La inteligencia artificial puede mejorar nuestra vida y transformar el trabajo. Pero sus beneficios no resuelven, por sí solos, quién debe prevenir sus riesgos ni quién soportará las consecuencias cuando algo salga mal.
El progreso también necesita decisiones
Imaginemos que una persona pierde una oportunidad laboral porque un sistema la descarta antes de que alguien lea su currículum. Que una plataforma obtiene conclusiones sobre su salud a partir de información que dejó dispersa en Internet. O que una empresa presenta como reemplazo de un profesional una herramienta que responde con seguridad, pero cuyo funcionamiento el usuario no está en condiciones de evaluar.
Estos ejemplos hipotéticos ilustran riesgos de selección automatizada, elaboración de perfiles y publicidad de capacidades profesionales. Son situaciones distintas, aunque comparten una preocupación: decisiones que afectan nuestra vida pueden quedar condicionadas por sistemas cuyo diseño, límites e intereses desconocemos.
La discusión se vuelve todavía más compleja cuando miramos el trabajo. ¿Qué ocurre si actividades que sostenían a miles de personas pasan a realizarse con una fracción del personal? ¿Alcanza con afirmar que aparecerán nuevas ocupaciones? ¿Quién acompaña a quienes no pueden reconvertirse con la misma velocidad con la que cambia la tecnología?
Como abogado y usuario habitual de inteligencia artificial, considero que estas preguntas merecen una respuesta que tome en serio tanto sus posibilidades como sus consecuencias. Usar una tecnología y reclamar reglas para su desarrollo son decisiones perfectamente compatibles.
En Argentina, el debate debería permitirnos determinar qué conductas requieren límites, qué riesgos justifican controles anticipados y qué medidas podrían resultar más perjudiciales que los problemas que intentan resolver.
Cuando el beneficio es privado y el costo se reparte
Una empresa que incorpora inteligencia artificial puede reducir costos, mejorar servicios y aumentar su productividad. Esos beneficios pueden trasladarse a los consumidores y facilitar el acceso a prestaciones antes demasiado caras. También pueden concentrarse en pocos actores, mientras otros soportan las consecuencias de la transformación. [1]
Pensemos en un servicio que automatiza miles de decisiones. Una tasa de error aparentemente pequeña puede representar un número considerable de personas perjudicadas. Para el proveedor, quizás sea una desviación estadística; para quien pierde una prestación o queda excluido de una oportunidad, puede modificar su vida. El riesgo de que la escala multiplique el impacto de los errores fue señalado por el Alto Comisionado de las Naciones Unidas para los Derechos Humanos. [2]
A mi juicio, la autorregulación empresarial tiene valor: permite incorporar conocimientos técnicos y corregir problemas con rapidez. Sin embargo, enfrenta un límite cuando prevenir un riesgo implica demorar un lanzamiento o renunciar a una fuente de ingresos. Allí existe un conflicto de intereses que merece controles externos.
Tampoco toda persona afectada es cliente de la empresa. Alguien cuya voz es imitada para una estafa, o cuyos datos se utilizan para construir un perfil, puede no haber contratado el servicio ni aceptado sus condiciones.
La protección de esas personas necesita mecanismos que puedan funcionar incluso cuando no existe una relación contractual con el proveedor.
Argentina ya tiene herramientas jurídicas
El debate sobre nuevas leyes debe partir de algo concreto: la inteligencia artificial se incorpora a un ordenamiento que ya protege derechos.
La Ley 25.326 contiene reglas sobre calidad, finalidad, seguridad y confidencialidad de los datos personales, así como derechos de acceso, rectificación y supresión, con sus respectivos alcances. Su artículo 20 impide que determinadas decisiones judiciales o administrativas tengan como único fundamento un tratamiento informatizado de datos que defina el perfil o la personalidad de alguien. Esa disposición tiene un ámbito específico: no equivale a una prohibición general de toda decisión automatizada del sector privado.
El Código Civil y Comercial también aporta una base relevante. El artículo 1710 establece deberes de prevención del daño y el artículo 1711 permite una acción preventiva frente a una acción u omisión antijurídica que haga previsible su producción, continuación o agravamiento. El artículo 1713 exige ponderar la menor restricción posible y el medio más idóneo para alcanzar la finalidad preventiva. [3]
Pensemos, por ejemplo, en una empresa que utiliza un sistema de IA para seleccionar personal y aparecen indicios serios de que el programa descarta sistemáticamente a postulantes por motivos discriminatorios. Sin necesidad de esperar a que se acumulen rechazos y daños individuales, podría promoverse una acción preventiva para que cesara ese modo de utilización. La solución judicial no tendría que consistir necesariamente en prohibir toda la herramienta: conforme al criterio de menor restricción, podrían imponerse medidas más precisas, como suspender temporalmente las decisiones automatizadas, exigir revisión humana efectiva, preservar los registros y someter el sistema a una auditoría antes de volver a utilizarlo.
Esto permite una primera conclusión: la aparición de una tecnología nueva no obliga a esperar una ley que la mencione expresamente para examinar sus consecuencias jurídicas.
Sin embargo, aplicar normas generales a sistemas complejos puede presentar dificultades prácticas. La persona afectada quizás desconozca qué herramienta intervino, quién la configuró o qué información utilizó. Puede tener un derecho reconocido y, al mismo tiempo, carecer de los elementos necesarios para hacerlo efectivo.
Allí encuentro una razón atendible para legislar: precisar obligaciones de información, documentación y control que permitan prevenir el daño y reclamar cuando ocurra.
Qué medidas ya se están adoptando
En Argentina existen antecedentes de orientación pública. La Subsecretaría de Tecnologías de la Información dictó la Disposición 2/2023, que aprobó las “Recomendaciones para una Inteligencia Artificial Fiable”. En 2024, la Agencia de Acceso a la Información Pública publicó una guía para entidades públicas y privadas sobre transparencia y protección de datos personales en el uso responsable de IA. [4]
Estos instrumentos aportan criterios útiles, pero deben distinguirse de un régimen legal general de obligaciones y sanciones específicas para empresas de IA. Una guía puede orientar la conducta y complementar la aplicación de normas existentes; su publicación no convierte automáticamente cada recomendación en una infracción sancionable.
La Unión Europea avanzó con el Reglamento de Inteligencia Artificial, conocido como AI Act. Su enfoque diferencia niveles de riesgo: contempla prácticas prohibidas, obligaciones para sistemas de alto riesgo y exigencias de transparencia, además de reglas para modelos de propósito general. El reglamento establece distintos momentos de aplicación; corresponde verificar el calendario vigente para cada obligación. [5]
El criterio resulta valioso para nuestro debate: una herramienta que ayuda a corregir un texto y otra que interviene en decisiones sensibles sobre personas justifican controles diferentes.
También hay medidas basadas en legislación preexistente. En Estados Unidos, la Comisión Federal de Comercio anunció en febrero de 2025 una orden final contra DoNotPay, que restringió las afirmaciones de que su servicio funcionaba como un abogado real sin evidencia suficiente para respaldarlas. [6] El caso muestra una vía concreta de intervención: exigir que las promesas comerciales sobre capacidades profesionales tengan sustento.
Desde otra perspectiva, el Alto Comisionado de las Naciones Unidas para los Derechos Humanos recomendó en 2021 prohibir aplicaciones incompatibles con los derechos humanos y establecer moratorias para usos de alto riesgo mientras no existan salvaguardias adecuadas. Se trata de recomendaciones, cuyo valor debe distinguirse del de una ley directamente exigible.
Estas experiencias ofrecen herramientas diferentes: prohibiciones acotadas, controles preventivos, transparencia, aplicación de reglas existentes y orientación técnica. Argentina puede evaluar su utilidad sin trasladarlas mecánicamente.
Cuando la IA se presenta como un profesional
Existe otro límite que comienza a discutirse: qué sucede cuando una plataforma deja de brindar información general y pasa a ofrecer respuestas personalizadas que el público puede interpretar como verdadero asesoramiento profesional.
El problema no consiste únicamente en proteger una incumbencia laboral. Las profesiones reguladas exigen formación, matrícula, reglas éticas y responsabilidad porque sus actos pueden comprometer la salud, el patrimonio, la libertad o los derechos de otras personas. Si una empresa comercializa un sistema que actúa ante el usuario como si fuera abogado, médico o psicólogo, la automatización no debería servir para eludir las garantías que se exigirían a un ser humano.
En España, el Colegio de la Abogacía de Madrid propuso en febrero de 2026 ampliar el artículo 403 del Código Penal para abarcar determinadas formas de asesoramiento automatizado ofrecidas sin intervención directa y efectiva de un profesional habilitado. La propuesta excluye la información meramente general, las herramientas internas utilizadas bajo dirección profesional y los sistemas que incorporan una supervisión humana identificable. En lugar de prohibir la tecnología, intenta separar su uso como herramienta del reemplazo comercial de una prestación profesional.
En Nueva York, el proyecto S7263-A adopta otra técnica. Su versión actualmente publicada procura impedir que el operador permita deliberadamente que un chatbot suplante a un profesional real o ficticio de una actividad regulada, cuando esa conducta equivaldría al ejercicio no autorizado si fuera realizada por una persona. También exige informar de manera clara que se interactúa con inteligencia artificial y aclara que esa advertencia, por sí sola, no elimina la responsabilidad. La versión modificada prevé la intervención del fiscal general y sanciones civiles; por eso debe distinguirse de la versión inicial del proyecto, que contemplaba una acción individual por daños. [11]
Estas iniciativas plantean una distinción útil para Argentina: no es lo mismo divulgar información jurídica que ofrecer una estrategia personalizada como sustituto de un abogado. La dificultad estará en definir esa frontera sin reservar a los profesionales actividades puramente informativas ni impedir que utilicen herramientas de IA bajo su dirección y responsabilidad. El objetivo debería ser proteger al destinatario frente a una apariencia engañosa de asesoramiento profesional, no cerrar el acceso al conocimiento ni frenar herramientas legítimas de apoyo.
El trabajo merece una respuesta propia
La preocupación por la pérdida de empleos es razonable. También exige cuidado con los pronósticos: la exposición de una ocupación a la inteligencia artificial no demuestra que vaya a desaparecer.
Un estudio de la Organización Internacional del Trabajo publicado en 2025 estimó que uno de cada cuatro trabajadores del mundo se encuentra en una ocupación con algún grado de exposición a la IA generativa. Se trata de una medición de exposición potencial, no de una predicción de despidos. [7]
Una profesión reúne muchas tareas. Algunas pueden automatizarse; otras requieren trato personal, juicio contextual, supervisión o responsabilidad. Pero que una profesión continúe existiendo tampoco garantiza que mantenga la misma cantidad de puestos, ingresos o posibilidades de acceso para quienes recién comienzan.
En la abogacía, por ejemplo, conviene preguntarse cómo se formarán los futuros profesionales si se reducen las tareas iniciales mediante las cuales adquieren experiencia. Tener herramientas más eficientes no resuelve automáticamente cómo se transmite el criterio necesario para dirigirlas.
Como hipótesis de política pública, advierto que prohibir de manera general la sustitución de tareas mediante IA podría encarecer servicios, desalentar inversiones y debilitar a empresas locales frente a competidores extranjeros. Además, sería difícil determinar cuándo una reducción de personal responde a la IA y cuándo a otras causas.
Por eso, considero más razonable discutir políticas de transición: capacitación accesible durante la vida laboral, participación de trabajadores en cambios relevantes, alternativas de reubicación y protección de ingresos para quienes resulten desplazados. En sectores especialmente expuestos podrían evaluarse planes de reconversión proporcionados a la dimensión del cambio. La UNESCO recomienda capacitación, reconversión y protección social durante esta transición. [8]
Estas son propuestas de política pública. Su implementación requiere definir responsables, financiamiento y criterios para medir resultados. También exige examinar cómo participan las empresas beneficiadas por la automatización, evitando cargas indiscriminadas que castiguen por igual a una pequeña empresa y a un gran proveedor.
Una política seria sobre empleo debe ocuparse de las personas durante la transición, incluso cuando el balance económico general de la tecnología sea positivo.
Intimidad: prevenir antes de que resulte irreversible
En materia de privacidad, la intervención tardía puede ser particularmente insuficiente. Cuando información íntima se difunde o se integra a múltiples sistemas, una indemnización difícilmente restablezca por completo la situación anterior.
El problema también comprende las inferencias. Datos aparentemente inocuos, combinados entre sí, pueden permitir conclusiones sobre hábitos, vulnerabilidades o aspectos sensibles de una persona. El informe del Alto Comisionado de las Naciones Unidas para los Derechos Humanos, El derecho a la privacidad en la era digital, examina estas inferencias y los obstáculos derivados de la opacidad. [2]
Una regulación argentina debería precisar las condiciones para utilizar datos en el entrenamiento y funcionamiento de sistemas de IA, los límites a su reutilización y mecanismos efectivos para ejercer derechos. También debería exigir protecciones reforzadas cuando intervienen niños, información sensible o servicios esenciales.
El control debe ser técnicamente realista. El Comité Europeo de Protección de Datos distingue entre datos utilizados para desarrollar un modelo y datos que permanecen en él; también exige evaluar su anonimato caso por caso. Su Dictamen 28/2024 contempla distintas medidas correctivas, incluida, según las circunstancias y la proporcionalidad, la eliminación de datos o del modelo. [9]
De ese análisis extraigo una precaución para Argentina: la ley debería exigir resultados verificables y contemplar las particularidades técnicas de cada tratamiento. Una dificultad técnica debe poder comprobarse de manera independiente y no convertirse, por sí sola, en una exención de las obligaciones legales.
Una regulación mal diseñada también puede causar daños
Legislar tiene costos y riesgos. Si toda aplicación necesita una autorización previa compleja, las empresas con mayores recursos podrán afrontar trámites que quizás resulten inaccesibles para desarrolladores pequeños, universidades o emprendimientos locales.
La consecuencia podría ser paradójica: una norma destinada a controlar a los grandes proveedores terminaría reforzando su posición. La OCDE (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, organismo internacional que promueve mejores políticas públicas) identifica precisamente ese riesgo: las cargas regulatorias pueden dificultar la entrada al mercado y afectar especialmente a empresas pequeñas. [1]
Existe, además, un problema de velocidad. Una ley demasiado ligada a una tecnología concreta puede quedar desactualizada. Una norma excesivamente vaga puede dejar decisiones importantes sujetas a interpretaciones administrativas imprevisibles. Estos son riesgos que considero necesario evaluar al diseñar la ley.
Por eso propondría combinar garantías legales estables con estándares técnicos revisables, procedimientos públicos y plazos razonables. Las exigencias deberían guardar relación con el riesgo, la escala y el papel de cada participante. Los entornos de prueba supervisados pueden ayudar, siempre que no impliquen suspender la protección de las personas involucradas. El reglamento europeo ofrece un antecedente de esta herramienta, sujeto a condiciones y salvaguardias.
También debemos examinar al regulador. La potestad estatal de controlar la IA necesita límites, transparencia y revisión judicial. Conceptos amplios como “contenido perjudicial” no deberían convertirse en una autorización discrecional para restringir opiniones o favorecer proveedores. Esta propuesta se apoya en las exigencias de legalidad, necesidad y proporcionalidad que el Alto Comisionado formula para las interferencias en derechos.
El Estado, además, utiliza tecnología. Las garantías que exige a una empresa deben tener una expresión efectiva cuando un organismo público incorpora sistemas para decidir sobre ciudadanos.
Qué límites tendría sentido discutir
Considero conveniente avanzar hacia un marco argentino que combine la aplicación de las leyes existentes con obligaciones específicas para riesgos insuficientemente cubiertos. Las medidas que siguen son propuestas para Argentina, apoyadas en los antecedentes examinados.
En primer lugar, debería haber prohibiciones precisas para prácticas especialmente lesivas, definidas por la conducta y el daño que se busca evitar: por ejemplo, determinadas formas de manipulación de personas vulnerables o usos de datos íntimos incompatibles con sus derechos. Una suspensión preventiva de una aplicación debería estar fundada, ser revisable y durar lo necesario para resolver el riesgo identificado.
En segundo lugar, los usos de mayor impacto deberían requerir evaluaciones previas, pruebas y seguimiento, con controles independientes cuando la gravedad y la escala lo justifiquen. Ese análisis tendría que considerar tanto el modelo como el contexto en que se lo implementa.
En tercer lugar, las personas deberían contar con información comprensible y vías de impugnación cuando la IA intervenga de manera relevante en decisiones que las afectan. La revisión humana debe estar a cargo de alguien con capacidad efectiva para modificar el resultado.
En cuarto lugar, convendría precisar obligaciones de seguridad, registro de incidentes y conservación proporcionada de evidencia. Esto permitiría reconstruir qué ocurrió sin convertir la trazabilidad en una excusa para almacenar indefinidamente información personal.
En mi artículo sobre responsabilidad civil por IA agéntica analicé cómo los permisos concedidos, las decisiones de diseño y la supervisión permiten reconstruir la intervención de quienes desarrollan, ofrecen y utilizan estos sistemas. Ese análisis también sirve para pensar una regulación preventiva: identificar quién puede evitar un riesgo ayuda a determinar a quién exigir controles antes de que se produzca el daño. La trazabilidad cumple así una doble función: facilita la prevención y permite examinar responsabilidades cuando los controles fallan. [10]
La eficacia de ese marco dependería también de autoridades con capacidad técnica, coordinación entre organismos y canales de reclamo accesibles. Para los servicios prestados desde el exterior habría que establecer conexiones claras con el mercado argentino y mecanismos de cooperación que permitan hacer cumplir las obligaciones. La supervisión independiente y la cooperación internacional ofrecen antecedentes para ese diseño.
Conclusión
En lo personal, considero conveniente que Argentina avance en reglas específicas sobre inteligencia artificial. Su utilidad estará en cubrir problemas concretos: prevenir riesgos graves, permitir controles, identificar responsables y facilitar la defensa de las personas afectadas.
También considero necesario reconocer lo que una ley puede y no puede conseguir. La protección de la intimidad, la seguridad de un sistema y la transición laboral requieren respuestas diferentes. Ningún régimen puede garantizar la ausencia de todo daño ni conservar intactas todas las actividades económicas.
La regulación debería permitir que una empresa innove, pero exigirle que evalúe los riesgos que introduce y cumpla obligaciones proporcionadas a su actividad. Debería facilitar herramientas útiles para profesionales y pequeñas empresas, mientras impide que las promesas comerciales oculten limitaciones relevantes. Y debería acompañar a quienes afrontan los costos de la transformación.
El progreso tecnológico merece una política que sepa aprovechar sus beneficios y hacerse cargo de sus consecuencias. Para eso necesitamos leyes bien diseñadas, instituciones capaces de aplicarlas y una discusión pública en la que también tengan voz quienes pueden resultar afectados.
La pregunta que deberíamos formularnos al evaluar cada propuesta es concreta: ¿qué daño busca evitar, cómo lo hará y qué consecuencias puede producir el límite elegido? Esa exigencia de justificación debe alcanzar tanto a las empresas que desarrollan inteligencia artificial como al Estado que pretende regularlas.
Notas y referencias
- OCDE, Artificial intelligence, data and competition, DAF/COMP(2024)2, 6 de mayo de 2024, párrs. 20–26 (productividad), capítulo 3 (competencia) y párrs. 149–150 (costos regulatorios): https://one.oecd.org/document/DAF/COMP%282024%292/en/pdf
- Alto Comisionado de las Naciones Unidas para los Derechos Humanos, El derecho a la privacidad en la era digital, A/HRC/48/31, 2021: párrs. 14–20 (privacidad, errores y opacidad), 32–34 (trabajo), 42–59 (evaluaciones, supervisión, transparencia y límites).
- Ley 25.326 de Protección de los Datos Personales, especialmente arts. 4, 9, 10, 14, 16 y 20, Código Civil y Comercial de la Nación, arts. 1710–1713 (prevención), 1721, 1726 y 1734–1736 (responsabilidad y prueba).
- Jefatura de Gabinete de Ministros, Subsecretaría de Tecnologías de la Información, Disposición 2/2023, 1 de junio de 2023, B.O. 2 de junio de 2023, arts. 1 y 2 y anexos I y II. AAIP, Guía para usar la Inteligencia Artificial de manera responsable, 27 de septiembre de 2024.
- Parlamento Europeo y Consejo, Reglamento (UE) 2024/1689, 13 de junio de 2024, arts. 5–6, 12–14, 19, 50, 53, 55, 57–59, 73 y 113. Comisión Europea, AI Act: marco regulatorio y calendario de aplicación.
- Federal Trade Commission, FTC Finalizes Order with DoNotPay That Prohibits Deceptive “AI Lawyer” Claims, 11 de febrero de 2025: https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2025/02/ftc-finalizes-order-donotpay-prohibits-deceptive-ai-lawyer-claims-imposes-monetary-relief-requires
- Organización Internacional del Trabajo, Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure, documento de trabajo n.º 140, 20 de mayo de 2025, resumen de la publicación y estimaciones globales de exposición ocupacional: https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure
- UNESCO, Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial, 23 de noviembre de 2021, párrs. 116–119, especialmente 118, y párr. 136 (cooperación): https://www.unesco.org/es/legal-affairs/recommendation-ethics-artificial-intelligence
- Comité Europeo de Protección de Datos, Dictamen 28/2024 sobre determinados aspectos de protección de datos relacionados con el tratamiento de datos personales en el contexto de modelos de IA, 18 de diciembre de 2024, secciones 3.1–3.2 y párrs. 114–115: https://www.edpb.europa.eu/system/files/documents/2024-12/edpb_opinion_202428_ai-models_en.pdf
- Vilaplana, Lucas Matías, Responsabilidad civil por IA agéntica: ¿quién responde por los daños?, Estudio Vilaplana Abogados, 6 de septiembre de 2026, especialmente los apartados «Una aplicación construida sobre una API: ¿quién responde?» y «Conclusión»: https://estudiovilaplana.com.ar/2026/09/06/responsabilidad-civil-ia-agentica/
- Ilustre Colegio de la Abogacía de Madrid, El ICAM propone reformar el Código Penal para frenar el “neointrusismo digital” en el asesoramiento jurídico con IA, 18 de febrero de 2026. Senado del Estado de Nueva York, proyecto S7263-A, período legislativo 2025-2026, texto y estado consultados el 12 de septiembre de 2026: https://web.icam.es/el-icam-propone-reformar-el-codigo-penal-para-frenar-el-neointrusismo-digital-en-el-asesoramiento-juridico-con-ia/