Lo que la nueva ley estadounidense sobre inteligencia artificial implica para empresas

El 23 de julio de 2025, el presidente Trump firmó un amplio Decreto Ejecutivo que prohíbe a las agencias federales la adquisición de modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés) que incorporen las llamadas ideologías de diversidad, equidad e inclusión (DEI). Esta medida marca un cambio decisivo en la forma en que el gobierno de EE. UU. define la IA confiable.

Aunque controvertido, el Decreto Ejecutivo 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:

1. Acelerar la innovación en IA
2. Construir la infraestructura para apoyarla
3. Liderar la diplomacia y la seguridad internacional en materia de IA

En conjunto, estas iniciativas señalan una nueva fase en la política de IA que favorece la competencia abierta, la seguridad nacional y un enfoque marcadamente estadounidense hacia el dominio tecnológico.

En este artículo, desglosamos lo que esta nueva ley realmente dice, cómo encaja en las ambiciones del país en materia de IA 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.

El Decreto Ejecutivo: Disposiciones Clave

En el centro de este cambio de política se encuentra el Decreto Ejecutivo titulado “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 (LLM)

El decreto se centra específicamente en los LLM, 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 está trazando ahora una línea clara sobre qué tipos de LLM pueden y no pueden utilizarse.

Dos Requisitos Fundamentales para la IA Adquirida por el Gobierno

Para ser aptos para su uso en el gobierno federal, los LLM deben cumplir dos principios fundamentales, denominados en el decreto como los “Principios de IA Imparcial”.

1. Búsqueda de la Verdad

Los sistemas de IA deben ser fácticamente precisos, tener base histórica y ser científicamente objetivos. Esto incluye reconocer la incertidumbre cuando los datos son incompletos o controvertidos. El énfasis está en los resultados que reflejan evidencia, no ideología.

2. Neutralidad Ideológica

Los LLM deben evitar codificar o amplificar ideologías políticas, sociales o culturales, especialmente aquellas vinculadas a la DEI. Se prohíbe a los desarrolladores programar de forma explícita (“hardcoding”) estas perspectivas en el comportamiento o las respuestas del modelo, a menos que el usuario lo solicite explícitamente. El decreto argumenta que esto es esencial para garantizar la neutralidad y la autonomía del usuario.

Marco de Implementación y Obligaciones de los Proveedores

El Decreto Ejecutivo incluye una estricta estructura de cumplimiento que las agencias federales y los proveedores de IA deberán seguir:

• Plazo para la Guía 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 LLM deberán incluir cláusulas que exijan el cumplimiento de estos principios. Los contratos existentes podrán ser modificados cuando sea posible.
• Responsabilidad del Proveedor: Si un proveedor no cumple los requisitos tras un período de subsanación razonable, los costes de retirar el modelo no conforme se cargarán al proveedor, lo que eleva significativamente las consecuencias del incumplimiento.

El Plan de Acción de IA: La Estrategia General de Estados Unidos

Para comprender plenamente la importancia del Decreto Ejecutivo “Prevención de la IA ‘Woke’”, es esencial verlo 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.

El Decreto Ejecutivo funciona como la capa legal y operativa de esta visión estratégica más amplia. No se trata solo de ética o cumplimiento, sino 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 se centra en eliminar las barreras a la innovación del sector privado, al tiempo que se 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, especialmente para aplicaciones comerciales e industriales de alto impacto.
• Apoyar los 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, la seguridad, la robustez y la evaluación de modelos.
• Construir un ecosistema de IA próspero que incluya la manufactura de próxima generación, la investigación científica y los 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 red eléctrica y fabricación de chips.

Este pilar busca revertir esa tendencia mediante:

• La expansión 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 formación 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 Diplomacia y Seguridad Internacional de IA

El tercer pilar va 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 las 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. El Decreto Ejecutivo es solo un mecanismo dentro de este marco mucho más amplio, diseñado para imponer 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, el Decreto Ejecutivo 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 la contratación pública, es probable que su efecto dominó influya en las normas más amplias de la industria.

A continuación, lo que se puede esperar y para lo que hay que prepararse.

Comportamiento del Modelo: Los Filtros Ideológicos Son Ahora un Pasivo

Si su LLM ha sido entrenado o ajustado para promover la diversidad representativa, moderar temas sensibles o evitar resultados con carga política, ese comportamiento podría ahora interpretarse como un riesgo de incumplimiento en el ámbito federal.

Para ser aptos para el uso gubernamental, los modelos deben evitar moldear los resultados a través de lentes ideológicos incorporados. Los desarrolladores necesitarán:

• Eliminar el comportamiento predeterminado que refleje una lógica alineada con la DEI, o
• Hacer que dicho comportamiento sea totalmente impulsado por las indicaciones 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 modelos con normas sociales, algo que ahora podría considerarse una señal de alerta en los casos de uso de IA a nivel federal.

Los Requisitos de Transparencia Moldearán las Prácticas de Documentación

El decreto no exige que los proveedores hagan sus modelos de código abierto, 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:

• Las instrucciones de sistema (
  Copied!

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  )
• Las metodologías de evaluación
• Las especificaciones del modelo o la justificación de las decisiones

Crucialmente, el gobierno señala su disposición a evitar exigir los pesos del modelo u otra propiedad intelectual “cuando sea factible”. Aun así, este nivel de escrutinio casi con certeza 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 costes de retirada al proveedor si las violaciones no se resuelven

Esto formaliza lo que está en juego: el mal comportamiento del modelo no será solo un riesgo de relaciones públicas, sino una responsabilidad contractual.

Incluso si actualmente no vende al gobierno federal, esto sienta un precedente que podría ser adoptado por gobiernos estatales o compradores empresariales que busquen alinearse con los estándares federales.

Los Modelos Privados Podrían Verse Afectados Indirectamente

Aunque el decreto solo se aplica a los casos de uso federales, la arquitectura técnica necesaria para cumplir con requisitos como instrucciones ideológicamente neutras, evaluaciones transparentes y un registro detallado, podría convertirse en el estándar por defecto en todos los despliegues simplemente para agilizar las operaciones.

En otras palabras: si su modelo necesita estar “listo para el gobierno 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 general.

Los proveedores podrían responder:

• Creando capas de alineación modulares que se activen o desactiven según el contexto de despliegue.
• Dividiendo las líneas de productos entre modelos de cara al público y modelos optimizados para el cumplimiento.
• Reformulando la seguridad y la equidad en términos de factualidad e intención del usuario, en lugar de sensibilidad demográfica.

La Contratación Federal Sentará Precedentes

Aunque el Decreto Ejecutivo 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 contratación 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 atienden 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 la costosa gestión de versiones de modelos.
• Tranquilizar a los grandes clientes empresariales que podrían adoptar principios similares en industrias reacias al riesgo (p. ej., finanzas, seguros, sanidad).

En este sentido, el decreto funciona tanto como política como señal de mercado. Los proveedores deberán preguntarse no solo “¿qué quieren los reguladores?”, sino también “¿qué esperarán ahora nuestros clientes por defecto?”.

La Neutralidad por Defecto Podría Convertirse en una Expectativa de Base

El lenguaje del Decreto Ejecutivo, particularmente en lo que respecta 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 sea invocada específicamente por el usuario. En algunos casos, esto podría significar:

• Reducir la intensidad de 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 (
  Copied!

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  ) en diferentes dominios (p. ej., historia, identidad o comportamiento social).

Con el tiempo, esto también podría cambiar la forma en que se miden y definen la confianza, el sesgo y la seguridad, especialmente en las herramientas y los

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Adopción Selectiva entre Agencias

También es importante señalar que no todas las agencias implementarán el Decreto Ejecutivo 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 podrían adoptar implementaciones más estrictas, priorizando la precisión, el secreto y la neutralidad en los sistemas operativos.
• Los departamentos de Sanidad 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 podrían quedar completamente exentos.

Esto crea un panorama de cumplimiento fragmentado en el que los proveedores de IA necesitarán adaptar sus ofertas, o al menos la documentación, en función de la agencia, el dominio o el contrato específico.

Impactos en la Gobernanza, Seguridad y Equidad de la IA

Más allá de los contratos y el cumplimiento, el Decreto Ejecutivo está destinado a remodelar cómo se define y se aplica la “IA confiable” en Estados Unidos. Señala un distanciamiento de las normas establecidas que, hasta ahora, habían 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.

El nuevo Decreto Ejecutivo desplaza el énfasis hacia la factualidad y la neutralidad ideológica. Al hacerlo, resta prioridad legalmente a muchos de los mecanismos orientados a la equidad que antes servían como base para una IA confiable.

Esto crea un reequilibrio fundamental:

• De: Evitar daños representacionales, amplificar voces infrarrepresentadas, incorporar contexto social.
• A: Preservar la precisión histórica y científica, minimizar juicios de valor subjetivos, supeditarse a las indicaciones del usuario en lugar de a una alineación preprogramada.

Para 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 contrasta ahora marcadamente con otros marcos de referencia importantes:

• El Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST (EE. UU.) sigue destacando la equidad, la explicabilidad y la mitigación de sesgos como valores fundamentales, lo que plantea dudas sobre cómo las agencias federales conciliarán la guía del NIST con el Decreto Ejecutivo.
• 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 priorice la neutralidad.
• La Ley de IA de la UE impone obligaciones en materia de no discriminación, categorización de riesgos y sesgo sistémico, especialmente para los sistemas de alto riesgo.

Como resultado, los proveedores con sede en EE. UU. que trabajan a nivel mundial podrían tener que navegar entre expectativas contrapuestas: neutralidad y factualidad 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 tensiones éticas complejas:

• ¿Censura o corrección? Si los modelos se niegan a generar contenido que es fácticamente 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 muy delgada, especialmente en temas relacionados con la raza, el género o el 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 restar prioridad a 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 el Decreto Ejecutivo marca un claro punto de inflexión: el gobierno federal de EE. UU. está redefiniendo la base ética de la IA no como inclusión o cautela, sino como claridad, neutralidad y verdad.

Reflexiones Finales

Esté uno de acuerdo o no con este planteamiento, sus implicaciones son profundas. Desafía supuestos arraigados 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 el siguiente: ¿cómo equilibrar la innovación, el cumplimiento y los valores, sin comprometer la ventaja competitiva o la relevancia global? Esa pregunta definirá la próxima fase del desarrollo de la IA en EE. UU. y más allá.

Estamos a su disposición para ayudarle a navegar estas nuevas regulaciones y a evaluar lo que significan para su estrategia de IA. Contáctenos para explorar cómo puede preparar sus modelos para el futuro en este panorama en constante evolución.