Regular la inteligencia artificial implica actuar sobre una tecnología que evoluciona más rápido que las leyes que se supone deben regirla. En la cumbre tecnológica del G20 celebrada en Carolina del Norte, Estados Unidos propuso un enfoque flexible, plasmado en los Principios de Carolina: evitar nuevas regulaciones generales sobre IA cuando la legislación vigente pueda abordar el problema, e intervenir principalmente cuando surjan riesgos realmente novedosos. Esta postura refleja la convicción de que la innovación necesita espacio y que una legislación prematura podría preservar el presente en lugar de regular el futuro.
Europa ha optado por otro camino. La Ley de IA organiza las obligaciones según el riesgo: algunas aplicaciones están prohibidas, otras requieren evaluación, documentación y supervisión, mientras que muchos usos comunes permanecen relativamente sin restricciones. Por lo tanto, es engañoso describir el debate como una lucha entre libertad y prohibición. Ambos modelos establecen límites; discrepan sobre cuándo deben aplicarse esos límites, quién debe demostrar la seguridad y cuán explícita debe ser la responsabilidad antes de que se produzca un daño.
Las empresas suelen argumentar que la fragmentación de las normas aumenta los costes y la incertidumbre. Una startup puede carecer de los recursos legales necesarios para cumplir con las distintas obligaciones en cada jurisdicción, mientras que un gran grupo puede convertir el cumplimiento normativo en una ventaja competitiva. Sin embargo, la ausencia de normas no distribuye automáticamente el poder. Puede dejarlo en manos de las plataformas que poseen los modelos, los datos y la infraestructura. Por lo tanto, cada decisión regulatoria crea un mercado, incluso una decisión que se presenta simplemente como una eliminación de obstáculos.
