Digamos que todo lo que rodea a la llamada Inteligencia Artificial, se divide en grupos.

1 – los que ya están ocupando IA en sus empresas o emprendimientos personales y –en la mayoría de los casos- están asombrados del apoyo que significa su aporte.

2 – Los que afirman “nunca va a reemplazar al ser humano”. Una expresión que se escucha mucho entre médicos, artistas, creativos en general,

En esta nota recurrimos a la Inteligencia artificial –en este caso Geminis de Google- y le hicimos algunas preguntas.

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-¿Qué es la Inteligencia artificial?

–Es una rama de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. 

A diferencia del software tradicional que sigue reglas rígidas, la IA «aprende» a identificar patrones en enormes volúmenes de datos para tomar decisiones o generar predicciones. 

-¿Cómo funciona realmente?

-En lugar de ser un «cerebro» mágico, la IA actual se basa principalmente en:

• Machine Learning (Aprendizaje Automático): Es el motor de la IA moderna. Consiste en algoritmos que mejoran su rendimiento a medida que se les proporcionan más datos, sin ser programados explícitamente para cada paso.
• Deep Learning (Aprendizaje Profundo): Una técnica avanzada que utiliza redes neuronales artificiales (inspiradas en el cerebro humano) con múltiples capas para procesar información compleja como imágenes, voz o texto.
• Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): Lo que permite que herramientas como Google NotebookLM entiendan y respondan en lenguaje humano fluido. 

–¿Cuáles son los tipos de IA?

-Aunque en el cine vemos máquinas conscientes, la realidad se divide en: 

>IA Estrecha (o Débil): Diseñada para tareas específicas (ej. un termostato inteligente, un recomendador de películas o un asistente de voz). Es la única que existe actualmente.

>IA General (o Fuerte): Una máquina que podría igualar la inteligencia humana en cualquier tarea intelectual. Sigue siendo un objetivo teórico.

>Superinteligencia: Una forma de IA que superaría con creces la capacidad humana en todos los campos. 

Beneficios y Desafíos

¿Pero en concreto cuáles son sus ventajas?

Permite la automatización de tareas repetitivas y ayuda a analizar datos médicos o científicos con una precisión imposible para una persona.

-¿Y los riesgos?

– Plantea dilemas sobre la privacidad de los datos, sesgos en los algoritmos, el impacto en el empleo y riesgos existenciales a largo plazo. El crecimiento de la IA presenta dilemas críticos que requieren atención inmediata. 

-¿Por ejemplo?

– Los sistemas pueden amplificar prejuicios humanos si se entrenan con datos sesgados, lo que genera discriminación. Además, la recopilación masiva de datos personales plantea interrogantes sobre el uso privado de la información y el riesgo de vigilancia constante.

-¿Hay más?

-Las IAs generativas pueden inventar datos o crear contenido falso (deepfakes) muy convincente, facilitando estafas o la propagación de noticias falsas. Es difícil entender cómo los modelos complejos toman decisiones, lo que complica la rendición de cuentas. La automatización obliga a muchos profesionales a reinventarse e integrar estas herramientas para no perder competitividad. 

¿Cómo se intenta controlar la IA?

En 2026, la regulación de la inteligencia artificial ha pasado de ser una serie de recomendaciones éticas a convertirse en un marco legal vinculante y estricto en las principales economías del mundo.

A – La Ley de IA de la Unión Europea (EU AI Act) Es la primera ley integral del mundo y el estándar global de referencia. Su aplicación plena comienza el 2 de agosto de 2026. 

>Clasificación por Riesgo: Los sistemas se dividen en cuatro categorías: Inaceptable (prohibidos), Alto, Limitado y Mínimo.

>Prácticas Prohibidas: Desde febrero de 2025 están prohibidos los sistemas de vigilancia masiva, el reconocimiento facial sin consentimiento y la puntuación social (social scoring).

>Sistemas de Alto Riesgo: Las herramientas usadas en salud, educación o empleo deben cumplir con auditorías estrictas de transparencia, supervisión humana y ciberseguridad antes de salir al mercado.

>Multas: El incumplimiento puede costar hasta 35 millones de euros o el 7% de la facturación global de la empresa. 

B – Estados Unidos: Enfoque Federal y Orden Ejecutiva

>A diferencia de Europa, EE. UU. no tiene una única ley federal, sino que se basa en directrices del ejecutivo y agencias.  Estándar Nacional Unificado: El presidente Donald Trump firmó recientemente una orden ejecutiva para establecer un estándar nacional único, buscando frenar la fragmentación de leyes estatales (como las de California o Florida) que las tecnológicas consideran costosas.

• >Derechos de Autor: La postura actual de la administración sugiere que el entrenamiento de modelos con material protegido por derechos de autor no necesariamente viola la ley, dejando que los tribunales resuelvan las disputas pendientes.

>Seguridad Nacional: El enfoque prioritario es evitar que la IA sea utilizada por adversarios extranjeros y garantizar la competitividad frente a China. 

C – Latinoamérica y Organismos Internacionales

>Efecto Bruselas: Países como Brasil, Chile y México están adaptando sus anteproyectos siguiendo el modelo de riesgos de la Unión Europea.

>Gobernanza de Datos: Se espera que 2026 sea el año de convergencia en protección de datos entre Europa y Latinoamérica para facilitar transferencias seguras de información.

>UNESCO y ONU: Mantienen marcos de referencia globales centrados en la proporcionalidad, inocuidad y el respeto a los derechos humanos para que los países en desarrollo tengan una base ética mínima. 

Que hace la Argentina

En marzo de 2026, Argentina se encuentra en una etapa de transición, pasando de una adopción entusiasta de la Inteligencia Artificial (IA) a la construcción de una infraestructura crítica y un marco legal propio. 

El enfoque actual del gobierno argentino prioriza la inversión tecnológica y la modernización del Estado:

>En marzo de 2026, el Gobierno firmó un acuerdo histórico con Salesforce para implementar IA tanto en la administración pública como en el sector productivo.

>Atracción de Inversiones: Durante eventos como la Argentina Week, se han intensificado las gestiones para posicionar al país como un polo regional de desarrollo de IA.

>Uso en Seguridad: Se han implementado sistemas avanzados para la prevención de delitos mediante el análisis de patrones en redes y datos históricos. 

A diferencia de la Unión Europea, Argentina aún no cuenta con una ley integral de IA, aunque el debate en el Congreso es intenso: Existen numerosas iniciativas legislativas presentadas entre 2024 y 2025 que buscan establecer un marco legal que proteja los derechos humanos y fomente la soberanía tecnológica.

La base regulatoria actual sigue siendo la Ley de Protección de Datos Personales (25.326), complementada por el «Programa de Transparencia y Protección de Datos Personales en el uso de IA» de la Agencia de Acceso a la Información Pública (AAIP).

 Algunas jurisdicciones, como la Provincia de Buenos Aires, ya han fijado marcos obligatorios para el uso de algoritmos en el sector público. 

Argentina proyecta un crecimiento del 3,4% del PIB para este año, impulsado en parte por la digitalización.

El frente legal: ¿Qué se debate en el Congreso?

Para que tengas el panorama completo de Argentina en 2026, acá te resumo los dos frentes que están moviendo la aguja ahora mismo:

A diferencia de Europa, que es muy restrictiva, Argentina busca un equilibrio para no espantar la inversión. Los proyectos actuales se centran en:

• Responsabilidad Civil: Quién paga los platos rotos si un algoritmo (por ejemplo, de un auto autónomo o un diagnóstico médico) comete un error grave.
• Transparencia Algorítmica: Las empresas estarían obligadas a explicar cómo sus IAs toman decisiones que afectan a las personas (como dar un crédito o filtrar un CV).
• Derechos de Autor: Un tema caliente es si las IAs pueden usar obras de artistas argentinos para entrenarse sin pagar regalías. Hay una fuerte presión de las cámaras de software para que esto sea considerado «uso legítimo».

El frente empresarial: ¿Quiénes llevan la delantera?

Las empresas argentinas no solo usan IA, la están exportando. Los sectores clave hoy son:

Agtech (Campo): Empresas locales usan drones e IA para analizar el suelo metro a metro, aplicando fertilizantes solo donde hace falta. Esto es vital para la meta de cosecha récord de este año.

Fintech: Bancos digitales y billeteras virtuales (como Mercado Pago o Ualá) usan modelos de IA avanzados para prevenir estafas en tiempo real y dar microcréditos a gente que no tiene recibo de sueldo.

Unicornios: Globant y otras tecnológicas locales están liderando la implementación de «asistentes de código» para que sus programadores trabajen un 40% más rápido.

El sistema Prometea

Prometea es un programa argentino, un software que potencia la inteligencia humana al hacerse cargo de diversas tareas rutinarias y previsibles. También aumenta la base de conocimiento para tomar mejores decisiones en las organizaciones públicas. Prometea simplifica, reduce errores, acelera exponencialmente la confección integral de documentos legales y administrativos, impacta de manera decisiva en la efectividad de los derechos en general y, más concretamente, en el principio de igualdad y en el principio de seguridad jurídica.

Este año, el uso de IA en la justicia argentina se expandió a más provincias, permitiendo que juicios simples de faltas o trámite se resuelvan en días en lugar de meses. A diferencia del software tradicional que sigue reglas rígidas, la IA «aprende» a identificar patrones en enormes volúmenes de datos para tomar decisiones o generar predicciones. 

Entre el 28 y 31 de mayo se realiza en Ginebra la Cumbre Mundial AI (Artificial Intelligence) for Good. Argentina está representada en Ginebra por Prometea, software creado por el Laboratorio de Innovación e Inteligencia Artificial de la Facultad de Derecho de la Universidad de Buenos aires en conjunto con el Ministerio Publico Fiscal de la ciudad autónoma de Buenos Aires.