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Desde Latinoamérica, hemos seguido de cerca la regulación europea de la inteligencia artificial (IA). Ello, en parte, porque en una tradición jurídica mayoritariamente continental, nuestros reguladores tienden a privilegiar normas de rango legal, de alcance general y de vocación exhaustiva (un enfoque que conecta con el Reglamento europeo de IA). En contraste, los modelos menos vinculantes y más fragmentados, como el desarrollado en EE.UU., no han suscitado la misma atención.
En esta nota explicamos cómo ha evolucionado la política estadounidense en materia de IA y cuáles son sus elementos fundamentales. La cuestión resulta trascendental para los reguladores latinoamericanos que buscan inspirarse en modelos extranjeros. Chile, por ejemplo, tras haber apostado por un proyecto al estilo europeo, ha anunciado recientemente un giro hacia un enfoque “habilitante” inspirado, entre otros, en el de Estados Unidos (ver nota de CeCo aquí).
El camino de EE.UU. para regular la IA ha sido oscilante. Las primeras iniciativas se remontan al segundo mandato del presidente Obama, cuyo gobierno publicó en 2016 el informe «Preparing for the Future of AI». En este, si bien EE.UU. reconoció algunos riesgos de la IA (como sus efectos en el desempleo), se decantó por confiar en el libre mercado para potenciar la innovación en el sector. El primer mandato de Trump dio continuidad a esta mirada con la American AI Initiative de 2019, que adoptó una postura desreguladora y priorizó la seguridad nacional.
Más tarde, en noviembre de 2023, el presidente Joe Biden firmó la orden ejecutiva 14110, enfocada en el desarrollo “seguro, protegido y confiable” de la IA. Esta fue la primera acción ejecutiva integral en la materia. Pese a su énfasis en materias de seguridad nacional, muchos la calificaron como una política orientada a la protección de derechos, ya que estableció medidas para prevenir la discriminación algorítmica en salud, vivienda y justicia penal, y para apoyar a los trabajadores ante el desplazamiento laboral.
La orden también abarcó un amplio abanico de riesgos, desde el uso de la IA para producir armas biológicas, hasta los deepfakes y las vulneraciones a la privacidad. Entre sus medidas más innovadoras, el documento exigió que los desarrolladores de los modelos más poderosos compartieran con el gobierno los resultados de sus pruebas de seguridad (una medida que, como veremos, ha vuelto a cobrar fuerza tras recientes ciberataques propiciados por modelos de IA) y estableció estándares técnicos para un sistema de etiquetado o watermarking (es decir, huellas digitales que permiten detectar que un contenido fue generado por una IA).
Al asumir su segundo mandato en enero de 2025, una de las primeras medidas de Trump consistió en revocar la orden ejecutiva de Biden sobre IA, con el objetivo declarado de impulsar la innovación y ganar la carrera tecnológica frente a China. Días después, firmó la orden ejecutiva 14179 (“Removing Barriers to American Leadership in Artificial Intelligence”), que estableció como política sostener y ampliar el dominio global de EE.UU. en IA y elaborar un plan de acción nacional en la materia.
Dicho plan llegó en julio de 2025. El AI Action Plan consolidó el enfoque pro-innovación y vino acompañado de tres órdenes ejecutivas: una para prevenir la “IA woke” (que obliga a las agencias federales a adquirir modelos que no prioricen ideales de equidad e inclusión y sean “ideológicamente neutros”), otra para promover la exportación de paquetes tecnológicos de IA estadounidenses y una tercera para acelerar la construcción de data centers (mediante financiamiento gubernamental, el uso de terrenos federales y el relajo en la entrega de permisos).
En diciembre de 2025, después de que el Congreso fracasara dos veces en aprobar una ley que prohibiera las leyes estatales sobre IA, Trump firmó la orden ejecutiva 14365 para impedir (pre-empt) la dictación de regulaciones a nivel estatal. Al respecto, a diferencia del gobierno federal, los estados han promulgado cientos de leyes que buscan regular la IA en ámbitos como la protección de derechos de propiedad intelectual, el resguardo de menores y el uso de la IA en campañas políticas. De acuerdo con el Ejecutivo, esta gran cantidad de leyes afectaría la innovación y la capacidad de ganar la carrera tecnológica frente a China. Por ello, la orden instruyó al Fiscal General a impugnar judicialmente leyes estatales que frenen la innovación y a retener fondos de programas federales a los estados que las promuevan.
Hasta este punto, las políticas de Trump sobre IA suelen calificarse de desregulatorias (aunque, como veremos, ello es controvertido). No obstante, desde 2026, junto con un aumento del escepticismo ante los impactos de la IA y el avance vertiginoso de las capacidades de los modelos de IA, el gobierno estadounidense empezó a implementar estrategias de mayor intervención en la industria.
El primer paso de este “giro” se dio en marzo, cuando la Casa Blanca presentó una propuesta de marco legislativo nacional para la IA, dirigida al Congreso. Su objetivo principal es instar a los legisladores a aprobar una ley única que sustituya de manera definitiva las regulaciones estatales. Si bien este marco parece una simple continuación de la política previa, dos aspectos marcan la diferencia.
Primero, la propuesta intenta equilibrar intereses en materias que, hasta ese momento, habían sido omitidas o dominadas por un enfoque puramente pro-innovación. Por ejemplo, propone permitir que los autores negocien colectivamente compensaciones por concepto de propiedad intelectual con los proveedores de IA, sin incurrir en responsabilidad antimonopolio. También busca asegurar que la construcción de data centers (el motor físico de la IA) no encarezca la electricidad para las comunidades.
Segundo, en contraste con medidas anteriores, esta política busca no solo incentivar la innovación y ganar la carrera global por la IA, sino también garantizar la confianza del público en cómo se desarrolla y utiliza la IA en su vida diaria. De hecho, la propuesta reconoce explícitamente que “a algunos estadounidenses les preocupa cómo esta tecnología transformadora afectará temas que les interesan, como el bienestar de sus hijos o su boleta mensual de electricidad”.
La necesidad de afianzar la confianza ciudadana en la IA podría explicarse, en parte, por el creciente rechazo a los impactos de los data centers. Una reciente encuesta de Gallup muestra que cerca de siete de cada diez estadounidenses se oponen a tener un data center en su comunidad, incluida una mayoría de republicanos. Si bien Trump ha apuntado a una supuesta influencia de China en este descontento, la Casa Blanca ha hecho eco de las presiones ciudadanas tanto en el marco legislativo mencionado como en el lanzamiento casi paralelo de un “Ratepayer Protection Pledge”. Este es un compromiso voluntario con empresas de IA para que estas paguen la energía y la infraestructura de sus data centers, sin trasladar esos costos a los consumidores.
Más allá de los data centers, el “giro” hacia una mayor intervención estatal se explica principalmente por motivos de seguridad nacional. En estos ha desempeñado un papel clave tanto el avance vertiginoso de los modelos de IA de frontera como los recientes incidentes de ciberseguridad, entre ellos el hackeo de Hugging Face por parte de agentes de OpenAI.
A inicios de junio, Trump firmó una nueva orden ejecutiva que ordenó la creación de un proceso de revisión (benchmarking) clasificado, mediante el cual la industria puede evaluar la seguridad de sus modelos de IA que demuestren capacidades de frontera (es decir, los más avanzados actualmente). El marco contempla que las empresas compartan voluntariamente sus modelos con el gobierno hasta 30 días antes de su lanzamiento, a fin de detectar vulnerabilidades de ciberseguridad.
Unas semanas después del anuncio, la administración mostró una faceta más dura al imponer controles de exportación sobre los modelos Fable 5 y Mythos 5 de Anthropic por razones de seguridad nacional, lo que llevó a la empresa a desactivarlos temporalmente. Medios como Politico calificaron estas medidas como un retroceso en el enfoque desregulatorio y un régimen opaco “que cambia de semana a semana”.
A comienzos de agosto de 2026, unos días después de que la Casa Blanca finalizó el marco de revisión y convocó a Meta, Anthropic, Google y OpenAI a una reunión reservada. El marco ha sido objeto de críticas por su carácter reservado, ya que sus criterios solo se han compartido con un grupo acotado de empresas. Asimismo, el instrumento se centra específicamente en los modelos de IA “cerrados” (aquellos que no publican su código, como los de Anthropic y Open AI). Por ahora, los modelos “abiertos” (aquellos que publican su código y permiten su modificación) están exentos de revisión, lo que podría favorecer a competidores como Meta o Nvidia, que se han concentrado más en este tipo de modelos. Además, varios en la industria han cuestionado el carácter realmente “voluntario” del nuevo marco, dado que las revisiones quedarán en manos de agencias de defensa e inteligencia, a las que es difícil oponerse.
Estos vaivenes han abierto una discusión de fondo sobre cómo calificar la política estadounidense. Según algunos autores, estos cambios darían cuenta de que no existe una única política en EE.UU., sino un conjunto heterogéneo de regímenes que dificulta la propia desregulación que el discurso proclama.
Otros expertos han criticado la idea del “sacrificio regulatorio” en pos de la seguridad nacional: la idea, que inunda las políticas estadounidenses recientes, de que los países deben renunciar a la supervisión de la IA (desregular) para no perder la carrera tecnológica frente a China. Según Abiri (2026), este enfoque se basa en supuestos erróneos: que la ventaja tecnológica del que llega primero es duradera (cuando la evidencia reciente sugiere que en la industria de la IA esta se erosiona en meses) y que la regulación impone una fricción decisiva (cuando marcos claros y bien diseñados pueden acelerar la innovación en lugar de frenarla).
Para otros, describir las políticas recientes de EE.UU. como “desreguladoras” resultaría engañoso. En un análisis publicado en la revista Science, Alondra Nelson, del Institute for Advanced Study, ha argumentado que eliminar cierto tipo de regulación (la formal) no equivale a desregular. De hecho, lo que caracterizaría a la administración de Trump sería una “hiperregulación por otros medios”, es decir, un mayor uso de la discreción del ejecutivo por sobre los procesos deliberativos y públicos. Como expresiones materiales de ello, Nelson menciona los controles de exportación, la toma de participación estatal en empresas (en 2025, el Departamento de Comercio se convirtió en el mayor accionista de Intel al adquirir un 9,9% de sus acciones, una estrategia que ha repetido en las industrias de semiconductores y minerales críticos) y la limitación de las leyes estatales por vía ejecutiva.
Un segundo debate, más técnico, se refiere al instrumento regulatorio elegido por la Casa Blanca. Un comentario en The Regulatory Review advierte que el marco de revisión de modelos de IA es defectuoso porque la IA no es un elemento fijo: sus capacidades varían según el contexto de uso, por lo que una autorización única certificaría algo distinto de lo que finalmente se utiliza. Como alternativa, se propone condicionar no el lanzamiento comercial, sino la adquisición federal (procurement) a una evaluación independiente y continua de seguridad.
Los eventos de ciberhackeo propiciados por el avance de los modelos de frontera son preocupantes y están bien documentados. Estos han explicado (al menos públicamente) los recientes cambios en la política estadounidense y el llamado de las empresas a pedir pausas en el desarrollo de nuevos modelos. Sin embargo, conviene considerar dos matices.
Por un lado, algunos expertos han llamado a adoptar una perspectiva de la “IA como tecnología normal”, la que invita no solo a preocuparse por las narrativas distópicas (el descontrol total de la IA) y a concentrarse en riesgos más cercanos y probables, como la concentración de la industria (Narayanan y Kapoor, 2025). Esto último cobra aún más importancia considerando que las empresas con mayor dominio de mercado están colaborando conjuntamente (y de forma reservada) con el gobierno estadounidense para poner un eventual freno a la innovación. De hecho, un grupo de consumidores presentó recientemente una demanda por una eventual coordinación de desaceleración en violación de las leyes antimonopolio.
Esto no quiere decir que controlar los riesgos más a largo plazo de la IA no sea necesario: sobre ello existe consenso tanto entre los gobiernos como entre la industria y la sociedad civil. Eso implica, más bien, que los instrumentos utilizados para ese fin sean los adecuados y no generen efectos indeseados (como beneficiar a algunos competidores en detrimento de otros).
Por otra parte, resulta fundamental que los reguladores que elijan seguir regulaciones extranjeras realicen un análisis objetivo de estos recientes virajes normativos. Esto incluye tanto la reciente “pausa” a algunas disposiciones de la regulación europea como el “giro” estadounidense hacia una mayor supervisión. En esto, conviene evaluar la regulación extranjera no por cómo la etiquetan quienes la promueven (o sus detractores)—ya sea habilitante, desreguladora, basada en riesgos o flexible—, sino por las características que fundamentan su enfoque, la selección de instrumentos regulatorios y sus efectos reales.
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