¿Qué riesgos legales tiene usar inteligencia artificial?

Usar inteligencia artificial en una empresa o estudio puede ahorrar tiempo, pero también crear riesgos legales: filtración de información, resultados incorrectos, sesgos, infracciones de propiedad intelectual y decisiones sin explicación. La respuesta no es prohibir toda herramienta, sino definir usos permitidos, controles y responsables antes de automatizar.

¿Qué riesgos legales aparecen al usar IA?

El primer riesgo es la confidencialidad. Un prompt puede incluir datos personales, información comercial o un secreto del cliente. Antes de cargarlo hay que saber qué hace el proveedor con la información, dónde la aloja, quién accede y si existe una opción de no reutilización.

También hay riesgo de error. Un modelo puede inventar fuentes, fechas o cláusulas y responder con seguridad aunque la respuesta sea incorrecta. En un escrito, contrato, informe o decisión laboral, la revisión profesional no es un trámite: es el control que evita convertir una sugerencia estadística en una conclusión jurídica.

El área de IA jurídica y arbitraje privado puede ayudar a mapear el uso concreto, el proveedor, los datos y los controles necesarios.

¿Qué relación tiene la IA con la protección de datos?

La Ley 25.326 y sus principios obligan a analizar qué datos se recolectan, para qué se usan, cuánto tiempo se conservan y quién los trata. El consentimiento no resuelve por sí solo todos los riesgos, especialmente si hay datos sensibles, información de trabajadores, clientes o menores.

Antes de adoptar una herramienta, identificá el flujo: qué entra, qué sale, dónde queda almacenado y quién puede reutilizarlo. Revisá contrato, términos de servicio, medidas de seguridad, subcontratistas y procedimiento para eliminar o corregir información. Si el proveedor no explica lo esencial, el riesgo debe quedar documentado.

¿Qué política interna conviene implementar?

Una política sencilla puede definir herramientas autorizadas, usos prohibidos, datos que nunca se cargan, revisión obligatoria, registro de resultados relevantes, gestión de incidentes y capacitación. También conviene designar una persona responsable y revisar la política cuando cambia el modelo o el proceso.

Para una pyme, el punto de partida puede ser un inventario de usos: atención al cliente, marketing, selección, análisis de documentos, desarrollo de software o evaluación de riesgos. Cada uso tiene un impacto distinto y no requiere el mismo control.

¿Qué deberían revisar los contratos tecnológicos?

El contrato con el proveedor debería tratar seguridad, confidencialidad, propiedad y uso de entradas y salidas, niveles de servicio, incidentes, subcontratación, auditoría, eliminación y salida. Si el sistema toma decisiones que impactan personas, es importante establecer revisión, explicación y canal de reclamo.

Cuando la IA se integra con una plataforma externa, la empresa debe evitar asumir promesas que el proveedor no garantiza. Los servicios jurídicos empresariales pueden acompañar la revisión de contratos y el mapa de riesgos del negocio.

¿Cómo evaluar un proveedor de IA?

Pedí información sobre alojamiento, subcontratistas, seguridad, incidentes, retención, eliminación, entrenamiento y soporte. Revisá si la empresa puede auditar el servicio y exportar sus datos si decide cambiar de proveedor. Una herramienta gratuita también tiene costos: datos, dependencia y falta de garantías pueden trasladar el riesgo al usuario.

Documentá quién aprobó la contratación, para qué proceso y con qué límites. Si la salida influye en una persona, establecé revisión, explicación y canal de corrección. Si solo asiste una tarea interna de bajo impacto, los controles pueden ser más simples, pero no deberían desaparecer.

¿Cómo empezar sin frenar el negocio?

Elegí un caso de uso acotado, sin datos sensibles, definí un resultado verificable y documentá quién revisa cada salida. Medí errores e incidentes y conservá una alternativa manual. No presentes la IA como reemplazo del criterio profesional ni permitas que una respuesta automática llegue al cliente sin control.

Capacitá al equipo para reconocer respuestas inventadas, filtraciones y sesgos. Establecé un canal interno para reportar errores y una revisión periódica de permisos. Si el modelo cambia, vuelve a evaluarse: el riesgo de una herramienta no queda congelado el día de la contratación. La revisión debe dejar una constancia breve.

También podés consultar qué plantea el AI Act europeo como referencia comparada, recordando que no se aplica automáticamente en Argentina.

Esta nota es general y no constituye un programa de compliance para una organización concreta. Escribí por WhatsApp al Estudio para evaluar tu caso y el nivel de control que necesitás.

Esta nota es informativa y general — no reemplaza el asesoramiento sobre tu caso puntual. Los tiempos y requisitos pueden variar según el organismo o juzgado. Consultá con un profesional.