¿IA sin control? El punto de partida del debate regulatorio

La conversación sobre regulación de la Inteligencia Artificial no surge porque la IA sea nueva, sino porque su adopción dejó de ser experimental. En 2024 y 2025, muchas organizaciones en Latinoamérica pasaron de probar herramientas aisladas a incorporar modelos de IA en procesos críticos: análisis de riesgos, atención a clientes, detección de fraudes, evaluación crediticia, monitoreo de cumplimiento y toma de decisiones operativas.

Cuando la IA influye en decisiones que tienen impacto legal, financiero, reputacional o humano, deja de ser solo un asunto tecnológico y se convierte en un tema de gobierno corporativo, gestión de riesgos y cumplimiento normativo. Y es ahí donde surge la pregunta que muchas organizaciones ya se están haciendo:
¿qué tan expuesta está mi empresa si usa IA sin un marco claro de control?

Hablar de “IA sin control” no implica escenarios extremos ni futuristas. En la práctica, suele significar algo mucho más cotidiano: modelos que nadie documentó, decisiones automatizadas sin trazabilidad, proveedores externos sin evaluación de riesgos, o equipos usando herramientas de IA sin políticas claras ni supervisión.

La regulación entra en escena precisamente para cerrar esas brechas.

Contexto actual de la regulación de la Inteligencia Artificial

A cierre de 2025, la regulación de la Inteligencia Artificial sigue siendo fragmentada y desigual, pero ya no es un tema periférico para las organizaciones. El Estudio de Gestión de Riesgos 2026 de Pirani muestra que la IA dejó de percibirse únicamente como una herramienta de eficiencia y comenzó a aparecer de forma consistente dentro de las conversaciones sobre riesgo operativo, cumplimiento, gobierno corporativo y reputación.

Este cambio de percepción es clave para entender el momento regulatorio actual. Los reguladores no están reaccionando a la tecnología en abstracto, sino al uso real de la IA en procesos que antes estaban controlados por personas, políticas y comités. Por eso, la discusión ya no gira en torno a si regular o no, sino a cómo introducir controles proporcionales al riesgo que genera cada uso.

Desde esa perspectiva, el panorama actual puede entenderse en tres capas que hoy conviven en paralelo.

Regulación vigente con impacto indirecto en IA

En la mayoría de los países de Latinoamérica, la IA ya está alcanzada por regulaciones existentes, aunque no hayan sido creadas específicamente para este fin. El estudio de Pirani evidencia que muchas organizaciones ya enfrentan tensiones regulatorias derivadas del uso de IA en ámbitos cubiertos por normas de protección de datos, privacidad, ciberseguridad, defensa del consumidor, prevención de sesgos y responsabilidad corporativa.

Cuando un modelo de IA procesa datos personales, apoya decisiones automatizadas o impacta a terceros, la obligación de control ya existe, incluso si no se la denomina “regulación de IA”. El problema es que, según el estudio, en muchos casos estos usos no están formalmente identificados como riesgos, ni documentados dentro de los marcos de gestión existentes.

Esto genera una brecha relevante: la organización cree que está innovando, mientras el riesgo regulatorio ya está operando en segundo plano.

Proyectos de regulación específicos en discusión

A nivel global, entre 2024 y 2025 se consolidó con mayor claridad un enfoque regulatorio basado en riesgos. Este enfoque —que el estudio identifica como referencia recurrente en foros regulatorios y discusiones empresariales— parte de una premisa simple: no todas las aplicaciones de IA tienen el mismo impacto ni requieren el mismo nivel de control.

Se empieza a diferenciar entre usos de bajo impacto y aquellos que pueden afectar derechos, procesos críticos, estabilidad operativa o confianza del mercado. Aunque estos marcos aún no se trasladan automáticamente a la normativa latinoamericana, el estudio de Pirani señala dos efectos concretos para la región:

• Las organizaciones con operaciones regionales o globales ya están ajustando sus prácticas internas para alinearse con estándares más exigentes, aun sin obligación legal local.
  
  
• Los reguladores y supervisores de la región observan estos modelos como referencia técnica y conceptual para futuras regulaciones.
  

Esto explica por qué muchas empresas en LATAM ya están siendo evaluadas bajo criterios que todavía no son ley, pero sí expectativa.

Lineamientos no vinculantes y estándares emergentes

El Estudio de Gestión de Riesgos 2026 también refleja un aumento en la adopción de guías, principios y estándares no obligatorios relacionados con el uso responsable de la IA. Organismos multilaterales, asociaciones sectoriales y entes técnicos han publicado lineamientos que, aunque no tienen fuerza legal, empiezan a influir en auditorías, evaluaciones de terceros y decisiones de gobierno corporativo.

En la práctica, estos lineamientos están funcionando como un anticipo regulatorio. Marcan qué se espera de una organización que usa IA de forma responsable: trazabilidad, explicabilidad, supervisión humana, gestión de proveedores y alineación con objetivos de negocio y riesgo.

En cumplimiento, la historia es conocida: lo que hoy se considera “buena práctica”, mañana se transforma en estándar mínimo. Y el estudio de Pirani deja claro que muchas organizaciones aún no han cerrado esa brecha.

Qué se está discutiendo a nivel global y por qué importa a LATAM

Aunque no existe una regulación global unificada sobre Inteligencia Artificial, el debate internacional ya entró en una fase mucho más concreta. Según se observa en el Estudio de Gestión de Riesgos 2026 de Pirani, la conversación dejó de centrarse en principios éticos generales y se está moviendo hacia mecanismos prácticos de control, supervisión y rendición de cuentas.

Este cambio es relevante para Latinoamérica porque, históricamente, muchas regulaciones en la región no nacen en aislamiento. Se nutren de marcos conceptuales, estándares técnicos y enfoques de supervisión que primero se consolidan en otros mercados.

Del debate ético al enfoque de riesgo y control

Uno de los puntos más claros del debate global es que la IA ya no se está analizando solo desde la ética o la innovación, sino desde su impacto sistémico en organizaciones y mercados. El enfoque predominante se basa en una lógica conocida para los equipos de riesgos y cumplimiento: identificar usos críticos, evaluar impactos potenciales y definir controles proporcionales.

El estudio de Pirani refleja que esta lógica resulta especialmente familiar para las áreas de gestión de riesgos, porque replica esquemas ya utilizados en otros frentes: riesgo operacional, tecnológico, de terceros y de cumplimiento. La diferencia es que, en el caso de la IA, muchas organizaciones aún no han incorporado estos usos dentro de su inventario formal de riesgos.

A nivel global, se discuten elementos como:

• Responsabilidad sobre decisiones automatizadas.
  
  
• Necesidad de trazabilidad y explicabilidad de modelos.
  
  
• Supervisión humana en procesos críticos.
  
  
• Gestión de riesgos asociados a proveedores y modelos externos.
  
  

Nada de esto es ajeno a las prácticas tradicionales de gobierno corporativo. La novedad está en aplicarlas a sistemas que aprenden, se ajustan y operan a gran velocidad.

La presión indirecta sobre las organizaciones en LATAM

Aunque muchas de estas discusiones no se traducen de inmediato en obligaciones legales en Latinoamérica, el Estudio de Gestión de Riesgos 2026 identifica una presión creciente que no viene directamente del regulador local, sino del entorno de negocio.

Empresas con clientes internacionales, inversionistas extranjeros, casas matrices fuera de la región o participación en cadenas de valor globales están empezando a recibir exigencias relacionadas con el uso de IA. No como leyes, sino como condiciones contractuales, criterios de auditoría o expectativas de gobierno.

Esto genera un escenario particular para LATAM: organizaciones que operan bajo regulaciones locales menos específicas, pero que deben responder a estándares externos más avanzados. En la práctica, el riesgo no es sancionatorio inmediato, sino estratégico y reputacional.

El estudio muestra que muchas organizaciones ya perciben esta brecha como un riesgo emergente: no saber explicar cómo se usa la IA, quién la controla o qué decisiones toma puede convertirse en una desventaja competitiva.

La lógica que podría trasladarse a la región hacia 2026

Sin asumir adopciones automáticas, el debate global sí está dejando señales claras sobre el tipo de regulación que podría influir en LATAM hacia 2026. No se trata de prohibiciones generalizadas, sino de exigencias de gestión.

El foco no está puesto en la tecnología en sí, sino en:

• La criticidad del proceso donde se aplica la IA.
  
  
• El impacto potencial en personas, clientes y operaciones.
  
  
• La capacidad de la organización para demostrar control y supervisión.
  
  

El Estudio de Pirani destaca que esta lógica encaja con una tendencia más amplia en la región: reguladores que exigen menos documentación declarativa y más evidencia de gestión real. En ese contexto, la IA se convierte en un nuevo frente donde se espera lo mismo que ya se espera en otros riesgos relevantes: identificación, evaluación, control y monitoreo continuo.

Qué puede impactar a Latinoamérica en 2026 (y por qué muchas organizaciones no lo están anticipando)

Cuando se habla de regulación de la Inteligencia Artificial en Latinoamérica, el error más común es pensar únicamente en nuevas leyes. Sin embargo, el Estudio de Gestión de Riesgos 2026 de Pirani muestra que los cambios más relevantes para las organizaciones no siempre llegan en forma de normativas explícitas, sino como nuevas expectativas de control, supervisión y rendición de cuentas.

De cara a 2026, el impacto en la región probablemente se dará en tres frentes que ya empiezan a aparecer en los resultados del estudio.

Mayor exigencia de control, incluso sin leyes específicas

El estudio evidencia que, en muchos países de la región, los reguladores están fortaleciendo su foco en riesgos tecnológicos y no financieros, aun cuando la regulación de IA no esté formalizada. Esto se traduce en preguntas más concretas durante auditorías, inspecciones y evaluaciones de terceros.

No se trata de “¿usa IA su organización?”, sino de:

• ¿En qué procesos críticos se está utilizando?
  
  
• ¿Quién es responsable de su supervisión?
  
  
• ¿Cómo se gestionan los errores, sesgos o fallas?
  
  
• ¿Qué controles existen sobre proveedores y modelos externos?
  
  

Estas preguntas no requieren una ley nueva para existir. Surgen cuando la IA empieza a influir en decisiones relevantes y el regulador espera que la organización tenga el mismo nivel de control que tendría sobre cualquier otro riesgo crítico.

El estudio de Pirani identifica que muchas organizaciones aún no tienen respuestas estructuradas a estas preguntas, no porque desconozcan la regulación, sino porque la IA no está formalmente integrada a su sistema de gestión de riesgos.

Impacto transversal en cumplimiento, riesgos y gobierno corporativo

Otro hallazgo relevante del estudio es que la IA no encaja cómodamente en una sola área. No es solo un tema de tecnología, ni exclusivamente de cumplimiento. Su impacto es transversal y toca dimensiones que tradicionalmente están separadas dentro de la organización.

De cara a 2026, esto puede generar fricciones internas si no se gestiona de forma anticipada:

• Cumplimiento se enfrenta a riesgos normativos sin visibilidad técnica.
  
  
• Tecnología implementa soluciones sin marcos claros de gobierno.
  
  
• Riesgos no financieros detectan impactos, pero sin inventario completo de usos de IA.
  
  
• Alta dirección recibe alertas, pero sin información consolidada para tomar decisiones.
  
  

El Estudio de Gestión de Riesgos 2026 muestra que las organizaciones más maduras no son necesariamente las que usan más IA, sino las que logran articular una visión común sobre su riesgo. Esa articulación será cada vez más relevante a medida que la regulación avance, formal o informalmente.

El riesgo de quedarse atrás no es solo regulatorio

Un punto clave que destaca el estudio es que el riesgo de no anticiparse a la regulación de IA no se limita a sanciones. En muchos casos, el impacto más inmediato es estratégico y reputacional.

Organizaciones que no pueden explicar cómo usan la IA, cómo la controlan o cómo gestionan sus riesgos enfrentan:

• Dificultades en procesos de auditoría.
  
  
• Observaciones de entes supervisores.
  
  
• Mayor escrutinio por parte de clientes y aliados.
  
  
• Pérdida de confianza interna y externa.
  
  

En contraste, las organizaciones que ya están incorporando la IA dentro de su mapa de riesgos llegan mejor preparadas a cualquier escenario regulatorio, incluso cuando este todavía no está definido.

Estos hallazgos se desarrollan en mayor profundidad en el Estudio de Gestión de Riesgos 2026 de Pirani, que analiza cómo las organizaciones de la región están identificando y gestionando los riesgos emergentes, incluyendo los asociados a nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial. Descargarlo permite entender no solo qué podría cambiar hacia 2026, sino qué tan preparada está hoy tu organización frente a ese cambio.

La regulación llegará, la pregunta es desde dónde la enfrentas

La discusión sobre la regulación de la Inteligencia Artificial hacia 2026 no gira en torno a prohibir la tecnología ni a frenar la innovación. El mensaje que se desprende del análisis regulatorio y del Estudio de Gestión de Riesgos 2026 de Pirani es mucho más claro: el foco estará puesto en cómo las organizaciones gobiernan, controlan y explican el uso de la IA.

En Latinoamérica, es probable que la regulación avance de forma gradual y heterogénea. En algunos países llegará a través de normas específicas; en otros, mediante exigencias indirectas, criterios de supervisión más estrictos o expectativas de mercado. Pero en todos los escenarios, las organizaciones que no tengan visibilidad sobre dónde usan IA, qué riesgos genera y cómo se controla, estarán en desventaja.

El verdadero riesgo no es incorporar Inteligencia Artificial, sino hacerlo sin marcos de gestión. Sin inventario de usos, sin responsables claros, sin trazabilidad de decisiones y sin integración al sistema de gestión de riesgos. En ese contexto, la regulación no toma a la organización por sorpresa; simplemente expone brechas que ya existían.

Prepararse para 2026 no implica adivinar leyes futuras, sino fortalecer lo que ya está bajo control hoy: identificar riesgos emergentes, evaluar impactos reales, documentar decisiones y asegurar que la alta dirección cuente con información confiable para gobernar el uso de la IA. Un enfoque que no depende de modas regulatorias, sino de buenas prácticas de gestión.

El Estudio de Gestión de Riesgos 2026 de Pirani profundiza en estas tendencias y muestra cómo las organizaciones de la región están enfrentando —o postergando— estos desafíos. Descargarlo es una oportunidad para contrastar tu nivel de madurez con el del mercado y entender qué decisiones conviene tomar ahora, antes de que la regulación deje de ser una pregunta y se convierta en una exigencia.

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