La regulación de inteligencia artificial sigue siendo una excepción en Iberoamérica: menos del 14% de los países cuenta con normativa específica, según un informe de la Secretaría General Iberoamericana (Segib) difundido por EFE. En ese diagnóstico, Chile aparece como “referente regional en IA”, junto con Brasil y España, en un escenario marcado por avances desiguales y una brecha entre ambición digital y marco jurídico efectivo.
El dato que marca la alerta: normas hay, pero no necesariamente sobre IA
El informe revisa 22 países y plantea que, aunque la mayoría tiene reglas vinculadas a privacidad o protección de datos, eso no se traduce automáticamente en una gobernanza de IA. De hecho, el estudio sostiene que solo un 45% cuenta con políticas públicas orientadas al desarrollo y uso de la IA, mientras que la regulación específica sigue siendo minoritaria, lo que describe como “una proporción alarmantemente baja” y una “desconexión” entre políticas y su “formalización estratégica”, según el reporte.
Chile: política pública vigente y tramitación legislativa en curso
En el caso chileno, el posicionamiento como referente se apoya en una combinación de instrumentos:
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Marco de política pública: la Política Nacional de Inteligencia Artificial está publicada y vigente en el sitio del Ministerio de Ciencia, con ejes declarados para factores habilitantes, desarrollo/adopción y gobernanza/ética, según detalla la página oficial del ministerio en su sección dedicada a la materia: Política Nacional de Inteligencia Artificial del MinCiencia.
Discusión normativa: en el Congreso se tramita el proyecto que regula sistemas de IA, robótica y tecnologías conexas, identificado como Boletín 15869-19 (refundido con 16821-19), con estado informado en el portal legislativo de la Cámara: tramitación del Boletín 15869-19 en la Cámara de Diputadas y Diputados.
En paralelo, en la agenda local ya se discuten nudos regulatorios específicos. Un ejemplo reciente fue el debate sobre contenidos y derechos de autor al interior del proyecto chileno, abordado en este reporte sobre cambios al proyecto de ley de IA publicado en septiembre de 2025.
El punto crítico: auditorías y rendición de cuentas todavía no despegan
Uno de los hallazgos más sensibles del informe de la Segib es la “ausencia generalizada” de mecanismos obligatorios para auditar y evaluar algoritmos, lo que limita la rendición de cuentas y la responsabilidad jurídica ante eventuales daños derivados del uso de IA, según el resumen del documento difundido por EFE.
En términos prácticos, la discusión no se reduce a “tener o no tener” una ley: también exige definiciones sobre qué sistemas se supervisan, con qué estándares, quién fiscaliza, qué se reporta y qué consecuencias existen ante incumplimientos.
Qué países quedan atrás y qué recomienda la Segib a corto plazo
El informe también identifica países en “fase temprana” para estructurar marcos de IA (menciona a México, Venezuela, Guatemala y República Dominicana) y sugiere decisiones inmediatas, entre ellas “adoptar una decisión política de alto nivel” que eleve la IA a política regional estructural e incorpore un principio de soberanía digital basado en control estratégico de datos en español y portugués, además de inventarios de infraestructura tecnológica y recursos estratégicos.
Por qué este debate cruza directo a minería: datos, energía y agua como “insumos” del nuevo ciclo tecnológico
El informe de Segib incorpora un ángulo relevante para economías con base extractiva: analiza capacidades de recursos naturales, energía, minerales críticos y disponibilidad hídrica para el desarrollo y operación de tecnologías asociadas a IA, ubicando a países como Chile entre los que combinan variables con “potencial significativo”.
En Chile, la discusión se cruza con la adopción real de estas tecnologías en faenas y servicios asociados. En los últimos meses se han multiplicado casos de uso en procesos productivos, analítica y automatización, como muestra este reporte sobre soluciones locales de IA en minería chilena y también la expansión hacia eficiencia ambiental, según aplicaciones de IA ligadas a reciclaje y operación más verde. A eso se suma el foco en sostenibilidad hídrica y optimización operacional, abordado en gestión de recursos hídricos con IA en minería.
