Desafíos legales en el uso de la IA en empresas

Los desafíos legales en el uso de la IA se han convertido en una preocupación real para empresas que quieren crecer sin exponerse a sanciones, litigios o crisis reputacionales. Por ello, si tu organización ya utiliza herramientas de IA —o está a punto de hacerlo—, necesitas algo más que entusiasmo tecnológico.

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El nuevo escenario normativo: por qué el cumplimiento ya no es opcional

Hasta hace poco, muchas empresas trataban la IA como una herramienta “de productividad”. Sin embargo, la realidad ha cambiado. Hoy existe un marco regulatorio específico en la UE que establece obligaciones y fechas de aplicación.

El Reglamento (UE) 2024/1689 (AI Act) fija un despliegue progresivo. En concreto, establece una aplicabilidad general a partir del 2 de agosto de 2026, aunque algunas partes se aplican antes, como determinadas prohibiciones y disposiciones generales desde el 2 de febrero de 2025, y otros bloques desde el 2 de agosto de 2025. Además, ciertas obligaciones vinculadas a la clasificación de “alto riesgo” en un punto concreto se difieren hasta el 2 de agosto de 2027.

Por tanto, si tú piensas “ya lo veremos más adelante”, corres el riesgo de llegar tarde. Y llegar tarde, en cumplimiento, suele significar costes extra y prisas peligrosas.

Qué significa esto para tu empresa

Aunque no desarrolles modelos, es posible que seas usuario empresarial de IA. En ese caso, igualmente te afectan obligaciones indirectas:

• requisitos contractuales con proveedores,

• controles internos,

• trazabilidad de decisiones,

• gestión de riesgos y seguridad,

• y transparencia en determinados usos.

En otras palabras, incluso si “solo” usas una herramienta, debes gobernar su uso.

Privacidad y protección de datos: el reto más frecuente y el más sancionable

Cuando una empresa usa IA, normalmente trata datos. A veces, datos personales. Y ahí el RGPD entra con fuerza.

Además, con herramientas generativas, el riesgo se multiplica por un motivo simple: la gente pega información en chats. Y lo hace rápido.

Situaciones típicas que crean riesgo

• Un empleado copia un contrato con datos personales para resumirlo.

• Se suben listados de clientes para “segmentar” con IA.

• RR. HH. introduce CVs en una herramienta externa.

• Se automatiza scoring o decisiones sin informar correctamente.

A partir de ahí, aparecen problemas de base legal, minimización, finalidad, transparencia y seguridad. Y, en ciertos casos, de decisiones automatizadas con impacto.

Cómo mitigarlo de forma práctica

Para reducir exposición, conviene aplicar medidas muy concretas:

• Política interna de IA: define herramientas permitidas y prohibidas.

• Regla de oro: si un dato es sensible o confidencial, no entra en IA pública.

• Minimización y anonimización: usa datos agregados cuando sea posible.

• DPA y roles RGPD: aclara si el proveedor actúa como encargado.

• Registro y retención: controla logs, historiales y tiempos de conservación.

• Transferencias internacionales: verifica ubicación, subencargados y garantías.

Asimismo, resulta útil crear “plantillas de uso” por departamento. Así reduces el error humano.

Confidencialidad y secretos empresariales: cuando el riesgo no es una multa, sino perder tu ventaja

Muchas empresas se obsesionan con la sanción. Sin embargo, el daño real puede ser otro: la fuga de información estratégica.

Por ejemplo, un prompt puede contener:

• precios,

• márgenes,

• roadmap de producto,

• cláusulas de negociación,

• o datos técnicos críticos.

Aunque no sea “dato personal”, sigue siendo información protegible. Y, si sale, el impacto es inmediato.

Controles recomendados

Aquí funcionan medidas sencillas, pero constantes:

• Clasificación de la información (pública / interna / confidencial / crítica).

• Accesos por rol a herramientas corporativas.

• Entornos empresariales con garantías de no entrenamiento con tus datos.

• Cláusulas reforzadas de confidencialidad y uso de datos en contratos.

• Formación específica con ejemplos reales de tu negocio.

Además, si trabajas con proveedores o subcontratas, revisa también sus prácticas. El riesgo suele estar en la cadena.

Propiedad intelectual y derechos de autor: el punto ciego en contenidos generativos

La IA generativa produce textos, imágenes y código. Por consiguiente, aparece una pregunta inevitable: ¿puedes usarlo sin problemas?

El desafío aquí es doble:

1. condiciones del proveedor (términos de uso, licencias, restricciones), y

2. posible conflicto con derechos de terceros (copyright, marcas, diseños).

Riesgos habituales que debes anticipar

• Publicar una imagen generada que se parece demasiado a una obra protegida.

• Usar textos “muy inspirados” en materiales existentes.

• Incorporar código generado con patrones problemáticos.

• Asumir que el output es tuyo, sin revisar condiciones.

Además, en marketing se comete un error común: pedir “hazlo como X”. Ese tipo de indicación puede aumentar el riesgo de conflicto.

Medidas para mitigar sin bloquear al equipo

• Revisión humana previa a publicación.

• Checklist de verificación en marketing y comunicación.

• Búsqueda inversa de imágenes cuando el uso sea relevante.

• Revisión de términos: propiedad del output, licencias y limitación de responsabilidad.

• Guía interna: prohibir prompts de imitación directa de autores o marcas.

En definitiva, la IA acelera la creación. Sin embargo, la diligencia legal sigue siendo tu responsabilidad.

Derecho laboral y RR. HH.: transparencia, control y no discriminación

La IA se usa cada vez más en procesos laborales: selección, evaluación, productividad, formación y soporte interno. Por ello, el riesgo no solo es “tecnológico”, sino también laboral y de derechos.

Dónde suelen aparecer los problemas

• Filtrado automatizado de CVs con sesgos.

• Evaluaciones basadas en métricas opacas.

• Monitorización de empleados con herramientas invasivas.

• Decisiones “automatizadas” sin revisión humana.

Además, existe un factor sensible: la percepción. Aunque cumplas, si el proceso parece injusto, la reputación interna se resiente.

Cómo reducir riesgo en entornos laborales

• Mantén intervención humana en decisiones relevantes.

• Documenta criterios de evaluación y valida resultados.

• Evita variables proxy que puedan discriminar indirectamente.

• Informa de forma clara cuando se use IA en procesos.

• Negocia y adapta políticas internas cuando corresponda.

Asimismo, si externalizas herramientas de RR. HH., el contrato debe cubrir seguridad, confidencialidad y trazabilidad. De lo contrario, asumes riesgos sin control real.

Consumo, publicidad y reputación: cuando el problema es “lo que prometes”

Si tu empresa usa IA para atención al cliente, recomendaciones, precios o publicidad, entras en un terreno delicado. En consecuencia, debes cuidar transparencia, veracidad y coherencia.

Casos típicos con riesgo

• Chatbots que aseguran condiciones comerciales incorrectas.

• Recomendaciones que parecen asesoramiento “personal”.

• Contenido publicitario con afirmaciones no verificadas.

• Automatizaciones de pricing sin controles.

Por tanto, aunque la IA sea “solo un asistente”, el consumidor percibe que habla con tu empresa. Y eso te compromete.

Medidas de control eficaces

• Define un guion de límites del chatbot.

• Implementa escalado a agente humano en casos sensibles.

• Registra conversaciones relevantes para trazabilidad (con política de retención).

• Revisa outputs de campañas antes de publicar.

• Evita que la IA “invente” condiciones: usa base de conocimiento corporativa.

La regla práctica es simple: si el output afecta a un tercero, refuerza la supervisión.

Ciberseguridad y continuidad: la IA como nueva superficie de ataque

La IA introduce riesgos nuevos en seguridad. No solo por el proveedor, sino por el uso.

Por ejemplo:

• prompts con datos internos,

• fuga de credenciales en respuestas,

• manipulación de modelos (ataques de prompt injection),

• y dependencia operativa de una herramienta externa.

Acciones concretas para mitigar

• Autenticación fuerte y control de permisos.

• Integración con sistemas corporativos de seguridad (cuando aplique).

• Revisión de configuraciones y auditoría periódica.

• Plan de contingencia: qué pasa si la herramienta cae o cambia términos.

• Control de accesos a “bases de conocimiento” internas.

Además, incorpora la IA en tu mapa de riesgos. Si no está en el mapa, nadie la vigila.

Contratos con proveedores: donde se ganan o se pierden los litigios

Uno de los mayores desafíos legales en IA no está en la tecnología. Está en el contrato.

Con demasiada frecuencia, las empresas aceptan condiciones estándar. Y, después, descubren que:

• el proveedor limita su responsabilidad al mínimo,

• se reserva derechos de uso sobre datos,

• cambia condiciones unilateralmente,

• o subcontrata sin transparencia.

Cláusulas que conviene revisar sí o sí

A continuación, una lista orientativa para tus contratos de IA:

• Confidencialidad reforzada y prohibición de uso para entrenamiento (si aplica).

• Seguridad: cifrado, accesos, notificación de incidentes.

• Subencargados: identificación y control de cambios.

• Transferencias internacionales: garantías y ubicación.

• SLA: disponibilidad, soporte y continuidad.

• Propiedad del output y derechos de uso.

• Indemnizaciones por incumplimientos relevantes.

• Derechos de auditoría o evidencias de cumplimiento.

Gobernanza interna: el verdadero desafío (y el que más se subestima)

Puedes tener la mejor herramienta. Sin embargo, si tu empresa no tiene reglas, aparece el caos.

Ese fenómeno es conocido como Shadow AI: equipos que usan IA por su cuenta, con cuentas personales, sin control de datos y sin trazabilidad.

Señales de que tu empresa ya tiene “Shadow AI”

• Nadie sabe qué herramientas se usan.

• Cada equipo usa una distinta.

• Se comparten prompts con información sensible.

• No existe política interna ni formación.

• Se publican contenidos generados sin revisión.

Cómo implantar una gobernanza realista

No necesitas burocracia infinita. Necesitas claridad:

1. Inventario de herramientas y casos de uso.

2. Lista de herramientas autorizadas.

3. Política de datos: qué no puede entrar nunca.

4. Flujos de revisión según criticidad.

5. Formación por áreas con ejemplos reales.

6. Responsable interno o comité ligero de IA.

Además, documenta decisiones. La trazabilidad es tu mejor defensa.

Preguntas frecuentes sobre los desafíos legales en el uso de la IA

1) ¿Me afecta el AI Act si solo uso una herramienta como usuario empresarial?

Sí, puede afectarte indirectamente. Además, el contrato, la gobernanza y la trazabilidad siguen siendo tu responsabilidad.

2) ¿Puedo usar IA con datos personales si tengo consentimiento?

A veces sí. Sin embargo, el consentimiento no siempre es la mejor base legal. Por ello, conviene analizar finalidad, minimización, seguridad y contratos.

3) ¿Quién responde si el chatbot informa mal a un cliente?

En la práctica, tu empresa puede asumir responsabilidad frente al cliente. Por tanto, necesitas supervisión, límites y una base de conocimiento controlada.

4) ¿El contenido generado por IA se puede publicar sin revisión?

No es recomendable. Además del riesgo de inexactitud, existe riesgo de propiedad intelectual y reputación. Por ello, implementa revisión humana.

5) ¿Qué es lo primero que debería pedir a un proveedor de IA?

Transparencia sobre uso de datos, seguridad, subencargados, transferencias, propiedad del output y responsabilidad. El contrato marca la diferencia.

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