Referencias documentales

La Estrategia Italiana para la Inteligencia Artificial 2024–2026 define la visión y las acciones prioritarias para orientar el desarrollo y la adopción de la IA en el sistema país, en coherencia con los valores europeos de fiabilidad, centralidad de la persona y sostenibilidad. El documento nace en un contexto profundamente transformado por la irrupción de los modelos generativos y por la evolución del marco normativo europeo, con el objetivo de reforzar la competitividad de Italia, valorizar sus especificidades productivas y culturales y promover el bienestar social.
La estrategia se articula en cuatro macroáreas interconectadas: Investigación, Administración Pública, Empresas y Formación. En el ámbito de la investigación, aspira a consolidar la excelencia científica nacional, apoyar la investigación fundacional y aplicada, y desarrollar modelos y soluciones de IA “country-specific”. En lo que respecta a la Administración Pública, promueve el uso de la IA para mejorar la eficiencia, la calidad de los servicios y la interacción con la ciudadanía, garantizando seguridad, transparencia y tutela de los derechos. Para las empresas, en particular las pymes, prevé medidas de apoyo a la adopción de la IA, al crecimiento de las startups y al fortalecimiento de la transferencia tecnológica. En el ámbito formativo, pretende colmar la brecha de competencias digitales mediante itinerarios educativos, upskilling y reskilling, dirigidos tanto a los profesionales como a la ciudadanía.

Estas linee guida analizan los retos específicos que plantea el uso de sistemas de Inteligencia Artificial en relación con el tratamiento de datos personales. El documento explica principios de transparencia, responsabilidad y minimización de riesgos, e incide en cómo debe garantizarse —en clave preventiva— un adecuado equilibrio entre innovación tecnológica y protección de derechos fundamentales, especialmente en contextos automatizados donde decisiones relevantes se adoptan sin intervención humana directa. Describe obligaciones de las organizaciones que implementan IA, criterios para evaluaciones de impacto (DPIA) en sistemas algorítmicos, condiciones de legitimación del tratamiento (consentimiento, interés legítimo) y mecanismos de supervisión y auditoría. Es un instrumento normativo clave para armonizar las tecnologías emergentes con la regulación GDPR y las expectativas de protección de los ciudadanos.

La obra se propone analizar el modo en que la semiótica puede contribuir a la comprensión de los sistemas de inteligencia artificial, no solo como instrumentos técnicos, sino como actores capaces de producir y manipular sentido. Los distintos ensayos abordan cuestiones teóricas fundamentales, como la capacidad de la inteligencia artificial para generar textos e imágenes dotados de significado, así como la transformación de los procesos narrativos e interpretativos en la sociedad digital. Se examina el papel de los algoritmos en la construcción de la realidad social, en los debates bioéticos y en los estudios sobre los medios de comunicación. A través de un enfoque multidisciplinar, que integra filosofía del lenguaje, semiótica visual y teoría de la comunicación, el volumen reflexiona sobre la posibilidad de que la inteligencia artificial simule la semiosis humana. En este contexto, se replantean nociones clásicas como autoría, interpretación y cultura, a la luz de las profundas transformaciones introducidas por la revolución digital contemporánea.

El documento examina la compleja relación entre el software de código abierto y los sistemas contemporáneos de inteligencia artificial, con especial atención al ámbito de las telecomunicaciones. Se analiza cómo el paradigma tradicional del open source, centrado en la accesibilidad del código fuente, resulta insuficiente frente a la opacidad de elementos esenciales como los datos de entrenamiento y los pesos de los modelos. El estudio denuncia la práctica del denominado “open washing”, mediante la cual soluciones propietarias se presentan indebidamente como abiertas. Asimismo, se abordan los desafíos jurídicos relativos a la auditoría, la reproducibilidad y la atribución de responsabilidades en el funcionamiento de la inteligencia artificial. A partir del examen de los marcos normativos europeo, estadounidense y chino, el texto subraya la necesidad de reforzar la transparencia y la conformidad regulatoria. Finalmente, se destaca la importancia de decisiones estratégicas informadas para equilibrar innovación, competencia y protección de derechos.

El artículo destaca que el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial ofrece un marco regulatorio comprensivo que regula el uso y despliegue de sistemas de IA con un enfoque basado en el riesgo, con el objetivo de proteger valores y derechos fundamentales al tiempo que permite la innovación en Europa. Clasifica usos de IA según riesgo —prohibidos, de alto, limitado o mínimo— y establece obligaciones de transparencia, supervisión humana y gestión de riesgos para proveedores y usuarios, además de sanciones por incumplimiento. Aunque algunos actores tecnológicos han advertido de posibles barreras competitivas por las exigencias normativas, el artículo argumenta que esta regulación ofrece seguridad jurídica y crea un entorno fiable donde las empresas pueden innovar con respeto a derechos y seguridad, lo que podría convertirse en una ventaja competitiva frente a mercados sin reglas claras.

Una corte federal de Delaware dictaminó que ROSS Intelligence infringió derechos de autor al usar contenido de Thomson Reuters para entrenar su herramienta de IA. La decisión limita el uso del principio de “uso justo” en el entrenamiento de modelos, afectando el desarrollo de IA y la competencia en el mercado.

El blog de Clifford Chance analiza cómo las leyes de privacidad estatales en EE. UU., incluida la de Maryland, están moldeando la gobernanza de la inteligencia artificial. Destaca la aplicación de marcos legales existentes a sistemas automatizados, el papel de las autoridades de protección de datos y los desafíos regulatorios. La falta de una ley federal refuerza la importancia de las normativas estatales para garantizar derechos digitales frente al uso de IA.

En abril de 2025, la Asamblea General de Maryland aprobó una ley para crear un grupo de trabajo sobre inteligencia artificial. Tras críticas de la sociedad civil, se incluyó representación de expertos académicos, organizaciones de derechos civiles y protección de datos. Aunque se valora la inclusión de voces públicas, EPIC advierte que los grupos de estudio deben ir acompañados de legislación efectiva para proteger a la ciudadanía frente a los riesgos de sistemas de IA no regulados.

El proyecto de ley H.B. 1331 de Maryland regula el uso de sistemas de inteligencia artificial de alto riesgo en decisiones significativas sobre empleo, vivienda, salud, educación y servicios públicos. Exige transparencia, derechos de corrección y apelación para los ciudadanos, y medidas contra la discriminación algorítmica. EPIC apoya la iniciativa, destacando la necesidad de proteger a los residentes frente a decisiones automatizadas opacas y potencialmente injustas

El artículo analiza la aprobación por parte de la Asamblea Legislativa de Virginia de la High-Risk Artificial Intelligence Developer and Deployer Act, una ley pionera que regula el uso de sistemas de IA en decisiones con impacto legal o significativo. Establece obligaciones para desarrolladores y usuarios, exige evaluaciones de impacto, transparencia y mecanismos de apelación, y busca prevenir la discriminación algorítmica.