Regular la IA no es contenerla: Es convertir la regulación en un habilitador de innovación y desarrollo El Financiero

El documento analiza experiencias concretas —particularmente en Europa y Brasil— en torno a regulatory sandboxes, supervisión basada en evidencia, definición de “red lines” para usos inaceptables de la IA y, sobre todo, la urgencia de fortalecer a las instituciones públicas para no depender exclusivamente de evaluaciones privadas. Su tesis es clara: regular la IA no es solo legislar, sino desarrollar instituciones capaces de aprender, adaptarse y coordinarse en contextos de alta incertidumbre tecnológica. Esta lectura resulta especialmente valiosa porque desmonta una dicotomía muy arraigada en el debate público: la supuesta oposición entre regulación e innovación.

Lejos de frenar el desarrollo tecnológico, el documento muestra que los países que avanzan con mayor solidez son aquellos que entienden la regulación como un proceso dinámico, acumulativo y orientado a habilitar decisiones responsables en contextos de disrupción. Esa perspectiva inspira directamente la discusión y cada vez que se habla de regular la inteligencia artificial reaparece una inquietud legítima: la idea de que mal regular o regular de más equivale a frenar.

Es comprensible. Históricamente, muchas regulaciones nacieron como respuesta a abusos o crisis. En el caso de la IA, la contención inicial es no solo razonable, sino necesaria. Cuando existen riesgos sistémicos —discriminación algorítmica, vigilancia masiva, opacidad decisional o fallas con efectos en cascada—, establecer límites claros es, querramos o no, una obligación del Estado. Pero la contención no puede ni debe ser el destino final. Una regulación que solo prohíbe termina desplazando la innovación hacia zonas grises o hacia otras jurisdicciones. En cambio, una regulación que define con claridad qué es aceptable, bajo qué condiciones y con qué salvaguardas, reduce incertidumbre y habilita decisiones de largo plazo.

Aquí conviene quizás, cambiar el lenguaje. La buena regulación funciona como un andamiaje de seguridad, pero también como un habilitador activo. No solo sostiene lo que ya existe: permite construir más alto sin colapsar. Los regulatory sandboxes en IA son un buen ejemplo cuando están bien diseñados. No son zonas de indulgencia ni excepciones laxas, sino infraestructura institucional para aprender, probar y escalar. Habilitan la experimentación responsable, reducen la asimetría de información entre regulador y regulado y transforman principios abstractos en prácticas verificables.

Más importante aún, habilitan al propio Estado, construyen capacidades técnicas, criterios de evaluación y experiencia real. El resultado no es menos regulación, sino regulación más inteligente, más predecible y más útil para el ecosistema de innovación. Existe un malentendido persistente: que habilitar la innovación implica suavizar la regulación. En realidad, ocurre lo contrario. La inversión —especialmente en Deep Tech— necesita marcos claros para asumir riesgos. La disrupción no se opone a la regulación; se opone a la arbitrariedad.

Cuando las reglas son claras, las empresas de todos tamaños, pero sobre todo, las pymes, pueden apostar, equivocarse, corregir y escalar. Cuando - las reglas - no lo son, el costo no lo pagan solo los innovadores, sino la sociedad entera, que termina absorbiendo externalidades no previstas. Una regulación habilitadora no elimina la disrupción; la canaliza. Para que la regulación sea verdaderamente habilitadora, no basta con agencias técnicas no decenas de comisiones especializadas. Los poderes Legislativo y Judicial tienen un rol central en orquestar instrumentos que conviertan las mejores prácticas en derechos efectivos, especialmente en educación y desarrollo personal y profesional.

En un mundo donde la IA redefine el acceso al conocimiento, la capacidad de interactuar críticamente con sistemas inteligentes debería entenderse como una extensión natural del derecho a la educación. Incorporar alfabetización en IA, pensamiento computacional y uso responsable de tecnologías avanzadas no es una concesión tecnológica: es una inversión estratégica en capital humano. El poder Judicial, por su parte, aporta estabilidad. Jueces capaces de comprender sistemas algorítmicos convierten la regulación en algo aplicable, no simbólico. Sin esa capacidad, incluso la mejor ley se vuelve impredecible, y la imprevisibilidad legal es enemiga de la innovación.La discusión de fondo no es si regular o no regular. Es qué tipo de regulación queremos. Una regulación reactiva, que llega tarde y castiga después del daño, o una regulación habilitadora, que crea condiciones para innovar sin poner en riesgo derechos fundamentales.

Para México y muchas economías emergentes, esta no es una carga, sino una oportunidad estratégica. Diseñar marcos regulatorios que protejan a la sociedad, den certidumbre a la inversión y permitan que la disrupción tecnológica se traduzca en desarrollo humano es una decisión de política pública con efectos de largo plazo. Regular inteligentemente la inteligencia artificial no es ponerle freno al futuro. Es habilitarlo. Es construir las estructuras invisibles que permiten que la innovación no solo ocurra, sino que genere valor económico, social y educativo de forma amplia y sostenible. Cuando la regulación se entiende así, deja de ser un problema. Se convierte en una ventaja competitiva.

Esta discusión adquiere una dimensión adicional si se observa desde Norteamérica. Una eventual - y cada vez más urgente - iniciativa coordinada en inteligencia artificial —explícita o implícita— que involucre a Estados Unidos, Canadá y México tendría efectos inmediatos no solo en la región, sino en el equilibrio global de innovación, inversión y gobernanza tecnológica.

Estados Unidos sigue siendo el mercado más grande, más dinámico y, en muchos sentidos, el más desregulado del mundo en materia de IA. Su enfoque histórico ha privilegiado la velocidad, la escala y la competitividad, confiando en el mercado como principal mecanismo de corrección. Ese modelo ha sido extraordinariamente eficaz para generar campeones tecnológicos globales, pero también ha externalizado riesgos que hoy empiezan a ser evidentes: concentración extrema, opacidad algorítmica y tensiones crecientes con marcos regulatorios de otras regiones. Una iniciativa norteamericana que incorpore explícitamente la noción de regulación como habilitador —y no solo como freno ex post— podría cambiar radicalmente el tono del debate global. No se trataría de “europeizar” el modelo estadounidense, sino de reconocer que incluso el mercado más grande del mundo necesita andamiajes de certidumbre para sostener la próxima fase de innovación.

Canadá juega aquí un papel singular. Su exitosísima aproximación a la IA ha sido históricamente híbrida: mitad europea en su sensibilidad regulatoria y de derechos, mitad norteamericana en su integración al mercado y a la innovación aplicada. Canadá ha demostrado que es posible participar activamente en el ecosistema de IA sin renunciar a marcos éticos, cooperación internacional y fortalecimiento institucional. En muchos sentidos, funciona como un puente natural entre visiones que a menudo se presentan como incompatibles.

México, por su parte, se encuentra en un momento crítico. El país está despertando con fuerza al comercio internacional, al nearshoring y a la reconfiguración de cadenas de valor, pero aún enfrenta el reto de definir con claridad su posición en la economía de la IA. Aquí, una iniciativa norteamericana bien articulada podría ser tanto una oportunidad como un riesgo.

Sin un enfoque habilitador, México corre el peligro de convertirse únicamente en receptor pasivo de tecnología, absorbiendo disrupciones sin capturar valor ni desarrollar capacidades propias. En cambio, con marcos regulatorios inteligentes —alineados pero no subordinados—, México puede usar la regulación como instrumento para atraer inversión, exigir transferencia de conocimiento, elevar estándares y vincular la IA con educación, desarrollo profesional y productividad. En este contexto, la regulación deja de ser un tema técnico y se convierte en política industrial, política educativa y política comercial al mismo tiempo.

Una Norteamérica que avance hacia esquemas mínimos compartidos —sandboxes interoperables, criterios comunes de riesgo, reconocimiento mutuo de buenas prácticas— tendría una ventaja estratégica frente a otras regiones: velocidad con certidumbre. El riesgo no es regular demasiado. El riesgo es no regular de forma coordinada, dejando que las asimetrías entre mercados generen fricciones comerciales, disputas legales y barreras invisibles que terminen encareciendo la innovación. En un mundo donde la IA cruza fronteras con facilidad, la fragmentación regulatoria no protege la soberanía; la debilita.

Visto así, una iniciativa norteamericana bien diseñada podría consolidar a la región no solo como potencia tecnológica, sino como referente de regulación habilitadora, capaz de combinar mercado, derechos e innovación. Para México, participar activamente en ese diseño no es opcional: es una condición para no quedar al margen de la próxima ola de desarrollo.

Y las aguas están movidonas. La reciente columna de Marietje Schaake en Financial Times ofrece una lectura especialmente útil para entender el momento actual de la inteligencia artificial: el dominio del modelo estadounidense de IA —hiperescala, altos costos, regulación mínima y tolerancia extrema al riesgo— no es estructural ni sostenible, sino el resultado de una coyuntura específica que inevitablemente enfrentará correcciones.

Schaake argumenta que la aparente desventaja europea frente a Estados Unidos es, en realidad, una fortaleza latente. Cuando el mercado de la IA entre en fase de ajuste —como ocurre con todo escenario intensivo en capital—, el foco se desplazará desde modelos generalistas, opacos y costosos hacia sistemas más específicos, confiables y regulados.

Ese cambio abre una ventana para quienes hayan construido marcos sólidos de seguridad, estándares y gobernanza. El texto subraya que no toda industria necesita modelos entrenados con todo internet. La ventaja competitiva estará en IA aplicada: manufactura, salud, banca, infraestructura crítica. Precisamente en esos sectores, la ausencia de regulación no acelera la innovación; la expone al caos: vulnerabilidades de software, riesgos cibernéticos, fallas sistémicas y pérdida de confianza. No es casual que exresponsables de ciberseguridad en EE. UU. adviertan sobre “incendios forestales digitales” provocados por algoritmos generados sin estándares de seguridad.

Desde esta perspectiva, la regulación deja de ser un freno y se convierte en blindaje. Un blindaje que permite absorber los vaivenes del mercado, proteger a usuarios e instituciones y, al mismo tiempo, capitalizar el momento posterior al ajuste, cuando empresas, talento e inversión buscan entornos más estables, previsibles y confiables. Schaake plantea que Europa tiene la oportunidad de construir el stack de IA más confiable del mundo precisamente porque ha apostado por regulación, seguridad desde el diseño y rendición de cuentas democrática. Frente a un modelo que privilegia crecimiento a cualquier costo, la regulación actúa como infraestructura invisible que evita el colapso cuando el ciclo cambia.

La lección es clara y extrapolable: cuando la disrupción tecnológica se mueve sin andamiaje institucional, el resultado no es libertad, sino volatilidad; no es innovación sostenible, sino fragilidad sistémica. En cambio, una regulación bien diseñada permite transformar la incertidumbre en ventaja estratégica, funcionando como amortiguador del caos y como plataforma para la siguiente fase de desarrollo.

En ese sentido, la pregunta no es si la burbuja de la IA se desinflará, sino quién habrá construido los blindajes necesarios para salir fortalecido cuando eso ocurra.

[1] UNESCO, Pathways on Capacity Building for AI Supervisory Authorities (2025).

[2] Marietje Schaake, Financial Times, “The US hyperscale AI model is not destiny”, 11 de diciembre de 2025.https://www.ft.com/content/0308f405-19ba-4aa8-9df1-40032e5ddc4e