La nueva regulación de IA influirá en el futuro de la recolección de datos para las empresas.

La reciente explosión del uso de la inteligencia artificial (IA) ha impulsado un esfuerzo por crear marcos regulatorios para su gobernanza. Este fenómeno ha surgido como respuesta natural a la constatación de que el avance de la IA plantea desafíos en áreas como la privacidad y protección de datos, sesgos y discriminación, seguridad, propiedad intelectual, y otros aspectos legales y éticos que requieren atención.

Desde ya, se han implementado regulaciones significativas en diferentes regiones. En 2021, China comenzó a regular el uso de ciertos modelos de IA. Por otro lado, el AI Act de la Unión Europea ha entrado en vigor y se espera que esté completamente operativo para 2026. Otras jurisdicciones también están desarrollando medidas propias para regular el ecosistema de la IA.

Una de las características que destaca en la Unión Europea es la rapidez con la que ha establecido un reglamento uniforme para gobernar el uso de la IA en comparación con otras grandes jurisdicciones, como China y Estados Unidos, que optan por enfoques distintos. China ha adoptado una regulación gradual, comenzando en 2021 con normativas sobre algoritmos de recomendación utilizados en publicidad digital. Esta fue seguida de regulaciones sobre modelos de síntesis profunda, conocidos comúnmente como deepfakes, en 2022, y en 2023, se expusieron regulaciones para modelos de generativa que ganaron popularidad en el ámbito comercial.

En el caso de los Estados Unidos, aún no se han promulgado regulaciones federales sobre la IA, aunque existen iniciativas a nivel estatal, como el California AI Act. Sin embargo, la implementación efectiva de estas pautas podría demorarse, enfrentándose a numerosos obstáculos legislativos.

El debate sobre la regulación de la IA incluye preocupaciones sobre cómo las normativas más estrictas podrían elevar los costos de cumplimiento para las empresas del sector, lo que podría frenar la innovación y la competitividad. Sin embargo, también se argumenta que dichas regulaciones son esenciales para proteger a los consumidores y garantizar el respeto a normas éticas. Las empresas están manifestando resistencia, y hay controversias en torno a proyectos de ley específicos, como el de California. A pesar de la oposición, el AI Act de la UE se implementó, lo que deja dudas sobre si las demoras en EE. UU. se deben únicamente al cabildeo o si hay otros factores en juego, considerando que algunos todavía ven la IA como un problema futuro, no reconociendo su relevancia legal actual.

Las regulaciones de IA no solo afectan su desarrollo, sino que también abarcan diversas cuestiones como la privacidad de datos, protección al consumidor, y la responsabilidad por el incumplimiento de las normativas. Por ejemplo, el AI Act de la UE incluye el uso de IA en dispositivos físicos, como elevadores, y también impacta a empresas que recogen datos para publicidad, ya que puede regular sesgos algorítmicos en la publicidad dirigida.

El sector de scraping web ha sentido un impacto significativo debido a la IA y probablemente seguirá transformándose. Esta tecnología tiene el potencial de mejorar considerablemente la eficiencia, precisión y adaptabilidad en las operaciones de scraping. No obstante, cualquier regulación futura sobre IA podría influir en estos aspectos relacionados con el scraping. Además, se podría poner de relieve áreas del derecho, como la privacidad y la propiedad intelectual, que siempre han sido relevantes para esta industria. El uso de herramientas de scraping para acceder a contenido protegido por leyes sin autorización puede acarrear problemas legales, así como su uso por medio de la IA.

En este contexto regulatorio emergente, las empresas deberán evaluar los tipos de datos que desean recolectar con la ayuda de expertos legales en la materia al realizar actividades de scraping web. Es fundamental tener en cuenta que el panorama legal en torno a la IA es nuevo y evoluciona rápidamente, con pocos precedentes existentes. Por ello, es crucial monitorizar y adaptar continuamente el uso de la IA.