Timia asegura que la nueva ley de IA obligará a las empresas a replantear su gobierno del dato

La aprobación por parte del Consejo de Ministros del Proyecto de Ley Orgánica para el buen uso y la gobernanza de la inteligencia artificial supone un nuevo escenario para las empresas españolas, que deberán adaptar sus sistemas, modelos y arquitecturas de datos a un entorno regulatorio mucho más exigente en materia de transparencia, supervisión y responsabilidad.
Timia, compañía especializada en inteligencia artificial, datos y analítica avanzada, considera que la regulación acelerará un cambio profundo en la forma en la que las organizaciones diseñan, gobiernan y despliegan soluciones basadas en IA.
La nueva normativa, alineada con el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, establece obligaciones específicas para los sistemas considerados de alto riesgo, refuerza la necesidad de supervisión humana y contempla sanciones de hasta 35 millones de euros o el 7% de la facturación anual para los incumplimientos más graves.
“La aprobación de esta ley confirma algo que ya veníamos observando en el mercado y es que la inteligencia artificial empresarial ya no puede construirse únicamente sobre modelos potentes. Las organizaciones van a necesitar arquitecturas capaces de aportar trazabilidad, contexto y gobierno sobre los datos y las decisiones que toman los sistemas inteligentes”, explica Ales Gómez, Country Manager de Timia en España.
Según la compañía, muchas organizaciones todavía operan con ecosistemas fragmentados, datos dispersos y modelos desconectados de la lógica real del negocio, lo que dificulta cumplir con los nuevos requisitos regulatorios relacionados con explicabilidad, auditoría o control humano.

Cinco grandes áreas
La regulación impulsará una nueva generación de arquitecturas de IA. Timia considera que el nuevo marco normativo impulsará una evolución tecnológica en cinco grandes áreas:

1. La trazabilidad dejará de ser opcional: El primer punto es entender que hay que gobernar sistemas de IA, no solo los modelos. Es por ello que la trazabilidad incluye qué origen, con qué transformaciones y con qué modelos se ha trabajado para conocer cómo se generan las decisiones automatizadas. La capacidad de auditar sistemas de IA se convertirá en un requisito operativo y regulatorio.
2. El gobierno del dato será estratégico: La calidad, consistencia y contextualización de la información serán determinantes para garantizar modelos fiables y alineados con la normativa. Los datos desestructurados o sin control semántico aumentarán los riesgos operativos y regulatorios.
3. La supervisión humana ganará protagonismo: La nueva legislación pone el foco en garantizar que las decisiones críticas sigan contando con capacidad de revisión humana, especialmente en sectores sensibles como banca, seguros, salud, industria o administración pública.
4. Las capas semánticas serán fundamentales para explicar la IA: Timia destaca que tecnologías como knowledge graphs, ontologías y el desarrollo de capas semánticas permitirán aportar contexto y coherencia a los sistemas inteligentes, facilitando la interpretabilidad y reduciendo riesgos asociados a respuestas inconsistentes o sesgadas.
5. La IA empresarial deberá diseñarse para cumplir desde el origen: La regulación acelerará modelos de ‘compliance by design’, donde aspectos como privacidad, gobernanza, transparencia o gestión del riesgo pasarán a integrarse desde la fase inicial de desarrollo de cualquier solución basada en IA.