Los invitamos a leer la columna escrita por nuestra asociada senior de az Tech, Antonia Nudman, donde abordó el proyecto de Ley que Regula los Sistema de Inteligencia Artificial en Chile.
En medio de la expectativa que ha generado el Proyecto de Ley que Regula los Sistemas de Inteligencia Artificial en Chile, conviene recordar una máxima elemental: toda norma que pretenda dar certeza debe precisar con claridad sus conceptos clave y las obligaciones que impone.
Si no lo hace, corre el riesgo de convertirse en una traba que termine afectando más a quienes buscan innovar de forma responsable que a quienes, justamente, se quiere fiscalizar.
Hoy, uno de los principales puntos de alerta es la definición de conceptos centrales que determinan la aplicación práctica de las exigencias. Un ejemplo crítico es la actual definición de “riesgo significativo” contemplada en el artículo 3 del proyecto de ley.
Según el texto vigente, se entiende como “riesgo que resulta como consecuencia de la combinación de su gravedad, intensidad, probabilidad de ocurrencia y duración de sus efectos y su capacidad de afectar a una o varias personas naturales”.
Aunque en apariencia puede parecer completa, desde la perspectiva técnica y regulatoria esta redacción es excesivamente amplia y subjetiva. Variables como “gravedad” o “duración de sus efectos” carecen de parámetros objetivos, lo que abre la puerta a interpretaciones dispares por parte de autoridades u operadores del sistema.
¿Por qué importa? Porque de este concepto depende la aplicación de medidas como auditorías, evaluaciones de impacto y planes de mitigación.
Si el umbral de “riesgo significativo” no se acota con lineamientos claros, la consecuencia directa es incertidumbre jurídica para quienes desarrollan o implementan IA —especialmente startups o PYMEs— que necesitan criterios predecibles para planificar inversiones, evaluar cumplimiento y decidir dónde y cómo innovar.
Chile ya tiene referencias valiosas. La Ley Marco de Ciberseguridad define criterios objetivos sobre la afectación de sistemas críticos o de importancia vital. La futura Ley N° 21.719 de Protección de Datos Personales exige evaluaciones de impacto para tratamientos de alto riesgo, estableciendo estándares verificables.
E incluso el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, que inspiró parte de este proyecto, describe con precisión qué se considera “alto riesgo” y lo vincula a contextos sectoriales específicos.
No se trata de impedir que un reglamento posterior detalle escenarios concretos. Pero sí de asegurar que la ley —desde su texto base— establezca parámetros orientadores claros, articulados con marcos normativos existentes, que permitan a todos los operadores anticipar escenarios de cumplimiento y evitar decisiones dispares o discrecionales.
El aprendizaje comparado demuestra que una definición clara y coherente no es un detalle técnico menor: es la base para equilibrar innovación, confianza y protección efectiva de derechos.
Dejar conceptos clave excesivamente abiertos puede generar incertidumbre para toda la cadena de actores —desarrolladores, inversionistas, usuarios y la ciudadanía—. Chile tiene la oportunidad de impulsar la adopción de tecnologías basadas en IA de manera segura y responsable, fomentando la innovación sin perder de vista estándares claros y aplicables.
Contar con definiciones precisas y alineadas con buenas prácticas comparadas es un paso esencial para entregar certezas y confianza a todos los sectores involucrados.
Columna escrita por:
Antonia Nudman | Asociada Senior az Tech | anudman@az.cl
