Unas 200 personas marchan ante OpenAI, Anthropic y Google para exigir una pausa en la carrera de la IA

La regulación de la IA en la UE está ya en fase de aplicación, con el Reglamento europeo de IA (AI Act) en vigor y un segundo paquete “ómnibus digital” de simplificación acordado políticamente y ya validado por el Consejo, mientras la Comisión despliega códigos de práctica, guías y consultas para completar el marco. En Estados Unidos, en cambio, no existe una ley federal integral: el esquema es fragmentado, con un giro desregulador de la Administración Trump, mucha iniciativa estatal y el uso de guías voluntarias (como el marco del NIST) y de las potestades clásicas de agencias como la FTC. A continuación detallo el estado de tramitación y aplicación en cada bloque.

Unión Europea: AI Act aplicable y reforma “ómnibus” en marcha

La ley europea de IA (AI Act) fue aprobada definitivamente por el Consejo en mayo de 2024, convirtiéndose en el primer marco global integral sobre IA, con enfoque “basado en el riesgo” y una arquitectura de gobernanza propia (Oficina Europea de IA, panel científico, Junta de IA, foro consultivo), según recoge la nota del Consejo sobre las “primeras normas globales sobre la IA” (Consejo da luz verde).

El calendario de aplicación es escalonado:

• Prohibiciones (riesgo inaceptable): las prácticas vetadas por el artículo 5 –manipulación dañina, puntuación social, ciertos usos biométricos, etc.– son aplicables desde febrero de 2025, con guías preliminares de la Comisión sobre prácticas prohibidas publicadas en 2025 (ANACOM: riesgos y prácticas prohibidas).
• Modelos de propósito general (GPAI): las primeras obligaciones para estos modelos entran en vigor en agosto de 2025, como recuerda ANACOM al informar de las reglas para GPAI (Reglas para modelos de IA de propósito general) y el posterior Código de práctica GPAI de la Comisión.
• Sistemas de alto riesgo: el grueso de obligaciones se escalona hasta 2027–2028, con un calendario detallado en el paquete de simplificación “ómnibus digital” acordado por Parlamento y Consejo, que retrasa, por ejemplo, la aplicación de normas de alto riesgo en biometría, educación, empleo o migración al 2 de diciembre de 2027 y las relativas a IA integrada en productos (ascensores, juguetes, etc.) al 2 de agosto de 2028 (comunicado de la Comisión; síntesis parlamentaria en nota del Parlamento Europeo y análisis de Demócrata).

Ese “ómnibus” ha recibido ya el visto bueno definitivo del Consejo, que subraya la racionalización de cargas, la prórroga de plazos para sandboxes hasta agosto de 2027 y el refuerzo de las competencias de la Oficina Europea de IA (nota del Consejo sobre simplificación; también sintetizado por el Gobierno vasco en [enlace] y por Demócrata en este análisis y en las claves del ómnibus digital).

En paralelo, la Comisión despliega códigos y directrices que funcionan como “acto blando” de interpretación y preparación de futuros actos delegados:

• Directrices para GPAI y sobre definición de “sistema de IA”, difundidas por varios gobiernos, como el portugués (orientaciones GPAI; definición de sistema de IA).
• Código de buenas prácticas sobre marcado y etiquetado de contenidos generados por IA publicado en junio de 2026, clave para las nuevas obligaciones de transparencia y señalado como vía de cumplimiento anticipado del AI Act (código de marcado de contenidos).
• Consultas de la Comisión sobre transparencia (art. 50) y sistemas de alto riesgo, en las que participa activamente la AESIA española (consulta sobre transparencia y alto riesgo; anuncio portugués en [enlace]).

Todo ello se acompaña de recursos de apoyo como el AI Act Service Desk y de iniciativas nacionales –como el sandbox español, destacado por el Plan de Recuperación y analizado por Demócrata (sandbox en el Plan de Recuperación; crónica de Demócrata)– que sirven de banco de pruebas práctico mientras llegan los estándares armonizados.

Estados Unidos: sin ley federal integral y con giro desregulador

En Estados Unidos, las fuentes disponibles muestran un panorama muy distinto. No hay un “AI Act” federal equivalente y la regulación descansa en una combinación de órdenes ejecutivas, legislación estatal y uso extensivo de leyes sectoriales.

En el plano federal, la presidencia de Biden impulsó en 2024 una orden ejecutiva centrada en la protección de datos frente a potencias hostiles, restringiendo la venta de datos sensibles de estadounidenses a países como China, Irán o Rusia para evitar su uso en entrenamiento de IA, como explica el análisis de Demócrata sobre seguridad nacional y datos (Entrenar algoritmos con datos). Además, la Casa Blanca reforzó en 2024 la obligación de que todas las agencias federales designen un Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO), figura encargada de coordinar la IA en cada organismo, según detalla otro análisis en Demócrata (Sobre el CAIO).

Con la llegada de Trump, el enfoque cambia: la prensa especializada señala la derogación de la orden de Biden y su sustitución por un marco desregulador que busca una “norma nacional mínimamente onerosa”, limita las competencias de los estados y encarga a agencias como FTC y FCC el desarrollo de reglas federales prevalentes (guía de política de cumplimiento en EE. UU. 2026; análisis en Computerworld; DW sobre centralización; comparativa Garrigues).

Mientras tanto, los estados son muy activos: se contabilizan decenas de leyes estatales ya aprobadas y centenares de proyectos en tramitación sobre transparencia algorítmica, uso de IA en empleo o responsabilidad por daños, creando un mosaico regulatorio complejo (radiografía de legislación estatal). Algunos estados –Colorado, California, Utah, Texas– han intentado ir más lejos, lo que ha motivado incluso una orden ejecutiva de Trump para frenar las “restricciones excesivas” de ciertas leyes estatales y promover un estándar federal único, recogida por Demócrata (orden para frenar leyes estatales).

En ausencia de una ley federal integral, el peso recae también en:

• Agencias sectoriales (FTC, EEOC, reguladores financieros y sanitarios), que aplican su normativa tradicional a usos de IA, por ejemplo persiguiendo prácticas comerciales engañosas o discriminación algorítmica.
• El NIST, cuyo marco de gestión de riesgos de IA (AI RMF) actúa como estándar voluntario de referencia para gobernanza responsable.

En paralelo, la Administración Trump ha utilizado herramientas de política industrial y de seguridad nacional –contratos con proveedores de IA, vetos o limitaciones a modelos concretos de empresas como Anthropic u OpenAI, o revisión previa de modelos de frontera– que Demócrata documenta extensamente en noticias sobre vetos a Anthropic (veto a Anthropic; suspensión de Fable y Mythos; desbloqueo parcial) y sobre la revisión gubernamental de modelos de OpenAI (freno a GPT‑5.6; lanzamiento de GPT‑5.6 Sol tras revisión; análisis del marco de revisión voluntaria en contactos con OpenAI, Google y Anthropic y nueva orden ejecutiva sobre IA).

El resultado es un ecosistema regulatorio en EE. UU. mucho más volátil y politizado que el europeo, con tensiones entre innovación, seguridad nacional y soberanía regulatoria de los estados, y sin una “ley marco” comparable a la AI Act.

La cuestión que planteas se refiere al régimen jurídico interno y corporativo de tres empresas privadas extranjeras (OpenAI, Anthropic y Google DeepMind) y a las competencias y atribuciones legales de sus directivos en el desarrollo de IA. Ese tipo de análisis pertenece principalmente al ámbito del derecho societario y mercantil de Estados Unidos y Reino Unido, así como a sus estatutos internos y acuerdos entre socios. No dispongo de información específica y contrastada sobre esos detalles internos y, además, mi especialidad es el entorno regulatorio y político, con foco en España.

Dicho esto, sí puedo ofrecerte un encuadre general –a un nivel muy alto y sin entrar en detalles corporativos concretos– sobre cómo se suelen articular las competencias de los directivos de grandes tecnológicas de IA desde la perspectiva regulatoria y de políticas públicas. No obstante, es importante subrayar que no se trata de una descripción de los estatutos reales de OpenAI, Anthropic o Google DeepMind, sino de una explicación general de cómo se mueven este tipo de actores en el ecosistema normativo.

1. Limitaciones de lo que puedo responder

Como asistente especializado en política y regulación (especialmente española), no tengo acceso ni debo especular sobre:

• Cláusulas estatutarias internas de OpenAI, Anthropic o Google DeepMind (por ejemplo, cómo se reparten las competencias entre sus consejos de administración, comités técnicos o directivos ejecutivos).
• Contratos privados de sus altos cargos, acuerdos de voto entre socios o estructuras fiduciarias específicas.
• Regulación societaria detallada aplicable en EE. UU. o Reino Unido más allá de referencias muy genéricas.

Por tanto, no puedo decir de forma rigurosa “el CEO de X tiene la atribución legal A, B y C” para cada una de esas compañías.

2. Qué sí se puede explicar desde el ángulo político-regulatorio

Aunque no pueda entrar en el detalle jurídico interno de cada empresa, sí se pueden enmarcar sus directivos en relación con:

• Responsabilidades frente a reguladores públicos (agencias de protección de datos, competencia, seguridad, etc.).
• Interacción con marcos regulatorios emergentes (como el enfoque de la UE con el AI Act, o debates en EE. UU. sobre responsabilidad algorítmica).
• Papel político y social de los directivos de estas empresas como interlocutores con gobiernos y parlamentos.

En términos generales, los directivos de grandes compañías de IA tienden a concentrar competencias en tres ámbitos, siempre subordinadas al derecho público aplicable:

• Estrategia de producto y tecnología: deciden qué sistemas de IA se desarrollan, cómo se entrenan y cómo se lanzan al mercado. Desde la óptica política, esto es relevante porque condiciona los riesgos que deben supervisar los reguladores (sesgos, seguridad, impacto laboral, etc.).
• Cumplimiento normativo (compliance): suelen tener la responsabilidad de implantar políticas internas para cumplir con leyes de privacidad, propiedad intelectual, seguridad de los sistemas y, cada vez más, normas específicas de IA. Estas políticas se traducen en códigos de conducta, comités éticos, auditorías internas, etc.
• Relación institucional y lobby: en la práctica, los altos directivos suelen ser quienes comparecen ante parlamentos, comisiones de expertos y gobiernos para explicar su tecnología, influir en el diseño de nuevas normas y defender sus intereses frente a posibles restricciones.

3. En qué temas sí puedo ayudarte mejor

Mi ámbito propio de especialización es el de la política y la regulación, especialmente en España y, de forma más limitada, en el contexto europeo. Algunos ejemplos de preguntas sobre IA donde sí puedo aportar análisis detallado son:

• España: iniciativas del Gobierno o de las Cortes Generales sobre inteligencia artificial, datos, ciberseguridad o derechos digitales (por ejemplo, cómo se adapta el ordenamiento español al futuro Reglamento europeo de IA).
• Unión Europea: contenido político-regulatorio del AI Act, debates parlamentarios, posición de los distintos grupos políticos, e implicaciones para empresas que operan en España.
• Debate público y social: cómo se está discutiendo en España el impacto de la IA en empleo, educación, sanidad, derechos fundamentales, etc., y qué actores políticos, sociales o empresariales participan.
• Gobernanza institucional: qué competencias tienen en España organismos como la Agencia Española de Protección de Datos, la CNMC u otras autoridades cuando intervienen sobre sistemas de IA desplegados por grandes tecnológicas.

Si lo que te interesa es conectar a OpenAI, Anthropic o Google DeepMind con el marco regulatorio español o europeo (por ejemplo, cómo les afectará el AI Act si operan en la UE, o qué obligaciones tendrían al ofrecer servicios en España), puedo ayudarte a elaborar ese análisis desde el ángulo político-legislativo, pero no desde el detalle societario interno de sus directivos.

Una pausa coordinada en el desarrollo de IA de frontera a nivel internacional exigiría combinar normas internas de cada Estado con instrumentos jurídicos internacionales específicos. No basta con declaraciones políticas: harían falta bases legales claras para ordenar la interrupción de proyectos, mecanismos de verificación y garantías de que todos los actores relevantes (estados y grandes empresas) queden cubiertos. A la vez, habría que encajar la pausa con derechos fundamentales, comercio internacional y competencia, lo que obliga a diseñar un marco muy preciso y acotado en el tiempo y en el tipo de sistemas afectados.

1. Marco internacional: de la llamada política al instrumento vinculante

El primer requisito sería pasar de compromisos políticos voluntarios (como los foros del G7, la OCDE o las cumbres de IA) a un instrumento jurídico internacional:

• Tratado o acuerdo multilateral específico sobre IA de frontera: adoptado, por ejemplo, en el marco de la ONU, el G20 o un grupo de países clave. Debería definir qué se entiende por “IA de frontera”, el alcance de la pausa (qué actividades se detienen) y su duración máxima o las condiciones para levantarla.
• Cláusulas de implementación interna obligatoria: el tratado tendría que obligar a cada parte a aprobar legislación o reglamentos que permitan imponer la pausa dentro de su ordenamiento (sobre empresas nacionales y actividades bajo su jurisdicción).
• Mecanismos de supervisión y verificación: un órgano internacional (agencia de IA, comité técnico o similar) con mandato para recibir información, coordinar auditorías y publicar informes sobre cumplimiento.
• Régimen de solución de controversias: previsión de procedimientos cuando un Estado considere que otro está incumpliendo (paneles arbitrales, remisión a la CIJ, etc.).

2. Requisitos en el derecho interno de los Estados

Para que la pausa sea efectiva, cada país tendría que dotarse de herramientas legales concretas. Entre las más relevantes:

• Base legal clara para ordenar la suspensión: una ley que habilite a la autoridad competente (por ejemplo, una agencia nacional de IA o un ministerio) a ordenar la paralización de determinadas actividades de I+D en IA de frontera cuando así lo exija el acuerdo internacional.
• Definiciones técnicas en la norma: la ley o reglamento debe definir con precisión qué sistemas, capacidades o niveles de computación quedan sujetos a la pausa (p. ej., modelos por encima de cierto umbral de potencia de cómputo o de capacidad estimada).
• Procedimiento administrativo con garantías: notificación formal, motivación de la orden de suspensión, posibilidad de recurso judicial, plazos de revisión periódica y parámetros para levantar o modificar la medida.
• Régimen sancionador: multas significativas, posibles inhabilitaciones o incluso responsabilidad penal para directivos en casos de incumplimientos graves, proporcional a la capacidad económica de los grandes laboratorios de IA.

3. Controles sobre recursos clave y actores privados

Una pausa solo será viable si se regulan los elementos que hacen posible el desarrollo de IA de frontera:

• Control de acceso a cómputo de alto rendimiento: normas que exijan licencias o autorizaciones para usar supercomputación por encima de ciertos umbrales, con la posibilidad de denegar o suspender su uso para entrenar modelos en los que rija la pausa.
• Regulación de proveedores de infraestructura: obligaciones específicas para grandes proveedores de nubes y centros de datos de alto rendimiento, incluidos deberes de reporte y de colaboración con la autoridad.
• Transparencia y trazabilidad: requisitos de registro de grandes entrenamientos, documentación técnica mínima y conservación de registros para permitir auditorías.

4. Compatibilidad con otros regímenes jurídicos

La pausa tendría que diseñarse de modo compatible con otros compromisos legales:

• Derechos fundamentales y libertades económicas: limitar la medida a lo estrictamente necesario y proporcionado para mitigar riesgos graves (seguridad, derechos humanos, estabilidad económica), incluyendo salvaguardas judiciales.
• Derecho internacional económico: encajar la pausa con normas de la OMC y tratados de inversión, previendo excepciones por motivos de seguridad nacional o protección de la vida y la salud.
• Competencia y antitrust: evitar que la pausa se convierta en una barrera encubierta a la entrada de nuevos actores, asegurando reglas simétricas para grandes y pequeños desarrolladores cuando superen los umbrales técnicos relevantes.

5. Temporalidad, revisión y salida

Finalmente, jurídicamente se exigiría un diseño claro del “ciclo de vida” de la pausa:

• Duración limitada: fijación de un plazo máximo inicial o revisiones periódicas obligatorias.
• Condiciones de levantamiento: criterios objetivos (p. ej., aprobación de estándares de seguridad, capacidad de evaluación robusta, infraestructura regulatoria suficiente).
• Cláusulas de emergencia: posibilidad de reactivar la pausa o intensificarla si aparecen nuevos riesgos sistémicos no previstos.

Sin este entramado legal multinivel (tratado, leyes nacionales, regulación de cómputo y salvaguardas de derechos), una “pausa coordinada” quedaría en la práctica en compromisos políticos difíciles de hacer cumplir.