Desde la aprobación del Reglamento sobre inteligencia artificial (RIA), uno de los aspectos más importantes y con frecuencia pasados por alto en el análisis jurídico de una solución tecnológica es este: ¿estamos ante un modelo de IA o ante un sistema de IA?
Esta clasificación no es un detalle menor. De ella dependen la aplicación del Reglamento (UE) 2024/1689, las obligaciones que derivan para los distintos operadores implicados y, en última instancia, la responsabilidad que puede asumir una empresa a lo largo de la cadena de suministro. En este artículo explicamos cómo distinguir ambos conceptos, modelo y sistema de IA, y por qué esta diferenciación debe ser siempre el punto de partida en cualquier análisis legal relacionado con productos basados en inteligencia artificial.
¿Qué dicen las Directrices de la Comisión sobre el sistema de inteligencia artificial?
Para facilitar esta tarea de diferenciación, la Comisión Europea ha publicado unas Directrices sobre la definición de sistema de inteligencia artificial, cuyo objetivo es ayudar a interpretar el concepto jurídico recogido en el artículo 3.1 del RIA.
Aunque no son vinculantes, estas Directrices descomponen la definición legal en siete elementos clave, explicando cómo debe entenderse cada uno y ofreciendo ejemplos prácticos. Según esta interpretación, una solución puede considerarse un sistema de IA si concurren (total o parcialmente) los siguientes componentes:
- Sistema mecánico (debe ejecutarse mediante máquinas, no mediante procesos biológicos).
- Autonomía (funciona con cierto grado de independencia del ser humano).
- Capacidad de adaptación (puede modificar su comportamiento una vez desplegado).
- Objetivos definidos (expresos o implícitos en su diseño).
- Capacidad de inferencia (utiliza técnicas de IA para generar resultados a partir de datos de entrada).
- Generación de resultados con impacto en el entorno (como predicciones, recomendaciones o decisiones).
- Interacción con el entorno físico o virtual (sus resultados tienen efectos reales, directos o indirectos).
Las propias Directrices aclaran que buscan ofrecer una interpretación común que facilite su aplicación práctica, sin sustituir ni limitar lo dispuesto en el texto legal.
H2 Diferencia entre modelo de IA y sistema de IA
¿Qué es un modelo de IA?
De forma general, un modelo de IA es un conjunto de algoritmos y estructuras matemáticas entrenados con datos para llevar a cabo tareas concretas, como clasificar información, hacer predicciones o generar contenido. Es, por así decirlo, el componente que dota de "inteligencia" a una solución, pero por sí solo no constituye un producto final accesible o utilizable directamente por un usuario.
Por ejemplo, un modelo como GPT-4 puede generar texto de forma autónoma, pero no dispone de interfaz, mecanismos de control ni lógica de negocio: necesita integrarse dentro de una solución más amplia para ofrecer un servicio funcional. Es, en esencia, la base técnica, pero no el producto terminado.
¿Y qué es entonces un sistema de IA?
Un sistema de IA, en cambio, es una solución completa y operativa. Se basa en uno o varios modelos de IA, pero va más allá: incluye elementos como interfaz de usuario, reglas de funcionamiento, procesos automatizados, mecanismos de supervisión o actualizaciones, entre otros.
Su finalidad es cumplir un objetivo concreto en un entorno determinado y generar resultados que puedan influir (de forma directa o indirecta) en el comportamiento de personas, sistemas o procesos. En este sentido, es un producto funcional, diseñado para interactuar con el entorno y ofrecer un resultado útil, no una simple herramienta técnica.
¿Por qué es tan importante diferenciar entre ambos?
La distinción entre modelo y sistema de IA tiene implicaciones jurídicas concretas dentro del marco del RIA. Identificar correctamente la naturaleza de un producto es fundamental para saber:
- Qué normas son aplicables. El Reglamento se dirige principalmente a los sistemas de IA, salvo en el caso particular de los modelos de uso general.
- Qué papel desempeña la empresa. Solo si se trata de un sistema, puede determinarse con claridad si la organización actúa como proveedor, distribuidor, importador o responsable del despliegue, con las correspondientes obligaciones legales.
- Qué exigencias deben cumplirse. Desde la transparencia y la trazabilidad hasta el diseño seguro o la gestión de riesgos, los requisitos varían en función del tipo de producto y del rol del operador.
No distinguir correctamente entre ambas categorías puede llevar a asumir obligaciones indebidas o, peor aún, a ignorar responsabilidades legales esenciales.
Claves prácticas para diferenciar modelo y sistema
¿Qué recomendamos?
Antes de definir tu posición al vender, comprar o integrar un software que incorpora inteligencia artificial, hay una cuestión previa que conviene resolver con claridad: ¿estamos ante un modelo o ante un sistema de IA?
Y más allá del término que se utilice, lo realmente importante es entender cómo se estructura esa solución, qué elementos la componen y cómo interactúan entre sí. Esta diferenciación no es solo técnica: es el paso previo para saber qué obligaciones tendrás como empresa, cuál será tu rol en la cadena de valor y qué riesgos debes prever y gestionar.
Comprender bien esta estructura (y cómo encaja en el marco regulatorio europeo) es el primer paso para garantizar un cumplimiento normativo sólido, evitar errores y construir una estrategia tecnológica jurídicamente segura. Para ello, nuestros abogados expertos en inteligencia artificial pueden ayudarte, contacta con ellos aquí.
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