La inteligencia artificial ha pasado en muy poco tiempo de ser una tecnología utilizada en ámbitos especializados a incorporarse a herramientas que forman parte del trabajo, la educación, la atención al cliente, la creación de contenidos o numerosos procesos administrativos. Ese crecimiento ha obligado a los legisladores a afrontar una cuestión que hace apenas unos años parecía mucho más lejana: determinar qué usos pueden admitirse, cuáles requieren mayores garantías y dónde deben establecerse límites para proteger a las personas.
España participa en este proceso dentro del marco de la Unión Europea. Esto resulta importante porque buena parte de las reglas que ya empiezan a aplicarse no proceden exclusivamente de una ley española, sino del Reglamento europeo de Inteligencia Artificial, aprobado en 2024. Al tratarse de un reglamento de la Unión Europea, sus disposiciones son directamente aplicables en los Estados miembros conforme al calendario previsto por la propia norma. Su aplicación comenzó de forma escalonada en febrero de 2025 y alcanzó una nueva fase fundamental el 2 de agosto de 2026.
A partir de esa base común, España está desarrollando su propia arquitectura jurídica para determinar cómo se supervisará el cumplimiento de esas reglas, qué organismos asumirán determinadas competencias y cómo se integrará el uso de la IA en ámbitos especialmente sensibles. En mayo de 2026, el Gobierno remitió al Congreso el Proyecto de Ley Orgánica para el buen uso y la gobernanza de la inteligencia artificial, que actualmente continúa su tramitación parlamentaria.
La regulación parte del riesgo que puede generar cada sistema
Una de las ideas centrales del nuevo marco es que no todas las aplicaciones de inteligencia artificial necesitan el mismo nivel de control. Utilizar un sistema que recomienda contenido o ayuda a organizar documentos no tiene, en principio, las mismas consecuencias que emplear un algoritmo para intervenir en decisiones relacionadas con el acceso al empleo, la educación, determinados servicios esenciales o los derechos de una persona.
El Reglamento europeo construye buena parte de su funcionamiento alrededor de esa diferencia. En lugar de imponer exactamente las mismas obligaciones a cualquier aplicación, distingue entre distintos niveles de riesgo y reserva los controles más exigentes para aquellos sistemas cuya utilización puede producir consecuencias especialmente relevantes. Determinados usos se consideran directamente inaceptables y están prohibidos, mientras que los sistemas considerados de alto riesgo deben cumplir requisitos reforzados relacionados con cuestiones como la gestión de riesgos, la documentación, la trazabilidad o la supervisión humana.
Esta estructura permite entender por qué la regulación de la IA no consiste simplemente en decidir si la tecnología puede utilizarse o no. Lo que empieza a determinar la normativa es bajo qué condiciones puede aplicarse en cada contexto. De esta manera, el centro del debate se desplaza desde la existencia de la herramienta hacia el efecto que puede producir sobre las personas, lo que lleva inevitablemente a prestar especial atención a aquellos ámbitos en los que una decisión automatizada puede condicionar derechos u oportunidades.
La supervisión humana gana importancia en las decisiones sensibles
Cuanto mayores son las consecuencias que puede tener un sistema, más relevante resulta garantizar que la intervención tecnológica no elimine completamente la capacidad humana de revisar lo sucedido. Esa es una de las cuestiones que aparecen tanto en el marco europeo como en el proyecto legislativo español, especialmente cuando la IA participa en procedimientos que pueden afectar a derechos fundamentales.
El proyecto remitido por el Gobierno al Congreso incorpora expresamente la supervisión humana en determinados usos y pretende reforzar las garantías cuando la Administración utiliza inteligencia artificial. Entre otras medidas, prevé la creación de un inventario de sistemas de IA utilizados en procedimientos administrativos dentro del sector público estatal. La intención es aumentar la transparencia sobre qué herramientas se emplean y en qué procesos intervienen.
Esta cuestión resulta especialmente relevante porque una decisión automatizada puede parecer objetiva simplemente porque la realiza un sistema informático. Sin embargo, cualquier modelo depende de su diseño, de los datos utilizados y del objetivo para el que ha sido desarrollado. Por ello, el nuevo marco no parte de que una herramienta tecnológica sea necesariamente neutral, sino de que determinados sistemas deben poder ser examinados, controlados y, cuando corresponda, sometidos a una intervención humana efectiva.
La transparencia será una de las grandes obligaciones
De esa necesidad de control surge otra cuestión fundamental: saber cuándo estamos interactuando con determinados sistemas de inteligencia artificial o cuándo un contenido ha sido generado o manipulado mediante estas tecnologías. La capacidad actual para crear textos, voces, imágenes y vídeos extremadamente verosímiles ha convertido la identificación del origen de los contenidos en un asunto cada vez más importante.
El Reglamento europeo establece obligaciones de transparencia para determinados sistemas y contempla específicamente situaciones relacionadas con la generación o manipulación artificial de contenido. Entre las cuestiones reguladas se encuentran los denominados deepfakes, especialmente cuando una imagen, un audio o un vídeo pueden hacer creer que una persona dijo o hizo algo que en realidad no ocurrió.
El proyecto español pretende desarrollar este marco y facilitar su supervisión dentro del país. Su exposición de motivos reconoce precisamente la capacidad de los sistemas de IA para generar recomendaciones, predicciones, decisiones o contenidos con un elevado grado de autonomía. Esa capacidad es una de las razones por las que la regulación ya no puede centrarse únicamente en las empresas que desarrollan la tecnología, sino también en quienes la incorporan a determinados servicios o la utilizan en contextos capaces de afectar a terceros.
Empresas y administraciones tendrán que conocer qué sistemas utilizan
Hasta ahora, muchas organizaciones han incorporado herramientas de inteligencia artificial de una forma relativamente rápida, en ocasiones como una extensión más de programas que ya utilizaban. El nuevo escenario normativo obliga a revisar esa forma de trabajar, porque será necesario conocer qué sistemas intervienen en determinados procesos y qué nivel de responsabilidad corresponde a cada organización.
No todas las empresas tendrán las mismas obligaciones. La posición de quien desarrolla un modelo no es idéntica a la de quien utiliza una solución creada por un tercero, y tampoco tendrá el mismo tratamiento una aplicación de bajo impacto que un sistema considerado de alto riesgo. El Reglamento establece diferentes responsabilidades para los distintos operadores que intervienen a lo largo de la cadena.
Esta diferenciación hace que las organizaciones tengan que empezar por algo aparentemente sencillo pero que puede no serlo tanto: identificar dónde están utilizando realmente inteligencia artificial. A partir de ahí será posible determinar qué normas se aplican, qué documentación debe conservarse, qué controles son necesarios y si existe alguna obligación adicional derivada del uso concreto que se está realizando.
España prepara también su estructura de vigilancia y sanción
Para que todas estas obligaciones tengan efectos reales no basta con definirlas en una norma. También es necesario determinar quién debe supervisarlas. España cuenta ya con la Agencia Española de Supervisión de Inteligencia Artificial, cuya creación fue autorizada en 2021 y que forma parte de la estructura preparada para afrontar el nuevo escenario regulatorio.
El proyecto de ley actualmente en el Congreso da un paso más al identificar organismos de supervisión del Reglamento europeo y desarrollar el régimen sancionador aplicable en España. También regula aspectos relacionados con los entornos controlados de pruebas, conocidos como sandboxes, mediante los que determinadas empresas pueden probar soluciones bajo condiciones supervisadas y prepararse para cumplir las obligaciones legales.
Esto supone que el desarrollo de la IA empieza a convivir con una estructura regulatoria mucho más definida. La intención no es únicamente perseguir incumplimientos una vez producidos, sino establecer mecanismos que permitan comprobar con anterioridad si determinadas soluciones reúnen las garantías necesarias antes de desplegarse ampliamente.
La regulación seguirá evolucionando junto con la tecnología
El marco actual tampoco puede entenderse como un punto final. La inteligencia artificial evoluciona con una velocidad difícil de comparar con la de otros sectores y los usos que hoy parecen novedosos pueden convertirse en habituales en pocos años. Precisamente por eso, el Reglamento europeo contempla mecanismos de revisión y diferentes fechas de aplicación para algunas de sus disposiciones.
España se encuentra además en plena construcción de su normativa complementaria, tal y como nos señalan los letrados de EJASO, quienes nos cuentan que, a fecha de hoy, el Proyecto de Ley Orgánica para el buen uso y la gobernanza de la inteligencia artificial todavía se encuentra en fase de enmiendas en la Comisión de Economía, Comercio y Transformación Digital del Congreso, por lo que su contenido puede experimentar modificaciones antes de convertirse definitivamente en ley.
¿Cómo se especializa un abogado en IA?
La especialización jurídica en inteligencia artificial no suele depender de una única titulación ni de un itinerario cerrado. En la práctica, se construye combinando conocimientos jurídicos sólidos con una comprensión suficiente de cómo funcionan las tecnologías que están detrás de estos sistemas. El objetivo no es convertir al abogado en ingeniero, sino permitirle interpretar correctamente los problemas que aparecen cuando una herramienta automatizada empieza a intervenir en decisiones, contratos, procesos internos o relaciones con terceros.
Ese aprendizaje comienza por familiarizarse con conceptos técnicos básicos. Un profesional del Derecho que trabaje en este ámbito necesita entender qué diferencia existe entre un sistema automatizado y un modelo de aprendizaje automático, cómo se entrenan determinados sistemas, qué papel tienen los datos, qué significa que una herramienta genere resultados probabilísticos o por qué una misma tecnología puede comportarse de forma distinta según el contexto en el que se utilice.
Comprender estos elementos permite analizar mejor los riesgos jurídicos asociados a cada caso. Si una empresa utiliza una herramienta para seleccionar candidatos, el problema no será el mismo que si la emplea para resumir documentación interna o generar contenidos comerciales. La especialización consiste precisamente en identificar qué implicaciones aparecen en cada escenario y qué ramas del Derecho entran en juego.
Una de las características más importantes de este perfil es su carácter transversal. La inteligencia artificial puede plantear cuestiones relacionadas con protección de datos, propiedad intelectual, contratación, responsabilidad civil, relaciones laborales, secretos empresariales, ciberseguridad o cumplimiento normativo. Por eso, muchos abogados llegan a esta materia después de haber desarrollado experiencia previa en una o varias de esas áreas.
A partir de ahí, resulta fundamental aprender a relacionarlas entre sí. Un mismo proyecto tecnológico puede implicar, al mismo tiempo, tratamiento de información personal, uso de contenidos protegidos, contratación con un proveedor externo y generación de resultados que posteriormente se incorporan a una decisión empresarial. La dificultad no está únicamente en conocer cada norma por separado, sino en entender cómo interactúan cuando forman parte de un mismo proceso.
La especialización también se desarrolla a través del análisis práctico de casos reales. Revisar contratos tecnológicos, estudiar condiciones de uso, analizar flujos de datos o valorar qué responsabilidades pueden derivarse del funcionamiento de un sistema permite adquirir un criterio que no se obtiene únicamente con el estudio teórico. El abogado empieza así a detectar qué preguntas debe formular antes incluso de comenzar el análisis jurídico.
Saber preguntar es, de hecho, una de las capacidades más importantes en este campo. Antes de emitir una opinión, conviene saber qué hace exactamente la herramienta, qué datos utiliza, quién la ha desarrollado, dónde se procesa la información, qué margen de intervención humana existe o qué ocurre cuando el sistema produce un resultado incorrecto. Sin esas respuestas, cualquier valoración jurídica corre el riesgo de quedarse en un plano demasiado abstracto.
Esa necesidad de comprender el funcionamiento real de la tecnología obliga a colaborar con perfiles técnicos. Ingenieros, responsables de seguridad, especialistas en datos, departamentos de producto o equipos de recursos humanos pueden aportar información imprescindible para determinar cómo se utiliza una herramienta dentro de una organización. El abogado especializado en IA actúa muchas veces como un puente entre esos equipos y las exigencias jurídicas que deben tenerse en cuenta.
Esta colaboración exige aprender a traducir conceptos en ambas direcciones. Por un lado, hay que explicar a los técnicos qué requisitos legales pueden afectar a un proyecto sin recurrir a un lenguaje excesivamente jurídico. Por otro, es necesario transformar las explicaciones técnicas en preguntas relevantes desde el punto de vista legal. Esa capacidad de intermediación termina siendo tan importante como el conocimiento normativo.
Otro componente esencial es entender cómo se reparten las responsabilidades entre los distintos actores que intervienen en un sistema. No tiene la misma posición quien desarrolla una herramienta que quien la compra, la integra, la adapta o la utiliza en un proceso concreto. Tampoco es igual emplear una solución internamente que ofrecerla a clientes o incorporarla a un servicio destinado a terceros.
Esa distinción obliga a revisar con atención los contratos tecnológicos. Cuestiones como la propiedad de los datos, las garantías sobre el funcionamiento, las limitaciones de responsabilidad, la confidencialidad, la seguridad de la información o las condiciones de uso adquieren un peso especial cuando intervienen sistemas de inteligencia artificial. La especialización jurídica implica saber detectar estos puntos y negociar cláusulas que se ajusten al riesgo real de cada proyecto.
A ello se suma la importancia de conocer el ciclo de vida de los sistemas. Un abogado especializado no debería intervenir únicamente cuando surge un conflicto. Su aportación puede empezar mucho antes, durante la fase de diseño, selección de proveedor, implantación o prueba. Participar desde el inicio permite identificar problemas con antelación y reducir la necesidad de corregirlos cuando la herramienta ya está plenamente integrada.
El uso directo de herramientas de IA también puede ayudar a desarrollar criterio profesional. Experimentar con distintos sistemas permite comprender mejor sus capacidades, sus limitaciones y la forma en que pueden generar errores. Esta experiencia resulta útil para valorar con mayor precisión qué expectativas son razonables y qué precauciones deben adoptarse cuando una organización pretende incorporarlos a su actividad.
Esa práctica debe ir acompañada de una actitud especialmente crítica. Los resultados generados por un sistema pueden parecer convincentes y, sin embargo, contener errores, omisiones o referencias inexistentes. Para un abogado, acostumbrado a trabajar con información que debe poder verificarse, esto obliga a reforzar los procesos de revisión y a no delegar el criterio profesional en una herramienta automática.
La especialización también exige seguir de cerca la evolución de la jurisprudencia, las resoluciones de las autoridades, los criterios administrativos y los nuevos conflictos que van llegando a los tribunales. Muchas cuestiones relacionadas con IA todavía están construyendo sus primeros precedentes, por lo que el conocimiento actualizado resulta especialmente importante para interpretar cómo se están aplicando las normas en situaciones concretas.
Con el tiempo, este aprendizaje puede dar lugar a perfiles muy distintos. Algunos profesionales orientan su actividad hacia la contratación tecnológica, otros hacia protección de datos, cumplimiento normativo, propiedad intelectual, litigación o asesoramiento a empresas que desarrollan o utilizan sistemas de IA. Lo relevante no es tanto abarcar todas las áreas como construir una base suficientemente amplia para entender cuándo una cuestión requiere conocimientos adicionales o la intervención de otro especialista.
