El vacío regulatorio que define quién paga cuando la inteligencia artificial se equivoca

Recuadro 6W

Hay una pregunta que cualquier persona puede hacer en 2026 y que el sistema legal estadounidense todavía no responde con claridad. La pregunta es: si un algoritmo de inteligencia artificial te niega un crédito hipotecario, te rechaza una solicitud de alquiler de vivienda, te descarta de un proceso de selección laboral, o te asigna una calificación de riesgo distinta a la que merecerías por tu historial —y si esa decisión está basada en un sesgo programado en el modelo—, ¿a quién se le reclama? ¿En qué tribunal? ¿Bajo qué ley? Las respuestas no son universales en este país. Dependen de en qué estado vives.

Es un vacío que importa especialmente al lector hispano por una razón estructural. Los algoritmos comerciales de IA en Estados Unidos —los que usan los bancos, las aseguradoras, las plataformas de empleo, los caseros, las compañías de servicios financieros— están entrenados, en su mayoría, con datos históricos del país. Esos datos reflejan décadas de patrones de exclusión, geográfica y étnica, que afectaron desproporcionadamente a comunidades hispanas y afroamericanas. Cuando un modelo aprende de patrones históricos sesgados, su salida también será sesgada, a menos que el equipo de ingeniería que lo construyó haya invertido tiempo y dinero en auditarlo y corregirlo. Esa auditoría es voluntaria en la mayoría del país.

El estado de la regulación federal es el siguiente. En octubre de 2023, el entonces presidente Joe Biden firmó la Executive Order 14110 on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence, una orden ejecutiva que estableció requisitos básicos para sistemas de IA usados por el gobierno federal y exigió evaluaciones de seguridad para modelos por encima de ciertos umbrales de cómputo. No era una ley aprobada por el Congreso —era una orden presidencial— pero estableció un piso regulatorio. En enero de 2025, una de las primeras acciones de la administración Trump fue revocar esa orden, argumentando que frenaba la competitividad estadounidense frente a China. Desde entonces, la regulación federal de la IA está en pausa. El Congreso ha discutido varios proyectos de ley en comités, pero ninguno ha llegado al pleno con apoyo suficiente.

Lo que queda son los estados. Y los estados están legislando con criterios distintos. California aprobó en 2024 la Generative Artificial Intelligence Accountability Act, que exige a las agencias estatales que evalúen el riesgo antes de adoptar sistemas de IA en decisiones que afecten a los ciudadanos. Colorado aprobó en 2024 la Colorado Artificial Intelligence Act, que entrará en vigor en febrero de 2026 y que establece estándares más estrictos: exige a desarrolladores y desplegadores de IA de «alto riesgo» implementar evaluaciones de impacto, documentación pública y procedimientos de quejas. Texas aprobó en 2025 la Texas Responsible Artificial Intelligence Governance Act, que entrará en vigor en enero de 2026 con prohibiciones específicas sobre uso de IA para manipular comportamiento humano y para producir contenido de explotación. Nueva York tiene la Local Law 144 desde 2023 que regula el uso de IA en decisiones de empleo. Illinois tiene desde 2020 una ley estatal sobre uso de IA en entrevistas en video.

El mosaico produce dos consecuencias prácticas. Para las empresas, complica la operación: una plataforma nacional que opere en los cincuenta estados debe cumplir con criterios diferentes en cada uno, lo que aumenta costos y reduce inversión en mercados intermedios. Para el consumidor, el resultado es más serio: dos personas hispanas con perfiles idénticos, una viviendo en Los Ángeles y otra en Phoenix, tienen derechos legales distintos cuando un algoritmo les afecta una decisión financiera o laboral. La primera puede reclamar bajo legislación estatal específica; la segunda no.

Hay un patrón que merece atención. Cuando los estados legislan en ausencia de regulación federal, las leyes tienden a parecerse a la legislación europea —EU AI Act aprobada en 2024— porque los grupos asesores son los mismos. California, Colorado y Nueva York han adoptado lenguaje similar al europeo: clasificación por nivel de riesgo, evaluaciones de impacto, derecho a explicación de decisiones automatizadas, transparencia obligatoria sobre uso de IA. Texas y Florida, en cambio, han adoptado lenguaje más cercano al modelo de regulación blanda: declaraciones voluntarias, marcos de mejores prácticas, sanciones limitadas. El criterio difiere por geografía política, no por evidencia técnica.

Para el lector hispano, hay tres preguntas prácticas que conviene tener resueltas según el estado donde vive.

Primera: ¿qué ley estatal vigente protege mis decisiones algorítmicas de empleo, crédito y vivienda? La lista varía. En Nueva York, el empleador debe notificar si usa IA en el proceso de selección. En California, el consumidor puede solicitar saber si una decisión específica fue automatizada. En la mayoría de los estados, no existe ese derecho. Si vive en uno de los estados con legislación específica, conviene buscar cuál exactamente y cómo activar el derecho cuando aplica.

Segunda: ¿qué documentación debo guardar si recibo una decisión que sospecho sesgada? La respuesta corta: todo. La comunicación que recibió del banco, el correo electrónico del proceso de selección, los términos y condiciones de la plataforma que usó, las fechas exactas. La denuncia ante el Consumer Financial Protection Bureau, la Federal Trade Commission o la EEOC requiere documentación. La denuncia sin papeles, en la práctica, no avanza.

Tercera: ¿qué pasa si la empresa decide reclasificarme manualmente después? En muchos casos, eso ocurre cuando un consumidor reclama. Las empresas que usan algoritmos suelen tener un proceso interno de revisión humana, pero rara vez lo publicitan. Pedirlo explícitamente, en lenguaje claro y por escrito, suele activar el procedimiento. «Solicito revisión humana de esta decisión bajo la base de que sospecho sesgo algorítmico» es una frase que abre puertas.

La pregunta más grande, la que se resolverá políticamente, no se va a resolver en 2026. Lo que se resolverá en 2026 es si el Congreso retoma o no la discusión federal —algo que dependerá de cómo evolucione la negociación entre las dos cámaras durante el segundo semestre— y si el mosaico estatal sigue creciendo. Mientras tanto, lo que cada lector hispano puede hacer es saber en qué estado vive, qué ley aplica, y qué derechos puede activar cuando un algoritmo le define una decisión importante de su vida. Saberlo, en este momento del desarrollo regulatorio, es la única protección real disponible.