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Referencias Jurídicas 13 feb 2025 · Chile

IA: cuando la regulación no alcanza

4 min de lectura

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La gestión de los datos personales ha sido un eje central de la discusión en Chile, pero la realidad es quelos modelos de IA evolucionan más rápido de lo que las normativas pueden abarcar.

En solo unos años, la inteligencia artificial ha dejado de ser un conceptofuturista para convertirse en una realidad ineludible. Apenas un añodespués del lanzamiento de ChatGPT, DeepSeek irrumpió con unaalternativa de código abierto a una fracción del costo de las soluciones deOpenAI. Al mismo tiempo, Donald Trump ha elevado la IA a un asunto deseguridad nacional, mientras que la Unión Europea ha dado el primer granpaso para trazar límites, prohibiendo ciertos sistemas considerados de"riesgo inaceptable" y definiendo qué formas de inteligencia artificial nodeberían existir.

En Chile, la reacción es una mezcla entre fascinación, desconcierto y cierta indiferencia. Es como siestuviéramos esperando a que el panorama se aclare primero en el resto del mundo.

El debate local ha girado casi exclusivamente en la protección de datos personales. Es, sin duda, unaspecto crucial, y la nueva normativa en esta materia representa un avance. Sin embargo, reducir ladiscusión únicamente a la privacidad o a la regulación es como querer tapar la humedad de un muro conuna mano de pintura. La inteligencia artificial no es solo un tema regulatorio; es una transformaciónestructural que redefine quién tiene acceso al poder, quién toma decisiones y quién se quedará con losbeneficios.

En este contexto, la gestión de los datos personales ha sido un eje central, pero la realidad es que losmodelos de IA evolucionan más rápido de lo que las normativas pueden abarcar. Hoy, estas tecnologías yano dependen únicamente de información de usuarios reales; han comenzado a generar datos sintéticos,reduciendo su necesidad de fuentes tradicionales.

El enforcement en materia de datos, cuando se trata de IA, es un desafío complejo. En Europa, tras másde seis años de aplicación de una estricta normativa de protección de datos, ha quedado claro que establecer reglas claras sobre el uso de información personal no resuelve por sí solo las tensiones másprofundas que plantea la IA. Además, en la práctica, difícilmente alguien se negará a compartir sus datos siun sistema de IA le ofrece un diagnóstico médico preciso, mayor seguridad para sus hijos o simplementeuna conexión indispensable en una videollamada.

Más allá del dilema de los datos, hay una cuestión aún más estructural que ha recibido menos atención: elacceso al poder computacional. En un mundo donde entrenar modelos de IA exige una infraestructuragigantesca, la capacidad de procesamiento se está concentrando en unas pocas manos, redefiniendoquién realmente puede innovar y competir en este campo.

No es casualidad que las autoridades de competencia en Europa y EE.UU estén cada vez máspreocupadas por la creciente concentración del poder computacional en unas pocas empresas.

Aquí es donde blockchain y los registros distribuidos pueden ofrecer una alternativa real. Más allá de lascriptomonedas y las aplicaciones financieras, estas tecnologías permiten descentralizar el acceso a losrecursos computacionales y a los datos, como ya lo están haciendo algunas empresas en Europa (Gensyn,por ejemplo). Es una real lástima que la tecnología detrás de Bitcoin haya sido reducida a un simpleinstrumento de especulación, cuando en un futuro podrían posibilitar infraestructuras descentralizadas queequilibren el acceso a datos, modelos de entrenamiento y capacidad de procesamiento.

Si queremos avanzar, no podemos quedarnos atrapados en la lógica de intentar someter esta evoluciónexclusivamente con regulación o al menos, no con el mismo tipo de regulación. Pero aquí está la clave: latecnología misma está comenzando a resolver problemas que antes parecían puramente regulatorios.Herramientas como la criptografía de conocimiento cero permiten verificar información sin revelarla,garantizando privacidad sin comprometer la seguridad. Al mismo tiempo, los avances en modelos de IAmás transparentes y auditables buscan reducir los sesgos algorítmicos y mejorar la confiabilidad de susdecisiones.
Aunque no lo parezca, el simple hecho de educarnos y participar en estas discusiones ya es un avance. Lainteligencia artificial no es un fenómeno lejano ni un tema reservado para ingenieros o legisladores; estáredefiniendo cada aspecto de nuestras vidas. Si no nos involucramos activamente en esta conversación,otros decidirán por nosotros.

El futuro no se trata solo de adaptarse a los cambios, sino de entenderlos, influir en ellos y, cuando seaposible, darles forma.

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