IA entre Texas y California: fragmentación regulatoria y tensiones con el modelo federal


 Análisis jurídico • Derecho comparado

IA entre Texas y California: fragmentación regulatoria y tensiones con el modelo federal

Por Santiago Carretero Sánchez, Profesor Titular de Filosofía del Derecho, Universidad Rey Juan Carlos
Entrada publicada el 27 de agosto de 2025 · Un análisis técnico y docente sobre las últimas iniciativas normativas en Estados Unidos.

Resumen ejecutivo. En agosto de 2025 el panorama normativo estadounidense en materia de inteligencia artificial presenta una fuerte tensión entre: (i) iniciativas estatales pro-innovación —encabezadas por la Texas Responsible AI Governance Act, que prioriza la intencionalidad del uso y crea un sandbox regulatorio— y (ii) marcos estatales más garantistas (ej.: California) junto a un AI Action Plan federal orientado a la desregulación en contratación pública. Este mosaico plantea preguntas esenciales sobre seguridad jurídica, tutela de derechos y competitividad.

1. El modelo texano: intención y sandboxes regulatorios

La Texas Responsible AI Governance Act (vigencia prevista: 1 de enero de 2026) propone un enfoque normativo centrado en la intencionalidad del uso ilícito de la IA y no en una clasificación previa por riesgo técnico. Además, establece un sandbox supervisado por la Fiscalía General para permitir experimentación en condiciones menos rígidas.

Desde una perspectiva jurídico-técnica, las implicaciones son relevantes:

  • El desplazamiento del foco desde el riesgo intrínseco del sistema hacia la intención del usuario reduce la prevención ex ante frente a riesgos estructurales (por ejemplo, sesgos o vulnerabilidades).
  • Los sandboxes pueden acelerar innovaciones útiles, pero necesitan salvaguardas procesales (transparencia, auditorías independientes, criterios de acceso y límites temporales) para evitar zonas de impunidad.
Riesgo técnico-jurídico: un diseño insuficiente del sandbox o una evaluación débil de riesgos puede transformar un instrumento de innovación en un espacio que aumente externalidades negativas (discriminación algorítmica, pérdida de privacidad, riesgos de seguridad).

2. Diversidad estatal y normas sectoriales más exigentes

Paralelamente, Estados como California, Massachusetts y Colorado promueven marcos regulatorios más exigentes en ámbitos concretos (p. ej., chatbots conversacionales, protección de consumidores, transparencia algorítmica). Ejemplo destacado: la propuesta Companion Chatbot Safety Act de California, que impone auditorías y obligaciones de seguridad para chatbots que interactúan con consumidores.

Esta dinámica introduce un elemento de descoordinación normativa que puede generar costes de cumplimiento para empresas y dificultad práctica en la aplicación uniforme de derechos.

3. El AI Action Plan federal: estímulo y desregulación

El plan federal promueve la liberalización regulatoria en la contratación pública de soluciones de IA, con la intención declarada de preservar la competitividad tecnológica de Estados Unidos a escala global. Desde la óptica empresarial, la medida reduce barreras para la adopción en el sector público; desde la óptica del Derecho público, plantea la necesidad de mecanismos compensatorios para asegurar integridad, transparencia y responsabilidad en los contratos que incorporen IA.

4. Problemas jurídicos y preguntas abiertas

  • Seguridad jurídica: las empresas con actividad interjurisdiccional afrontan reglas heterogéneas que incrementan la complejidad del cumplimiento.
  • Protección de derechos: ¿puede un enfoque basado en la intención proteger adecuadamente derechos frente a riesgos algorítmicos sistémicos?
  • Competitividad vs. tutela: ¿hasta qué punto la desregulación federal compensa los costes impuestos por marcos estatales restrictivos?

5. Conclusión docente

El mosaico normativo estadounidense de agosto de 2025 funciona como laboratorio experimental: ofrece ventajas potenciales en términos de innovación descentralizada y sandboxing, pero al mismo tiempo introduce riesgos crecientes de fragmentación normativa que pueden debilitar la protección de derechos y crear incertidumbre regulatoria. Para el jurista comparatista, el debate central resulta claro: es necesario diseñar mecanismos que combinen la flexibilidad para innovar con garantías procedimentales, obligaciones de transparencia y auditorías independientes que mitiguen externalidades negativas.

Fuentes y lecturas recomendadas:
- Quinn Emanuel, Artificial Intelligence Update – August 2025. Disponible en: quinnemanuel.com.
- Orrick, AI Law Center – August 2025 Updates. Disponible en: orrick.com.
- JD Supra, AI Law Center – August 2025 Updates. Disponible en: jdsupra.com.
© 2025 · Santiago Carretero Sánchez · Profesor Titular de Filosofía del Derecho, Universidad Rey Juan Carlos · blogdelaiaactual.blogspot.com

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