El 22 de enero de 2026, Corea se convirtió en el primer país en poner plenamente en vigor una ley marco de IA [1]. La UE había aprobado antes su AI Act, pero las reglas sobre IA de alto riesgo se aplican gradualmente desde agosto de 2026. Corea es, por tanto, el primer país que aplica realmente en su totalidad una ley integral de IA.
[1] Ley Marco de Desarrollo de la Inteligencia Artificial y Establecimiento de Bases de Confianza, abreviada Ley Marco de IA: promulgada en enero de 2025, vigente desde el 22 de enero de 2026.
Como fue un asunto muy debatido, ya abundan las presentaciones generales y las críticas de que una regulación excesiva frena la innovación. Aquí tomaré otra dirección: señalar dos vacíos importantes, a mi juicio, y examinar el paradigma general de regulación de la IA.
🧩 Primer vacío: identificar a los actores
El primero es la confusión al identificar a los sujetos. El artículo 2 define la IA y otros conceptos, entre los que destacan los siguientes.
Artículo 2. Definiciones. Los términos tienen el siguiente significado, tras la reforma de 20 de enero de 2026. 1. Inteligencia artificial: realización electrónica de capacidades intelectuales humanas, como aprendizaje, razonamiento, percepción, juicio y comprensión del lenguaje. […] 4. IA de alto impacto: sistema de IA que puede afectar gravemente o poner en riesgo la vida, la seguridad física y los derechos fundamentales, utilizado en alguno de los ámbitos siguientes: a. suministro energético conforme al artículo 2.1 de la Ley de Energía, etc. […] 7. Operador de IA: persona jurídica, organización, persona física, organismo estatal o equivalente que realiza actividades de la industria de IA y pertenece a alguna categoría: a. desarrollador de IA, que la desarrolla y suministra; b. operador que utiliza la IA suministrada por el anterior para ofrecer productos o servicios de IA. 8. Usuario: quien recibe un producto o servicio de IA.
Se ha discutido mucho cuál es exactamente la diferencia entre IA e IA de alto impacto. Pero considero más importante y difícil distinguir entre operador y usuario.
La ley separa operadores y usuarios, y divide a los primeros en desarrolladores y operadores que utilizan IA. Impone enormes obligaciones a los operadores, especialmente de IA generativa o de alto impacto, mientras excluye de la regulación a los usuarios que simplemente emplean IA.
El problema es que, por la naturaleza de la industria, la frontera es difusa. Una empresa que desarrolla su propia IA generativa para ofrecer evaluación de préstamos es desarrolladora, operadora usuaria, operadora de IA generativa y de alto impacto al mismo tiempo. Ahora que muchas empresas crean servicios ajustando modelos de lenguaje grandes existentes, o LLM, esto no es un detalle menor.
🧩 Segundo vacío: el etiquetado obligatorio
El segundo son sus límites. La ley establece principalmente: ① información previa sobre el producto o servicio, apartado 1; ② indicación de que el resultado se creó mediante IA generativa, apartado 2; ③ aviso o identificación de deepfakes difíciles de distinguir de la realidad, apartado 3. En concreto:
Artículo 31. Transparencia de la IA. ① El operador que vaya a ofrecer productos o servicios con IA de alto impacto o generativa debe informar previamente al usuario de que funcionan sobre esa base. ② Quien suministre IA generativa, o productos o servicios que la utilicen, debe indicar que sus resultados fueron generados por ella. ③ Si un sistema produce sonidos, imágenes o vídeos virtuales difíciles de distinguir de la realidad, el operador debe avisar o indicarlo de forma claramente perceptible. Si el resultado constituye una expresión artística o creativa, o parte de ella, podrá hacerse sin obstaculizar su exhibición o disfrute. ④ Un decreto presidencial determinará las demás modalidades necesarias de información previa, identificación y excepciones de los apartados 1 a 3.
Los métodos concretos no están en la propia ley, sino en el artículo 22 del proyecto de reglamento que el Ministerio de Ciencia y TIC sometió a consulta en noviembre de 2025 y en las posteriores directrices de transparencia de la IA.
En contenidos ordinarios, como texto e imágenes, se permiten tanto marcas visibles como invisibles legibles por máquinas, incluidas marcas de agua y metadatos. Si se elige una marca invisible, debe informarse al menos una vez por texto o voz de que se generó con IA. Si el contenido solo se usa dentro del servicio, basta una indicación en la interfaz o un logotipo; si se exporta, la marca debe acompañarlo. Para deepfakes difíciles de distinguir de la realidad, en cambio, el aviso debe ser claramente perceptible: no basta esconderlo en los metadatos.
El problema es que la obligación solo recae en el operador del servicio. El Gobierno quiere evitar la confusión pública causada por contenidos engañosos de IA, pero el usuario que abusa de ella y difunde esos contenidos no responde bajo esta regulación, porque está excluido. Aunque el operador marque el resultado, el distribuidor puede borrar la indicación. ¿Protege realmente así la ley a la ciudadanía? ¿Qué efecto práctico tiene para sus derechos pedir a ChatGPT que escriba «esta imagen se generó con IA» al crearla?
A mi juicio, parte del problema procede de agrupar el etiquetado de IA generativa, cuyo fin es señalar la procedencia, con la regulación de IA de alto impacto, destinada a prevenir accidentes.
💡 Para terminar: de marcar lo falso a certificar lo verdadero
No se trata simplemente de que la ley esté mal hecha. Seguramente pasó por numerosas reflexiones y revisiones. Como el Gobierno prevé un período de orientación de al menos un año, habrá muchas mejoras durante ese tiempo.
Sin embargo, creo que la propia obligación de identificar lo creado o editado con IA tiene límites fundamentales.
Dejando aparte si es posible regular todo el caudal de contenido generado, me preocupa sobre todo el efecto contrario. Cuanto más obligatorio y habitual sea el etiquetado, más creerá la gente que, si no hay etiqueta, es auténtico. Así podría quedar todavía más indefensa ante falsificaciones sofisticadas a las que alguien malintencionado haya retirado la marca.
Por eso propongo cambiar la dirección: superar la regulación agotadora de estampar en las falsificaciones la marca de lo falso y atribuir a los originales no alterados una etiqueta de autenticidad. En vez de obsesionarse con marcas visibles, fomentar estándares de certificación de procedencia mediante metadatos, como C2PA, e incentivar a quienes los cumplan parece una vía más realista para construir confianza digital en un diluvio de falsificaciones.
Como indiqué, la ley está vigente, pero en período de orientación. Incumplir el etiquetado puede llevar a una orden correctiva y, si no se obedece, a una multa administrativa de hasta treinta millones de wones, aunque su imposición queda aplazada temporalmente. Frente al AI Act europeo, que permite sanciones de hasta el 7 % de la facturación mundial, Corea parece ser la primera, pero también la más ligera. Espero que este período no sea solo una demora del castigo, sino una oportunidad de revisar esas preguntas estructurales. El título de primera del mundo tiene valor, pero no garantiza un buen sistema. Observaré ese año para ver si el país que salió primero también muestra el mejor camino.
#EntreNormasYTecnología #LeyMarcoIA #IAGenerativa #Etiquetado #C2PA #ConfianzaDigital