Cuenta atrás para la EU AI Act: seis retos clave que las organizaciones deben abordar antes de agosto de 2026
A seis meses de la plena aplicación de la EU AI Act, el primer marco regulatorio integral sobre inteligencia artificial a nivel mundial, las empresas que operan en el mercado europeo se enfrentan a un escenario de mayores exigencias en materia de gobernanza, gestión de riesgos y supervisión de los sistemas de IA. La firma especializada Modulos identifica seis ámbitos críticos que las organizaciones deben tener resueltos para garantizar el cumplimiento normativo y minimizar impactos legales, económicos y reputacionales.
Europa avanza hacia un modelo de desarrollo de la inteligencia artificial basado en la confianza, la transparencia y la protección de los derechos fundamentales. Frente al ritmo de innovación de Estados Unidos y la capacidad de escalado de China, la Unión Europea refuerza su apuesta regulatoria con la entrada en vigor, el próximo 2 de agosto de 2026, de la aplicación completa de la EU AI Act.
A partir de esa fecha, la mayoría de las disposiciones del primer marco regulatorio integral sobre IA del mundo serán de obligado cumplimiento, especialmente para los sistemas considerados de alto riesgo. Las organizaciones deberán demostrar una gestión adecuada del riesgo, una gobernanza sólida de los datos, una supervisión humana efectiva y un elevado nivel de trazabilidad y documentación técnica. El incumplimiento puede traducirse en sanciones económicas relevantes, además de una pérdida de confianza por parte de clientes, socios e inversores.
En este contexto, los expertos de Modulos, compañía tecnológica especializada en gobernanza de IA y cuantificación de riesgos, señalan seis acciones clave que las empresas deberían tener implementadas antes de la plena aplicación de la normativa.
Auditar los sistemas de IA
El primer paso para cualquier organización es identificar y clasificar sus sistemas de inteligencia artificial, determinando cuáles entran dentro de la categoría de ‘alto riesgo’ según los criterios de la EU AI Act. Esta auditoría permite comprobar si los sistemas cumplen los requisitos técnicos y de documentación exigidos por la regulación y, en caso contrario, disponer de margen suficiente para introducir los ajustes necesarios. El proceso incluye la organización de evidencias, la validación de la calidad de los datos y la preparación para la obtención del marcado CE, requisito indispensable para comercializar soluciones en la Unión Europea.
Cuantificar el riesgo en términos económicos
Una vez identificados los riesgos asociados a cada sistema, resulta clave traducirlos a impacto económico. Asignar un valor financiero a los riesgos permite a las empresas priorizar inversiones y focalizar los esfuerzos de cumplimiento allí donde el coste potencial es mayor. Este enfoque facilita la toma de decisiones estratégicas, optimiza el uso de recursos y contribuye a equilibrar cumplimiento normativo y retorno de la inversión.
Supervisión y control humano
La normativa europea refuerza el principio de que la IA debe apoyar la toma de decisiones humanas, no sustituirla. Por ello, exige establecer mecanismos claros de supervisión, definiendo quién es responsable de cada sistema y cómo se revisan las decisiones automatizadas. Esta supervisión puede recaer en equipos de cumplimiento, gestores de riesgos, responsables técnicos o figuras específicas como un Chief AI Officer. Para evitar fragmentación y errores, Modulos subraya la importancia de contar con una plataforma común que permita a todos los perfiles implicados monitorizar el estado de cumplimiento y coordinar responsabilidades.
Un marco con alcance extraterritorial
La EU AI Act no se limita a las fronteras de la Unión Europea. La regulación se aplica también a proveedores y usuarios de sistemas de IA ubicados fuera de la UE cuando sus soluciones se utilicen en el mercado europeo o sus resultados afecten a personas en territorio comunitario. Esto obliga a las organizaciones internacionales a evaluar su exposición regulatoria, revisar dónde y cómo operan sus sistemas de IA y determinar si están sujetas a la normativa, incluso sin presencia física en Europa.
Garantizar datos adecuados y de calidad
La calidad de los datos de entrada es uno de los pilares de la regulación. Las organizaciones deben asegurarse de que los datos utilizados por sus sistemas de IA son pertinentes, coherentes y adecuados al contexto en el que operan. Esto implica verificar que representan fielmente la realidad que se pretende modelizar, que no contienen errores sistemáticos y que cumplen los criterios de calidad exigidos por la ley.
Formación y cultura de IA responsable
Por último, la adaptación a la EU AI Act requiere un esfuerzo formativo transversal. No solo los perfiles técnicos, sino también los equipos de negocio, cumplimiento y riesgos deben comprender conceptos como sesgos algorítmicos, supervisión humana o gobernanza de datos. Según Modulos, construir una cultura interna de IA responsable reduce errores derivados del desconocimiento y facilita una integración efectiva de la normativa en los procesos de la organización.
