Cómo adaptarse a las regulaciones estadounidenses sobre IA: una guía para el cumplimiento normativo en materia de IA.

Introducción: El panorama del cumplimiento normativo en materia de IA

A diferencia de la Unión Europea, Estados Unidos aún no ha promulgado una ley federal integral para el cumplimiento normativo de la IA. Esto no significa que Estados Unidos sea un territorio sin ley en materia de IA. Un número creciente de estados estadounidenses ha aprobado leyes específicas para la IA, mientras que las leyes existentes, como la Ley de la Comisión Federal de Comercio (FTC), la Ley de Estadounidenses con Discapacidades (ADA) y las leyes de protección al consumidor, se aplican cada vez más a los sistemas de IA.

Estos marcos, en conjunto, dan forma a cómo las organizaciones gestionan Seguridad de datos de IAprevenir la discriminación algorítmica y evitar prácticas comerciales desleales o engañosas.

En este blog, exploramos cómo el mosaico de regulaciones estadounidenses sobre IA afecta a las empresas, cómo se manifiesta el cumplimiento normativo en los distintos estados y cómo las empresas pueden alinear sus estrategias de gobernanza con las expectativas legales en constante evolución.

Comprender el mosaico: Cumplimiento normativo de la IA a nivel estatal

Desde la perspectiva de los responsables políticos, el mayor riesgo de la IA reside en su capacidad de tomar decisiones de forma autónoma. Estos sistemas pueden actuar de forma independiente, a menudo de manera opaca, y con profundas repercusiones en los derechos de las personas.

Para equilibrar el riesgo y la innovación, la Ley de IA de la UE estableció un marco basado en el riesgo. Si bien el gobierno federal de EE. UU. aún no ha adoptado esta medida, las leyes estatales sobre IA están marcando la pauta.

Colorado: Un modelo para la regulación integral de la IA

La Ley contra la Discriminación en la IA de Colorado (CAIA), promulgada en 2024, representa el ejemplo más completo de un marco regulatorio de IA en los Estados Unidos.

Disposiciones clave de la CAIA:

• Los sistemas de IA de alto riesgo se definen como aquellos capaces de tomar "decisiones trascendentales" en áreas como el empleo, la atención médica, la educación, la vivienda y las finanzas.
  
  
• Los desarrolladores y los responsables de la implementación deben documentar los riesgos, ajustarse a marcos de referencia reconocidos como el NIST AI RMF o la norma ISO 42001, y realizar evaluaciones anuales del impacto de la IA.
  
  
• Los derechos individuales incluyen la capacidad de saber cuándo la IA contribuye a una decisión, corregir errores y apelar ante un revisor humano.
  
  

El enfoque de Colorado podría convertirse en un modelo para otros estados, reflejando la creciente expectativa de que los desarrolladores de IA integren mecanismos de seguridad de datos y rendición de cuentas en el diseño y la implementación de la IA.

Caminos divergentes: cómo los estados definen el cumplimiento de la normativa sobre IA

Además de Colorado, estados como Utah, Texas, California y Nueva York han adoptado leyes más restrictivas que regulan el cumplimiento normativo de la IA en sectores específicos.

Utah

Requiere que los operadores informen a los usuarios durante las "interacciones de alto riesgo", en particular al recopilar datos biométricos, financieros o de salud.

Texas

Prohíbe tanto a entidades gubernamentales como privadas el uso de la IA para la puntuación social o la vigilancia biométrica, y prohíbe los sistemas que manipulen o perjudiquen a las personas.

Estos ejemplos ponen de relieve una tendencia clave. La transparencia y la divulgación se están consolidando como principios de cumplimiento universales. Cada vez es más necesario que las organizaciones informen cuándo los usuarios interactúan con la IA y que garanticen que los resultados estén claramente etiquetados como contenido generado por IA.

Cómo las leyes existentes dan forma al cumplimiento normativo de la IA

Mientras que algunos leyes de cumplimiento de la IA Aunque son nuevas, muchos marcos legales ya limitan las prácticas de IA. Los tribunales y los organismos reguladores están aplicando a la IA las leyes de protección al consumidor, antidiscriminación y privacidad, creando así un entorno de cumplimiento normativo complejo y en constante evolución.

1. Protección del consumidor y seguridad de los datos de la IA

Agencias como la FTC y la CFPB están tomando medidas enérgicas contra las prácticas de IA manipuladoras o engañosas, incluidos los llamados "patrones oscuros". Estos incluyen algoritmos de personalización de contenido en plataformas de redes sociales que dirigen a usuarios vulnerables a contenido peligroso, así como aplicaciones de finanzas personales con IA que prometen ahorros o rentabilidad de inversiones, pero que generan cargos por sobregiro u otros costos para los usuarios finales.

2. No discriminación en el empleo

Casos como Mobley contra Workday Se ha demostrado cómo las herramientas de contratación basadas en IA podrían generar responsabilidad legal en virtud de la Ley de Derechos Civiles, la Ley de Estadounidenses con Discapacidades (ADA) y la Ley de Discriminación por Edad en el Empleo. Los tribunales están indicando que los proveedores de IA podrían ser considerados empleadores y responsabilizados por el sesgo algorítmico.

3. Privacidad, protección de datos y reconocimiento facial

En ACLU contra Clearview AIEl tribunal dictaminó que extraer imágenes públicas para entrenar un modelo de reconocimiento facial violaba la Ley de Privacidad de la Información Biométrica (BIPA) de Illinois. De manera similar, Rite Aid enfrentó una acción coercitiva de la FTC por usar el reconocimiento facial de forma que generaba resultados discriminatorios.

Estos casos refuerzan la necesidad de contar con sólidos controles de seguridad de datos de IA, políticas transparentes de recopilación de datos y marcos de gobernanza éticos para la IA.

Propiedad intelectual y uso legítimo: la próxima frontera

Los desarrolladores de IA también se enfrentan a demandas por infracción de derechos de autor y uso de datos en el entrenamiento de modelos.

• Thomson Reuters contra Ross IntelligenceCopiar los resúmenes legales para capacitar a un producto de la competencia no se consideró uso legítimo.
  
  
• Bartz contra AntropicSe dictaminó que el uso de materiales protegidos por derechos de autor para la formación de un máster en derecho (LLM) constituía un uso legítimo, ya que los resultados eran transformadores y no reproducciones.
  
  

Las decisiones divididas ilustran un desafío clave para IA-SPM (Gestión de la seguridad y la postura de la IA). Los desarrolladores deben garantizar que los datos de entrada cumplan con la normativa, sean rastreables y provengan de fuentes éticas.

El futuro del cumplimiento normativo en IA

Es posible que se tomen medidas a nivel federal, pero por ahora, el cumplimiento depende principalmente de los estados y las leyes vigentes. Las organizaciones deben esperar una estructura de gobernanza de múltiples niveles que combine:

• Transparencia: Divulgación clara del uso de la IA y las prácticas de recopilación de datos.
  
  
• Explicabilidad: La capacidad de describir la lógica del modelo y las fuentes de datos.
  
  
• Responsabilidad: Marcos de gobernanza alineados con los estándares NIST AI RMF, ISO 42001 o AI-SPM.
  
  
• Seguridad: Implementar principios de seguridad desde el diseño y privacidad desde el diseño.
  
  
• Justicia: Evitar diseños engañosos, sesgos o daños a poblaciones vulnerables.
  
  

Adelántese al cumplimiento de la normativa de IA

A medida que evoluciona la regulación de la IA, las organizaciones que adopten de forma proactiva marcos de cumplimiento normativo para la IA obtendrán una ventaja competitiva, minimizando el riesgo legal y ganándose la confianza de los usuarios.

La plataforma de seguridad de IA de Cyera permite a las empresas gestionar la seguridad de los datos de IA y el cumplimiento normativo de forma integral, alineándose con los estándares globales y protegiendo la información confidencial contra el uso indebido.

Solicitar una demostración Descubra cómo Cyera puede ayudar a su organización a cumplir con las normativas y a mantenerse segura en la era de la IA.