Responsabilidad legal de la IA y ciberriesgo: claves de la Masterclass

Responsabilidad legal de la IA: un riesgo que ya no se puede ignorar

La inteligencia artificial ha dejado de ser una tecnología experimental. Para muchas organizaciones, ya es infraestructura crítica: interviene en procesos de toma de decisiones, gestión de datos, atención al cliente y desarrollo de producto. Esta madurez tecnológica trae consigo una paradoja: cuanto más se integra la IA en el negocio, mayor es la exposición a riesgos legales, técnicos y reputacionales.

Rafael Ortiz Losada, Senior Underwriter de Cyber en Arch Insurance y reconocido en 2026 con el premio europeo Cyber Underwriter of the Year, aportó la perspectiva aseguradora: el mercado de seguros de ciberriesgo está respondiendo a una siniestralidad creciente, y las organizaciones que no gestionan bien su exposición a la IA difícilmente encontrarán coberturas adecuadas.

RGPD, AI Act y Shadow AI: las amenazas regulatorias que toda empresa debe conocer

Elena Portabales Fraga, IT & Privacy Senior Counsel y Delegada de Protección de Datos en Audea, desgranó las implicaciones prácticas de las dos regulaciones que marcan el presente de la IA empresarial.

El RGPD sigue siendo el marco de referencia para cualquier tratamiento de datos personales. Su aplicación a los sistemas de IA plantea preguntas aún no del todo resueltas: ¿cómo garantizar el derecho a la explicación cuando una decisión la toma un algoritmo?

El AI Act introduce una clasificación de sistemas por nivel de riesgo que obliga a las empresas a revisar sus herramientas y procesos. Las organizaciones que usen IA en contextos de alto riesgo deberán cumplir requisitos estrictos de transparencia, supervisión humana y documentación técnica.

El fenómeno del Shadow AI se dibujó como uno de los vectores de riesgo más difíciles de controlar. Una consulta con datos sensibles en una herramienta no auditada puede generar fugas de información con consecuencias muy serias.

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¿Quién asume la responsabilidad legal de la IA cuando el algoritmo falla?

Esta fue la pregunta que más debate generó. Pablo Ortuño Salmerón, estratega tecnológico y líder de innovación en IA para RubiconMD (CVS Health), aportó la perspectiva de quien construye y despliega sistemas de IA en entornos reales.

Su mensaje fue claro: innovar rápido y con responsabilidad no son objetivos incompatibles, pero requieren una arquitectura de decisiones bien diseñada desde el principio. Las organizaciones que incorporan IA sin un marco de gobernanza claro asumen riesgos que tarde o temprano acaban materializándose.

De la teoría a la práctica: criterios para una adopción responsable

La sesión cerró con una reflexión compartida: la adopción responsable de la IA no es una cuestión de cumplimiento formal, sino de cultura organizativa. Algunos criterios prácticos destacados durante el encuentro:

• Auditar las herramientas de IA que ya se usan en la organización, incluyendo las no oficiales.
• Clasificar los sistemas de IA según el riesgo que implican, siguiendo la lógica del AI Act.
• Designar responsables claros en los procesos donde la IA toma o asiste decisiones relevantes.
• Revisar las coberturas de ciberriesgo a la luz del uso real de IA en la empresa.

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