Colombia vuelve a meterse en la conversación regional sobre inteligencia artificial, esta vez por el lado menos vistoso pero más necesario: la regulación. Un informe citado por Portafolio y CriptoTendencia ubica al país entre los mercados latinoamericanos que más han avanzado en reglas para una IA basada en riesgos, con Minciencias como eje institucional y la SIC en temas de datos, consumidores y competencia.
Resumen rápido
- El Proyecto de Ley 043 de 2025 Senado y 324 de 2025 Cámara sigue en trámite y recibió ponencia positiva.
- La propuesta se mueve hacia un enfoque por niveles de riesgo, con énfasis en datos, trazabilidad y evaluación de impacto.
- Para empresas colombianas, la señal es clara: la IA ya no se compra solo por productividad; también se gobierna.
La inteligencia artificial suele venderse con promesas de velocidad: responder clientes, redactar documentos, automatizar análisis, clasificar solicitudes o detectar patrones que antes tomaban días. Pero cuando esas herramientas empiezan a tocar decisiones de crédito, salud, empleo, educación, justicia o atención ciudadana, la discusión cambia. Ya no basta con que el modelo funcione; también hay que saber con qué datos fue alimentado, quién lo supervisa, qué riesgos produce y qué pasa cuando se equivoca.
Ese es el centro de la noticia. Según Portafolio, con base en el informe El nuevo mapa regulatorio de la Inteligencia Artificial en Latinoamérica de Deloitte, Colombia aparece entre los países que están construyendo una arquitectura regulatoria más estructurada. CriptoTendencia reseñó el mismo punto y detalló que el proyecto colombiano adopta una lógica de gestión de riesgos, alineada con tendencias internacionales.
En la práctica, esto significa que no todos los usos de IA deberían tratarse igual. Una herramienta que ayuda a ordenar correos internos no tiene el mismo impacto que un sistema que recomienda si una persona recibe un crédito, accede a un servicio público o queda priorizada en una lista médica. Por eso el enfoque por riesgo es importante: permite exigir más controles donde el daño potencial es mayor, sin apagar la innovación en usos de bajo impacto.
El proyecto menciona una arquitectura institucional liderada por el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación. También abre espacio para que entidades como la Superintendencia de Industria y Comercio tengan un papel relevante cuando entren en juego datos personales, derechos del consumidor o competencia. Esa combinación es clave para Colombia, donde muchas compañías ya están probando IA, pero todavía no tienen políticas internas claras para privacidad, seguridad, sesgos o auditoría.
Para las empresas, el mensaje no debería leerse como “viene más burocracia”. Mejor leerlo como una advertencia temprana: quien quiera usar IA de manera seria necesitará ordenar la casa. Eso incluye inventariar casos de uso, clasificar datos sensibles, definir responsables humanos, documentar decisiones automatizadas y crear mecanismos para revisar errores. Suena operativo, porque lo es. La confianza no se construye con comunicados bonitos, sino con procesos que aguanten preguntas difíciles.
Las pymes también deberían mirar el tema. Aunque no tengan equipos legales enormes, sí pueden empezar con reglas básicas: no subir información confidencial a herramientas no aprobadas, revisar respuestas antes de enviarlas a clientes, guardar evidencia de decisiones críticas y escoger proveedores que expliquen cómo manejan datos. Una política sencilla, bien aplicada, vale más que un manual de 80 páginas que nadie lee.
El reto para el país será balancear dos velocidades. Por un lado, la tecnología se mueve rápido y las empresas necesitan adoptar herramientas para competir. Por el otro, una mala implementación puede afectar derechos, reputación y confianza pública. Si la regulación logra ser clara, proporcional y técnicamente aterrizada, Colombia puede convertirla en ventaja: más seguridad para invertir, más tranquilidad para usuarios y mejores estándares para proveedores locales.
Lo que conviene mirar después es el trámite legislativo y, sobre todo, los detalles de implementación. La ley puede marcar principios, pero el valor estará en guías prácticas, criterios sectoriales y capacidad real de supervisión. Ahí se jugará la diferencia entre una regulación que habilita innovación responsable y una que se queda en titulares.