en todas las implementaciones simplemente para agilizar las operaciones.
En otras palabras: si su modelo necesita estar “listo para el ámbito federal”, puede que ya no tenga sentido comercial mantener una versión separada con una lógica de alineación diferente. Esto crea una presión indirecta para normalizar el comportamiento “federalizado” en el mercado en general.
Los proveedores pueden responder mediante: • La creación de capas de alineación modulares que se puedan activar o desactivar según el contexto de la implementación • La división de las líneas de productos entre modelos de cara al público y modelos optimizados para el cumplimiento • El replanteamiento de la seguridad y la equidad en términos de veracidad e intención del usuario, en lugar de sensibilidad demográfica
Las Adquisiciones Federales Sentarán Precedentes
Aunque la Orden Ejecutiva se limita a las agencias federales, es probable que su influencia se extienda mucho más allá del sector público. En el mundo de la adopción de tecnología, las reglas de adquisición a menudo se convierten en estándares de facto de la industria, especialmente cuando provienen del mayor comprador del mercado.
Una Fuerte Señal de Mercado
El gobierno federal de EE. UU. es uno de los mayores compradores de tecnología del mundo. Cuando introduce nuevos requisitos, especialmente en torno a la transparencia, la alineación o el comportamiento del modelo, los proveedores prestan atención.
Incluso las empresas que actualmente no sirven a clientes gubernamentales pueden sentir la presión de alinearse con el nuevo estándar para: • Preparar sus modelos para futuras oportunidades en el sector público • Evitar costosas versiones de modelos • Tranquilizar a los grandes clientes corporativos que pueden adoptar principios similares en industrias reacias al riesgo (p. ej., finanzas, seguros, salud)
En este sentido, la orden funciona tanto como política como señal de mercado. Los proveedores deberán preguntarse no solo “¿qué quieren los reguladores?” sino “¿qué esperarán ahora nuestros clientes por defecto?”.
La Neutralidad por Defecto Podría Convertirse en una Expectativa de Base
El lenguaje de la Orden Ejecutiva, particularmente en torno a la búsqueda de la verdad y la neutralidad ideológica, es prescriptivo en espíritu pero flexible en su ejecución. Se permite a los proveedores adoptar diferentes enfoques para el cumplimiento, pero el resultado debe ser el mismo: sistemas de IA que no incorporen perspectivas partidistas o ideológicas por defecto.
Esto podría acelerar una tendencia más amplia hacia modelos de “neutralidad por defecto”, donde la alineación es mínima a menos que el usuario la invoque específicamente. En algunos casos, esto podría significar: • Atenuar las capas de seguridad diseñadas para marcar o desviar consultas controvertidas • Rediseñar los modelos de recompensa utilizados en RLHF para eliminar preferencias normativas • Reconsiderar cómo se aplican las barreras de protección (guardrails) en diferentes dominios (p. ej., historia, identidad o comportamiento social)
Con el tiempo, esto también puede cambiar la forma en que se miden y definen la confianza, el sesgo y la seguridad, especialmente en las herramientas y los puntos de referencia (benchmarks) de evaluación con sede en EE. UU.
Adopción Selectiva entre Agencias
También es importante señalar que no todas las agencias implementarán la Orden Ejecutiva de la misma manera. La política incluye un lenguaje que permite a las agencias interpretar su aplicabilidad en función de casos de uso específicos y necesidades de la misión. • Defensa e Inteligencia pueden adoptar implementaciones más estrictas, priorizando la precisión, el secreto y la neutralidad en los sistemas operativos. • Los departamentos de Salud o Educación podrían actuar con más cautela, equilibrando la neutralidad con las obligaciones éticas en torno a la representación o la prevención de daños. • Algunos contratos o casos de uso heredados pueden quedar totalmente exentos.
Esto crea un panorama de cumplimiento fragmentado donde los proveedores de IA necesitarán adaptar sus ofertas, o al menos su documentación, dependiendo de la agencia, el dominio o el contrato específico.
Impacto en la Gobernanza, Seguridad y Equidad de la IA
Más allá de los contratos y el cumplimiento, la Orden Ejecutiva está a punto de remodelar cómo se define y se aplica la “IA confiable” en Estados Unidos. Señala un alejamiento de las normas establecidas que, hasta ahora, han priorizado la equidad, la inclusión y la reducción de daños como pilares del desarrollo responsable de la IA.
Redefiniendo la "IA Confiable"
Durante años, los marcos dominantes que guían la seguridad de la IA, tanto en EE. UU. como a nivel internacional, han enfatizado valores como la no discriminación, la equidad y el bienestar social. Estos principios han informado las estrategias de alineación de modelos, las funciones de recompensa de RLHF y los sistemas de moderación de contenido.
La nueva Orden Ejecutiva desplaza el énfasis hacia la veracidad y la neutralidad ideológica. Al hacerlo, desprioriza legalmente muchos de los mecanismos orientados a la equidad que anteriormente servían como base para la IA confiable.
Esto crea un reequilibrio fundamental: • De: Evitar daños representacionales, amplificar voces subrepresentadas, incorporar contexto social. • A: Preservar la precisión histórica y científica, minimizar juicios de valor subjetivos, remitirse a las indicaciones del usuario en lugar de a una alineación preprogramada.
Para los proveedores, investigadores y legisladores, esto señala un nuevo eje de gobernanza de la IA que prioriza el rigor epistémico sobre la justicia representacional.
Definiciones Contradictorias entre Marcos de Referencia
Esta definición evolutiva de la IA confiable ahora contrasta fuertemente con otros marcos de referencia importantes: • El Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST (EE. UU.) continúa destacando la equidad, la explicabilidad y la mitigación de sesgos como valores fundamentales, lo que plantea dudas sobre cómo las agencias federales reconciliarán la guía del NIST con la Orden Ejecutiva. • Los Principios sobre IA de la OCDE enfatizan el crecimiento inclusivo y el diseño centrado en el ser humano, lo que puede divergir de un enfoque que prioriza la neutralidad. • La Ley de IA de la UE impone obligaciones en torno a la no discriminación, la categorización de riesgos y el sesgo sistémico, especialmente para los sistemas de alto riesgo.
Como resultado, los proveedores con sede en EE. UU. que trabajan a nivel mundial pueden necesitar navegar entre expectativas contrapuestas: neutralidad y veracidad para el cumplimiento federal, frente a equidad e inclusión para los mercados internacionales.
Esta fragmentación probablemente intensificará la necesidad de estrategias de alineación personalizables, un comportamiento del modelo específico para cada jurisdicción y claridad legal en torno a estándares contradictorios.
Compensaciones Éticas y Cuestiones Abiertas
El cambio hacia la neutralidad ideológica es presentado por la administración como una salvaguarda contra la manipulación partidista, pero introduce complejas tensiones éticas: • ¿Censura o corrección? Si los modelos se niegan a generar contenido que es factualmente controvertido o socialmente dañino, ¿es eso una medida de seguridad ética o una forma de sesgo ideológico? • ¿Quién decide qué es “neutral”? La línea entre la neutralidad y la negligencia puede ser delgada, especialmente en temas que involucran raza, género o poder. • ¿Qué se considera factual? Muchas cuestiones sociohistóricas son inherentemente controvertidas. Exigir objetividad en estas áreas conlleva el riesgo de simplificación excesiva o interpretación selectiva. • ¿Y la mitigación de daños? Al despriorizar la equidad, ¿abre este enfoque la puerta a resultados que pueden ser precisos pero socialmente perjudiciales?
Estas compensaciones no se resolverán en un único documento de política. Pero la Orden Ejecutiva marca un claro punto de inflexión: el gobierno federal de EE. UU. está reformulando la base ética de la IA no como inclusión o cautela, sino como claridad, neutralidad y verdad.
Reflexiones Finales
Independientemente de si se está de acuerdo con el planteamiento o no, sus implicaciones son profundas. Desafía suposiciones arraigadas sobre lo que hace que la IA sea “confiable”, introduce nuevos estándares de transparencia y neutralidad, y pone en marcha marcos de cumplimiento que probablemente influirán en la adopción tanto en el sector público como en el privado.
Para los creadores, inversores y líderes de la IA, el desafío clave que se presenta es este: ¿cómo equilibrar la innovación, el cumplimiento y los valores, sin comprometer la ventaja competitiva o la relevancia global? Esa pregunta dará forma a la próxima fase del desarrollo de la IA en EE. UU. y más allá.
Estaremos encantados de ayudarle a navegar estas nuevas regulaciones y evaluar lo que significan para su estrategia de IA. Póngase en contacto para explorar cómo puede preparar sus modelos para este panorama en evolución.
