AESIA y empresas de IA en Barcelona

AESIA y empresas de IA en Barcelona: qué va a inspeccionar y cómo prepararte

AESIA y empresas de IA en Barcelona. La Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA) nace para que el despliegue de la IA en España sea seguro, legal y responsable. Si operas en Barcelona —seas startup, scale-up, integrador o gran empresa— es razonable anticipar requerimientos documentales y visitas de supervisión. Este artículo detalla qué puede pedir AESIA y cómo preparar, desde hoy, un paquete de evidencias que resista una inspección sin frenar el negocio.

Qué mirará AESIA en una inspección

Inventario y alcance real de la IA en tu organización. No basta con declaraciones generales: se espera un inventario vivo de sistemas y casos de uso, indicando finalidad, usuarios, datos tratados, proveedores, integraciones y público afectado.

Clasificación por riesgo y justificación. Cada sistema debe estar clasificado conforme a categorías de riesgo y contar con una nota metodológica que explique el porqué de la clasificación y los controles activados en consecuencia.

Gobernanza y roles. Políticas internas de IA, comité o responsables designados, procedimientos de aprobación/retirada de casos de uso, y actas o constancias de revisión periódica.

Documentación técnica y operativa. Fichas por sistema con diseño funcional, límites de uso, instrucciones para usuarios, controles de seguridad, pruebas realizadas, resultados y planes de mejora.

Supervisión humana y decisiones con impacto. Evidencias de que existe intervención humana efectiva en usos de alto impacto, criterios para detener o escalar casos dudosos y registros de revisiones.

Calidad del dato, sesgo y robustez. Planes de testing con métricas de desempeño, sesgo y estabilidad; justificación de datasets y medidas de mitigación cuando hay disparidades.

Transparencia hacia usuarios. Etiquetado de interacciones con IA, avisos sobre contenido sintético cuando corresponda y materiales de información accesibles.

Contratación y terceros. Contratos con proveedores que recojan seguridad, derechos sobre datos y outputs, límites de entrenamiento, auditorías, portabilidad y régimen de incidencias.

Privacidad y derechos. Coherencia con RGPD/LOPDGDD: bases jurídicas, DPIA cuando proceda, TIAs si hay transferencias internacionales, registros de actividades, respuesta a derechos y plan de brechas.

Cómo prepararte: plan de 30–60–90 días

Día 0–30: poner orden y trazar el mapa

Levanta el inventario de sistemas y casos de uso con un formato único.

Clasifica por riesgo y define el propietario de cada sistema.

Publica una política de IA concisa: qué se permite, qué no, y cómo se revisa.

Cierra o actualiza contratos clave: DPA, seguridad, subencargados, entrenamiento con datos, portabilidad y auditoría.

Día 31–60: evidencias y pruebas

• Crea la ficha de cada sistema con objetivo, datos, límites, controles y métricas.
• Ejecuta un plan de pruebas mínimo: rendimiento, sesgo por grupos relevantes, robustez a entradas ruidosas y pruebas de “no uso” (cuándo se detiene).
• Establece supervisión humana formal: checklist de revisión previa, criterios de escalado y registro de decisiones.

Día 61–90: operación y mejora continua

• Habilita etiquetado/avisos en UX donde proceda; valida la comprensibilidad.
• Implanta logs y retención proporcional para trazabilidad sin sobreactuar la vigilancia.
• Define un ciclo trimestral de revisión: métricas, incidentes, cambios de modelo/datos y acciones correctivas.

El “paquete de evidencias” que conviene tener listo

• Matriz de inventario y riesgo (una hoja) con enlaces a las fichas.
• Política de IA y procedimiento de aprobaciones.
• Fichas de sistema: propósito, usuarios, datos, proveedores, límites, controles, resultados de pruebas, versiones y cambios.
• Dossier de transparencia: textos de avisos en web/app, etiquetas de contenido, preguntas frecuentes para usuarios.
• Dossier de privacidad: registros de actividades, base jurídica, DPIA/TIA, cláusulas contractuales, plan de brechas y libro de derechos.
• Contratos y anexos técnicos: seguridad, subencargados, entrenamiento, auditoría, salida y portabilidad.
• Actas o constancias de supervisión humana y formación a equipos.

Señales de alerta que suelen activar requerimientos

• Uso de IA en RR. HH., crédito, sanidad o educación sin documentación proporcional.
• Quejas de usuarios/empleados sobre decisiones automatizadas opacas.
• Campañas con contenido sintético sin etiquetado o con riesgo de confusión.
• Dependencia casi total de un proveedor sin cláusulas de auditoría ni salida.
• Ausencia de propietario del sistema o de logs básicos.

Errores frecuentes (y cómo evitarlos)

Inventario estático. Evítalo con un formulario interno de alta/baja de casos de uso y un “owner” por sistema.
Pruebas de sesgo cosméticas. Define métricas relevantes para tu contexto, umbrales y planes de mitigación.
Contratos genéricos. Negocia límites de responsabilidad, derechos sobre outputs, condiciones de entrenamiento con datos y portabilidad.
Transparencia tardía. Redacta avisos desde el diseño del flujo, no al final.
Sin rastro de supervisión. Documenta qué se revisa, por quién y con qué criterio; guarda ejemplos.

Cómo aterrizar esto en Barcelona

Entornos corporativos y startups del área metropolitana comparten retos: proveedores globales, equipos híbridos y velocidad de producto. Prioriza una gobernanza ligera y operativa que se integre en las herramientas de trabajo (tickets de aprobación, checklists en el pipeline, plantillas de fichas en el gestor documental) y regula desde contrato las dependencias con nubes y modelos fundacionales. Si operas con datos de salud, educación o empleo, refuerza DPIA, transparencia y validación con expertos del dominio. En entornos multilingües, contempla pruebas específicas por idioma y colectivos para reducir sesgos.

Conclusión

Prepararse para AESIA no va de generar papeles por cumplir, sino de poder demostrar, con evidencias simples y consistentes, que tus sistemas de IA hacen lo que deben, de la forma en que deben, y que puedes corregir a tiempo cuando no. Con un inventario vivo, pruebas proporcionales al riesgo, contratos que te protejan y transparencia bien ejecutada, tu organización en Barcelona estará lista para cualquier requerimiento, con menos fricción y más confianza.