AI Act — Clasificación de Riesgo

¿Qué es la clasificación de riesgo del AI Act?

El Reglamento (UE) 2024/1689, conocido como AI Act o Ley de Inteligencia Artificial, es la primera legislación integral del mundo que regula los sistemas de inteligencia artificial. Su mecanismo central es un sistema de clasificación por niveles de riesgo que determina qué obligaciones legales se aplican a cada sistema de IA en función del peligro que supone para los derechos fundamentales, la salud, la seguridad y la democracia.

Esta clasificación sigue un enfoque piramidal: cuanto mayor es el riesgo del sistema de IA, más estrictas son las obligaciones y mayores las sanciones por incumplimiento.

Visión general de los 4 niveles de riesgo

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│                 RIESGO INACEPTABLE                   │
│              ████████████████████████                │
│           Prácticas PROHIBIDAS (Art. 5)              │
│         Sanciones: 35M€ o 7% facturación            │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                    ALTO RIESGO                       │
│              ██████████████████                      │
│        Sistemas del Anexo III (Art. 6-49)            │
│     Obligaciones estrictas de cumplimiento           │
│         Sanciones: 15M€ o 3% facturación            │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                  RIESGO LIMITADO                     │
│              ████████████████                        │
│       Obligaciones de transparencia (Art. 50)        │
│     Chatbots, deepfakes, detección emociones         │
│      Sanciones: 15M€ o 3% (art. 99.4.g)             │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                  RIESGO MÍNIMO                       │
│              ██████████████                          │
│         Sin obligaciones específicas                 │
│       Filtros de spam, videojuegos, etc.             │
│              Código de conducta voluntario            │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

Nivel 1: Riesgo inaceptable — Prácticas prohibidas (Artículo 5)

Descripción general

El artículo 5 del AI Act establece una lista cerrada de prácticas de IA completamente prohibidas en la Unión Europea. Estas prácticas se consideran tan peligrosas para los derechos fundamentales que ninguna excepción de interés público justifica su uso (salvo excepciones muy limitadas para la identificación biométrica).

Prácticas prohibidas en detalle

1. Manipulación subliminal o engañosa (Art. 5.1.a)

Prohibición: Sistemas de IA que utilicen técnicas subliminales, manipuladoras o engañosas — más allá de la conciencia del individuo — para distorsionar materialmente su comportamiento, causándole o pudiendo causarle un perjuicio significativo.

Ejemplos concretos:

Análisis técnico: Para que se active esta prohibición, deben concurrir tres elementos: (1) técnica subliminal o manipuladora, (2) distorsión material del comportamiento, y (3) perjuicio significativo real o potencial. La IA que simplemente persuade (como un recomendador de productos) no entra en esta categoría si el usuario es consciente de la recomendación.

2. Explotación de vulnerabilidades (Art. 5.1.b)

Prohibición: Sistemas de IA que exploten las vulnerabilidades de personas o grupos específicos derivadas de su edad, discapacidad o situación social o económica, con el fin de distorsionar materialmente su comportamiento de forma perjudicial.

Grupos protegidos:

3. Puntuación social (Social scoring) (Art. 5.1.c)

Prohibición: sistemas de IA «para evaluar o clasificar a personas físicas o a colectivos de personas» —el texto final del art. 5.1.c no limita la prohibición a autoridades públicas; esa restricción pertenecía a una fase anterior del expediente legislativo— durante un período de tiempo basándose en su comportamiento social o en características personales conocidas, inferidas o previstas, cuando dicha puntuación conduzca a un trato perjudicial injustificado o desproporcionado.

Contexto: Esta prohibición está inspirada directamente en el Sistema de Crédito Social chino, que asigna puntuaciones a ciudadanos basándose en su comportamiento social y puede restringir su acceso a servicios públicos, transporte o crédito.

Elementos clave:

• La prohibición alcanza a cualquier operador, público o privado
• No se limita a un “sistema de crédito social” formal; cualquier puntuación social basada en IA está incluida
• La puntuación debe causar «una o varias de las situaciones siguientes»: un trato en un contexto que no guarde relación con el que generó los datos, o un trato «injustificado o desproporcionado». Son alternativas, no requisitos acumulativos

4. Evaluación de riesgo de delincuencia por perfilado (Art. 5.1.d)

Prohibición: Sistemas de IA que evalúen o predigan el riesgo de que una persona física cometa un delito basándose únicamente en el perfilado o en la evaluación de rasgos y características de personalidad, salvo cuando se use para complementar evaluaciones humanas basadas en hechos objetivos verificables directamente vinculados a actividad delictiva.

Implicaciones forenses: Los sistemas de “predictive policing” (policía predictiva) que perfilan a individuos basándose en su raza, barrio, historial crediticio u otros proxies están prohibidos. Sin embargo, los sistemas que analizan patrones delictivos geográficos o temporales (sin perfilar individuos) no entran en la prohibición.

5. Scraping masivo de imágenes faciales (Art. 5.1.e)

Prohibición: Sistemas de IA que creen o amplíen bases de datos de reconocimiento facial mediante la recopilación no dirigida de imágenes faciales de Internet o de grabaciones de CCTV.

Caso de referencia: Esta prohibición aborda directamente la práctica de empresas como Clearview AI, que construyó una base de datos de reconocimiento facial con imágenes recopiladas de redes sociales e Internet sin consentimiento y la comercializó a fuerzas de seguridad. Las cifras de volumen que circulan proceden de declaraciones de la propia empresa y de prensa, sin una fuente primaria fechada que este artículo pueda citar, así que no se reproducen aquí.

6. Inferencia de emociones en trabajo y educación (Art. 5.1.f)

Prohibición: Sistemas de IA que infieran las emociones de una persona física en el ámbito laboral y en las instituciones educativas, salvo cuando el sistema de IA esté destinado a ser puesto en servicio o utilizado por razones médicas o de seguridad.

Contexto: Esta prohibición aborda el creciente mercado de “emotion AI” o “affective computing” que analiza expresiones faciales, tono de voz y lenguaje corporal para inferir estados emocionales.

7. Categorización biométrica por datos sensibles (Art. 5.1.g)

Prohibición: Sistemas de categorización biométrica que clasifiquen individualmente a personas basándose en sus datos biométricos para deducir o inferir su raza, opiniones políticas, afiliación sindical, creencias religiosas o filosóficas, vida sexual u orientación sexual.

Excepción: Se permite el etiquetado o filtrado de conjuntos de datos biométricos adquiridos legalmente en el ámbito de la aplicación de la ley.

8. Identificación biométrica remota en tiempo real (Art. 5.1.h)

Prohibición: Uso de sistemas de identificación biométrica remota en tiempo real en espacios de acceso público con fines de aplicación de la ley.

Excepciones estrictas. Requieren autorización previa de «una autoridad judicial o una autoridad administrativa independiente» cuya decisión sea vinculante; y en urgencia debidamente justificada puede iniciarse el uso y solicitarse la autorización «a más tardar en un plazo de veinticuatro horas» (art. 5.3):

Sanciones por prácticas prohibidas

Nivel 2: Alto riesgo — Sistemas del Anexo III (Artículos 6-49)

¿Qué es un sistema de IA de alto riesgo?

Un sistema de IA se clasifica como alto riesgo cuando cumple una de estas dos condiciones:

Condición A (Art. 6.1): Es un producto o componente de seguridad de un producto cubierto por la legislación de armonización de la UE listada en el Anexo I (maquinaria, dispositivos médicos, juguetes, ascensores, equipos de protección individual, etc.) Y requiere una evaluación de conformidad por un tercero.

El Reglamento (UE) 2026/1744 añadió tres matices a esa regla: un uso meramente auxiliar y ajeno a la función de seguridad no convierte al sistema en componente de seguridad (art. 6.1 bis); vuelve a serlo si su fallo puede poner en peligro la salud o la seguridad (art. 6.1 ter); y no se cumple el art. 6.1.b cuando la evaluación por tercero se exige únicamente por riesgos ajenos a la salud y la seguridad (art. 6.1 quater).

Condición B (Art. 6.2): está incluido en una de las ocho categorías del Anexo III.

Y una excepción que suele olvidarse. El art. 6.3 permite que un sistema del anexo III no sea de alto riesgo «cuando no plantee un riesgo importante» de causar perjuicio a la salud, la seguridad o los derechos fundamentales, ni influya sustancialmente en el resultado de la toma de decisiones, y concurra una condición tasada. Con un límite duro: los sistemas que efectúan elaboración de perfiles de personas físicas «siempre se considerarán de alto riesgo».

El Anexo III: las 8 categorías de alto riesgo

Categoría 1: Biometría (Anexo III, punto 1)

Relevancia forense: El perito informático puede ser requerido para auditar sistemas de reconocimiento facial utilizados por empresas de seguridad privada, verificar la precisión y ausencia de sesgos raciales, y documentar el cumplimiento de las obligaciones del Anexo III.

Categoría 2: Infraestructuras críticas (Anexo III, punto 2)

Sistemas de IA utilizados como componentes de seguridad en la gestión y operación de:

Categoría 3: Educación y formación profesional (Anexo III, punto 3)

Caso relevante: Los sistemas de proctoring (supervisión remota de exámenes) con IA, utilizados masivamente durante la pandemia COVID-19, son clasificados como alto riesgo. Deben cumplir obligaciones de transparencia, no discriminación y supervisión humana.

Categoría 4: Empleo y gestión de trabajadores (Anexo III, punto 4)

Categoría 5: Acceso a servicios esenciales (Anexo III, punto 5)

Implicación en España: Los sistemas de scoring bancario utilizados por entidades financieras españolas (CaixaBank, Santander, BBVA, etc.) para decisiones de crédito son sistemas de alto riesgo. El derecho a explicación del art. 86 del AI Act no es universal: exige que la decisión se base en la salida de un sistema del anexo III —salvo su punto 2—, que produzca «efectos jurídicos o le afecte considerablemente del mismo modo» y que tenga «efecto perjudicial para su salud, su seguridad o sus derechos fundamentales». El art. 22 del RGPD tiene sus propias condiciones.

Categoría 6: Aplicación de la ley (Anexo III, punto 6)

Relevancia forense: El perito informático puede ser llamado a evaluar la fiabilidad técnica de sistemas de IA utilizados por las fuerzas de seguridad, verificar la ausencia de sesgos discriminatorios y documentar si se respetó la supervisión humana obligatoria.

Categoría 7: Migración, asilo y control de fronteras (Anexo III, punto 7)

Categoría 8: Administración de justicia y procesos democráticos (Anexo III, punto 8)

Obligaciones para sistemas de alto riesgo

Los proveedores y deployers de sistemas de IA de alto riesgo deben cumplir un extenso conjunto de obligaciones:

Obligaciones del proveedor (Arts. 8-25)

Obligaciones del deployer (Arts. 26-27)

Evaluación de conformidad

El proceso de evaluación de conformidad varía según la categoría:

Registro en la base de datos de la UE

El registro no es uniforme ni siempre público. Los sistemas del anexo III.2 «se registrarán a nivel nacional» (art. 49.5), y los de los puntos 1, 6 y 7 en los ámbitos policial, migratorio, de asilo y fronteras van a una «sección segura no pública» de la base de datos de la UE (art. 49.4). Para el resto, el registro en la base europea incluye:

• Nombre del proveedor y sus datos de contacto
• Descripción del sistema de IA
• Estado del sistema (activo, retirado, revocado)
• Países donde se comercializa
• Declaración de conformidad
• Instrucciones de uso

Nivel 3: Riesgo limitado — Obligaciones de transparencia (Artículo 50)

¿Qué sistemas tienen riesgo limitado?

Los sistemas de riesgo limitado no están prohibidos ni requieren las extensas obligaciones de los sistemas de alto riesgo, pero deben cumplir obligaciones específicas de transparencia para que los usuarios sepan que interactúan con IA.

Obligaciones de transparencia por tipo de sistema

Chatbots e interfaces conversacionales (Art. 50.1)

Ejemplo práctico: Un chatbot de atención al cliente en un e-commerce español debe incluir un mensaje como: “Estás hablando con un asistente de inteligencia artificial.” Prometer un agente humano solo procede si el servicio realmente lo ofrece: el art. 50 no lo exige.

Reconocimiento de emociones y categorización biométrica (Art. 50.3)

Deepfakes y contenido generado por IA (Art. 50.4)

Formato del etiquetado

Conviene separar dos deberes que el artículo confundía:

• Del proveedor del sistema que genera contenido sintético: marcarlo en un formato «legible por máquina» y que sea «eficaz, interoperable, sólido y fiable» (art. 50.2).
• Del responsable del despliegue: los deberes de información de los apartados 3 y 4 —reconocimiento de emociones, categorización biométrica y contenido que constituya deepfake o texto de interés público—. Los apartados 1 y 2 recaen sobre el proveedor; el apartado 5 no traslada deberes, solo fija que la información sea clara, distinguible y llegue a más tardar con la primera interacción o exposición.

Dos precisiones sobre lo que no dice el reglamento: no exige que el marcado sea «persistente a lo largo de la cadena de distribución», y no nombra C2PA, IPTC, EXIF ni SynthID como formatos obligatorios —son implementaciones posibles, no requisitos legales—.

Estándares técnicos relevantes:

Nivel 4: Riesgo mínimo — Sin obligaciones específicas

Sistemas de riesgo mínimo

La gran mayoría de sistemas de IA actualmente en uso se clasifican como riesgo mínimo. No tienen obligaciones específicas de alto riesgo ni las de transparencia del art. 50, y se les anima a adherirse a códigos de conducta voluntarios. Eso no es lo mismo que estar fuera del reglamento: el art. 4 impone a proveedores y responsables del despliegue, dentro de ámbito, medidas para garantizar un nivel suficiente de alfabetización en materia de IA de su personal, con independencia del nivel de riesgo del sistema.

Ejemplos de IA de riesgo mínimo:

Códigos de conducta (Art. 95)

El AI Act incentiva la creación de códigos de conducta para sistemas de riesgo mínimo que cubran:

• Sostenibilidad medioambiental (eficiencia energética)
• Accesibilidad para personas con discapacidad
• Participación de stakeholders en el diseño
• Diversidad en equipos de desarrollo
• Formación en alfabetización de IA

Modelos de IA de propósito general (GPAI) — Capítulo V

Régimen especial para modelos fundacionales

Además de la clasificación por niveles de riesgo, el AI Act establece un régimen separado para los modelos de IA de propósito general (GPAI), también conocidos como modelos fundacionales (GPT-4, Claude, Gemini, Llama, Mistral, etc.).

Clasificación de modelos GPAI

Obligaciones de proveedores GPAI

Modelos GPAI estándar (Art. 53)

Modelos GPAI con riesgo sistémico (Art. 55)

Impacto en empresas españolas

Aquí conviene no confundir los papeles. Quien usa un sistema bajo su propia autoridad es responsable del despliegue; quien desarrolla o encarga desarrollar un sistema y lo pone en servicio bajo nombre propio es proveedor, con todas sus obligaciones. Una empresa que construya un sistema de alto riesgo sobre un modelo GPAI normalmente será proveedor de ese sistema, no un mero deployer. Y un responsable del despliegue pasa a proveedor en los supuestos tasados del art. 25.1, no por un criterio genérico de diligencia. Deben:

1. Determinar primero qué papel ocupan, porque de ahí cuelga todo lo demás
2. Si son proveedores, realizar la evaluación de conformidad del sistema final —es obligación del proveedor, no del responsable del despliegue—
3. Documentar cómo el modelo GPAI se integra en su sistema
4. Garantizar la supervisión humana del sistema completo

Cronología de aplicación del AI Act

Este calendario cambió con el acto publicado el 24 de julio de 2026, en vigor tres días después, el 27 de julio (art. 4). El Reglamento (UE) 2026/1744 —el «ómnibus digital sobre IA»— retrasó las secciones 1 a 3 del capítulo III: el anexo III pasa del 2 de agosto de 2026 al 2 de diciembre de 2027, y el anexo I al 2 de agosto de 2028. La fecha general de agosto de 2026 sigue en pie para el resto del reglamento, pero ya no es la de «aplicación completa».

Sanciones del AI Act

Estructura sancionadora

Comparativa con RGPD

Criterios para determinar la sanción

El art. 99.7 enumera diez criterios, y dos de ellos obligan a mirar lo que otras autoridades ya han sancionado:

1. La naturaleza, gravedad y duración de la infracción y de sus consecuencias, atendiendo a la finalidad del sistema y al número de afectados
2. Las multas que otras autoridades de vigilancia del mercado hayan impuesto ya al mismo operador por la misma infracción
3. Las multas impuestas al mismo operador por otras normas del Derecho de la Unión o nacional, cuando deriven de la misma conducta
4. El tamaño, el volumen de negocio anual y la cuota de mercado del operador
5. Cualquier otro factor agravante o atenuante, incluido el beneficio obtenido o la pérdida evitada
6. El grado de cooperación con las autoridades nacionales competentes
7. El grado de responsabilidad, considerando las medidas técnicas y organizativas implementadas
8. La forma en que las autoridades tuvieron conocimiento de la infracción
9. Si la infracción fue intencionada o negligente
10. Las medidas adoptadas para paliar el perjuicio causado

AESIA: la autoridad española de supervisión de IA

¿Qué es la AESIA?

La Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA) es la agencia española de supervisión de IA. Conviene no presentarla como supervisor único: la vigilancia del mercado se reparte entre varias autoridades según el objeto y los efectos del sistema. La Ley 28/2022 previó su creación y el Real Decreto 729/2023 aprobó su Estatuto y reguló su constitución efectiva. Tiene su sede en A Coruña. A la fecha de esta revisión figuraba en la lista de la Comisión con la designación española pendiente de adopción final, y el proyecto de ley orgánica que la desarrolla seguía en fase de enmiendas en el Congreso.

Competencias de la AESIA

El art. 74 del AI Act conserva a las autoridades sectoriales —productos, servicios financieros, protección de datos, policía y migración, justicia—, de modo que el supervisor competente en un caso concreto puede no ser AESIA. La propia AESIA lo enumera así en el recurso enlazado más arriba: junto a ella aparecen la AEPD, el Banco de España, el CGPJ y las autoridades de producto. Con esa reserva:

Lo que no se puede dar por sentado sin identificar la norma que se lo atribuya: la potestad sancionadora en cualquier ámbito, la representación de España ante el Comité Europeo de IA y la condición de autoridad notificante para designar organismos notificados. El reparto definitivo de esas funciones dependía, a la fecha de esta revisión, de la ley orgánica en tramitación.

Sandbox regulatorio de IA

El sandbox regulatorio es un entorno controlado donde probar sistemas de IA con acompañamiento del supervisor. Conviene precisar quién lo gestiona: el piloto español del RD 817/2023 designó órgano competente a la Secretaría de Estado, y el estatuto de AESIA le atribuye la promoción de estos entornos —no consta que gestione en exclusiva todo sandbox—. España fue uno de los primeros países de la UE en poner en marcha su sandbox.

Beneficios del sandbox:

• Probar con acompañamiento del supervisor. El art. 57 no elimina la supervisión ni la responsabilidad por daños, y condiciona la no imposición de multas al cumplimiento del plan y de las indicaciones recibidas
• Recibir orientación de la autoridad que gestione el entorno concreto —que no es necesariamente AESIA—, en los términos de la convocatoria
• Salir con documentación del proceso y una evaluación que no equivale a certificación ni a inmunidad: el piloto del RD 817/2023 produjo una autoevaluación sin efectos fuera del entorno

Lo que un sandbox no ofrece: conjuntos de datos de prueba garantizados por el organismo, ni una validación vinculante de la clasificación de riesgo oponible después ante el supervisor.

Papel del perito informático forense

Servicios periciales relacionados con el AI Act

El perito informático forense tiene un papel creciente en el ecosistema del AI Act:

Metodología pericial para auditoría AI Act

Ejemplo de informe pericial: estructura recomendada

Un informe pericial sobre cumplimiento del AI Act debería contener las siguientes secciones:

Herramientas para auditoría de IA

Impacto sectorial en España

Sector financiero

Sector sanitario

Sector público

Sector legal

Relación con otras normativas

AI Act y RGPD

El AI Act complementa al RGPD pero no lo sustituye. Cuando un sistema de IA procesa datos personales, debe cumplir ambas normativas simultáneamente:

AI Act y Directiva NIS2

Un sistema de IA de alto riesgo en infraestructuras críticas está sujeto a las obligaciones de ciberseguridad del AI Act (art. 15) siempre. Los otros dos marcos no los activa su clasificación, sino quién los opera:

• NIS2 se aplica por tipo de entidad, sector y tamaño según su art. 2, no porque un sistema sea de alto riesgo. Si la entidad no está en su ámbito, no le alcanza aunque despliegue IA crítica.
• El Esquema Nacional de Seguridad obliga al sector público y a las entidades privadas en las condiciones del art. 2.3 del RD 311/2022 —cuando prestan servicios o proveen soluciones a aquél—, no a cualquier operador de un sistema del anexo III.2.

AI Act y Directiva de Responsabilidad por IA

La Directiva de Responsabilidad por IA fue retirada: el procedimiento 2022/0303/COD figura en EUR-Lex como «Proposal withdrawn», así que no procede describirla en futuro. Su propósito era facilitar las reclamaciones civiles por daños de sistemas de IA de alto riesgo, invirtiendo la carga de la prueba en determinadas circunstancias.

Estándares técnicos y normas armonizadas

ISO/IEC 42001:2023 — Sistema de gestión de IA

La norma ISO/IEC 42001:2023 es el primer estándar internacional para sistemas de gestión de inteligencia artificial. Es altamente relevante para el cumplimiento del AI Act porque:

Otras normas relevantes

Normas armonizadas europeas (en desarrollo)

El CEN-CENELEC está desarrollando normas armonizadas específicas para el AI Act. Cuando se publiquen, su cumplimiento generará una presunción de conformidad con los requisitos del reglamento:

El trabajo está repartido en diez áreas y avanza a ritmos distintos, sin calendario público por norma. Anticipar una fecha de publicación para cada una sería inventarla, así que este artículo no lo hace: la referencia con estado verificable es que prEN 18286 fue la primera norma de IA en entrar en consulta pública, el 30 de octubre de 2025.

El estado real y actualizado de cada trabajo se consulta en la página de normalización del AI Act de la Comisión Europea, que es la única fuente que se mantiene al día.

Evaluación de impacto en derechos fundamentales (FRIA)

¿Qué es la FRIA?

El artículo 27 del AI Act establece que determinados deployers deben realizar una Evaluación de Impacto en Derechos Fundamentales (Fundamental Rights Impact Assessment — FRIA) antes de desplegar sistemas de IA de alto riesgo. Es diferente de la DPIA del RGPD y adicional a ella.

¿Quién debe realizarla?

• Organismos de derecho público
• Entidades privadas que prestan servicios públicos
• Deployers de sistemas de scoring crediticio
• Deployers de sistemas de evaluación de riesgos en seguros de vida y salud

Contenido de la FRIA

El art. 27.1 fija el contenido mínimo, y conviene seguir sus letras en vez de una lista genérica:

Preguntas frecuentes adicionales

¿Un chatbot de empresa es de alto riesgo?

No necesariamente. Un chatbot de atención al cliente que responde preguntas generales es de riesgo limitado (obligación de transparencia). Solo sería de alto riesgo si se usa para tomar decisiones que afecten a derechos fundamentales (por ejemplo, aprobar o denegar un crédito).

¿Las herramientas de IA generativa como ChatGPT son de alto riesgo?

Los modelos fundacionales (GPT-4, Claude, Gemini) están regulados como modelos GPAI, con su propio régimen. El sistema final que use el modelo puede ser de alto riesgo dependiendo de su aplicación. Por ejemplo, usar ChatGPT para charlar es riesgo mínimo, pero integrarlo en un sistema de selección de personal es alto riesgo.

¿Cómo afecta el AI Act a las PYMES y startups?

El AI Act incluye medidas de apoyo para PYMES: acceso prioritario al sandbox regulatorio, tasas reducidas para la evaluación de conformidad, sanciones proporcionadas al tamaño, y guías simplificadas de cumplimiento. Sin embargo, las obligaciones sustantivas son las mismas independientemente del tamaño de la empresa.

¿Qué pasa si mi proveedor de IA no cumple el AI Act?

El reglamento no crea una responsabilidad general del responsable del despliegue por lo que incumpla su proveedor. Lo que sí hace el art. 25.1 es convertirlo en proveedor en tres supuestos tasados: que ponga su marca o nombre en el sistema, que lo modifique sustancialmente o que cambie su finalidad de forma que pase a ser de alto riesgo. Fuera de esos casos responde de sus propias obligaciones del art. 26 —uso conforme a instrucciones, supervisión humana, vigilancia y conservación de registros—. Aun así, es recomendable incluir cláusulas de cumplimiento del AI Act en los contratos con proveedores de IA.

¿El AI Act se aplica a la IA desarrollada internamente?

Sí, dentro del ámbito del art. 2, que da igual que el sistema se haya desarrollado internamente o comprado fuera. Ese ámbito tiene exclusiones que conviene conocer antes de dar por aplicable el reglamento: los sistemas destinados exclusivamente a fines militares, de defensa o de seguridad nacional; los desarrollados y puestos en servicio con el único fin de la investigación y el desarrollo científicos; la actividad de investigación y desarrollo previa a la comercialización; y el uso por personas físicas en el marco de una actividad puramente personal no profesional. Una empresa que desarrolla su propio modelo de IA para uso interno actúa como “proveedor” y “deployer” simultáneamente.

¿Qué diferencia hay entre “proveedor” y “deployer” en el AI Act?

El proveedor (provider) es quien desarrolla o pone en el mercado el sistema de IA. El deployer es quien lo utiliza en su actividad profesional. Las obligaciones son diferentes: el proveedor es responsable del diseño, documentación y evaluación de conformidad; el deployer es responsable del uso conforme a instrucciones, la supervisión humana y la monitorización. Una misma empresa puede ser proveedor y deployer si desarrolla y usa su propio sistema.

¿Qué ocurre si clasifico incorrectamente mi sistema de IA?

La discrepancia en la clasificación no es, por sí sola, una infracción autónoma: lo que se sanciona es el deber concreto que se haya dejado de cumplir. Clasificar como riesgo mínimo un sistema del anexo III deja sin hacer la documentación del art. 6.4, el registro del art. 49.2 y las obligaciones de los arts. 8-15, y cada una tiene su propia fecha de exigibilidad, su operador responsable y su tipo sancionador. La autoridad de vigilancia competente —que depende del objeto y los efectos del sistema, y no siempre es AESIA— puede investigar de oficio o por denuncia. Un informe pericial puede ser determinante para establecer la clasificación correcta.

¿Los sistemas de IA existentes deben adaptarse al AI Act?

Con matices importantes. Para los sistemas de alto riesgo introducidos o puestos en servicio antes de la fecha aplicable del capítulo III, el art. 111.2 dice que el reglamento se les aplica «únicamente si, a partir de esa fecha, dichos sistemas se ven sometidos a cambios significativos en sus diseños», con una regla especial hasta 2030 para los destinados a autoridades públicas. Es decir, sí existe un régimen transitorio, aunque no una cláusula de “grandfathering” que exima a los sistemas preexistentes. Lo aconsejable es inventariar los sistemas en uso y analizar cuáles quedarían alcanzados si se modifican significativamente: no hay un plazo legal general que obligue a adaptarlos todos a una fecha determinada.

¿Cómo se relaciona el AI Act con la Ley de Servicios Digitales (DSA)?

La DSA y el AI Act son complementarios. Las plataformas en línea que usen sistemas de recomendación basados en IA deben cumplir con las obligaciones de transparencia de ambas normativas. Los sistemas de moderación de contenido con IA también pueden estar sujetos al AI Act si se utilizan para decisiones que afecten a derechos fundamentales.

¿El AI Act regula el uso de IA en investigaciones penales?

Sí, específicamente en el Anexo III.6 (aplicación de la ley). Los sistemas usados para evaluar el riesgo de delincuencia, detectar el engaño o valorar la fiabilidad de las pruebas son de alto riesgo por el anexo III.6. La identificación biométrica remota no cambia de sitio por usarse en una investigación: está en el anexo III.1.a. Además, la identificación biométrica remota en tiempo real en espacios de acceso público con fines policiales está prohibida (art. 5.1.h) salvo excepciones tasadas, que exigen autorización previa de una autoridad judicial o de una autoridad administrativa independiente con decisión vinculante y que el Estado miembro haya autorizado esos usos en su Derecho nacional (arts. 5.3 y 5.5).

Casos prácticos de clasificación de riesgo

Caso 1: Sistema de selección de personal con IA

Escenario: Una empresa de RRHH española desarrolla una herramienta de IA que analiza CVs, realiza entrevistas por vídeo con análisis de expresión facial, y genera una puntuación de idoneidad para cada candidato.

Clasificación:

Obligaciones: Evaluación de conformidad, DPIA, documentación técnica, pruebas de no discriminación (género, edad, raza, discapacidad), supervisión humana efectiva, información a candidatos.

Caso 2: Chatbot bancario con funciones de crédito

Escenario: Un banco español implementa un chatbot de IA que atiende consultas generales, pero también puede pre-aprobar microcréditos de hasta 3.000€ basándose en el perfil del cliente.

Análisis pericial necesario: Un perito puede evaluar si el algoritmo de pre-aprobación discrimina por edad, género, código postal (como proxy de raza) u otros factores protegidos. También verificar que la supervisión humana es efectiva y no meramente nominal.

Caso 3: Sistema de vigilancia con reconocimiento facial

Escenario: Una empresa de seguridad privada en España instala cámaras con reconocimiento facial en un centro comercial para identificar a personas con orden de alejamiento.

Conclusión pericial: el art. 5.1.h no resuelve este caso, y decir que lo prohíbe es un error de encuadre que la contraparte desmonta leyendo el precepto. Lo que hay que analizar es el tratamiento de datos biométricos: el art. 9 del RGPD parte de la prohibición de tratar categorías especiales, y una empresa privada necesitaría una excepción del art. 9.2 que rara vez concurre en un centro comercial. El perito documenta qué datos se tratan, con qué finalidad, durante cuánto tiempo y con qué base, y deja la calificación a la autoridad competente en lugar de anticipar una sanción del AI Act que este supuesto no activa.

Checklist de cumplimiento del AI Act para empresas

Fase 1: Inventario (inmediato)

Fase 2: Evaluación

Fase 3: Implementación (continua)

Guía de decisión: ¿mi sistema es de alto riesgo?

¿El sistema de IA toma o asiste en decisiones
que afectan a derechos fundamentales de personas?
    │
    ├── SÍ → ¿Está incluido en el Anexo III?
    │         │
    │         ├── SÍ → ¿Elabora perfiles de personas físicas?
    │         │        │
    │         │        ├── SÍ → ALTO RIESGO (art. 6.3, sin excepción posible)
    │         │        │
    │         │        └── NO → ¿Concurre alguna condición del art. 6.3
    │         │                  y el sistema no plantea un riesgo
    │         │                  importante ni influye sustancialmente
    │         │                  en la decisión?
    │         │                  │
    │         │                  ├── SÍ → NO es alto riesgo, pero hay que
    │         │                  │        documentar la evaluación y
    │         │                  │        registrarla (arts. 6.4 y 49.2)
    │         │                  │
    │         │                  └── NO → ALTO RIESGO
    │         │                           Obligaciones Arts. 8-49
    │         │
    │         └── NO → ¿Es un componente de seguridad
    │                   de un producto del Anexo I?
    │                   │
    │                   ├── SÍ → ALTO RIESGO
    │                   │
    │                   └── NO → RIESGO LIMITADO o MÍNIMO
    │                            Evaluar transparencia (Art. 50)
    │
    └── NO → ¿Es un chatbot, genera deepfakes o detecta emociones?
              │
              ├── SÍ → RIESGO LIMITADO
              │        Obligaciones de transparencia (Art. 50)
              │
              └── NO → RIESGO MÍNIMO
                       Sin obligaciones específicas
                       Código de conducta voluntario (Art. 95)

Diferencias entre el AI Act y enfoques regulatorios internacionales

AI Act (UE) vs. Orden Ejecutiva de Biden (EE.UU., revocada)

AI Act vs. Reglamento chino de IA generativa

Referencias y fuentes

• Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo (AI Act) — Diario Oficial de la Unión Europea, 12 de julio de 2024; se enlaza el texto consolidado a 27 de julio de 2026, que ya incorpora la reforma del Reglamento (UE) 2026/1744
• Annexes I-XIII del Reglamento (UE) 2024/1689 — Listas de legislación armonizada, sistemas de alto riesgo y documentación técnica
• Comisión Europea — «New rules for Artificial Intelligence – Questions and Answers» (actualizado en 2024)
• Real Decreto 729/2023 — Aprueba el Estatuto de la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA) y regula su constitución efectiva; la creación la previó la Ley 28/2022
• Instrucción CGPJ 2/2026 — Uso de herramientas de inteligencia artificial en la administración de justicia
• NIST AI RMF 1.0 (publicado el 26 de enero de 2023) — AI Risk Management Framework
• ISO/IEC 42001:2023 — Sistema de gestión de inteligencia artificial
• AEPD — «Adecuación al RGPD de tratamientos que incorporan Inteligencia Artificial. Una introducción» (2020)
• Comité Europeo de Protección de Datos (EDPB) — Opinión 28/2024, sobre aspectos de protección de datos en el tratamiento en el contexto de modelos de IA (17 de diciembre de 2024)
• Future of Life Institute — EU AI Act Explorer (base de datos interactiva del reglamento)
• Stanford HAI — AI Index Report 2025
• Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA) — Guías de cumplimiento del AI Act

Conclusión

La clasificación de riesgo del AI Act representa un cambio fundamental en la regulación de la inteligencia artificial en Europa y, por extensión, a nivel global. Con un esquema, hoy de uso general, que ordena en cuatro niveles el régimen — desde prácticas absolutamente prohibidas hasta IA de riesgo mínimo sin obligaciones específicas — el reglamento busca equilibrar la innovación tecnológica con la protección de los derechos fundamentales.

Para las empresas españolas, las fechas de alto riesgo son el 2 de diciembre de 2027 (anexo III) y el 2 de agosto de 2028 (anexo I), tras el retraso del Reglamento (UE) 2026/1744. Es entonces cuando los sistemas de alto riesgo deberán cumplir las obligaciones de documentación, transparencia, supervisión humana y evaluación de conformidad. Las empresas que no se preparen a tiempo se exponen a sanciones de hasta 15 millones de euros o el 3% de su facturación global (art. 99.4), que es el tramo del incumplimiento de las obligaciones de alto riesgo. Los 35 millones o el 7% quedan reservados a las prácticas prohibidas del art. 5.

El perito informático forense desempeña un papel esencial en este nuevo ecosistema: desde la auditoría técnica de cumplimiento (clasificación de riesgo, sesgos algorítmicos, trazabilidad) hasta la emisión de informes periciales en procedimientos sancionadores ante la AESIA o en litigios judiciales. La demanda de peritos especializados en IA aumentará significativamente a medida que el AI Act entre en plena aplicación.

La combinación del AI Act con el RGPD crea un marco regulatorio sin precedentes. Las empresas deben adoptar un enfoque integral de gobernanza de IA que cubra tanto la seguridad del sistema como la protección de datos personales, con auditorías periódicas y documentación exhaustiva.

Última actualización: 4 de septiembre de 2026 Categoría: Marco Legal Código: LEG-039