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Desde 2023, Chile discute un proyecto de ley (15869-19/16821-19) que busca regular los sistemas de inteligencia artificial (IA) y que se basa en el enfoque de clasificación de riesgos del Reglamento Europeo de IA. El proyecto fue aprobado por la Cámara de Diputados en octubre de 2025 y actualmente se encuentra en el Senado.
Sin embargo, en dos exposiciones recientes ante la Comisión de Desafíos del Futuro del Senado, la Ministra de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación, Ximena Lincolao, cuestionó el modelo europeo y presentó los pilares de una nueva ley marco de IA. La autoridad anunció que el Ejecutivo presentará el nuevo marco mediante una indicación sustitutiva respecto del proyecto actual (aún no ingresada al momento de la publicación de esta nota).
En sus presentaciones, realizadas en mayo y julio de este año, la Ministra señaló que constituiría una ventaja para Chile no haber legislado todavía, ya que esto permitiría cambiar de rumbo en base a la experiencia con la regulación de IA en otras jurisdicciones. Su diagnóstico sobre la regulación europea, que inspira el proyecto vigente, es crítico. De acuerdo con la Ministra, Europa “puso pausa a su ley de IA” puesto que “después de que salió la inteligencia genérica [generativa] (…) lo que estaba basado en riesgos ya no se adapta a lo que ocurrió en realidad”.
A su juicio, al seguir el modelo europeo, el proyecto vigente está construido casi exclusivamente en torno a prohibiciones, obligaciones y sanciones: regula el riesgo, pero apenas incorpora herramientas que promuevan la innovación, la investigación o la adopción de la IA. Además, se traslaparía con leyes e instituciones ya existentes (por ejemplo, en materia de protección de datos) y replicaría las obligaciones del modelo europeo de alto riesgo sin el sistema de evaluación de conformidad ni las guías de la autoridad europea (ver presentación 13 de julio).
Frente a ello, la propuesta del Ejecutivo busca ser “habilitante, proporcional y compatible con la carrera global de la IA”. Entre los pilares de la nueva propuesta destacan: (i) seguir modelos regulatorios como los de Japón, Singapur y Estados Unidos; (ii) incorporar sandboxes (ya contemplados en el proyecto vigente) y zonas de innovación para que las empresas puedan probar innovaciones en entornos normativos controlados; (iii) reconocer estándares técnicos internacionales (ej. ISO/IEC o NIST) como mecanismos de cumplimiento; (iv) invertir en la adopción de IA y en la capacitación de personas; y (v) en materia de sanciones, pasar de un modelo regulatorio ex ante a uno ex post, o, en palabras de la Ministra, “que se sancione el acto, que no se sancione la posibilidad del acto”. A esto se suma una lógica de responsabilidad basada en seguros obligatorios que otorguen respaldo económico a las empresas para responder por los daños causados con IA (ver presentación 18 de mayo).
El giro chileno se apoya en una lectura de lo ocurrido en Europa que conviene analizar. La ley europea de IA entró en vigencia en agosto de 2024. Su enfoque basado en riesgos prohíbe los usos considerados “inaceptables”, impone requisitos estrictos (como medidas de mitigación de riesgos y supervisión humana) a los sistemas de IA de “alto riesgo” (ej., sistemas utilizados en la administración de justicia y herramientas que determinen el acceso a entidades educacionales) y deja al resto de los sistemas sin requisitos o con obligaciones mínimas.
En junio de 2026, al aprobar el paquete conocido como Digital Omnibus, la UE aplazó la entrada en vigor de las obligaciones aplicables a los sistemas de alto riesgo, que constituyen la parte más extensa y pormenorizada de la normativa. La entrada en vigor de esta parte de la regulación, originalmente prevista para agosto de 2026, quedó establecida para el 2 de diciembre de 2027 (sistemas de IA autónomos) y el 2 de agosto de 2028 (sistemas integrados en otros productos). La reforma también postergó la instalación de sandboxes regulatorios a nivel de los Estados miembros hasta agosto de 2027.
Sin embargo, la mayor parte de la normativa, incluidas las normas aplicables a los modelos de uso general, comenzó a aplicarse igualmente el 2 de agosto de 2026. De hecho, los usos de riesgo inaceptable —como la manipulación y el engaño perjudiciales basados en IA o el reconocimiento de emociones en el trabajo y las escuelas— son aplicables desde febrero de 2025.
A su vez, la misma reforma reforzó otros aspectos: amplió las facultades de supervisión de la Oficina Europea de IA sobre los modelos de propósito general y aquellos integrados en grandes plataformas y motores de búsqueda, e incorporó una prohibición de sistemas de IA que generen contenido sexualmente explícito sin consentimiento del titular o material de abuso sexual infantil (CSAM). La enmienda también redujo de 6 a 3 meses el plazo que tienen los proveedores para implementar soluciones de transparencia en el contenido generado artificialmente.
Gran parte del cuestionamiento a la ley europea por parte de la Ministra de Ciencia se debe a la falta de adaptabilidad del modelo de riesgos ante la masificación de modelos de IA generativa. Cuando la Comisión Europea propuso la norma, en 2021, la construyó sobre la idea de regular la IA según sus usos, no la tecnología en sí. Lo que no anticipó fue la irrupción de los modelos de uso general (incluidos los grandes modelos de IA generativa, como ChatGPT), cuyos riesgos no se comprenden bien a partir de un único uso. Por ello, durante la tramitación, la UE modificó la normativa y creó un régimen específico para estos modelos, que subsiste con el enfoque de riesgo aplicable al resto de los sistemas de IA. Los proveedores de modelos de uso general ahora deben entregar documentación técnica, cumplir con las normas de derechos de autor y publicar un resumen de los datos utilizados para entrenarlos (Larsson & Hilden, 2025).
Sin embargo, para algunos expertos, esto no prueba que la metodología europea fracasara, sino su capacidad de adaptarse. De acuerdo a Risto Uuk (2026), antes que congelar la propuesta original, el proceso legislativo se ajustó a la tecnología y creó instituciones capaces de adaptar la aplicación de la ley con el tiempo. Un ejemplo es la introducción de un código de buenas prácticas sobre IA de uso general, un instrumento voluntario que los proveedores pueden utilizar para demostrar el cumplimiento de obligaciones de propiedad intelectual y transparencia (entre otras), y que ya ha sido firmado por más de 20 proveedores de IA (incluidos Google, Microsoft, Anthropic y OpenAI).
¿Por qué, entonces, la pausa? La versión oficial de las autoridades europeas apunta a cuellos de botella: retrasos en la designación de las autoridades nacionales a cargo de aplicar la ley y en la creación de estándares técnicos, guías de conducta y herramientas de cumplimiento (previstos para dar operatividad práctica a las obligaciones de los sistemas de alto riesgo). Todo ello en el marco de una agenda impulsada tras el informe Draghi, que busca simplificar la normativa europea, reducir las barreras de entrada a los mercados y mejorar la competitividad de la UE a nivel global. Sin embargo, otras lecturas son menos amables. Para algunos, la pausa reflejaría el primer gran retroceso regulatorio de la UE en el ámbito digital, adoptado bajo la presión de Estados Unidos y de la propia industria europea, que se percibe en desventaja en la carrera internacional por la IA.
En contraste con el actual proyecto de IA, la nueva ley marco del Ejecutivo propone descansar más en estándares técnicos, códigos de conducta y sandboxes regulatorios. Estas suelen denominarse herramientas de regulación flexible, adaptativas y/o “a prueba de futuro”, ya que, en teoría, son más adaptables, menos costosas de reformar e integradoras de la expertise privada, de la que el regulador muchas veces carece.
En efecto, una de las principales críticas a la ley europea es que, en parte, fue concebida como una regulación ex ante de tipo product-safety. Este modelo contempla una lista de riesgos fijada de antemano por el legislador, típicamente aplicable a ciertas industrias en las que es fácil prever daños futuros (como en el caso de los vehículos o los juguetes). El problema es que este mecanismo no parece ser útil ante la imprevisibilidad inherente a los sistemas de IA (Acevedo y Artaza, 2026). Un sistema puede pasar de un riesgo mínimo a uno alto debido a un cambio de uso que el desarrollador no controla (Mariniello, 2026).
En parte por ello, la propia ley europea contempla mecanismos de regulación flexible, que buscan dar adaptabilidad y concreción a elementos que la normativa deja abiertos. Estos incluyen códigos de conducta, actos delegados y de implementación a cargo de la Comisión Europea y estándares técnicos (Larsson et al., 2026). En contraste, salvo la inclusión de sandboxes regulatorios, la normativa chilena no contempla los mecanismos flexibles que sí incorpora el modelo europeo. A esto se suman diversas críticas al proyecto chileno vigente de IA, que incluyen potenciales desincentivos a la innovación (ver columna del Director de CeCo).
En todo caso, en el contexto europeo, las herramientas flexibles también han sido objeto de críticas. De acuerdo con diversos expertos, este enfoque deja materias esenciales demasiado abiertas, lo que resta certeza jurídica y traslada decisiones normativas del legislador a organismos con menor respaldo democrático, como la Comisión Europea y los organismos de estandarización (en su mayoría conformados por expertos de la industria) (Larsson et al., 2026). A ello se suma el efecto acumulado de las guías de conducta, los estándares y la propia ley (que supera los mil considerandos, artículos y anexos), un fenómeno descrito como sobrerregulación (Rangone, 2026).
Por otra parte, los modelos puramente habilitantes o proinversión tampoco están exentos de reparos. Algunos han advertido que la competencia por atraer innovación ha derivado en una “carrera hacia la desregulación”, que puede conllevar una menor certeza regulatoria y, paradójicamente, desincentivar la inversión (Abiri, 2026).
En el caso específico de EE.UU., si bien la industria tecnológica valoró el enfoque laissez-faire inicial del gobierno de Trump (que lo llevó a anular la orden ejecutiva de Biden sobre AI), actualmente ha levantado cuestionamientos por la falta de una gobernanza formal y clara en estas materias. De acuerdo con el medio Politico, las restricciones abruptas establecidas por Trump para retrasar la comercialización de modelos más avanzados, como Fable 5 y GPT-5.6, han incluso llevado a algunos miembros de la industria a desear una vuelta a la regulación al estilo de Biden.
En definitiva, ni el enfoque basado en riesgos, ni los mecanismos flexibles ni los modelos puramente habilitantes parecen estar exentos de crítica. Frente a ello, algunos expertos han propuesto no elegir entre extremos, sino recalibrar: mantener exigencias ex ante estrictas para los daños graves o irreversibles, y reservar herramientas ex post ágiles (responsabilidad civil, monitoreo, fiscalización) para los daños menores y reversibles (Mariniello, 2026). Esta mirada podría desafiar una visión binaria del debate chileno (seguir el modelo europeo de riesgos vs. adoptar un modelo puramente habilitante).
Las críticas a los distintos modelos también plantean otros desafíos, hasta ahora poco discutidos, en la tramitación de la normativa chilena. Por ejemplo, ¿cuáles son los costos de adoptar mecanismos de regulación flexible? El Ejecutivo propone reemplazar las reglas rígidas ex ante por un sistema de responsabilidad ex post, junto con estándares y guías flexibles. Sin embargo, el costo y el tiempo necesarios para desarrollar y/o seleccionar los instrumentos a aplicar pueden resultar significativos. De hecho, la pausa europea se explica, en parte, por el hecho de que esas mismas guías técnicas no estaban listas. Asimismo, la regulación ex post descansa en que el óptimo de prevención sea determinado por jueces, que no necesariamente poseen la expertise técnica en estas materias.
Por otro lado, homologar el cumplimiento a estándares y certificaciones internacionales puede abaratar costos al regulador, pero puede no resultar neutro para la estructura de mercado. Un régimen que descansa en certificar “hacia afuera” con base en estándares muy rígidos y estrictos corre el riesgo de convertir el cumplimiento en una barrera de entrada de facto y de profundizar la dependencia de proveedores incumbentes.
Por último, existe una discusión pendiente sobre el organismo encargado de supervisar estos distintos modelos. El proyecto vigente delega la fiscalización de la IA en la Agencia de Protección de Datos, un organismo que aún no tiene consejo directivo y que enfrenta sus propios problemas de instalación (ver nota CeCo aquí). A su vez, la ley marco anunciada por el ejecutivo no menciona (por ahora) ninguna organización a cargo de supervisar el cumplimiento de los estándares propuestos. Discutir si el modelo debe ser ex ante o ex post es relevante, pero puede ser secundario frente a una pregunta más básica: ¿existe la capacidad institucional para fiscalizar cualquiera de los dos?
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