Mapa Regulatorio de la Inteligencia Artificial: ¿dónde quedará Ecuador?

El proyecto ecuatoriano

Entre los tantos proyectos de ley que se están discutiendo en la Asamblea Nacional del Ecuador actualmente, hay uno que representa una oportunidad. Aprovecharla en este contexto histórico significaría impulsar el desarrollo del país, pero desaprovecharla podría ponernos en una desventaja competitiva respecto a otros países de la región.

Por supuesto, me refiero al proyecto de Ley Orgánica de Inteligencia Artificial. Su texto propone reglas aplicables a todos para desarrollo y uso de los sistemas de IA, requisitos, prohibiciones y un control centralizado a cargo del Ministerio de Telecomunicaciones.

Este proyecto enfrenta un claro dilema: ¿cómo equilibrar la protección de derechos con la innovación y la competitividad internacional?. En ese sentido, la redacción de esta norma determinará si Ecuador puede atraer inversiones tecnológicas y consolidar un ecosistema de emprendimiento e innovación local o, por el contrario, si la regulación se convierte en un obstáculo (más) para las empresas. 

Para intentar anticiparnos a los hechos, propongo levantar la mirada a los otros países del mundo y ver cómo están regulando esta tecnología tan novedosa. 
 

Tres niveles globales de regulación

Podríamos dividir las aventuras regulatorias en tres grandes niveles que reflejan distintas filosofías sobre cómo equilibrar innovación y control. Cada nivel tiene su lógica, sus ventajas, y sus riesgos, lo que nos ayuda a entender hacia dónde se dirige Ecuador con su propio proyecto.
 

Nivel 1: Regulación integral y estricta

Este primer grupo lo integran los países que han decidido regular, de entrada, con un marco legal vinculante. Estos países buscan adelantarse a los riesgos de la IA con normas detalladas, auditorías, registros y sanciones. La Unión Europea es la abanderada de este nivel con su AI Act, que establece categorías de riesgo (mínimo, limitado, alto e inaceptable) y fija obligaciones proporcionales para cada categoría (Comisión Europea, s. f.; EPRS, 2025).

En América Latina, Brasil y Chile avanzan por esta misma senda con proyectos inspirados en el modelo europeo (Senado de Brasil/CTIA, 2024; Ministerio de Ciencia de Chile, 2024). El Salvador se destaca en la región como un caso singular dentro de este nivel (Asamblea Legislativa de El Salvador, 2025a; Asamblea Legislativa de El Salvador, 2025b). En 2025, aprobó una ley que combina exigencias con fomento, incorporando incentivos fiscales y programas de apoyo para empresas tecnológicas.

Este modelo ha mostrado que los costos de cumplimiento pueden ser altos. En Europa, un startup que desarrolla modelos propios de IA puede enfrentar gastos superiores a los 200.000 euros solo en consultorías técnicas, documentación y evaluación de riesgos (Center for Data Innovation, 2021; CEPS, 2021). Pero no solo los desarrolladores enfrentan esta carga: las empresas que utilizan modelos de IA de terceros también deben demostrar que comprenden sus riesgos, adaptan sus sistemas a las exigencias regulatorias y mantienen registros sobre cómo aplican esas herramientas. 

El peso regulatorio no recae únicamente en los privados ya que los gobiernos se ven en la obligación de invertir sumas considerables para formar equipos técnicos en sus organismos de control.
 

Nivel 2: Estrategia y gradualidad

El segundo nivel agrupa a los países que han optado por un camino más prudente. Antes de legislar, construyen una estrategia nacional de Inteligencia Artificial que defina metas, inversiones y prioridades. Uruguay, México, Colombia, Perú y Argentina son ejemplos de esta aproximación. En estos casos, el énfasis está en fortalecer capacidades locales, promover el talento, abrir datos y fomentar la colaboración entre gobierno, empresas y universidades. Solo cuando existe una base sólida y una comprensión compartida de los riesgos y oportunidades de la IA, se avanza hacia normas vinculantes.

Uruguay elaboró una Estrategia Nacional de IA 2024–2030 con objetivos medibles, fondos de innovación y alianzas público-privadas (AGESIC, 2024a; AGESIC, 2024b). México, por su parte, desarrolló su Estrategia Nacional de IA centrada en la educación digital y en la aplicación de la IA a servicios públicos (OECD/AI – Gobierno de México, 2018), mientras que Colombia aprobó en febrero de 2025 la política de inteligencia artificial CONPES 4144 con seis ejes estratégicos (DNP, 2025a; DNP, 2025b). 

Elaborar una estrategia nacional de inteligencia artificial busca definir una visión de país, permitiendo que una futura ley nazca con propósito y coherencia, y no como una réplica de modelos externos. Eso sí, este nivel fracasa si esta estrategia queda en letra muerta y no viene acompañada de lo más importante: su ejecución a través de políticas públicas.

Este enfoque tiene ventajas evidentes para países en desarrollo. Evita sobrerregular tecnologías que recién se están asentando en sus mercados, lo que da tiempo para aprender de los errores ajenos y permite ajustar las políticas a la realidad nacional. En lugar de imponer cargas excesivas, se concentra en crear un entorno de innovación y confianza.

Nivel 3: Soft law y autorregulación

Finalmente, el tercer nivel se caracteriza por la flexibilidad. Países como Estados Unidos y Reino Unido han preferido no aprobar una ley única, sino articular un marco de referencia y apoyarse en la aplicación caso por caso de su derecho vigente (Gobierno del Reino Unido, 2023; Gobierno del Reino Unido, 2024).

En EEUU no existe una ley federal integral de IA. La supervisión se apoya en autoridades sectoriales que ya existían. Estas autoridades han advertido que aplicarán las leyes de consumo, antidiscriminación, crédito y competencia cuando la IA cause daños, lo que en la práctica convierte a la litigación y a la actuación administrativa en mecanismos regulatorios reactivos (FTC, 2023; CFPB, 2023). Hoy existen varios casos, como The New York Times contra OpenAI y Microsoft o Sarah Silverman y otros autores contra Meta (Harvard Law Review, 2024; Reuters, 2025), en tribunales marcando criterio sobre modelos de IA, como casos de titulares de derechos de autor contra desarrolladores.

Esta arquitectura jurídica tiene efectos visibles en la economía. EEUU y Reino Unido concentran una parte significativa del emprendimiento y de los modelos de vanguardia. Las empresas han impulsado ciclos de inversión, talento y despliegue acelerado. La flexibilidad regulatoria ha facilitado iteraciones rápidas de producto, aunque también trasladan más responsabilidad a las compañías que buscan evitar demandas.

Este nivel ha funcionado bien en ecosistemas maduros con alta capacidad institucional y acceso a capital, pero puede ser difícil de replicar en economías emergentes con menor capacidad de fiscalización o sin mercados de capital profundos.

Ecuador en el mapa internacional

El proyecto ecuatoriano, en su redacción actual, reúne una serie de rasgos que nos permiten ubicarlo con bastante precisión dentro del Nivel 1 (Asamblea Nacional del Ecuador, 2024).  El texto establece un ámbito de aplicación muy amplio, obliga a todas las personas naturales y jurídicas, públicas o privadas, que participen en cualquier fase del ciclo de vida de la IA. Eso no es una regulación sectorial ni limitada a determinados usos, es un marco horizontal que pretende abarcar desde el desarrollo hasta la comercialización y el uso. En este punto, el proyecto no distingue entre usuarios profesionales o comunes, de modo que toda persona natural o jurídica que emplee sistemas de inteligencia artificial quedaría sujeta a las mismas obligaciones generales de cumplimiento, evaluación de riesgos, trazabilidad y supervisión estatal, incluso si sólo utiliza modelos de terceros. Esta amplitud combina un alcance que incluye a cualquier usuario con obligaciones pensadas para desarrolladores e implementadores. Al no existir una exclusión expresa del uso doméstico o sin impacto en terceros, persiste una zona gris que debería resolverse  mediante categorías y responsabilidades diferenciadas.

Para las empresas usando modelos de terceros, supone obligaciones de debida diligencia, demostrar que han evaluado riesgos, aplicar mitigaciones, mantener revisión humana y documentar el uso y las decisiones. Por otro lado, la inversión extranjera en lugar de incentivos tiene una capa adicional de auditoría gracias a la introducción del concepto de “soberanía tecnológica”. Esto puede aumentar la confianza de usuarios y mercados al ofrecer reglas claras, pero también comporta el riesgo de elevadas barreras de cumplimiento para emprendedores si no se equilibran con apoyos concretos. 

Ecuador busca dar un paso correcto, pero una Ley de IA debe transformarse en algo más que un texto técnico y buenas intenciones, necesita ser  un instrumento que marque una dirección de país. Para lograrlo, la norma debería partir de una Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial que oriente sus objetivos, priorice sectores y establezca un plan sostenido de formación de talento. Sin esa brújula, el riesgo es legislar sin propósito, acumulando exigencias que pocos podrán cumplir. 
 

Referencias:

AGESIC. (2024a). Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial del Uruguay 2024-2030. Gobierno de Uruguay.

AGESIC. (2024b). Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial 2024-2030 (versión resumida). Agencia de Gobierno Electrónico y Sociedad de la Información y del Conocimiento.

Asamblea Legislativa de El Salvador. (2025a). Ley de Fomento de la Inteligencia Artificial y Tecnologías (Decreto n.º 234). San Salvador.

Asamblea Legislativa de El Salvador. (2025b). Ley de Fomento de la Inteligencia Artificial y Tecnologías – Texto oficial. San Salvador.

Asamblea Nacional del Ecuador. (2024). Proyecto de Ley Orgánica de Regulación y Promoción de la Inteligencia Artificial (450889). Quito.

Center for Data Innovation. (2021, 26 julio). How Much Will the Artificial Intelligence Act Cost Europe? Washington DC: Information Technology and Innovation Foundation.

CEPS – Centre for European Policy Studies. (2021, 24 septiembre). Clarifying the Costs for the EU’s AI Act. Bruselas.

CFPB – Consumer Financial Protection Bureau. (2023, 25 abril). Automated systems and advanced technology are not an excuse for lawbreaking behavior. Washington DC.

Comisión Europea. (s. f.). Regulatory Framework on Artificial Intelligence (AI Act). Bruselas.

DNP – Departamento Nacional de Planeación (Colombia). (2025a). CONPES 4144: Política Nacional de Inteligencia Artificial. Bogotá.

DNP – Departamento Nacional de Planeación (Colombia). (2025b). CONPES 4144: Hoja de ruta de Colombia en IA. Bogotá.

EPRS – European Parliamentary Research Service. (2025). Making Europe an AI Continent (Briefing). Parlamento Europeo.

FTC – Federal Trade Commission. (2023, 25 abril). Joint Statement on Enforcement Efforts Against Discrimination and Bias in Automated Systems. Washington DC.

Gobierno del Reino Unido. (2023, 29 marzo). AI Regulation: A Pro-Innovation Approach (White Paper). Londres.

Gobierno del Reino Unido. (2024, 5 febrero). Implementing the UK’s AI Regulatory Principles: Guidance for Regulators. Londres.

Harvard Law Review. (2024, April). NYT v. OpenAI: The Times’s about-face. Harvard Law Review Blog. Retrieved from https://harvardlawreview.org/blog/2024/04/nyt-v-openai-the-timess-about-face/

Ministerio de Ciencia de Chile. (2024). Proyecto de Ley que Regula los Sistemas de Inteligencia Artificial. Santiago.

OECD/AI – Gobierno de México. (2018). Hacia una Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial para México. París.

Reuters. (2025, March 25). Meta says copying books was ‘fair use’ in authors’ AI lawsuit. Reuters. Retrieved from https://www.reuters.com/legal/litigation/meta-says-copying-books-was-fair-use-authors-ai-lawsuit-2025-03-25/

Senado de Brasil / CTIA. (2024). Proyecto de Ley 2338/2023 – Marco Legal de la Inteligencia Artificial en Brasil. Brasilia.