Marcos regulatorios para IA en Latinoamérica: comparativa regional
La regulación de inteligencia artificial en Latinoamérica avanza a ritmo acelerado. Mientras la Unión Europea lidera con su AI Act, los países de la región están construyendo sus propios marcos regulatorios adaptados a sus realidades. Perú, con su ENIA 2026-2030, se posiciona como uno de los actores más avanzados de la región.
En este artículo comparamos los principales marcos regulatorios de IA en América Latina, analizamos sus diferencias y mostramos dónde se posiciona Perú.
Tabla comparativa: regulación de IA en Latinoamérica
| País | Marco principal | Estado | Enfoque | Clasificación de riesgos | Autoridad rectora |
|---|---|---|---|---|---|
| Perú | Ley 31814 + DS 115-2025-PCM + ENIA | Vigente (2023-2026) | Vinculante + habilitador | Sí (prohibido, alto, aceptable) | SGTD-PCM |
| Brasil | PL 2338/2023 | En debate legislativo | Riesgo-basado (similar a UE) | Sí (alto riesgo, riesgo elevado) | A definir |
| Chile | Política Nacional IA (2021) + Consejo Nacional IA | Vigente (política) / Ley en proceso | Soft law + desarrollo | No definida formalmente | Ministerio de Ciencias |
| Colombia | CONPES 4074 (2021) | Vigente (lineamientos) | Soft law, orientaciones | No formal | MINTIC / DNP |
| Argentina | Lineamientos de ética IA (2019) | Vigente (no vinculante) | Ético, principios | No | CONICET |
| Uruguay | Estrategia Nacional IA (2022) | Vigente (estrategia) | Desarrollo + ética | No formal | AGESIC |
Perú: el enfoque más completo de la región
Perú es el único país de Latinoamérica que combina una ley específica de IA (Ley 31814, julio 2023), un reglamento detallado (DS 115-2025-PCM, septiembre 2025) y una estrategia operativa (ENIA, mayo 2026). Esta triple capa le da una densidad regulatoria superior a la mayoría de sus vecinos.
Características clave del modelo peruano
- Clasificación de riesgos vinculante: Define tres niveles — uso indebido (prohibido), riesgo alto y riesgo aceptable — con obligaciones proporcionales para cada uno.
- Prohibiciones expresas: Vigilancia masiva sin base legal, manipulación subliminal, categorización biométrica en espacios públicos, predicción delictiva basada en perfil (artículos 23 del Reglamento).
- Sandboxes regulatorios: Entornos de experimentación controlada para probar soluciones de IA antes de implementarlas a gran escala (artículo 17).
- NTP-ISO/IEC 42001 obligatoria: Implementación de sistema de gestión de IA en el sector público (artículo 28.2).
- Plazos graduales: Diferenciados según sector y tamaño de empresa (Disposición Complementaria Primera).
- Mecanismo de alertas ciudadanas: Canal digital para reportar usos indebidos de IA (artículo 36).
Brasil: el gigante que debate
Brasil, la economía más grande de la región, ha optado por un enfoque legislativo a través del PL 2338/2023, que propone un marco regulatorio integral inspirado en el AI Act europeo.
Características del modelo brasileño
- Enfoque riesgo-basado: Clasifica sistemas de IA según su nivel de riesgo, similar al enfoque europeo.
- Derechos de los afectados: Incluye el derecho a explicación, revisión humana y reparación por daños causados por IA.
- Autoridad reguladora propuesta: Creación de una autoridad nacional de IA (todavía en debate).
- Sanciones: Propone multas de hasta el 2% de la facturación, inspiradas en el GDPR.
A diferencia de Perú, Brasil aún no tiene una ley aprobada. El PL 2338 sigue en debate legislativo, con múltiples versiones y enmiendas.
Chile: soft law con visión de largo plazo
Chile adoptó una Política Nacional de Inteligencia Artificial en 2021, convirtiéndose en uno de los primeros países de la región en tener un documento formal de política de IA.
Características del modelo chileno
- Enfoque de soft law: La política establece lineamientos y recomendaciones, pero no es vinculante.
- Consejo Nacional de IA: Creado en 2024 para asesorar al gobierno en materia de IA.
- Énfasis en desarrollo: Prioriza la innovación y la competitividad por encima de la regulación estricta.
- Ley en proceso: Chile trabaja en una ley de IA que podría seguir un enfoque de riesgo similar al europeo.
Chile tiene una ventaja en infraestructura digital y talento, pero su marco regulatorio es menos concreto que el peruano.
Colombia: lineamientos sin fuerza de ley
Colombia publicó el documento CONPES 4074 en 2021, que establece lineamientos para la adopción de IA en el sector público.
Características del modelo colombiano
- Documento CONPES: Es un documento de política pública, no una ley. No tiene fuerza vinculante directa.
- Enfoque sectorial: Orienta la adopción de IA en sectores específicos (salud, educación, agricultura).
- Centro de Excelencia en IA: Propuesta para crear un hub de conocimiento y desarrollo.
- Sin clasificación de riesgos formal: No define niveles de riesgo como Perú o la UE.
Argentina: principios éticos sin regulación operativa
Argentina publicó lineamientos de ética en IA en 2019 a través del CONICET, pero no ha avanzado hacia una regulación vinculante.
Características del modelo argentino
- Enfoque ético-principista: Establece principios generales (transparencia, equidad, privacidad) sin obligaciones operativas.
- Sin ley específica: No existe una ley de IA en Argentina.
- Desafíos económicos: La situación macroeconómica ha priorizado otras agendas sobre regulación de IA.
Uruguay: estrategia orientada al desarrollo
Uruguay lanzó su Estrategia Nacional de IA en 2022, con un enfoque orientado al desarrollo económico y la innovación.
Características del modelo uruguayo
- AGESIC como coordinador: La Agencia para el Desarrollo del Gobierno de Gestión Electrónica lidera la implementación.
- Enfoque de desarrollo: Prioriza la adopción de IA en el Estado y la competitividad del sector privado.
- Sin regulación vinculante: Es una estrategia, no una ley.
¿Dónde se posiciona Perú?
En el contexto regional, Perú se destaca por:
- Ser el único con ley + reglamento + estrategia: La triple capa le da más solidez que cualquier vecino.
- Tener prohibiciones expresas: Algo que ni Brasil ni Chile han logrado formalizar en ley.
- Definir clasificación de riesgos vinculante: Solo Perú y (eventualmente) Brasil tienen este enfoque.
- Crear sandboxes regulatorios: Un mecanismo concreto de innovación que otros países solo mencionan en documentos de política.
Perú ha logrado en 3 años (2023-2026) lo que varios vecinos llevan más de una década discutiendo. La combinación de ley, reglamento y estrategia lo posiciona como referente regional.
Tendencias regionales
Más allá de los marcos nacionales, hay tendencias que atraviesan toda la región:
- Convergencia hacia el modelo europeo: La clasificación de riesgos del AI Act está influyendo en las legislaciones latinoamericanas.
- UNESCO como referente: La Recomendación sobre Ética de la IA de la UNESCO (2021) es citada como base en la mayoría de los marcos regionales.
- Cooperación regional: Existen iniciativas para armonizar enfoques entre países, aunque aún incipientes.
- IA generativa como catalizador: La explosión de ChatGPT y herramientas similares aceleró el interés regulatorio en toda la región.
Conclusión
La regulación de IA en Latinoamérica es diversa y está evolucionando rápidamente. Perú, con su ENIA, ha dado el paso más concreto de la región, combinando un marco legal vinculante con incentivos de innovación. Para las empresas peruanas, esto significa tanto obligaciones como oportunidades.
Para entender el marco peruano en detalle, consulta nuestra guía sobre la ENIA y nuestro artículo sobre los objetivos de la estrategia.
Fuentes: Ley 31814 | BNamericas | UNESCO
⚠️ Aviso: Este artículo tiene fines informativos y no constituye asesoría legal. Para decisiones de compliance, consulta con un abogado especializado en regulación de IA.
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