Auge de leyes para regular IA en América Latina; legislar rápido no es legislar bien, dice estudio
América Latina lleva tres años aprobando leyes sobre Inteligencia Artificial (IA) a un ritmo que no tiene precedente.
El esfuerzo es real y se puede documentar. Lo que el análisis más completo disponible sobre el tema advierte es que legislar rápido no es lo mismo que legislar bien y que la región enfrenta riesgos concretos si no corrige el rumbo.
Esa es la conclusión de “Regulación sobre inteligencia artificial en América Latina y el Caribe: Panorama regional y lecciones de Perú y Chile”, un informe de política pública elaborado por Juan David Gutiérrez y Sebastián Hurtado para la Universidad de los Andes de Colombia y la Fundación Konrad Adenauer, publicado en agosto de 2026.
El estudio trabajó con la base de datos del proyecto Sistemas de Algoritmos Públicos, que, al corte del 3 de julio de 2026, registra 716 instrumentos regulatorios sobre IA en 23 países y territorios de la región.
El detonante fue la irrupción masiva de la IA generativa.
Antes de 2023, la producción legislativa regional nunca había superado los 38 instrumentos por año, de acuerdo con el informe.
En 2023 la región produjo 156 normas sobre Inteligencia Artificial. Al año siguiente fueron 216. En 2025, 206. Y, al corte del 3 de julio de este año, ya van 26 más (en sólo seis meses).
“Se trata de un ‘tsunami regulatorio’ que comenzó en 2023, el año posterior a la masificación de la IA generativa, y que no ha amainado”, dice Gutiérrez, catedrático de la Universidad de los Andes.
México, segundo lugar en la región
México no es sólo un espectador del fenómeno. Con 126 instrumentos registrados, es el segundo país con mayor producción normativa sobre IA en la región, solo detrás de Brasil.
Los cinco países que concentran cerca del 85% de todo lo producido son:
- Brasil: 212 instrumentos
- México: 126 instrumentos
- Colombia: 101 instrumentos
- Argentina: 95 instrumentos
- Perú: 73 instrumentos
Pero proponer no es aprobar. Del total de instrumentos registrados, el 59.1% —423 proyectos— seguía, hasta la fecha del corte, detenido en comisiones o cámaras legislativas.
El 23% fue archivado. Sólo el 15.8%, equivalente a 113 instrumentos, se convirtió en norma oficial.
El 90% de estas regulaciones nació en los poderes legislativos y el 93.4% tiene alcance nacional.
El informe clasifica esa producción en cinco tipos.
- Central especial (268 normas): leyes enfocadas en un problema concreto, como reformas al código penal o al derecho laboral.
- Complementaria (166): normas que no versan centralmente sobre IA pero incorporan secciones sustantivas sobre la materia, como las leyes de protección de datos con capítulos sobre tratamiento de datos personales mediante sistemas de decisión automatizada.
- Central general (109): intentan regular la IA de forma integral, al estilo del AI Act europeo.
- Implementación (91): autorizan usos específicos de IA en sectores como salud o justicia.
- Incidentales (82): apenas mencionan la tecnología de paso, sin que sea su tema central.
Que las leyes integrales sean las menos no implica, necesariamente, un fracaso: el informe argumenta que las reformas puntuales avanzan y se implementan con más facilidad que los grandes marcos generales.
El error de secuencia: la lección de Perú
Perú fue el primer país de América Latina en aprobar una ley enfocada específicamente a la Inteligencia Artificial.
Lo hizo en julio de 2023, con la Ley 31814: una norma breve, que establecía principios, pero no obligaciones concretas, que entregó la rectoría del tema a la Secretaría de Gobierno y Transformación Digital.
El problema no fue la ley sino el orden en que llegaron las piezas que debían acompañarla.
En cualquier política pública bien construida, primero se define la estrategia —para qué y hacia dónde—, luego se aprueba la ley que la respalda y, al final, se genera el reglamento que detalla cómo aplicarla.
Perú hizo exactamente lo contrario.
El reglamento de la Ley 31814 llegó tarde —publicado en septiembre de 2025 y vigente desde enero de 2026.
Aunque fijó reglas claras de impacto y riesgo, su aparición desató un debate jurídico sobre si el gobierno puede imponerle obligaciones tan estrictas al sector privado a través de un simple reglamento.
La estrategia nacional que debía orientar todo eso (la ENIA 2026-2030), llegó en abril de 2026, cuando el reglamento ya llevaba meses operando.
Primero las reglas del juego. Después, para qué se juega.
Ese orden invertido tuvo consecuencias: el reglamento terminó asumiendo decisiones —prohibiciones, obligaciones, arquitectura institucional— que normalmente corresponden a una ley o a una estrategia, abriendo un debate sobre su exigibilidad frente al sector privado.
Gianfranco Mejía fue el especialista encargado de analizar el caso de Perú para el informe.
A partir de su análisis, advirtió que aprobar leyes, en sí mismo, no sirve de nada si el gobierno no tiene un plan o estrategia clara para aplicarlas, lo que en el caso peruano provocó que las instituciones gastaran dinero de forma desordenada, repitieran esfuerzos en tecnología y no pudieran vigilar el impacto real de la IA.
Pese a ese desafío, Perú acumula nueve leyes aprobadas centradas en IA —el mayor número de la región en esa categoría— entre ellas una que incorporó el uso de IA como agravante de delitos en el código penal.
La paciencia como estrategia: la lección de Chile
Chile tomó un camino distinto.
En lugar de apresurarse a aprobar un marco legal general, apostó desde 2021 por una Política Nacional de Inteligencia Artificial articulada en tres ejes: factores habilitantes, desarrollo y adopción, y gobernanza y ética.
Sobre esa base construyó un tejido de “regulaciones sectoriales” sin necesitar una ley integral:
- La Ley 21.431 de 2022 le dio al regulador laboral la atribución de auditar los algoritmos de plataformas digitales de reparto (como Uber Eats y Rappi).
- La Resolución Exenta 33 del SERNAC reguló el uso de chatbots y precios dinámicos en la relación con consumidores.
- La Resolución Exenta 372 del Consejo para la Transparencia (2024) introdujo el derecho a la explicación cuando el Estado usa algoritmos para asignar o negar beneficios sociales.
- La Directiva 44 de “ChileCompra” estableció reglas para que el gobierno adquiera tecnología de IA de forma segura.
El proyecto de ley general, inspirado en el AI Act europeo, se estancó.
Según advierte el informe, el gobierno actual de Chile —encabezado por la administración de José Antonio Kast— no quiere aprobar el proyecto de IA tal como está ahora. Por eso, lo van a frenar y van a mandar una propuesta nueva (una “indicación sustitutiva”) para cambiarlo antes de seguir.
Sin embargo, el Congreso avanza en iniciativas concretas: una que protege la soberanía digital, otra que restringe el uso de redes sociales por parte de menores de edad y una reforma penal que actualiza el delito de usurpación de identidad para cubrir la clonación de voz e imagen con IA generativa.
El balance, según el informe, es que la ausencia de una ley general no impidió avances regulatorios reales, aunque dejó abierta la pregunta sobre la arquitectura institucional a largo plazo.
El riesgo compartido: ansiedad regulatoria y mimetismo
El concepto que articula el diagnóstico del informe es el de “ansiedad regulatoria”: la presión que enfrentan las y los legisladores de la región para aprobar algo sobre IA, impulsados por el ejemplo del AI Act europeo, sin necesariamente comprender a fondo el fenómeno que están regulando.
Esa ansiedad se conecta con otro riesgo que los autores denominan “mimetismo institucional”: trasplantar marcos legales diseñados para otros contextos sin verificar si el país tiene la capacidad institucional para aplicarlos.
“Una regulación amplia y laxa puede generar una falsa sensación de seguridad sin prevenir ni resolver los problemas que pretende atender”, es una de las conclusiones del estudio.
Siete consideraciones para el debate regional
El informe no cierra con un veredicto sino con una agenda. Los autores proponen siete consideraciones para orientar la discusión en América Latina:
- Diagnosticar antes de legislar. Verificar si las normas existentes ya cubren el problema antes de generar nuevas leyes.
- Tratar la regulación como una caja de herramientas. Combinar enfoques según el problema concreto, no replicar modelos foráneos de forma automática.
- Precisar qué se entiende por sistemas de IA. La definición del objeto regulado determina el alcance de toda la ley.
- Cuidar la secuencia. Alinear estrategia nacional, lineamientos éticos y norma jurídica, sin cargar a los reglamentos con decisiones que no les corresponden.
- Dotar de poder real a los supervisores. Las autoridades necesitan presupuesto, facultades y talento técnico para cumplir su función.
- Articular la responsabilidad con precisión. No remitir genéricamente al Código Civil cuando la IA cause un daño.
- Mapear las dependencias tecnológicas. Identificar en qué eslabones de la cadena de IA cada país tiene margen de control y en cuáles necesita fortalecer capacidades.