En pocas semanas de la presente legislatura ya se han radicado cuatro proyectos de ley sobre inteligencia artificial: tres en el Senado y uno en la Cámara de Representantes. Una cifra curiosa en tan poco tiempo, si tenemos presente que entre 2022 y 2026 se presentaron 10 iniciativas en el Senado y 9 en la Cámara, pero todas archivadas. Esto muestra que en Colombia no faltan proyectos; el reto es construir uno sólido para convertirse en política de Estado.
De estos nuevos proyectos de ley, los cuatro textos atacan problemas distintos. En el Senado, El PL 065 propone una regulación integral basada en riesgos, con supervisión humana, gobernanza e innovación. El PL 125 se concentra en el trabajo: busca proteger al trabajador frente a la automatización, los algoritmos de selección y sus efectos sobre estabilidad, privacidad y salud laboral. El PL 138 apuesta por promoción y uso responsable, con énfasis en educación, talento, gobernanza, investigación, semiconductores y protección de menores. En la Cámara, el PL 025 es el más ambicioso: clasifica sistemas por riesgo, plantea evaluaciones de impacto, sandboxes regulatorios y autoridad nacional.
Hay intención, pero también dispersión y profundidad desigual. No necesitamos inventar la rueda regulando desde cero. Ya hay referentes internacionales que han funcionado y que nos muestran una guía base. El AI Act Europeo, por ejemplo, aporta el enfoque proporcional al riesgo; el GDPR, habla de privacidad, responsabilidad y evaluaciones de impacto; la OCDE y la UNESCO sitúan los derechos humanos en el centro de la discusión; y el NIST AI Risk Management Framework muestra cómo llevar la gestión del riesgo a procesos concretos.
Reconstruir también es preservar el tejido empresarial
Andrea Piña GómezPero copiar tampoco es la respuesta. Colombia tiene menor capacidad regulatoria, un tejido empresarial dominado por mipymes, brechas territoriales y una necesidad urgente de elevar productividad. Una ley de IA debe proteger derechos sin convertir el cumplimiento en barrera para innovar.
La oportunidad está en cinco pilares. Primero, clasificar los sistemas según su riesgo real: no es igual un chatbot que una IA que incide en empleo o en la salud. Segundo, asignar obligaciones a desarrolladores, proveedores e implementadores según su rol y capacidad de control. Tercero, exigir evaluación de impacto y supervisión humana efectiva en usos de alto riesgo. Cuarto, construir una gobernanza pública con participación de academia, empresas y sociedad civil, preservando las competencias sectoriales. Quinto, promover innovación con sandboxes, investigación, formación de talento y cargas proporcionales para las mipymes.
También necesitamos una institucionalidad ejecutable: coordinación, liderazgo técnico y autoridades sectoriales que conserven sus competencias. Regular IA no puede ser una carrera por presentar proyectos de moda. Debe ser una decisión estratégica de país: crear confianza para innovar, atraer inversión, desarrollar talento y hacer de la IA una palanca de productividad, competitividad y desarrollo social.
*Decano de la Escuela de Transformación Digital, UTB.