Proyecto de ley de IA en Chile: clasificación de riesgos y obligaciones para empresas

Proyecto de ley de IA en Chile: clasificación de riesgos y obligaciones para empresas

Chile está tramitando en el Senado su proyecto de ley de Inteligencia Artificial. Aunque aún no es ley, ya define el marco que viene: clasificación de…

· Cumplimiento de IA y datos

Chile está tramitando en el Senado su proyecto de ley de Inteligencia Artificial. Aunque aún no es ley, ya define el marco que viene: clasificación de riesgos, prohibiciones concretas, principios que las empresas tendrán que cumplir. Si usas IA en tu organización —y hoy casi todas usan algo— conviene entender hacia dónde va la regulación antes de que llegue.

De dónde viene este proyecto

Chile aprobó en octubre de 2025 en la Cámara de Diputados el proyecto de ley que regula los sistemas de inteligencia artificial, y actualmente se tramita en el Senado, donde lo estudia la Comisión de Desafíos del Futuro. Puedes seguir el estado de la tramitación en el sitio de la Cámara. Su diseño sigue el enfoque del AI Act europeo, que Chile toma como referencia.

El principio central: regular según el riesgo

El proyecto no prohíbe la IA. Lo que hace es establecer que a mayor riesgo de afectar derechos fundamentales, mayores son las obligaciones del operador. Ese principio de proporcionalidad genera cuatro categorías:

  • Riesgo inaceptable — prohibido: usos directamente incompatibles con derechos fundamentales. El ejemplo más claro son los sistemas de puntuación social masiva (como los que usan algunos gobiernos autoritarios para evaluar el comportamiento de la población) o la vigilancia biométrica indiscriminada en espacios públicos.
  • Alto riesgo — obligaciones estrictas: sistemas que afectan decisiones sensibles: crédito, empleo, salud, educación, justicia penal, infraestructura crítica. Requieren documentación técnica, evaluaciones de sesgo, supervisión humana obligatoria y trazabilidad.
  • Riesgo limitado — transparencia básica: sistemas con potencial de manipulación o error menor. Por ejemplo, un chatbot que responde como si fuera humano debe identificarse como sistema automático.
  • Sin riesgo evidente: usos de bajo impacto con mínimas restricciones (filtros de spam, herramientas de productividad básica).

Los principios que toda IA debe cumplir

El proyecto establece principios transversales que aplican a todos los sistemas, independientemente de su categoría de riesgo:

  • Supervisión humana: siempre debe ser posible que un humano intervenga, corrija o detenga un sistema de IA.
  • Seguridad técnica: los sistemas deben ser robustos y resistentes ante fallos y ataques.
  • Protección de datos: la IA que trata datos personales debe cumplir con la Ley 21.719 (vigente en plenitud desde diciembre de 2026).
  • Equidad: los sistemas no pueden discriminar por género, raza, origen u otras características protegidas.
  • Transparencia: el usuario afectado debe poder saber que está interactuando con un sistema de IA y, en decisiones relevantes, obtener explicación del resultado.

Qué crea el proyecto: el Consejo Asesor Técnico de IA

El proyecto crea un Consejo Asesor Técnico de IA bajo el Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación. Sus funciones incluyen proponer qué sistemas clasifican como alto riesgo o riesgo limitado, evaluar la implementación de la ley cada tres años, y fomentar la innovación responsable. No es un organismo sancionador; esa función queda en los ministerios sectoriales y, para todo lo que involucre datos personales, en la Agencia de Protección de Datos Personales.

Un ejemplo concreto: un sistema de scoring de crédito

Un banco o fintech que usa un modelo de IA para aprobar o rechazar créditos está en la categoría de alto riesgo bajo el proyecto: la decisión afecta derechos económicos significativos. Bajo la futura ley, ese banco debería documentar el modelo, hacer auditorías periódicas de sesgo, garantizar que un analista humano puede revisar el resultado si el cliente lo pide, y demostrar que el modelo fue entrenado sin usar categorías protegidas como género o etnia como variables discriminatorias.

Sanciones: hasta 20.000 UTM

El proyecto contempla multas de hasta 20.000 UTM para quien infrinja la normativa. La cantidad exacta depende de la gravedad de la infracción, la categoría de riesgo del sistema involucrado y si es reincidencia. No es una cifra menor: representa decenas de millones de pesos para la UTM vigente.

Qué hacer mientras la ley se tramita

  • Inventariar qué sistemas de IA usas y evaluar en qué categoría de riesgo caerían bajo el proyecto.
  • Revisar la política de datos: la IA que trata datos personales ya está sujeta a la Ley 21.719 desde que entre en vigor en diciembre de 2026.
  • Implementar supervisión humana en decisiones automáticas que afecten a personas de manera significativa. Hacerlo ahora reduce riesgo legal y reputacional ya, antes de que sea obligatorio.
  • Seguir la tramitación en el Senado para conocer las modificaciones que se introduzcan al texto aprobado por la Cámara.

En síntesis

Chile está construyendo una regulación de IA basada en riesgos, similar al modelo europeo. Si tu organización usa sistemas automáticos que afectan decisiones sobre personas, la dirección es clara: documentar, supervisar, auditar y ser transparente. El proyecto no busca frenar la innovación sino darle un marco que proteja derechos. Adaptarse antes de que sea obligatorio es siempre más fácil que hacerlo bajo presión.

Fuentes: Proyecto de Ley IA — Cámara de Diputados; MinCiencia Chile. Contenido informativo: no reemplaza asesoría profesional.

— Mindset & Code · Legal-Tech Chile · derecho y tecnología, explicados simple.

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