14-09-2026 | az, Chile, Opinión
Por Juan Pablo González, Director de Nuevas Tecnologías e IA en az
La Ley Marco de Ciberseguridad, N.º 21.663, pionera en Latinoamérica al crear una regulación en materia de ciberseguridad en Chile, especialmente en cuanto a la obligación de ciertos prestadores de servicios esenciales y operadores de importancia vital en la gestión del riesgo de ciberseguridad y la obligación de reporte de incidentes de impacto significativo, conlleva una serie de tareas para que las organizaciones articulen sus procesos y respondan a los requerimientos de la normativa.
No obstante, un punto importante a considerar es que la normativa no se limita a una protección de las redes y sistemas informáticos, así como de la infraestructura conectada para los sujetos obligados, sino que como se indica a propósito del principio de seguridad en el ciberespacio: “El Estado velará por que todas las personas puedan participar de un ciberespacio seguro, por lo que otorgará especial protección a las redes y sistemas que contengan información de aquellos grupos que suelen ser en mayor medida objeto de ciberataque”.
Por ende, el foco de la normativa ya no es solo una protección a nivel de la infraestructura de la información, sino también en cuanto a la capa humana, lo que queda reflejado en ciertas obligaciones de los OIV, en particular, “contar con programas de capacitación, formación y educación continua de sus trabajadores y colaboradores, que incluyan campañas de ciberhigiene” (art. 8º letra h).
En ese sentido, la ciberseguridad desde un enfoque eminentemente técnico tiene un problema de diseño; esto se evidencia en el último Concept Paper del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología del Departamento de Comercio de los EE.UU., titulado Human-Centered Cybersecurity Guidelines and Resources, el cual se centra en las personas, planteando un cambio de paradigma importante para aquellos países de la región que están discutiendo sus proyectos de ley de ciberseguridad. En otras palabras, se trata de dejar de entender que el eslabón más débil es la persona, y analizar también los sistemas, incentivos y condiciones en los cuales se encuentra el individuo y sobre ello, los riesgos a nivel de ciberseguridad a los que puede verse expuesto.
Por ende, el diseño de un Sistema de Gestión de Seguridad de la Información, obligatorio para aquellos OIV de acuerdo con la normativa de ciberseguridad, no debe limitarse a los elementos técnicos del ambiente tecnológico de la organización, sino que, en el diseño de las políticas, procesos y tecnologías de seguridad, debe tener como foco las necesidades, capacidades y limitaciones de las personas que conforman esa organización, para garantizar así su aplicabilidad real en ese contexto.
Un ejemplo claro de ello se relaciona con las capacitaciones y algunos ejercicios que se despliegan dentro de la organización para simular posibles ataques informáticos. Más que centrarse en la cantidad de personas que participaron, es decir, en un enfoque puramente métrico, el análisis debiese centrarse en evaluar si el procedimiento fue comprensible, participativo y, por ende, acorde con el riesgo que se espera mitigar. Así, podemos lograr comprender las razones que eventualmente son el origen ante el incumplimiento de un control en particular, ya sea porque interrumpe el trabajo, aumenta la carga laboral, o derechamente es incompatible con los objetivos de medición en su cargo.
Asimismo, la incorporación de automatización en ciertos controles de ciberseguridad no implica desligarse de la lógica de los usuarios o miembros de la empresa, ya que al final del día, ellos serán los que detectarán comportamientos extraños o levantarán situaciones en que no existía un procedimiento previamente definido y la organización deberá generar uno para afrontar la situación; por lo mismo, es importante recordar que incluir IA en los procesos, especialmente desde un enfoque de seguridad informática, será realizado por una persona.
También es importante recordar que la selección, configuración, supervisión y uso de este tipo de tecnología, se basa en decisiones que responden a prioridades dentro de una organización y, por ende, el apetito por riesgo definido en esta materia.
Para concluir, en un entorno regulatorio a nivel nacional, en que faltan algunas definiciones desde la Agencia Nacional de Ciberseguridad (por ejemplo, aún no está el reglamento de los Centros de Certificación del art. 28 o el nombramiento del Consejo Multisectorial de Ciberseguridad) y las discusiones sobre una eventual prórroga a la entrada en vigor de la normativa de datos personales, el Concept Paper de NIST nos invita a evaluar la situación para que se actúe de manera más segura y con esto, contribuir a que la superficie de ataque se reduzca mediante un cambio de enfoque centrado en el usuario, especialmente en un entorno en que la existencia de muchas políticas que no se cumplen puede ser contraproducente.
Juan Pablo González, Director de Nuevas Tecnologías e IA en az | Fuente: IAPP (8 de septiembre de 2026)
Para más información sobre ComplianceLatam Tech, visita compliancelatam.legal/tech o escríbenos a contacto@compliancelatam.legal.
14-09-2026 | az, Noticias
La transformación regulatoria y tecnológica está redefiniendo la forma en que las organizaciones gestionan sus riesgos y toman decisiones. En Chile, la nueva Ley de Protección de Datos Personales, la regulación Fintech, el Open Finance, la REDEC y las normas de ciberseguridad plantean desafíos que van mucho más allá del cumplimiento formal: exigen integrar la regulación en el diseño de productos y procesos, fortalecer la gobernanza de los datos y construir relaciones de confianza con consumidores, empresas y demás actores del mercado.
En este contexto, el rol de las áreas legales también ha evolucionado. El abogado corporativo ya no se limita a interpretar normas o revisar contratos, sino que participa en decisiones estratégicas, traduce riesgos jurídicos en impactos concretos para el negocio y ayuda a encontrar soluciones seguras y sostenibles. La protección de datos, la inteligencia artificial, la ciberseguridad y la dependencia de terceros son hoy parte de una agenda interdisciplinaria que conecta derecho, tecnología, compliance, riesgo y liderazgo.
En esta entrevista conversamos con Paulina Acevedo, gerente legal para Chile y República Dominicana en TransUnion, una compañía global de información y análisis de datos que ayuda a consumidores y organizaciones a tomar decisiones más informadas y realizar transacciones más seguras. Con más de 20 años de experiencia liderando asuntos legales, regulatorios, de compliance, gobierno corporativo y protección de datos, Paulina aborda el desafío de transformar un área legal reactiva en un socio estratégico del negocio, la necesidad de traducir riesgos complejos para los directorios y los aspectos que las compañías suelen subestimar.
Si tuvieras que identificar una característica personal que ha sido determinante en tu trayectoria, ¿cuál sería?
Considero que es mi capacidad de adaptación. He trabajado en industrias muy distintas y eso me obligó a aprender rápido y salir constantemente de mi zona de confort. Esa flexibilidad me ha ayudado a enfrentar cambios regulatorios complejos sin perder el foco en los objetivos del negocio.
¿Cómo se construye el cambio desde un área legal reactiva a una estratégica?
Escuchando mucho. Muchas veces los abogados queremos partir explicando la regulación, cuando lo primero es entender qué está tratando de lograr el negocio. Cuando uno entiende el objetivo, la conversación cambia. Dejas de ser el área que dice “no” y pasas a ser un socio que ayuda a encontrar alternativas y construir soluciones.
¿Qué distingue hoy a un gerente legal estratégico de un abogado corporativo tradicional?
Hoy por hoy un gerente legal tiene que entender el negocio tan bien como entiende la ley. Hace algunos años, bastaba con responder consultas o revisar contratos. Hoy participamos desde mucho antes, cuando los productos se diseñan, cuando aparecen nuevas regulaciones o cuando hay que tomar decisiones estratégicas. Para mí, el valor está en ayudar a que las cosas ocurran de manera segura y sostenible, no solo en identificar riesgos.
¿Cómo debería actuar una gerente legal cuando la regulación no entrega respuestas claras?
Con criterio y con humildad. Hay muchas materias en las que la regulación todavía está evolucionando. Protección de datos, inteligencia artificial, open finance o ciberseguridad son buenos ejemplos. En esos casos intento distinguir qué es lo que sabemos, qué es lo que todavía no y cuáles son los riesgos reales que representa cada decisión.
¿Cómo traducir un riesgo jurídico complejo para un directorio?
Evitando el lenguaje jurídico. A un directorio no le preocupa un artículo de una ley. Le preocupa el impacto que una determinada regulación o cambio legislativo puede tener en el negocio. Por eso intento traducir cada riesgo a escenarios concretos: impacto financiero, reputacional, operacional o estratégico.
¿Qué riesgos suelen subestimar las compañías?
Los que no generan problemas inmediatos: gobierno de datos, dependencia de terceros, trazabilidad de decisiones o gestión documental suelen parecer temas secundarios hasta que llega una fiscalización, un incidente de seguridad o una crisis reputacional.
Datos personales y gobernanza tecnológica
¿Qué cambios debería impulsar una organización para que la protección de datos se integre realmente en la toma de decisiones?
La protección de datos dejó de ser un tema exclusivamente legal. Hoy involucra tecnología, producto, operaciones, compliance, riesgo y liderazgo. La clave es incorporarlo en los procesos de negocio desde el diseño de las soluciones.
¿Qué riesgos aparecen cuando una organización transforma información en modelos o análisis?
La pérdida de trazabilidad. Mientras más sofisticados son los modelos, más importante es entender de dónde vienen los datos, por qué se usan y qué efectos pueden generar sobre las personas.
¿Qué cambios tendrán mayor impacto práctico a partir de la nueva Ley de Protección de Datos Personales?
Creo que el concepto de accountability. Las organizaciones ya no solo tendrán que cumplir, sino que además deberán demostrar cómo están cumpliendo.
¿Cómo debería evaluarse la legitimidad de los usos de inteligencia artificial?
La pregunta ya no es si una empresa puede usar IA. La pregunta correcta es cómo lo está haciendo. Aspectos como la transparencia, gobernanza, calidad de datos, supervisión humana y control de riesgos pasan a ser tan importantes como el desarrollo tecnológico en sí mismo.
¿Se requieren modelos específicos de gobernanza tecnológica?
Sí, absolutamente. Los marcos tradicionales de compliance siguen siendo necesarios, pero ya no son suficientes. La velocidad del cambio tecnológico exige incorporar nuevas disciplinas, especialmente en datos, IA, ciberseguridad y gestión de terceros.
¿Cómo cambiará el rol del gerente legal en los próximos años?
El rol del gerente legal será cada vez más estratégico e interdisciplinario, combinando derecho, tecnología, datos y riesgos.
09-09-2026 | az, Opinión, Tech
Por Juan Pablo González, Director de Nuevas Tecnologías e IA en az
Hoy en día el uso de Inteligencia Artificial (IA) en actividades cotidianas de una organización se ha masificado en operaciones que antes se realizaban de forma manual. No obstante, la incorporación de este tipo de tecnología en las instituciones no necesariamente viene de la mano con una visión sobre la gobernanza de los sistemas de IA.
Por lo tanto, uno de los grandes desafíos, sin duda, es que el avance vaya desde un sistema de IA que solo respondía ante requerimientos de un usuario y quizás generaba contenido, a un sistema que tenga la capacidad de realizar acciones con efectos en el mundo físico.
Así, un Agente IA es un sistema de IA que puede lograr un objetivo específico bajo poca supervisión. Por ende, van desde “modelos de aprendizaje que imitan la toma de decisiones de los humanos para resolver problemas en tiempo real[1]”. Así que, basándose en grandes modelos de lenguaje (LLM) junto a otras herramientas, permite realizar una tarea específica, es decir, el agente realiza tareas de varios pasos, por ejemplo: enviar correos electrónicos, realizar reservas o pagos. Va más allá de únicamente generar contenido, sino que permite realizar acciones que pida el usuario, usando información que este lo autorice.
A nivel internacional se ha discutido sobre la naturaleza jurídica de un Agente de IA[2], y algunos se han adelantado al indicar que no son personas jurídicas, por ende, a pesar de que se deleguen algunas tareas, la responsabilidad sigue siendo totalmente de quien realiza la delegación; lo que, sin duda, implica que el usuario deberá asumir las acciones que realice este agente, así como analizar los eventuales riesgos en estas prácticas.
Alguno de los riesgos que uno puede identificar son, por ejemplo, a) el acceso a información por medio de un exceso de privilegios; b) vulnerabilidades de sistemas de IA; c) capacidad de agregar y recombinar información de diversas fuentes (function creep); y d) el riesgo de multiagente. En este último, se debe considerar que el entrenamiento errado de un agente puede afectar a otro agente o, derechamente, las subtareas asignadas implican articular agentes que tengan sesgos en su comportamiento.
Por ende, algunas autoridades internacionales han recomendado algunos lineamientos para tener un uso responsable de Agente de IA: a) minimizar el acceso a la data; b) transparencia, es decir, informar que hay un agente en uso en ciertos procesos; c) exactitud a través de la revisión constante de los resultados que se obtienen a través del apoyo de esta tecnología; d) establecer reglas de limitación en cuanto a la conservación de los datos; e) establecer límite a la finalidad del usuario que autorizó usos del agente; f) medidas de seguridad desde un enfoque del sistema informático pero además, de la data incorporada; g) enfoque de privacidad por diseño y defecto; y h) constante de evaluación de riesgos (risk management), que incluye la existencia de una gobernanza clara que no se limita dentro de la organización, sino también en la relación con proveedores, para focalizarlo con capacitación[3].
Otro punto clave es la trazabilidad, ya sea a través de la implementación de logs, es decir, que tengan la capacidad de dejar registro de las operaciones realizadas por el Agente, por ejemplo, mediante timestamps; esto permite no solo tener claridad de los usos de la IA, sino también lograr auditabilidad de los sistemas, así como bases de datos que acceden para realizar la acciones.
¿Por qué es un asunto relevante para considerar? Si uno visualiza el fenómeno europeo regulatorio sobre la IA, se ha caracterizado por los usos y riesgos de los sistemas de AI, pero no se ha centrado en la capacidad de sistemas de IA con niveles de autonomía para actuar sobre data y sistemas, especialmente cuando un usuario lo autoriza para ello. Este escenario no solo tiene efectos desde la profesión jurídica, sino que implica un cambio de paradigma en las operaciones y procesos dentro de la organización.
Por lo anterior, es relevante avanzar desde un paradigma centrado en un enfoque técnico a uno que permita entender que tareas como el inventario de los sistemas de IA de la organización, pero, además, claridad de las otras aplicaciones con las cuales se conectan, qué bases de datos acceden y, por ende, la adopción temprana de medidas como la supervisión humana, serán claves para la gobernanza del uso de esta tecnología.
Pensar que el uso de la IA se frenará es contrario a ver cómo están avanzando las cosas actualmente; el enfoque correcto será cómo su adecuada gestión permita maximizar los usos de este tipo de tecnologías en ciertos procesos, con un enfoque claro y determinado de la gestión de los riesgos.
[1] Enlace: https://www.ibm.com/mx-es/think/topics/agentic-ai
[2] Enlace: https://www.imda.gov.sg/-/media/imda/files/about/emerging-tech-and-research/artificial-intelligence/agents-legal-responsibility.pdf
[3] Enlace: https://cltc.berkeley.edu/publication/agentic-ai-risk-profile/
Juan Pablo González, Director de Nuevas Tecnologías e IA en az
Para más información sobre ComplianceLatam Tech, visita compliancelatam.legal/tech o escríbenos a contacto@compliancelatam.legal.
08-09-2026 | BLP, Opinión, Posse Herrera Ruiz, Tech
Durante años, el compliance en América Latina estuvo anclado a una agenda relativamente clara: anticorrupción, libre competencia y prevención de delitos económicos. Era un terreno donde los riesgos, aunque complejos, estaban más o menos delimitados. Pero ese mapa cambió.
Hoy, la transformación tecnológica está redefiniendo la forma en que las organizaciones operan, toman decisiones y se relacionan con sus stakeholders. La inteligencia artificial (IA), la automatización, el uso masivo de datos y la creciente exposición a ciberamenazas no solo abren oportunidades, sino que también introducen una nueva generación de riesgos: legales, regulatorios, reputacionales y financieros, que demandan una gobernanza proactiva, técnica y estratégica.
En 2024, los incidentes reportados por la OCDE relacionados con IA crecieron un 183%, evidenciando que la adopción tecnológica sin marcos de gobernanza adecuados genera riesgos concretos.
Los marcos de referencia internacionales —como el NIST AI Risk Management Framework, la ISO/IEC 42001 y el EU AI Act— ya ofrecen guías para abordar estos desafíos, pero su efectividad requiere tanto de adaptación al contexto latinoamericano como a la cultura y objetivos organizacionales hechos a la medida.
En este contexto surge ComplianceLatam Tech: no como una extensión natural del compliance clásico, sino como una respuesta a una necesidad urgente. La de integrar tecnología, regulación y estrategia en una misma conversación. La de conectar a perfiles que históricamente han trabajado en paralelo —abogados, CISOs, DPOs y profesionales de tecnología— para construir esa mirada más completa que demandan los desafíos actuales.
En medio de iniciativas como la Declaración de Santiago (2023), la Ley N° 31814 de Perú (2026), la aprobación y remisión por parte del Consejo de Ministros de Ley Orgánica para el buen uso y la gobernanza de la IA en España y las más de 300 iniciativas regulatorias en toda Latinoamérica, el conocimiento pasa de la curiosidad a una necesidad estratégica.
En esta columna, Natalia Alarcón, directora de Innovación Legal y Gobernanza de IA en Posse Herrera Ruiz (Colombia), y Alejandro Rojas, socio en BLP (Costa Rica), aportan una visión regional, crítica y aplicada sobre cómo Iberoamérica está enfrentando —o debería enfrentar— la intersección entre innovación y gobernanza.
Porque si algo está claro es que la tecnología ya no es solo un habilitador de negocio. Es, también, un espacio donde se juega la confianza. Y en ese terreno, el compliance tiene un rol que redefinir.
Entre principios comunes y reglas divergentes: el mapa regulatorio de la IA en América Latina
Aunque los países de la región comparten principios vinculados con la ética, la transparencia y la supervisión humana, sus marcos jurídicos avanzan a ritmos y con enfoques diferentes. Para Natalia Alarcón, directora de Innovación Legal y Gobernanza de IA en Posse Herrera Ruiz —firma legal que representa a ComplianceLatam en Colombia—, resulta crítico analizar las brechas entre las políticas públicas y las normas vinculantes de cada país, además de reflexionar sobre los desafíos que plantean la toma automatizada de decisiones, la transparencia algorítmica y la responsabilidad frente a sistemas cada vez más autónomos.
¿Crees que América Latina avanzará hacia marcos regulatorios convergentes, similares al AI Act europeo, o veremos enfoques más dispares entre países?
La convergencia de marcos regulatorios en América Latina aún no es clara. Si bien puede identificarse cierta armonización en materia de política pública e instrumentos de derecho blando, tales como declaraciones, principios y estrategias nacionales, esta no se replica en el ámbito de las normas jurídicas vinculantes. En el marco de esta disparidad, se observa además cómo al interior de cada país existe una fractura entre estas políticas públicas y los esfuerzos legislativos, que avanzan de forma desarticulada en los organismos legislativos.
Por un lado, al analizar las posturas de política pública, sí existe una clara convergencia en principios y objetivos. Todos los países de la región adoptaron la Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) en 2021[1], instrumento que, junto con los Principios sobre la IA de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE),[2] constituyen la referencia fundamental para el desarrollo de políticas públicas en Brasil, Chile, Colombia, Perú, Paraguay, México, Cuba, Jamaica y República Dominicana. Este marco común se ha reforzado mediante la aplicación de la Metodología de Evaluación del Estadio de Preparación (RAM), en catorce países de la región, lo cual permite a esos países hablar un lenguaje común de capacidades, riesgos e indicadores. Esto no solo facilita el intercambio de experiencias, sino que se traduce en oportunidades efectivas de cooperación multilateral que pueden servir como apalancamiento para los avances en la región. Iniciativas como la Declaración de Santiago[3], la Declaración de Montevideo y la Cumbre Ministerial ColombIA de Cartagena de Indias de agosto de 2024[4], donde dieciséis países ratificaron una hoja de ruta común, confirman esta alineación en materia de derechos humanos, transparencia, supervisión humana y gestión de riesgos[5].
Ahora bien, la armonía se rompe cuando pasamos de los principios a las normas vinculantes. Los pocos países con legislación vigente divergen sustancialmente[6]. El Salvador, uno de los pocos con ley vigente, eligió la vía del fomento: su Ley de Inteligencia Artificial (ANIA) clasifica solo las “Decisiones Consecuenciales”, exige registro únicamente para esa categoría y acepta autocertificación, sin certificación previa ni sanción inmediata[7]. Al contrario, Perú cuenta con la Ley N.° 31814 (vigente desde julio de 2023) y su reglamento aprobado mediante Decreto Supremo N.° 115-2025-PCM, que establece una clasificación de sistemas de IA según nivel de riesgo y designa a la Secretaría de Gobierno y Transformación Digital como autoridad técnico-normativa. Por su parte, Brasil, aunque aún sin legislación vigente, ha analizado propuestas centradas en derechos, clasificación de riesgos e inversión de la carga de la prueba[8]. En Colombia el esfuerzo legislativo apenas sumó un agravante penal (Ley 2502 de 2025)[9] en materia de deep fakes (entendidos como la modificación o generación de contenido digital que se hace pasar por una persona natural real que no autoriza previamente y además difiere de quien utiliza este contenido, por lo general como materia prima para cometer otros delitos). Por su parte, en México aún no se cuenta con estrategia nacional de IA ni se ha designado alguna autoridad de IA, apoyándose en la aplicación de normas preexistentes[10].
Así las cosas, si se trata de política pública, la convergencia regional es clara: los países comparten principios, vocabulario y compromisos multilaterales. Pero esta alineación no se traduce, al menos de forma inmediata, en un “efecto Bruselas” del EU AI Act, pues los esfuerzos regulatorios vinculantes muestran fracturas significativas con las políticas públicas formuladas. Hacia 2030, no es clara la convergencia hacia marcos vinculantes, sobre todo ante un panorama donde estas normas están tardando mucho tiempo en gestarse y, en el entretanto, surgen nuevos cuestionamientos a la regulación de la IA. Ejemplo de ello es la soberanía de la tecnología y el anhelo de lograr un balance entre la innovación y la gobernanza ética, legal y responsable de esta tecnología.
¿Qué desafíos plantea la toma automatizada de decisiones en términos de responsabilidad, transparencia y gobernanza algorítmica, especialmente cuando se requieren evaluaciones de impacto de IA, herramientas de detección de sesgos y mecanismos de supervisión humana?
Para responder esta pregunta conviene comenzar por una distinción que suele pasarse por alto: automatización no es lo mismo que autonomía. Un sistema automatizado ejecuta tareas conforme a reglas predefinidas, con o sin intervención humana en puntos clave del proceso. Un sistema autónomo, en cambio, evalúa el contexto, pondera opciones y decide con base en su propio juicio,[11] sin que el resultado esté preprogramado. Lo determinante no es la presencia de humanos, sino el origen de la lógica de la decisión. Esta distinción es central porque el propio AI Act europeo define un sistema de IA por su nivel de autonomía y por su capacidad de inferir, a partir de un input, outputs como predicciones, recomendaciones o decisiones; y es esa escala la que determina el nivel de riesgo y, con él, las medidas de mitigación exigibles. Por ejemplo, una herramienta interna que sugiere precios al área comercial no plantea los mismos retos que un algoritmo que los ajusta y publica sin supervisión, escenario particularmente sensible en materia de derecho de la competencia.[12]
En materia de responsabilidad, el principal reto cuando un sistema opera de forma autónoma es la ausencia de reglas claras de imputación: cuando la decisión causa un daño, [13] el diseñador apunta al operador, el operador al proveedor del modelo y el sistema no responde ante nadie, aquello que la literatura anglosajona denomina liability gaps.[14] La respuesta práctica que se está consolidando pasa por reinsertar a una persona en el circuito mediante mecanismos de supervisión humana[15] con capacidad real de revisar, frenar o revertir los resultados; por eso el AI Act los exige en todo sistema de alto riesgo y por eso los tribunales empiezan a imputar al proveedor del algoritmo cuando esa supervisión no existe.
En materia de transparencia, los retos se diversifican según la función que esta cumpla. La primera acepción es técnica: la capacidad de reconstruir el procesamiento que conduce a un resultado. Aquí el obstáculo central son las llamadas cajas negras de los modelos de aprendizaje profundo, en los que hoy resulta imposible identificar con certeza qué factores fueron decisivos, lo que dificulta atribuir responsabilidad y verificar el cumplimiento de obligaciones específicas. El reto adicional es que esa opacidad es justamente lo que habilita la mayor precisión del modelo, por lo que se impone un balance en vez de una elección excluyente entre transparencia y desempeño.[16]
La segunda acepción es la transparencia como deber de informar a terceros. Un claro ejemplo de ello es la obligación, prevista en el AI Act europeo y replicada en varios proyectos regionales, de advertir al usuario que está interactuando con un sistema de IA y no con una persona, de modo que pueda tomar precauciones informadas y no atribuya al sistema una confianza propia del trato humano. El reto aquí está en su cumplimiento efectivo y en su alcance extraterritorial, pues la norma europea puede aplicarse a empresas latinoamericanas que ofrezcan productos o servicios a consumidores en la UE, así como a filiales locales de grupos europeos, lo que obliga a revisar chatbots, asistentes virtuales y herramientas de scoring antes de su despliegue.[17]
La tercera acepción es la transparencia como obligación de registro previo: quien desarrolla el sistema debe inscribirlo y acreditar características mínimas antes de desplegarlo, de modo que el cumplimiento se vuelve condición de acceso al mercado.[18] El reto, presente en el régimen europeo de alto riesgo, es doble para los países de la región: por un lado, las barreras burocráticas pueden desincentivar el desarrollo en jurisdicciones con menor capacidad institucional; por otro, concentrar información técnica sensible bajo custodia estatal genera un riesgo cibernético relevante cuando esas entidades no cuentan con los controles de seguridad adecuados para protegerla.
La cuarta acepción es la transparencia como derecho ciudadano a conocer la composición de las bases de datos y los parámetros de los modelos, sea mediante acceso público abierto o por petición particular.[19] Esta es la línea que exploran jurisdicciones como Ecuador, y su principal tensión es la protección del secreto industrial y de la propiedad intelectual del sector privado, que con frecuencia es quien provee las soluciones de IA utilizadas por las entidades públicas y que, por esa vía, quedaría sujeto a la obligación de divulgar información sensible para su negocio. Esta cuestión ha sido tratada, al menos de forma superficial, por parte de la Corte Constitucional colombiana mediante su sentencia T-067 de 2025.
En materia de gobernanza algorítmica, la herramienta más extendida, la cual ya es exigida en Colombia mediante la Directiva 007 de 2025 (emitida por la Defensoría del Pueblo y la Procuraduría General en Colombia) y recogida en el reciente Reglamento de la Ley 31814 de Perú, aprobado por Decreto Supremo 115-2025-PCM, que ordena análisis de impacto y auditorías de seguridad para sistemas de alto riesgo antes de su implementación y durante toda su operación, es la evaluación de impacto y la auditoría para la detección de sesgos. Su principal reto es de cumplimiento efectivo, dada la oferta aún limitada de proveedores con capacidad técnica en la región y con conocimiento del contexto latinoamericano, que difiere del europeo, asiático o norteamericano. A ello se suma que las auditorías concebidas como mecanismo ex post solo permiten identificar el sesgo una vez desplegado el sistema; los ajustes reactivos, cuando no se acompañan de medidas preventivas adoptadas en las etapas de diseño y desarrollo, suelen ser significativamente más costosos y menos eficaces.[20]
En síntesis, la toma automatizada de decisiones plantea tres frentes interdependientes y una recomendación práctica para las empresas. En responsabilidad, los vacíos de imputación solo se cierran reinsertando un responsable identificable en el circuito mediante supervisión humana significativa. En transparencia, las obligaciones de divulgación, registro y acceso ciudadano habilitan el escrutinio externo, pero conviven en tensión con el secreto industrial y con las limitaciones institucionales de la región. En gobernanza algorítmica, las evaluaciones de impacto y las herramientas de detección de sesgos son indispensables, pero solo son eficaces si se incorporan ex ante, en el diseño, y no como remedio ex post. Para las compañías que operan, desarrollan, despliegan o utilizan la IA la conclusión es clara: invertir en gobernanza preventiva con supervisión humana documentada, evaluaciones de impacto previas al despliegue y trazabilidad técnica; resulta hoy menos oneroso que asumir los costos correctivos, regulatorios y reputacionales que sobrevienen cuando el sistema ya está en operación.
Gobernar la innovación: el rol del compliance frente a la inteligencia artificial
La velocidad de adopción de la inteligencia artificial exige que las organizaciones pasen de reaccionar ante los riesgos a gestionarlos desde el diseño. Alejandro Rojas, socio en BLP —firma legal que representa a ComplianceLatam en Centroamérica— aborda cómo las áreas de compliance pueden contribuir a una adopción responsable, mediante controles proporcionales, responsabilidades claras, supervisión humana y una gobernanza que permita innovar con mayor seguridad y confianza.
¿La inteligencia artificial representa hoy más oportunidades o riesgos para las organizaciones en la región, y cómo debería abordarse ese balance desde el compliance?
Todos los avances tecnológicos traen consigo oportunidades y riesgos, por lo que el dilema entre innovación y gestión de riesgos no es nuevo. Lo que sí resulta novedoso en el caso de la inteligencia artificial es la velocidad y la escala con las que está siendo adoptada, que en muchos casos están superando la capacidad de las organizaciones para desarrollar mecanismos adecuados de gobernanza.
Desde la perspectiva del compliance, el reto no debería ser frenar la innovación, sino establecer las reglas que permitan aprovecharla de manera responsable. Esto supone identificar los riesgos desde el diseño, establecer controles proporcionales, definir responsabilidades claras y asegurar mecanismos de supervisión y trazabilidad.
En ese sentido, el riesgo no surge necesariamente de la tecnología en sí misma, sino de utilizarla sin una estructura adecuada de gobierno, controles y gestión de riesgos. La pregunta para las organizaciones ya no debería ser si van a utilizar inteligencia artificial, sino cómo hacerlo de manera segura, responsable y alineada con sus obligaciones legales y éticas.
Algunas líneas concretas de acción:
- Anticipación regulatoria activa y dinámica. Es fundamental que las organizaciones se anticipen a los riesgos, establezcan mecanismos para gestionarlos y los mitiguen oportunamente. Esto requiere contar con una persona responsable de liderar esta materia, con el enfoque, el conocimiento y la autoridad necesarios para orientar la adopción de estas nuevas tecnologías y, especialmente, asegurar una adecuada gobernanza dentro de la organización.
- Gobernanza como habilitador, no como freno. Una adecuada, ágil y dinámica gobernanza permite que la organización adopte y escale estas tecnologías con mayor seguridad y rapidez. Para ello, es importante establecer desde el inicio reglas claras sobre el uso de datos, validación de modelos, responsabilidades y supervisión humana, evitando tener que corregir o reconstruir estos controles posteriormente ante requerimientos de reguladores, auditores o clientes.
- Mapeo de riesgo por caso de uso. Un modelo de IA usado para scoring crediticio no plantea los mismos riesgos que uno usado para generar borradores de contratos. Los marcos como NIST AI RMF o ISO/IEC 42001 son útiles precisamente porque parten de esta lógica de clasificación por impacto.
¿Qué rol deberían jugar las áreas de compliance en la adopción responsable de nuevas tecnologías, si las organizaciones que implementan gobernanza efectiva de IA crecen dos a tres veces más rápido que aquellas que no lo hacen?
El dato de que las organizaciones con una gobernanza efectiva de la inteligencia artificial pueden crecer entre dos y tres veces más rápido debería cambiar la conversación interna sobre el rol del compliance y su enfoque.
El compliance puede aportar, como nunca antes, una ventaja competitiva para la organización: ayudar a identificar y gestionar los riesgos desde el inicio, establecer las condiciones para innovar de manera segura y permitir que el negocio avance con mayor confianza y velocidad. El verdadero valor del compliance está en ayudar a la organización a encontrar la manera responsable y sostenible de aprovechar las oportunidades que le presenta el entorno.
Concretamente, el rol del compliance en la adopción responsable debería incluir:
- Participación activa en diseño. Involucrarse cuando el caso de uso de IA se está definiendo, no cuando ya está en producción, permite anticipar controles sin frenar el desarrollo.
- Conciliación de requerimientos técnicos y regulatorios. Los equipos técnicos optimizan para mejorar el rendimiento sin considerar los riesgos y los equipos legales imponen restricciones sin entender la arquitectura del sistema, por lo que resulta fundamental lograr un lenguaje común.
- Cultura de adopción, no de prohibición. Una función de compliance que solo limita o prohíbe empuja a las áreas de negocio hacia el uso no gobernado de herramientas, fuera de cualquier control, que es precisamente el escenario de mayor riesgo.
[1] UNESCO, Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial (SHS/BIO/REC-AIETHICS/2021), 2021, https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137_spa
[2] OCDE, AI Principles, 2024, https://www.oecd.org/en/topics/ai-principles.html
[3] UNESCO/CAF/Gobierno de Chile, Declaración de Santiago para promover una inteligencia artificial ética en América Latina y el Caribe, 23-24 de octubre de 2023, https://minciencia.gob.cl/uploads/filer_public/40/2a/402a35a0-1222-4dab-b090-5c81bbf34237/declaracion_de_santiago.pdf
[4] MinTIC (Colombia), Cumbre Ministerial de IA – ColombIA, 2024, https://www.mintic.gov.co/cumbre-ia/
[5] UNESCO, Ética de la inteligencia artificial: la Recomendación – diez principios, https://www.unesco.org/es/artificial-intelligence/recommendation-ethics
[6] AlSur, Los caminos regulatorios para la IA en América Latina, mayo de 2024, https://www.alsur.lat
[7] Resolución No. 0001/2025 y Ley de Fomento a Inteligencia Artificial y Tecnologías (Decreto Legislativo No. 234/2025), https://www.jurisprudencia.gob.sv
[8] Senado Federal do Brasil, Projeto de Lei nº 2.338, de 2023, https://www25.senado.leg.br/web/atividade/materias/-/materia/157233
[9] Congreso de Colombia, Ley 2502 de 2025, Diario Oficial No. 53198, 31 de julio de 2025, https://www.alcaldiabogota.gov.co/sisjur/normas/Norma1.jsp?i=188454
[10] México necesita una estrategia nacional de inteligencia artificial”, El Economista, 25 de julio de 2025
[11] Peter Parycek, Verena Schmid y Anna-Sophie Novak, “Artificial Intelligence (AI) and Automation in Administrative Procedures: Potentials, Limitations, and Framework Conditions”, Journal of the Knowledge Economy, 2023.
[12] Parlamento Europeo y Consejo de la Unión Europea, Reglamento (UE) 2024/1689, art. 3.1, Official Journal of the European Union, 2024.
[13] ISO/IEC, Artificial intelligence — Artificial intelligence concepts and terminology / ISO/IEC 22989. https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso-iec:22989:ed-1:v1:en (points 3.1.5 and 3.1.7)
[14] Parlamento Europeo, “Report with recommendations to the Commission on a civil liability regime for artificial intelligence”, 2020; Bart Custers, Henning Lahmann y Benjamyn I. Scott, “From liability gaps to liability overlaps”, AI & Society, 2025.
[15] Art. 14 AI Act
[16] Cecilia Panigutti et al., “The role of explainable AI in the context of the AI Act”, ACM FAccT ’23, 2023
[17] Art. 50 AI Act
[18] Art. 49 AI Act
[19] GPAI/OECD, “Transparencia algorítmica en el sector público”, 2024
[20] OECD.AI, “The main policy issues that surround AI”
Natalia Alarcón, directora de Innovación Legal y Gobernanza de IA en Posse Herrera Ruiz (Colombia); y Alejandro Rojas, socio en BLP (Costa Rica)
Para más información sobre ComplianceLatam Tech, visita compliancelatam.legal/tech o escríbenos a contacto@compliancelatam.legal.
07-09-2026 | az, Noticias, Tech
El proyecto propone postergar la entrada en vigencia de la Ley N°21.719 hasta diciembre de 2027 y modificar aspectos clave de la nueva Agencia.
El 31 de agosto de 2026, el Ejecutivo sometió vía mensaje presidencial un proyecto de ley (PDL) que modifica la Ley N°21.719, que regula la protección y el tratamiento de los datos personales y crea la Agencia de Protección de Datos Personales.
La iniciativa tiene por objetivo evitar un colapso operativo en la puesta en marcha de esta nueva institucionalidad técnica, y se puede articular en cuatro puntos clave:
- Se propone aumentar de tres a cinco el número de consejeros que integran el Consejo Directivo de la Agencia, elevando de dos a tres consejeros el quórum para adoptar decisiones. Junto con ello, se busca establecer que el Consejo se renueve parcialmente cada dos años.
- Se propone postergar hasta el 1 de diciembre de 2027 la entrada en vigencia de las modificaciones introducidas por la Ley N° 21.719.
- Se proponen tres ajustes claves respecto al funcionamiento del Consejo Directivo de la Agencia de Protección de Datos Personales previo a la entrada en vigencia de la ley:
- Se propone que la primera designación de los consejeros deba efectuarse, a más tardar, doce meses antes de la entrada en vigencia de la ley.
- Se busca simplificar el procedimiento aplicable a la primera designación del Consejo Directivo, añadiendo la aceptación de este por falta de pronunciamiento del Senado dentro del plazo legal.
- Se propone establecer que los consejeros, desde su nombramiento, percibirán la remuneración mensual que les corresponda y se verán alcanzados por la exigencia de dedicación exclusiva y las incompatibilidades que se indican en los cambios efectuados por la Ley N°21.719.
- Se propone suprimir el privilegio exclusivo de amonestación por escrito solo a las empresas de menor tamaño durante el primer año, buscando establecer que esta facultad discrecional de amonestación se aplique a todos los responsables de datos, sin distinción en caso de infracciones.
Finalmente, el proyecto contempla dos disposiciones transitorias relacionadas con la regulación del financiamiento del mayor gasto fiscal que represente la aplicación de la ley y un plazo fatal (10 días desde la publicación de la ley) establecido para la primera designación de los consejeros, si esta se publica después del 1 de diciembre de 2026.
Para más información, escríbenos a contacto@compliancelatam.legal.
18-08-2026 | az, Noticias
En los últimos años, el compliance en Chile ha dejado de ser entendido únicamente como una respuesta a las obligaciones asociadas a la responsabilidad penal de las empresas. De manera gradual, se ha consolidado como una disciplina más amplia, vinculada a la gestión integral de riesgos, la cultura ética y la capacidad de las organizaciones para anticiparse a la corrupción, el lavado de activos, la ciberseguridad, la protección de datos y la inteligencia artificial. Sin embargo, el desafío ya no consiste solo en diseñar políticas y controles, sino en lograr que estos sean conocidos, utilizados y capaces de influir efectivamente en la conducta y en la toma de decisiones.
En esta entrevista, conversamos con Yoab Bitran, director del Grupo Compliance de az —firma que representa a ComplianceLatam en Chile—, abogado de la Universidad de Chile y especialista en compliance, regulación, gobierno corporativo y empresas. Con 15 años de experiencia en el área, Bitran ha asesorado a compañías de distintos tamaños e industrias en el diseño, implementación y evaluación de programas de cumplimiento, además de liderar procesos de transformación cultural en organizaciones que han enfrentado casos de corrupción.
Su labor lo ha posicionado como un activo promotor del liderazgo ético y las buenas prácticas en Chile y América Latina.
Desde tu experiencia, ¿cuál ha sido el desafío más complejo que has enfrentado en materia de compliance y qué aprendizajes te dejó?
Trabajar con empresas que venían saliendo de escándalos de compliance. Eso me llevó a aprender que en materia de compliance y cultura ética los cambios muchas veces son graduales y de largo plazo. Si un líder de compliance inhouse viene con la idea de hacer cambios sustantivos de forma abrupta, es muy posible que termine perdiendo apoyo y siendo visto como una amenaza disruptiva para el negocio por sus pares. Se trata de evolución, no de revolución. Para poder liderar cambios sustantivos hay que construir confianza, generar aliados, capital político y —muy importante— saber elegir qué batallas dar.
Hoy lideras el área de compliance en az. ¿Cómo definirías el rol que debe cumplir un profesional de compliance dentro de las organizaciones?
Aunque suene obvio y se repita bastante, un profesional de compliance debe ser ante todo un partner estratégico del negocio. En el momento en que empieza a ser percibido como un sheriff, su efectividad se ve negativamente impactada. Si se empieza a evitar o bypassear al líder de compliance, será imposible tener un lugar en las mesas en que se toman decisiones relevantes.
¿Cómo evalúas hoy la madurez del compliance en Chile, más de quince años después de la Ley 20.393? ¿Qué ha cambiado de verdad en el mercado?
Pienso que el principal cambio es que compliance, aunque aun lentamente, ha empezado a entenderse como en países más desarrollados en esta materia. Esto es, lejos de quedarse en la Ley de Delitos Económicos, sino como una disciplina integral y holística, que permite gestionar y mitigar desde riesgos que podemos denominar “tradicionales” —como corrupción o lavado de activos— hasta riesgos vinculados con la económica digital, como ciberseguridad o la IA.
¿Cuál dirías que es hoy el principal punto débil de los programas de compliance en Chile?
En general, el principal punto débil es el que la regulación local e internacional le otorga la mayor relevancia: la efectividad. Todavía se observan muchos documentos de compliance que prácticamente nadie en la empresa conoce, ni menos utiliza. Muchas capacitaciones que se hacen por cumplir y no tienen ningún impacto en términos de comportamiento. Muchos canales de denuncia en que nadie confía. Y acá hay un deber de los directorios, vinculado a su deber de cuidado o diligencia. Por supuesto no pueden estar en el día a día, pero sí deben poder estar tranquilos de que la organización cuenta con un programa de compliance efectivo.
Si una empresa quiere fortalecer su cultura de cumplimiento en serio, ¿por dónde debería empezar?
Lo primero es medir. Entender dónde estamos parados. Hoy existen herramientas y marcos muy sólidos que permiten medir cultura ética combinando aspectos cuantitativos y cualitativos. Luego, en base a los resultados, se definen y priorizan estrategias dirigidas. Un ejemplo siempre importante es la estructura de incentivos. Es clave compensar el qué y el cómo.
Nuevos riesgos y desafíos
Además de compliance, has desarrollado una sólida experiencia en protección de datos y ciberseguridad. ¿Por qué consideras que estas materias están cada vez más conectadas?
Porque comparten herramientas de gestión: políticas, procedimientos, capacitaciones, debida diligencia, etcétera. Y, aún más importante, comparten objetivo: construir y sostener una cultura ética, que permite mitigar diversos riesgos. Una cultura de protección de datos, de ciberseguridad, de prevención de corrupción y lavado de activos, una cultura libre de acoso y más.
Chile tiene sectores con exposiciones de riesgo muy específicas, como minería, litio e infraestructura concesionada. ¿Cuáles son hoy los principales desafíos de compliance en esos sectores?
Los principales desafíos actuales están vinculados a terceras partes, a la cadena de suministro. En primer lugar, está la reciente regulación de la Unión Europea en la materia. Esto es especialmente relevante para filiales de empresas europeas en Latinoamérica, así como empresas latinoamericanas con presencia en Europa. Luego está el foco del Departamento de Justicia (DOJ) de los EE.UU. en los carteles y su designación como organizaciones terroristas. Y, por último, la propia Ley de Delitos Económicos chilena incorpora la responsabilidad penal de las empresas por delitos cometidos por terceros que gestionen asuntos de la organización.
La protección de datos personales está experimentando importantes cambios regulatorios en la región. ¿Qué desafíos visualizas para las empresas en los próximos años?
Los principales desafíos no están en lo técnico. No es complejo adquirir o licenciar sistemas y tecnologías que permitan estar mejor protegidos. En esta materia, el eslabón más débil de la cadena continúa siendo el humano. La gran mayoría de las filtraciones se producen por errores humanos. Por ejemplo, porque alguien compartió información sensible de manera negligente, fue irresponsable con una clave o porque hizo click en un enlace vinculado a phishing. Entonces, el principal desafío es la concientización y cambio de cultura en materia de protección de datos personales.
¿Qué papel está jugando la inteligencia artificial en los programas de cumplimiento y qué riesgos de compliance estás viendo asociados a su uso?
Desde compliance, la IA tiene esta doble perspectiva. Por una parte, utilizarla (responsablemente) en un programa de compliance es fundamental a la hora avanzar en eficacia y eficiencia. Diría que no utilizarla en algunos procesos y controles, incluso atenta contra la efectividad del modelo. Pensemos por ejemplo en procesos de due diligence en compliance, nadie imaginaría privarse de herramientas y soluciones que hagan retroceder muchos años, cuando todo era manual.
Por otra parte, están los riesgos al uso de IA sin gobernanza. Sabemos que existen riesgos importantes en materia de sesgos, protección de datos, propiedad intelectual, opacidad y falta de trazabilidad (“caja negra”), entre otros.
La clave está en avanzar con estrategia, gobernanza y supervisión humana, mitigando riesgos sin obstaculizar ni desaprovechar las enormes oportunidades que ofrece la IA.
¿Qué valor aporta una plataforma digital y red regional como ComplianceLatam en un contexto donde los riesgos, regulaciones y desafíos trascienden las fronteras de cada país?
ComplianceLatam permite a líderes de áreas legales y de compliance de organizaciones de toda la región, EE.UU. y España, acceder a contenido de primer nivel, compartir mejores prácticas, aprender de pares y referentes, y contribuir con ideas, opiniones y experiencia a un propósito muy noble.
Para más información sobre la plataforma, escríbenos a contacto@compliancelatam.legal.
