Como bufete de abogados inmerso en la regulación tecnológica, encontramos las infinitas posibilidades de IA y sistemas autónomos, y al mismo tiempo – problemas legales que tienen aspectos bastante serios. El objetivo principal de este trabajo es proporcionar una visión práctica sobre la responsabilidad en el campo de la inteligencia artificial, reduciendo los riesgos asociados con ella y asegurando el cumplimiento en diferentes jurisdicciones desde el punto de vista de la legislación actual. Este trabajo es informativo. Si está interesado en soluciones legales diseñadas específicamente para la gestión de IA, la evaluación de riesgos de los sistemas de cumplimiento o la creación de sistemas de cumplimiento fiables, póngase en contacto con nosotros.
Comprender la IA, los sistemas autónomos y las responsabilidades legales
Las industrias de todo el mundo han entrado en su propia era de horas brillantes bajo la influencia de cosas como el aprendizaje automático, los entornos virtuales, el software generativo y la toma de decisiones autónoma. Sin embargo, hay algunas cuestiones fundamentales sobre quién es responsable del mal uso de estas tecnologías. Responsabilidad del diseño: todas las reclamaciones posibles se pueden dirigir a los programadores y proveedores de software si los sistemas de inteligencia artificial dan resultados erróneos, toman decisiones sesgadas o causan daño a alguien.
- Responsabilidad de la aplicación: La organización que aplica la IA en la producción debe asegurarse de que la responsabilidad por los resultados comienza con el usuario o cualquier otro tercero.
- Riesgo transfronterizo: Si los sistemas de IA se implementan a nivel mundial, las empresas deben cumplir con los estándares exigidos en cada jurisdicción donde operan, incluidas las leyes de privacidad de datos, seguridad de productos, equidad y transparencia. La responsabilidad por AI compara las secciones técnicas con los requisitos legales, tales como negligencia, garantías, términos contractuales o violaciones reglamentarias.
Cartografía y mitigación de los riesgos de IA
Esto hace que sea fundamental contar con una estrategia clara de riesgo de IA para reducir la exposición. El siguiente es un enfoque de dos niveles:
Análisis de gestión
Formar una junta interna responsable de la gestión de AI, que debe regular las cuestiones del uso correcto, la auditoría de los sesgos y los procedimientos de escalamiento. Establecer categorías legales de responsabilidad y riesgo, como la desviación de las vías de toma de decisiones o el manejo de conjuntos de datos confidenciales.
Cumplimiento
Si examina cuidadosamente todas las regulaciones relevantes, es probable que en relación con la elaboración de perfiles creada por AI, sea necesario aplicar el GDPR y los regímenes de privacidad muy estrictos basados en la minimización de datos, transparencia y consentimiento.
Actualizar su política de privacidad, términos de servicio y acuerdos de usuario para incluir información sobre la toma de decisiones automatizada.
Control técnico
Asegúrese de que los registros de auditoría están siendo verificados por una persona en busca de resultados generativos o soluciones autónomas.
Garantizar que los conjuntos de datos de capacitación, la arquitectura del modelo y los criterios de validación se conserven para las auditorías y el examen reglamentario.
Control de terceros y código abierto
Asegúrese de que si usted está tratando con un modelo de terceros o proveedor de realidad virtual, la responsabilidad, compensación y cumplimiento se regula por las disposiciones contractuales.
Comprobar el código abierto, la licencia, el sesgo, el cumplimiento con el sistema de gestión – Auditoría.
Seguros y contingencias
Especificar la disponibilidad de productos de seguro relacionados con la tecnología y la responsabilidad profesional.
Modele escenarios de fallo, como errores algorítmicos que conducen a pérdidas financieras o denegación de servicio indebida, y desarrolle protocolos para contrarrestarlos.
Regulación transfronteriza y cumplimiento internacional
Dado que las herramientas de IA funcionan globalmente – ya sea a través de la nube, aplicaciones web o plataformas virtuales – implican muchas obligaciones regulatorias:
RGPD y normas de transferencia de datos
Siempre que se transfieran datos personales a través de las fronteras de la UE, las normas relativas a la anonimización, el mantenimiento de registros y la notificación de violaciones se aplican incluso a los operadores que no están en la UE pero sirven a usuarios de la UE.
Elaboración de reglamentos sobre IA
A nivel regional y nacional, están surgiendo normas especiales en la UE y el Reino Unido que probablemente tengan como objetivo aumentar la transparencia y la responsabilidad en lugar de los requisitos de seguridad para sistemas de alto riesgo como la identificación biométrica o el diagnóstico médico. Las regulaciones de la industria local relacionadas con servicios financieros, atención médica, vehículos autónomos y seguridad en el lugar de trabajo pueden regular la implementación de IA, y en tales casos significará que las empresas tendrán que cumplir con estos requisitos cuando operen en diferentes jurisdicciones.
Áreas clave de asesoramiento jurídico que requieren atención al utilizar la IA
1. Consentimiento del usuario y derechos de privacidad
Garantizar que los usuarios estén plenamente informados sobre la fuente del contenido creado por inteligencia artificial, los métodos de procesamiento, los mecanismos de exclusión y el acceso a explicaciones cuando sea necesario.
2. Auditoría técnica y ética
Documentar cómo se han tomado las decisiones utilizando AI; esto puede ser útil en situaciones de conflicto y cualquier auditoría reglamentaria.
3. Mejorar la rendición de cuentas en los acuerdos
Obsérvese el depósito de acuerdos entre clientes y contratistas que definen claramente qué cláusulas regulan los límites de responsabilidad, la indemnización por daños y perjuicios y las vías de recurso en el caso de procesos transfronterizos con varios contratistas.
4. Planificación de la respuesta a los incidentes
Tratar de desarrollar estrategias de mitigación por adelantado para los diversos tipos de fallas que pueden ser causadas por algoritmos: préstamos discriminatorios, contenido no deseado, fallas en la funcionalidad de sistemas autónomos y así sucesivamente. Se debe incluir en los planes, así como en los protocolos de presentación de informes, el asesoramiento sobre la oratoria pública.
5. Formación y gestión interna
Los gerentes de productos, analistas de datos y desarrolladores deben estar capacitados para comprender los riesgos asociados con la IA, las expectativas legales y las cadenas de escalamiento. Este tipo de formación y simulación de mesa deberían llevarse a cabo regularmente.
Ejemplos de la vida
La equidad del modelo en sí, la coherencia con el procesamiento de datos GDPR y la protección de los derechos de los ciudadanos en diferentes jurisdicciones son, por así decirlo, solo los primeros problemas que una empresa fintech puede enfrentar al implementar soluciones de crédito algorítmico. En Europa, podría ser necesario que un servicio logístico autónomo de este tipo cumpla no sólo con la norma de seguridad del vehículo sino también con la legislación sobre protección de datos, especialmente cuando se trata de transferencias transfronterizas de datos rastreados de usuarios.
La plataforma de marketing que crea contenido personalizado debe mantener registros para explicar la lógica de la IA, hacer cumplir el consentimiento de exclusión y actualizar la política de privacidad, especialmente relevante para la generación automática.
Por qué el apoyo jurídico es fundamental
Las empresas dedicadas al desarrollo de la IA tienden a subestimar en gran medida la complejidad. No es solo la precisión del modelo lo que es responsable: en la práctica, es por la calidad del producto, multas por fuga de datos, acusaciones de discriminación y incumplimiento de contrato. El entorno normativo está cambiando muy rápidamente: cada mes en cada país hay nuevas normas relativas al cumplimiento de las aplicaciones de IA de alto riesgo.
El asesoramiento jurídico garantiza que sus políticas, contratos, sistemas de privacidad y mecanismos operativos se integren en una organización holística y sostenible. Con el enfoque correcto, la responsabilidad legal es su defensa y ventaja competitiva, no un obstáculo.
Conclusión
La división de responsabilidades y la asignación de riesgos en la aplicación de la AI – a veces transacciones transfronterizas – se llevan a cabo simultáneamente y son importantes. Una planificación legal inteligente convierte a la IA del reino de la desorganización y la dualidad en un activo eficaz y escalable.
Si está interesado en información adicional o necesita apoyo jurídico integral en el desarrollo de un sistema de cumplimiento de IA, trabajar en el GDPR, desarrollar procedimientos de cumplimiento para la Política de privacidad y regulaciones o evaluar el uso transfronterizo de software como estrategia de gestión del riesgo de IA, por favor no dude en contactarnos. Nuestra firma se especializa en consultoría, satisfaciendo las necesidades legales del negocio moderno de IA.