Regulación de la inteligencia artificialCuando las leyes estatales de IA divergen, los controles reutilizables superan a las listas de verificación puntualesLa respuesta práctica a las normas estatales divergentes sobre IA no es tener más pestañas. Es contar con evidencia de gobernanza mapeada y versionada.Cumplimiento de IALeyes estatales de IARegulación de IA en EE. UU.Gobernanza de IANoa·Hoy·5 min readLeer la historia
02AntrópicoLA Times dice que Anthropic se acerca a un acuerdo en EE. UU. para liberar sus dos principales modelos de IAAnthropicDepartamento de Comercio de EE. UU.Gobernanza de IAControles de exportaciónNoa·Hoy·5 min readLeer la historia
03Ley de privacidad de la informaciónLa ley de privacidad aprobada de Vermont hace que el cumplimiento modular sea mejor que las listas de verificación estatalesLey de Privacidad de Datos y Vigilancia en Línea de VermontVDPOSALeyes Estatales de PrivacidadDatos de Salud del ConsumidorNoa·Hoy·5 min readLeer la historia
04Ley de Inteligencia Artificial de la UELa Ley Ómnibus de IA de la UE introduce cambios clave, pero el cumplimiento aún necesita control de versionesLey de IA de la UEComisión EuropeaLey de DatosRGPDNoa·Hoy·5 min readLeer la historia
05Regulación de la inteligencia artificialLa ley de sesgo de IA de Colorado convierte el cumplimiento en un riesgo de secreto comercialLey de IA de ColoradoGobernanza de la IASecretos comercialesDiscriminación algorítmicaNoa·Hoy·5 min readLeer la historia
06Transferencia internacional de datosLas transferencias de datos entre el Reino Unido y la UE siguen pareciendo alineadas, pero ahora el trabajo se divideRGPD del Reino UnidoRGPD de la UETransferencias internacionales de datosLey de Uso y Acceso a los DatosNoa·Hoy·4 min readLeer la historia
07Ley de Datos (Uso y Acceso) de 2025El Marco de Reclamaciones DUAA Ya Es Aplicable: Cada Responsable de Datos del Reino Unido Necesita una Puerta de Entrada InternaLey de Datos (Uso y Acceso) 2025Cumplimiento del UK GDPRAplicación por el ICODerecho de Protección de DatosNoa·Jun 26, 2026·6 min readLeer la historia
08Conexiones de Internet de ConfianzaCISA nombra la arquitectura: cómo su nuevo documento SASE-TIC 3.0 ofrece a las agencias un camino de migración real para abandonar las VPN heredadasCISAConfianza CeroSASETIC 3.0Noa·Jun 26, 2026·5 min readLeer la historia
09Inteligencia artificial en servicios profesionales$143 mil millones en juego: lo que el informe 2026 de Thomson Reuters revela sobre el verdadero costo de la inacción ante la IAThomson ReutersGobernanza de IAInforme Future of ProfessionalsTecnología LegalNoa·Jun 24, 2026·5 min readLeer la historia
10Reglamento Europeo de Inteligencia ArtificialLa apuesta del lobby minorista con el Artículo 50: por qué la publicidad quiere quedar fuera de las normas de transparencia en IALey de IA de la UEArtículo 50Transparencia de la IARegulación PublicitariaNoa·Jun 22, 2026·4 min readLeer la historia
11Regulación de vehículos autónomosSur de Corea establece el primer estándar de datos de entrenamiento E2E y señala al pipeline, no al modelo, como el verdadero cuello de botella de la IAPolítica de IA de Corea del SurMinisterio de Ciencia y TICIA para Conducción AutónomaGobernanza de Datos de IANoa·Jun 22, 2026·5 min readLeer la historia
12IA de borde en la automatización industrialVisteon puso a prueba su D6Sigma en sus propias plantas antes de que nadie más pudiera comprarloVisteon D6SigmaIA en el bordeAutomatización industrialQualcomm DragonwingNoa·Jun 19, 2026·5 min readLeer la historia
13Política de inteligencia artificial de los Estados Unidos ## Introducción La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una de las tecnologías más importantes e influyentes del siglo XXI. El gobierno de los Estados Unidos ha desarrollado una serie de políticas, regulaciones y estrategias para guiar el desarrollo y uso de la IA tanto en el sector público como en el privado. Estas políticas buscan equilibrar la innovación tecnológica con la seguridad nacional, los derechos civiles y el bienestar económico. ## ¿Qué es la política de IA de los Estados Unidos? La política de inteligencia artificial de los Estados Unidos es el conjunto de leyes, órdenes ejecutivas, directrices y estrategias que el gobierno federal utiliza para regular, fomentar y supervisar el desarrollo y el uso de la inteligencia artificial. Esta política afecta a múltiples sectores, incluyendo la defensa, la salud, la educación, la economía y los derechos civiles. ## Historia y desarrollo ### Primeros pasos El interés del gobierno estadounidense en la inteligencia artificial comenzó décadas antes de que la tecnología se volviera tan común como lo es hoy. Sin embargo, fue en los años recientes cuando se formalizaron las políticas más importantes. - En **2019**, el presidente Donald Trump firmó la **Orden Ejecutiva 13859**, titulada "Mantener el liderazgo estadounidense en inteligencia artificial". Esta fue una de las primeras acciones formales del gobierno federal para establecer una estrategia nacional de IA. - La orden pedía a las agencias federales que priorizaran la investigación en IA, compartieran datos gubernamentales y desarrollaran estándares técnicos. ### La Iniciativa Nacional de IA (NAII) A partir de la Orden Ejecutiva de 2019, se creó la **Iniciativa Nacional de Inteligencia Artificial (NAII, por sus siglas en inglés)**. Sus objetivos principales son: 1. Mantener el liderazgo de los Estados Unidos en investigación y desarrollo de IA. 2. Preparar a los trabajadores estadounidenses para los empleos del futuro. 3. Proteger los valores democráticos, la privacidad y los derechos civiles. 4. Promover la cooperación internacional en IA. ### La Ley de Iniciativa Nacional de IA de 2020 El Congreso de los Estados Unidos aprobó la **Ley de Iniciativa Nacional de Inteligencia Artificial de 2020** como parte de la Ley de Autorización de Defensa Nacional. Esta ley: - Estableció oficialmente la NAII. - Creó el **Comité de Selección de IA del Congreso** para supervisar el progreso. - Ordenó la creación de institutos nacionales de investigación en IA. - Requirió que las agencias federales desarrollaran planes de IA. ## La Orden Ejecutiva de Biden sobre IA (2023) En octubre de **2023**, el presidente Joe Biden firmó una histórica **Orden Ejecutiva sobre Inteligencia Artificial Segura, Protegida y Confiable**. Esta fue considerada la acción gubernamental más amplia sobre IA en la historia de los Estados Unidos hasta ese momento. ### Puntos clave de la orden - **Seguridad y protección**: Las empresas que desarrollen los sistemas de IA más potentes deben compartir los resultados de sus pruebas de seguridad con el gobierno antes de lanzarlos al público. - **Privacidad**: Se instó al Congreso a aprobar leyes de privacidad de datos y se ordenó a las agencias federales proteger los datos de los ciudadanos. - **Equidad y derechos civiles**: Se buscó prevenir el uso de la IA de manera discriminatoria, especialmente en vivienda, crédito y el sistema de justicia penal. - **Protección de los consumidores**: Se establecieron guías para proteger a los consumidores de fraudes y engaños impulsados por IA. - **Empleos y trabajadores**: Se ordenó estudiar el impacto de la IA en el mercado laboral y desarrollar estrategias para apoyar a los trabajadores afectados. - **Innovación e investigación**: Se buscó facilitar que investigadores y pequeñas empresas accedan a recursos de IA. - **Liderazgo internacional**: Se reafirmó el compromiso de los Estados Unidos de liderar los esfuerzos internacionales para desarrollar estándares seguros de IA. ## Áreas clave de la política de IA ### IA en el gobierno federal El gobierno federal de los Estados Unidos utiliza la IA en muchas de sus operaciones. Para asegurar un uso responsable, se han desarrollado políticas específicas: - La **Oficina de Gestión y Presupuesto (OMB)** ha emitido directrices para que las agencias federales usen la IA de manera transparente y responsable. - Se requiere que las agencias publiquen inventarios de los sistemas de IA que utilizan. - Se exige supervisión humana en decisiones importantes que afecten a los ciudadanos. ### IA y seguridad nacional La inteligencia artificial es considerada un elemento crítico para la seguridad nacional de los Estados Unidos: - El **Departamento de Defensa (DoD)** ha adoptado principios éticos para el uso de IA en operaciones militares. - La **Comisión Nacional de Seguridad sobre Inteligencia Artificial** publicó en 2021 un informe recomendando que los Estados Unidos invierta significativamente en IA para mantenerse competitivo frente a rivales como China. - Existen restricciones sobre la exportación de tecnologías de IA avanzadas a países considerados adversarios. ### IA y privacidad La IA plantea importantes preguntas sobre la privacidad de los datos: - Los sistemas de IA frecuentemente requieren grandes cantidades de datos personales para funcionar. - Existe un debate continuo en el Congreso sobre la necesidad de una ley federal de privacidad de datos. - Varios estados, como California, han aprobado sus propias leyes de privacidad que también afectan a los sistemas de IA. ### IA y discriminación Uno de los mayores desafíos de la IA es el riesgo de perpetuar o amplificar la discriminación: - Los algoritmos de IA pueden aprender sesgos presentes en los datos históricos con los que son entrenados. - Las agencias federales como la **Comisión Federal de Comercio (FTC)** y el **Departamento de Justicia** han advertido contra el uso discriminatorio de la IA. - Se han propuesto leyes para requerir auditorías de algoritmos utilizados en decisiones importantes como contratación, crédito y justicia penal. ## Organismos e instituciones clave Varias organizaciones dentro del gobierno federal juegan un papel importante en la política de IA: - **Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST)**: Desarrolla marcos y estándares para el uso responsable de la IA. En 2023 publicó el **Marco de Gestión de Riesgos de IA**. - **Oficina de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca (OSTP)**: Coordina la política de IA a nivel federal. - **Comisión Federal de Comercio (FTC)**: Supervisa el uso de la IA en el comercio y protege a los consumidores. - **Instituto Nacional de IA (NAII)**: Red de institutos de investigación financiados por el gobierno federal. ## Comparación con otros países y regiones Los Estados Unidos no es el único actor en la regulación de la IA. Es útil comparar su enfoque con el de otras regiones: - **Unión Europea**: La UE ha adoptado un enfoque más regulatorio con la **Ley de IA de la UE**, que clasifica los sistemas de IA según su nivel de riesgo e impone requisitos estrictos a los sistemas de alto riesgo. - **China**: China ha desarrollado su propia estrategia nacional de IA con el objetivo de convertirse en el líder mundial en IA para 2030. - **Reino Unido**: Ha adoptado un enfoque más flexible, buscando convertirse en un centro global de innovación en IA. Los Estados Unidos ha tendido a favorecer un enfoque que prioriza la innovación y la competitividad, con regulación más específica por sector en lugar de una ley general de IA. ## Debates y controversias La política de IA en los Estados Unidos ha generado importantes debates: ### ¿Cuánta regulación es necesaria? - Algunos argumentan que demasiada regulación podría frenar la innovación y poner a los Estados Unidos en desventaja frente a competidores como China. - Otros sostienen que sin regulación adecuada, la IA puede causar daños serios a individuos y a la sociedad. ### IA y empleo - Existe preocupación de que la IA pueda automatizar muchos empleos, dejando a millones de trabajadores sin trabajo. - Otros expertos argumentan que la IA creará nuevos tipos de empleos y aumentará la productividad general. ### IA y derechos civiles - Los críticos señalan que los sistemas de reconocimiento facial y otros sistemas de IA utilizados por las fuerzas del orden han demostrado ser menos precisos con personas de color. - Varios municipios han prohibido el uso del reconocimiento facial por parte de la policía. ### Transparencia y rendición de cuentas - ¿Cómo puede el público saber cuándo y cómo se usa la IA en decisiones que les afectan? - ¿Quién es responsable cuando un sistema de IA comete un error? ## Tendencias futuras La política de IA en los Estados Unidos continuará evolucionando a medida que la tecnología avance: - Es probable que el Congreso apruebe legislación más específica sobre IA en áreas como privacidad, responsabilidad y transparencia. - El gobierno continuará invirtiendo en investigación y desarrollo de IA para mantener la competitividad global. - La cooperación internacional en estándares de IA seguirá siendo una prioridad. - Los debates sobre el impacto de la IA en el empleo y los derechos civiles continuarán siendo centrales en la política pública. ## Glosario de términos clave - **Inteligencia artificial (IA)**: Tecnología que permite a las computadoras realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como reconocer imágenes, entender el lenguaje o tomar decisiones. - **Algoritmo**: Conjunto de instrucciones que una computadora sigue para resolver un problema o completar una tarea. - **Sesgo algorítmico**: Cuando un sistema de IA produce resultados injustos o discriminatorios debido a prejuicios en los datos con que fue entrenado. - **Marco de gestión de riesgos**: Conjunto de directrices para identificar, evaluar y reducir los riesgos asociados con el uso de la IA. - **Orden ejecutiva**: Directiva firmada por el presidente de los Estados Unidos que tiene fuerza de ley y no requiere aprobación del Congreso. - **Reconocimiento facial**: Tecnología de IA que identifica a personas a partir de imágenes o videos de sus rostros. ## Resumen La política de inteligencia artificial de los Estados Unidos ha evolucionado rápidamente en los últimos años, reflejando la creciente importancia de esta tecnología. El gobierno federal ha tomado medidas significativas para promover la innovación en IA mientras busca proteger a los ciudadanos de posibles daños. Los principales desafíos incluyen equilibrar la regulación con la innovación, proteger los derechos civiles y la privacidad, y mantener la competitividad global. A medida que la IA continúa avanzando, la política en este campo seguirá siendo un tema de gran importancia para el gobierno, las empresas y los ciudadanos estadounidenses.Desregulación que regula: Cómo las intervenciones de inteligencia artificial caso por caso de la administración Trump están creando la opacidad que prometieron evitarGobernanza de IAAdministración TrumpRegulación de IADesregulaciónNoa·Jun 19, 2026·5 min readLeer la historia
14Ley de Datos (Uso y Acceso) de 2025La Fecha Límite de la DUAA Que Toma Desprevenidos a los Desarrolladores: No Se Trata de Tus Datos, Se Trata de Tu ProcesoLey de Datos (Uso y Acceso) de 2025Protección de Datos en el Reino UnidoCumplimiento de la ICODUAANoa·Jun 17, 2026·5 min readLeer la historia
15Seguridad en la cadena de suministro de softwareTu mercado de plugins para IDE ahora es un riesgo de credenciales de IA: lo que la campaña de JetBrains les enseña a los desarrolladoresJetBrains MarketplaceSeguridad de Claves de API de IAAikido SecurityRiesgo de Cadena de SuministroNoa·Jun 17, 2026·5 min readLeer la historia
16Paquete de Soberanía Tecnológica EuropeaLa UE planea triplicar la capacidad de los centros de datos. Eso añade complejidad para los compradores antes de que se envíe un solo servidor.Paquete de Soberanía Tecnológica de la UELey de Nube e Inteligencia ArtificialComisión EuropeaContratación del Sector PúblicoNoa·Jun 15, 2026·5 min readLeer la historia
17Controles de exportación sobre inteligencia artificial ## ¿Qué son los controles de exportación sobre IA? Los controles de exportación sobre inteligencia artificial (IA) son regulaciones gubernamentales que restringen la transferencia de tecnologías de IA, los chips de semiconductores que las impulsan y los datos relacionados hacia otros países. Al igual que los controles de exportación tradicionales sobre armas o tecnología nuclear, estas reglas buscan evitar que tecnologías sensibles lleguen a adversarios o actores que puedan utilizarlas de formas que amenacen la seguridad nacional o la estabilidad global. Los gobiernos han utilizado los controles de exportación durante siglos para gestionar el flujo de bienes estratégicamente importantes a través de las fronteras. En las últimas décadas, estos controles se han extendido más allá de las armas físicas para abarcar tecnologías de doble uso, es decir, tecnologías desarrolladas para aplicaciones civiles que también tienen aplicaciones militares significativas. La IA encaja perfectamente en esta categoría. ## ¿Por qué los gobiernos controlan las exportaciones de IA? Varios factores convierten a la IA en candidata para los controles de exportación: - **Aplicaciones militares**: Los sistemas de IA pueden mejorar los sistemas de armas autónomos, el reconocimiento de objetivos, el análisis de inteligencia y las capacidades de ciberguerra - **Concentración de poder**: Los modelos avanzados de IA podrían otorgar ventajas decisivas en competencia económica o conflictos militares - **Proliferación de armas**: La IA podría ayudar a actores a desarrollar armas biológicas, químicas u otras armas de destrucción masiva - **Vigilancia y represión**: Los sistemas de reconocimiento facial y de vigilancia impulsados por IA pueden facilitar el control autoritario de las poblaciones La infraestructura computacional que sustenta los modelos avanzados de IA —especialmente las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y otros chips especializados— ha resultado ser particularmente importante para los controles de exportación. Entrenar los modelos de IA más grandes requiere miles de chips de alto rendimiento, y controlar el acceso a estos chips puede limitar la capacidad de los adversarios para desarrollar sistemas de IA de vanguardia. ## El papel central de los semiconductores Los chips semiconductores son el recurso más controlado en la cadena de suministro de IA. Las GPU modernas —como las producidas por NVIDIA— son excepcionalmente buenas para el tipo de cálculos en paralelo que requiere el entrenamiento de modelos de IA. Un solo centro de datos de IA de vanguardia puede utilizar decenas de miles de estas GPU, con un costo de varios miles de dólares cada una. Las cadenas de suministro de semiconductores tienen cuellos de botella únicos que los hacen susceptibles al control: - **Fabricación**: Solo unas pocas fábricas en el mundo (principalmente en Taiwán, Corea del Sur y los Países Bajos) pueden fabricar los chips más avanzados - **Equipos**: Las máquinas de litografía ultravioleta extrema (EUV) necesarias para fabricar chips de vanguardia son producidas principalmente por una sola empresa holandesa, ASML - **Diseño**: Las empresas estadounidenses dominan el diseño de chips de IA, y el software de diseño es igualmente dominado por empresas con sede en EE. UU. Esta concentración significa que controlar las exportaciones en unos pocos puntos críticos puede tener un enorme impacto en las capacidades globales de IA. ```figure: ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ CADENA DE SUMINISTRO DE SEMICONDUCTORES │ │ │ │ Diseño de chips → Fabricación de obleas → Empaquetado │ │ (EE. UU./Reino → (principalmente → (Asia) │ │ Unido/UE) Taiwán/Corea) │ │ ↓ │ │ Requiere equipos EUV │ │ (principalmente ASML, │ │ Países Bajos) │ │ ↓ │ │ Chips terminados → Centros de datos → Modelos │ │ de IA │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ @title Puntos de control en la cadena de suministro de semiconductores @caption Los chips de IA deben pasar por varias etapas de producción antes de poder utilizarse para entrenar modelos de IA. Los controles de exportación pueden aplicarse en múltiples puntos de esta cadena. @source Elaboración del autor ``` ## Los controles de exportación de chips de IA de EE. UU. Estados Unidos ha implementado los controles de exportación de IA más completos del mundo, especialmente dirigidos a China. Las principales acciones incluyen: **Controles de octubre de 2022**: El Departamento de Comercio de EE. UU. restringió las exportaciones a China de chips de IA avanzados, incluidos los A100 y H100 de NVIDIA. Estas regulaciones apuntaron a chips que superaran ciertos umbrales de rendimiento y velocidad de transferencia de datos entre chips. **Expansión de 2023**: Las regulaciones se ampliaron para abordar los intentos de NVIDIA de crear chips de rendimiento ligeramente inferior (como el A800 y el H800) que eludían técnicamente los controles anteriores, pero que aún proporcionaban capacidades de IA sustanciales. **Regla de difusión de chips de IA de 2025**: Una regulación más completa que creó un sistema de tres niveles para las exportaciones de chips de IA: - **Nivel 1**: Aliados cercanos (como Reino Unido, Japón, Países Bajos) pueden recibir chips sin restricciones especiales - **Nivel 2**: La mayoría de los países enfrentan límites en la cantidad de chips que pueden importar sin una licencia especial - **Nivel 3**: China, Rusia y otros países considerados adversarios están sujetos a restricciones muy estrictas Esta regla también impuso restricciones a los proveedores de nube con operaciones internacionales, limitando dónde podían ubicar los centros de datos que servían a clientes en países restringidos. ## El control de exportaciones de modelos de IA Además del hardware, los gobiernos han comenzado a considerar los controles sobre los propios modelos de IA, lo que plantea desafíos únicos. Los modelos de IA son esencialmente archivos de software (aunque muy grandes). A diferencia de los chips físicos, pueden copiarse y transferirse digitalmente, lo que hace que los controles sean más difíciles de aplicar. Sin embargo, los modelos de IA más avanzados representan un inmenso valor por los vastos recursos computacionales y de datos necesarios para su entrenamiento. Los posibles enfoques para controlar los modelos de IA incluyen: 1. **Controlar los pesos del modelo**: Los "pesos" son los parámetros aprendidos que constituyen un modelo entrenado. Restringir la transferencia de pesos limitaría el acceso directo a los modelos más avanzados. 2. **Regular el acceso a la API**: Los modelos de IA avanzados a menudo se hacen accesibles a través de interfaces de programación de aplicaciones (API). Restringir quién puede acceder a estas API podría limitar el uso del modelo. 3. **Requisitos de conozca a su cliente**: Exigir que las empresas de IA verifiquen la identidad y el país de origen de los usuarios antes de proporcionar acceso a modelos potentes. La pregunta de si los modelos de IA de código abierto —aquellos cuyos pesos se ponen a disposición del público en general— deben estar sujetos a controles de exportación es particularmente compleja. Una vez publicados públicamente, los controles de exportación se vuelven prácticamente imposibles de aplicar, aunque algunos argumentan que los modelos de código abierto tienen ventajas compensatorias en materia de seguridad. ## Perspectivas sobre los controles de exportación de IA Los controles de exportación de IA involucran compensaciones reales entre objetivos en competencia, y los expertos tienen perspectivas genuinamente diferentes sobre cuán estrictos deben ser. **Argumentos a favor de controles más estrictos**: - Los sistemas de IA avanzados podrían otorgar ventajas militares decisivas a adversarios - Ralentizar la difusión de las capacidades de IA más avanzadas da tiempo para desarrollar marcos de seguridad - Controlar la IA en el origen (chips, modelos) es más factible que controlar las aplicaciones - Los adversarios pueden utilizar la IA para automatizar ataques cibernéticos, desarrollar armas o mejorar la vigilancia **Argumentos contra controles muy estrictos**: - Los controles de exportación pueden dañar las empresas tecnológicas estadounidenses al negarles importantes mercados de exportación - Los competidores extranjeros pueden llenar los vacíos que dejan las empresas estadounidenses que no pueden vender en ciertos mercados - Los controles demasiado amplios pueden frenar la investigación científica y la colaboración internacional legítimas - La IA de código abierto se difunde de todas formas, haciendo que los controles sean de eficacia limitada - Los controles pueden incentivar a los países objetivo a invertir más en capacidades domésticas de semiconductores y IA **El desafío de la definición del alcance**: Una de las tensiones más difíciles es definir qué tecnologías de IA están sujetas a controles. Las capacidades de IA se mejoran continuamente, y los umbrales de rendimiento fijados hoy pueden quedar obsoletos rápidamente. Determinar qué constituye una IA "peligrosa" en comparación con usos benignos resulta técnicamente complejo. ## Respuestas internacionales y esfuerzos de coordinación Los controles de exportación de EE. UU. han provocado respuestas de otros países y han generado debates sobre la coordinación internacional. **Respuestas chinas**: China ha respondido a las restricciones de chips de EE. UU. invirtiendo fuertemente en su industria doméstica de semiconductores, estableciendo fondos de inversión de importes récord para apoyar a las empresas de chips. Sin embargo, los analistas generalmente concuerdan en que China sigue rezagada en capacidades de fabricación de chips de vanguardia, aunque la brecha puede estar reduciéndose. **Aliados que siguen el ejemplo**: Los Países Bajos, bajo la presión de EE. UU., han restringido las exportaciones de equipos ASML EUV a China. Japón ha implementado controles similares sobre equipos de fabricación de semiconductores. Esto refleja el reconocimiento de que los controles unilaterales de EE. UU. tienen un impacto limitado si los aliados no los adoptan también. **Wassenaar y controles multilaterales**: El Arreglo de Wassenaar es el principal régimen multilateral de control de exportaciones de tecnologías de doble uso, pero se ha adaptado lentamente para incluir la IA. Llegar a acuerdos multilaterales es un proceso lento que requiere consenso entre muchos países con intereses en competencia. **Debate sobre el liderazgo tecnológico**: Algunos analistas argumentan que los controles de exportación demasiado restrictivos podrían dañar el liderazgo tecnológico de EE. UU. al: - Reducir los ingresos de las empresas estadounidenses necesarios para financiar la I+D - Crear incentivos para que los países desarrollen ecosistemas tecnológicos alternativos que no dependan de componentes estadounidenses - Dificultar la atracción de talento internacional hacia instituciones estadounidenses ## Aplicación y evasión Los controles de exportación son tan efectivos como su aplicación, y los controles de chips de IA han enfrentado importantes desafíos de cumplimiento. **Evasión a través de terceros países**: Las investigaciones han sugerido que los chips de IA controlados han llegado a entidades chinas a través de países intermediarios en Asia Central y el Sudeste Asiático. Abordar esto requiere tanto mejor aplicación como la cooperación de los países intermediarios. **Shell companies y tráfico ilícito**: Algunas entidades chinas han supuestamente creado empresas en terceros países para adquirir chips, que luego son enviados a China. Detectar esto requiere una diligencia debida significativa y el intercambio de información entre jurisdicciones. **La escala del desafío**: Las GPU de consumo son productos comerciales ampliamente disponibles. Si bien los chips de mayor rendimiento específicamente controlados son más fáciles de rastrear, el ecosistema de hardware de IA es amplio, y detectar todas las adquisiciones ilegales es difícil. Las agencias responsables de la aplicación, principalmente la Oficina de Industria y Seguridad del Departamento de Comercio de EE. UU. (BIS), tienen recursos limitados en relación con la escala de las exportaciones que supervisan. ## El debate sobre el código abierto Uno de los debates más activos en la política de controles de exportación de IA gira en torno a los modelos de IA de código abierto. Cuando una empresa publica un modelo de IA de código abierto —poniendo los pesos del modelo a disposición de cualquiera para descargar— básicamente los controles de exportación se vuelven inaplicables. Cualquier persona en cualquier parte del mundo puede descargar el modelo. Esto plantea preguntas difíciles: - ¿Deberían los controles de exportación aplicarse *antes* de que se publiquen los modelos, requiriendo revisión gubernamental de los modelos poderosos? - ¿La publicación de código abierto de un modelo poderoso constituye una violación de los controles de exportación existentes? - ¿Debería tratarse la IA de código abierto de manera diferente a la IA de código cerrado para efectos regulatorios? Los defensores del código abierto argumentan que los modelos de código abierto tienen importantes ventajas de seguridad (más personas pueden identificar y reportar vulnerabilidades) y que los controles sobre ellos serían ineficaces y sofocantes para la investigación. Los críticos argumentan que algunos modelos pueden ser suficientemente peligrosos como para justificar restricciones incluso en código abierto. ## Implicaciones para la seguridad de la IA Los controles de exportación se intersectan con preocupaciones más amplias sobre la seguridad de la IA de maneras importantes. **Argumento de ritmo de seguridad**: Algunos investigadores de seguridad de la IA argumentan que ralentizar la difusión de los sistemas de IA más avanzados proporciona tiempo valioso para desarrollar técnicas de seguridad y marcos de gobernanza antes de que tales sistemas estén ampliamente disponibles. Desde esta perspectiva, los controles de exportación que ralentizan el ritmo de proliferación podrían ser beneficiosos para la seguridad. **Concentración de riesgos de poder**: Si los sistemas de IA avanzados se concentran en muy pocos actores (ya sea países o empresas), esto podría crear riesgos propios relacionados con la concentración de poder. Los controles de exportación podrían exacerbar esta concentración. **Gobernanza internacional**: Algunos argumentan que los controles de exportación por sí solos son insuficientes y que lo que se necesita son regímenes de gobernanza internacional de la IA que incluyan a las principales potencias de IA. Sin embargo, desarrollar tales regímenes requiere cooperación entre países que son competidores estratégicos. **Incentivos para la carrera armamentista**: Existen preocupaciones de que los controles de exportación agresivos podrían intensificar la rivalidad tecnológica, acelerando potencialmente las carreras armamentistas de IA en lugar de ralentizarlas, en la medida en que los países perciben que el acceso a la IA es una cuestión existencial. ## Resumen Los controles de exportación de IA representan una herramienta política en evolución que los gobiernos están utilizando para gestionar los riesgos de seguridad planteados por la proliferación de tecnologías de IA avanzadas. Los controles de semiconductores —especialmente los controles de GPU de EE. UU. dirigidos a China— han sido la forma más concreta e impactante de control de exportaciones de IA hasta la fecha. Los debates clave incluyen cuán estrictos deben ser los controles, cómo coordinarlos internacionalmente, si los modelos de IA (además del hardware) deben controlarse y cómo abordar el desafío del código abierto. Estas preguntas involucran compensaciones genuinas entre objetivos de seguridad nacional, competitividad económica, avance científico y desarrollo de la gobernanza global de la IA. A medida que los sistemas de IA se vuelven más poderosos e importantes, es probable que los controles de exportación de IA sigan siendo un área activa de desarrollo de políticas con importantes implicaciones para la seguridad global y la trayectoria del desarrollo de la IA.Anthropic lanzó Fable 5 y Mythos 5. Tres días después, el gobierno de EE. UU. se los quitó.AnthropicControles de Exportación de IAClaude Fable 5Departamento de Comercio de EE. UU.Noa·Jun 15, 2026·5 min readLeer la historia
18EU Artificial Intelligence Act2 de agosto de 2026: La fecha límite de la Ley de IA de la UE para sistemas de alto riesgo que las empresas no pueden ignorarEU AI ActAI GovernanceHigh-Risk AI SystemsEnterprise ComplianceNoa·Jun 12, 2026·5 min readLeer la historia
19Regulation of artificial intelligenceAnthropic acaba de pedir ser regulada. Esto es lo que realmente significa.Dario AmodeiAnthropicAI RegulationFrontier AINoa·Jun 12, 2026·5 min readLeer la historia
20Illinois Artificial Intelligence Safety Measures ActIllinois SB 315 convertiría las auditorías anuales de IA por terceros en un requisito legal. Esto es lo que realmente significa.Illinois SB 315AI RegulationFrontier AI ModelsAI Safety AuditsNoa·Jun 12, 2026·4 min readLeer la historia
21Binding Operational DirectiveTres días para parchear: la BOD 26-04 de CISA comprime los plazos federales de vulnerabilidades mientras permite formalmente aplazar las fallas de menor riesgoCISABOD 26-04Vulnerability ManagementFederal CybersecurityNoa·Jun 12, 2026·4 min readLeer la historia
22EU Artificial Intelligence ActLa 'alivio de plazos' de la Ley de IA de la UE es más complicado de lo que pareceEU AI ActAI GovernanceCompliance DeadlinesEuropean CommissionNoa·Jun 8, 2026·5 min readLeer la historia