Derecho y gobernanza de la inteligencia artificial: guía legal para empresas en Turquía y mercados transfronterizos

La inteligencia artificial se está convirtiendo en parte de la infraestructura ordinaria de los negocios.

Las empresas usan IA para escribir, programar, traducir, analizar datos, cribar documentos, apoyar la atención al cliente, generar imágenes, automatizar decisiones, detectar fraude, gestionar la logística, personalizar el marketing, revisar contratos, evaluar riesgos y mejorar la productividad. Para fundadores y directivos, la IA puede parecer una oportunidad de velocidad, escala y eficiencia.

Para abogados, reguladores, inversores y consejos, la IA plantea además una pregunta distinta: ¿quién es responsable cuando un sistema de IA usa datos de forma ilícita, produce un resultado dañino, infringe propiedad intelectual, discrimina, induce a error a un cliente, vulnera la confidencialidad, expone secretos comerciales o toma una decisión que nadie puede explicar adecuadamente?

El derecho de la IA no trata solo de la legislación futura. Ya está aquí a través de los marcos jurídicos vigentes: protección de datos, contratos, propiedad intelectual, confidencialidad, empleo, protección del consumidor, competencia desleal, ciberseguridad, normas sectoriales, deberes profesionales, responsabilidad por producto, gobernanza corporativa y resolución de disputas. Para las empresas en Turquía, el norte de Chipre y los mercados transfronterizos, la gobernanza de la IA no debería esperar a que un regulador, un cliente, un inversor o una contraparte planteen preguntas difíciles.

Esta guía explica las cuestiones jurídicas que las empresas deberían considerar al desarrollar, adquirir, desplegar o invertir en sistemas de inteligencia artificial.

1. La IA no es solo una cuestión tecnológica

Una empresa puede describir un proyecto de IA como un despliegue técnico. En términos jurídicos puede ser también una operación de tratamiento de datos, una adquisición de software, un acuerdo de licencia, un servicio orientado al consumidor, una herramienta de monitorización laboral, un sistema de apoyo a la decisión, un riesgo en un sector regulado, una cuestión de propiedad intelectual, una exposición de ciberseguridad, un riesgo de confidencialidad, un servicio externalizado, una responsabilidad de gobernanza... y una posible disputa.

El análisis jurídico depende de lo que haga el sistema de IA. Un chatbot usado para atención al cliente básica no es lo mismo que un sistema de IA usado para calificación crediticia, triaje médico, selección de personal, revisión de documentos jurídicos, identificación biométrica, detección de fraude o monitorización del rendimiento de los empleados. La primera tarea de la gobernanza jurídica de la IA es, por tanto, entender el caso de uso. La pregunta no es simplemente «¿estamos usando IA?», sino más bien: qué función desempeña la IA, qué datos usa, quién confía en el resultado, qué daño podría producirse y quién es responsable de controlar el riesgo.

2. Desarrolladores, responsables del despliegue y usuarios de IA

Los proyectos de IA implican a actores distintos. Una empresa puede estar desarrollando su propio modelo, ajustando uno ya existente, integrando una herramienta de un tercero, revendiendo un producto de IA, usando IA internamente, ofreciendo servicios basados en IA a sus clientes, tratando datos de clientes a través de IA, confiando en resultados generados por IA o invirtiendo en una startup de IA. Cada papel crea responsabilidades jurídicas distintas.

Un desarrollador puede tener que considerar los datos de entrenamiento, la documentación del modelo, los derechos de propiedad intelectual, las pruebas, la seguridad, el sesgo, la seguridad informática y las instrucciones de uso. Un usuario empresarial puede tener que considerar la adquisición, los contratos con proveedores, la confidencialidad, la formación de los empleados, la revisión de los resultados, la protección de datos, la información a los clientes y la responsabilidad. Un inversor puede tener que examinar la gobernanza de la IA durante la due diligence. Una empresa que se considera «solo usuaria» puede igualmente afrontar responsabilidad si despliega IA de un modo que afecte a empleados, clientes, pacientes, estudiantes, consumidores, contrapartes o derechos.

3. La gobernanza de la IA empieza con un inventario

Una empresa no puede gestionar el riesgo de la IA si no sabe dónde se usa. El primer paso debería ser un inventario de IA: las herramientas adquiridas oficialmente por la empresa, las funciones de IA integradas en el software existente, las herramientas usadas informalmente por los empleados, los sistemas usados por contratistas, la IA en marketing, recursos humanos, ventas, finanzas o equipos jurídicos, la IA en atención al cliente, analítica o elaboración de perfiles, la IA en ciberseguridad, selección de personal o monitorización de empleados, la IA en el desarrollo de producto y la IA usada por proveedores externos por cuenta de la empresa.

Muchas empresas subestiman la «IA en la sombra». Los empleados pueden usar herramientas públicas de IA generativa para resumir documentos, redactar correos, traducir contratos, analizar hojas de cálculo o crear contenido de marketing sin aprobación formal, exponiendo información confidencial, datos personales, secretos comerciales y materiales de clientes. Un marco de gobernanza de la IA empieza con la visibilidad.

4. Protección de datos y datos personales

La mayor parte del riesgo jurídico de la IA empieza con los datos. Los sistemas de IA pueden tratar datos personales durante el entrenamiento, el ajuste fino, los prompts, la recuperación, la interacción con el usuario, la analítica, la monitorización, la generación de resultados, los bucles de retroalimentación, la mejora del modelo y la toma de decisiones automatizada.

Las empresas deberían examinar qué datos personales se recogen, de quién se tratan los datos, si intervienen categorías especiales, la base jurídica del tratamiento, si se respeta la minimización de datos, si los avisos de transparencia son suficientes, si se requiere consentimiento, si los datos se transfieren al extranjero, si los proveedores actúan como encargados o como responsables independientes, si el sistema usa los datos para entrenamiento ulterior, si los resultados pueden revelar datos personales, si los interesados pueden ejercer sus derechos, y cómo se conservan, suprimen y protegen los datos. En Turquía, los proyectos de IA que impliquen datos personales deben evaluarse conforme a la Ley de Protección de Datos Personales n.º 6698 y a su normativa de desarrollo. El mero hecho de que los datos los trate un sistema de IA no elimina las obligaciones ordinarias de protección de datos: una empresa debería poder explicar por qué se necesitan los datos, cómo se tratan, quién tiene acceso, a dónde se transfieren y durante cuánto tiempo se conservan.

5. Datos de entrenamiento y uso lícito

Los datos de entrenamiento son una de las cuestiones jurídicas más difíciles de la IA. Un modelo puede entrenarse con grandes conjuntos de datos que contengan datos personales, obras protegidas por derechos de autor, imágenes, código, audio, vídeo, información confidencial, contenido extraído de sitios web mediante scraping, datos de clientes o empleados, bases de datos licenciadas, registros públicos, datos sintéticos, o datos anonimizados y seudonimizados.

Entre las cuestiones jurídicas están si los datos se obtuvieron lícitamente, si se usaron dentro del alcance del consentimiento o de la licencia, si el conjunto de datos contiene datos personales, material protegido por derechos de autor, secretos comerciales o documentos confidenciales, si el scraping estaba permitido, si se tuvieron en cuenta el robots.txt o las condiciones del sitio web, si los datos pueden usarse para entrenar un modelo con fines comerciales, si las personas pueden oponerse o solicitar la supresión, y si el conjunto de datos está documentado y los datos problemáticos pueden eliminarse. Una empresa que desarrolle o ajuste IA no debería presumir que los datos de acceso público son libres para cualquier fin: la disponibilidad pública no es lo mismo que el uso lícito.

6. Transferencias transfronterizas de datos

Las herramientas de IA suelen implicar flujos de datos transfronterizos. Una empresa en Turquía o en el norte de Chipre puede usar herramientas de IA basadas en la nube operadas desde Estados Unidos, la Unión Europea, el Reino Unido u otras jurisdicciones. Los datos pueden moverse a través de prompts, documentos cargados, llamadas a la API, entrenamiento del modelo, analítica, soporte al cliente, alojamiento en la nube, registros de seguridad, acceso del proveedor y subencargados.

Esto plantea cuestiones jurídicas y operativas. Las empresas deberían considerar dónde se ubica el proveedor de IA, dónde se alojan los datos, si se usan subencargados, si los datos personales salen de Turquía o de la jurisdicción correspondiente, si intervienen datos sensibles, si el proveedor usa los datos para mejorar el modelo, si existen salvaguardas contractuales, si la transferencia está permitida por la ley aplicable, y si se aplican normas de localización de datos, reglas sectoriales o compromisos con clientes. Un sistema de IA transfronterizo debería revisarse antes del despliegue, no después de un incidente.

7. Confidencialidad y secretos comerciales

Las herramientas de IA generativa crean un grave riesgo de confidencialidad. Los empleados pueden cargar contratos, registros financieros, documentos de clientes, materiales de litigios, código fuente, presentaciones del consejo, objetivos de adquisición, planes de negocio, listas de clientes, secretos comerciales, expedientes de recursos humanos, memorandos jurídicos o documentos de estrategia. Si la herramienta no se controla debidamente, la empresa puede perder la confidencialidad, incumplir obligaciones contractuales o exponer material protegido por el secreto profesional.

Las empresas deberían adoptar reglas claras sobre qué no puede cargarse en herramientas de IA públicas, qué plataformas están aprobadas, cuándo se requiere aprobación interna para casos de uso sensibles, cómo se manejan los datos de los clientes, cómo se conservan los prompts y los resultados, qué confidencialidad debe el proveedor, y cómo funcionan la formación, la auditoría, la monitorización y la respuesta a incidentes. Las políticas de IA deberían ser prácticas: una política que se limita a decir «no uséis IA» puede ser ignorada, mientras que una que explica los usos aprobados y los prohibidos tiene más probabilidades de funcionar.

8. Titularidad de la propiedad intelectual

El contenido generado por IA plantea cuestiones difíciles de propiedad intelectual. Las empresas pueden usar IA para crear textos de marketing, logotipos, imágenes, código de software, descripciones de producto, conceptos de diseño, informes, traducciones, presentaciones, música o vídeo, y borradores jurídicos o técnicos.

Entre las cuestiones jurídicas están quién es titular del resultado, si puede protegerse por derechos de autor, si el proveedor de IA reclama derechos, si el resultado se entrenó con obras protegidas, si podría infringir derechos de terceros, si puede usarse comercialmente, qué restricciones de licencia se aplican, quién responde si un resultado infringe, si el código generado por IA puede integrarse en software propio, y si la herramienta produce resultados similares para otros usuarios. Las empresas deberían revisar las condiciones de las herramientas de IA antes de usar los resultados comercialmente. Para activos de marca valiosos, software, diseño de producto o materiales orientados al cliente, pueden ser necesarias la revisión humana y la verificación de propiedad intelectual: la IA puede asistir en la creación, pero no elimina el riesgo de titularidad.

9. IA y desarrollo de software

La programación asistida por IA es hoy común. Los desarrolladores usan herramientas de IA para generar código, depurar, escribir pruebas, documentar sistemas, refactorizar, identificar vulnerabilidades, sugerir arquitecturas y traducir código entre lenguajes. Esto puede mejorar la productividad, pero también introduce riesgo jurídico y técnico.

Las empresas deberían considerar si el código generado incluye elementos de código abierto y activa obligaciones de licencia, si el código es seguro, si se carga código confidencial en herramientas de IA, si las herramientas de desarrollo conservan los prompts, si los resultados los revisan ingenieros cualificados, si el código generado por IA crea vulnerabilidades ocultas, si la titularidad de la propiedad intelectual es clara, y si los contratos con los clientes permiten ese uso. Una empresa de software debería adoptar una política de programación con IA: el objetivo no es impedir la innovación, sino evitar una exposición jurídica y de seguridad no controlada.

10. Contratos para la adquisición de IA

Las empresas que compran herramientas de IA no deberían aceptar las condiciones del proveedor a ciegas. Los contratos de adquisición de IA deberían abordar la descripción y el uso previsto del sistema, los estándares de rendimiento y los niveles de servicio, los papeles de protección de datos y las condiciones de tratamiento, las transferencias transfronterizas, el uso de los datos del cliente para entrenamiento, la confidencialidad, la seguridad, los derechos de auditoría, la explicabilidad y la documentación, las pruebas de sesgo cuando proceda, la titularidad de los resultados, las indemnizaciones por propiedad intelectual, las reclamaciones de terceros, la limitación de responsabilidad, la cooperación regulatoria, los subcontratistas, la notificación de incidentes, los derechos de suspensión, la terminación, la devolución y supresión de datos, y la ley aplicable y la resolución de disputas.

Cuanto más importante es el sistema de IA para el negocio, menos aceptables resultan las condiciones genéricas de adhesión. La adquisición de IA debería tratarse como una contratación tecnológica estratégica.

11. IA SaaS y condiciones de cliente

Las empresas que ofrecen productos o servicios basados en IA necesitan unas condiciones de cliente sólidas. Estas deberían abordar qué hace y qué no hace el sistema, las responsabilidades del usuario y los usos prohibidos, las responsabilidades sobre los datos de entrada, las limitaciones de los resultados, los requisitos de revisión humana, una exención de «ausencia de asesoramiento profesional» cuando proceda, una política de uso aceptable, el tratamiento de datos, la titularidad de la propiedad intelectual, la mejora del modelo, la disponibilidad del servicio, la seguridad, las limitaciones de responsabilidad, las responsabilidades regulatorias, los derechos de suspensión, las indemnizaciones del cliente, la terminación y la resolución de disputas.

Para los proveedores de IA SaaS, las condiciones de cliente no son solo protección jurídica: definen el límite de riesgo del producto. Una empresa no debería permitir que los clientes usen su sistema de IA de formas que no pueda sostener con seguridad.

12. Resultados de la IA y revisión humana

Los resultados de la IA pueden ser inexactos, incompletos, sesgados, desactualizados o engañosos. Esto importa especialmente cuando los resultados afectan a derechos, decisiones financieras, sanidad, selección de personal, educación, seguros, crédito, empleo, asesoramiento al consumidor, cumplimiento, seguridad o servicios regulados. Las empresas deberían decidir cuándo es obligatoria la revisión humana.

Un proceso de revisión humana debería ser significativo, no simbólico. Quien revisa debería entender la finalidad del resultado, los límites del sistema, los datos usados, el riesgo de error, las consecuencias de confiar en él y cuándo se requiere escalado. «Persona en el bucle» no basta si esa persona no dispone del tiempo, la pericia o la autoridad para cuestionar el sistema de IA.

13. Sesgo, discriminación y equidad

Los sistemas de IA pueden producir resultados discriminatorios o injustos. El riesgo puede provenir de datos de entrenamiento sesgados, variables sustitutivas, discriminación histórica, un diseño deficiente del modelo, un entorno de despliegue no probado, falta de monitorización, bucles de retroalimentación, exceso de confianza en la puntuación automatizada y la ausencia de mecanismos de recurso. Esto es especialmente relevante en la selección de personal, los préstamos, los seguros, la educación, la sanidad, la vivienda, los servicios públicos, la monitorización de empleados, la detección de fraude y la segmentación de clientes.

Las empresas deberían probar los sistemas de IA en busca de resultados injustos cuando el caso de uso afecte a las personas, combinando la revisión jurídica con la evaluación técnica. Una empresa debería poder explicar no solo que la IA funciona, sino que funciona de forma lícita y responsable.

14. IA en el empleo y en el lugar de trabajo

El uso de IA en el lugar de trabajo crea riesgos jurídicos específicos. Los empleadores pueden usar IA para el cribado de selección, la clasificación de currículos, el análisis de entrevistas, la monitorización de empleados, la puntuación de productividad y rendimiento, la planificación de turnos, la formación, las investigaciones internas, la redacción de documentos y la analítica de recursos humanos. Estos usos pueden afectar a los derechos de los empleados, la privacidad, la igualdad, la transparencia y la confianza.

Los empleadores deberían considerar si se informa a los empleados, si los datos personales se tratan lícitamente, si la monitorización es proporcionada, si las decisiones automatizadas afectan a derechos laborales, si se ha probado el sesgo, si el personal de recursos humanos puede anular las recomendaciones de la IA, si se conservan registros, si los empleados pueden impugnar los resultados, si intervienen datos sensibles y si proveedores externos tratan los datos de los empleados. La IA en el empleo debería abordarse con cautela porque afecta a las personas de forma directa: el daño reputacional de unas decisiones de recursos humanos injustas basadas en IA puede superar el coste jurídico.

15. Protección del consumidor y transparencia

Los sistemas de IA usados con consumidores pueden requerir una comunicación clara: cuando los clientes interactúan con chatbots, la IA recomienda productos o personaliza precios, la IA genera sugerencias financieras o relacionadas con la salud, la IA crea contenido de marketing o simula una comunicación humana, la IA realiza evaluaciones de elegibilidad, se usan deepfakes o medios sintéticos, o aparecen en la publicidad imágenes y reseñas generadas por IA.

Las empresas deberían preguntarse si el usuario sabe que está interactuando con IA, si el resultado se presenta como asesoramiento profesional, si el usuario podría ser inducido a error, si se informan las limitaciones, si las exenciones son claras pero no abusivas, si se ven afectados usuarios vulnerables, si se respetan los derechos del consumidor y si existe una vía de escalado humano. La transparencia no es solo un requisito regulatorio: es parte de la confianza.

16. IA en sectores regulados

El riesgo de la IA aumenta en los sectores regulados: banca y finanzas, seguros, sanidad, servicios jurídicos, educación, empleo, inmobiliario, transporte, ciberseguridad, contratación pública, energía, telecomunicaciones e industrias relacionadas con la defensa. En estos sectores, el uso de IA debería revisarse frente a las normas sectoriales, y una herramienta de IA general puede ser inadecuada para un caso de uso regulado salvo que se haya evaluado, documentado, probado y controlado.

Por ejemplo, la IA en seguros puede afectar a la suscripción, la gestión de reclamaciones y el riesgo de discriminación; la IA en sanidad puede afectar a la seguridad del paciente, la privacidad y la responsabilidad profesional; la IA en finanzas puede afectar a las decisiones crediticias, la monitorización contra el blanqueo de capitales y la protección del consumidor; la IA en educación puede afectar a los datos de los estudiantes, la evaluación y la equidad; y la IA en servicios jurídicos puede afectar a la confidencialidad, el secreto profesional y la responsabilidad profesional. La revisión de la IA específica del sector debería producirse antes del despliegue.

17. Exposición al Reglamento de IA de la UE

El Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea crea un marco basado en el riesgo para los sistemas de IA. Incluso las empresas fuera de la UE pueden tener que considerarlo si sus sistemas, resultados o servicios de IA se introducen en el mercado de la UE o se usan de formas conectadas con la UE.

Las empresas en Turquía, el norte de Chipre o la región en sentido amplio deberían evaluar la exposición al Reglamento de IA de la UE cuando vendan sistemas de IA a clientes de la UE, presten SaaS basado en IA a usuarios de la UE, traten datos de clientes radicados en la UE, integren IA en productos usados en la UE, faciliten herramientas de IA a empresas multinacionales, actúen como distribuidores o importadores de sistemas de IA, o usen resultados de IA en servicios prestados a mercados de la UE. El Reglamento de IA no es el único marco, pero se está convirtiendo en una referencia importante: una empresa que planea escalar internacionalmente no debería diseñar la gobernanza de la IA solo para los requisitos locales de hoy.

18. Políticas de IA para empresas

Toda empresa que use IA de forma significativa debería plantearse una política interna de IA. Debería abordar las herramientas de IA aprobadas y los usos prohibidos, la información confidencial, los datos personales, los datos de clientes y consumidores, las responsabilidades de los empleados, la revisión humana y la verificación de los resultados, la propiedad intelectual y los derechos de autor, la generación de código, la IA orientada al cliente, la conservación de registros, la aprobación de proveedores, la seguridad, la notificación de incidentes, las consecuencias disciplinarias y los procedimientos de escalado.

La política debería ser realista. Si los empleados necesitan IA para ser productivos, la empresa debería proporcionar canales seguros en lugar de fingir que la IA no se usa. Una buena gobernanza facilita el uso responsable.

19. Responsabilidad del consejo y de la dirección

La gobernanza de la IA no es solo una cuestión de informática. Los consejos y la alta dirección deberían entender dónde se usa la IA, qué casos de uso son relevantes, qué sistemas afectan a clientes o empleados, qué proveedores son críticos, qué datos se tratan, si el uso de IA está documentado, si se han evaluado los riesgos, si existen políticas, si se notifican los incidentes, si el seguro cubre el riesgo relacionado con la IA, si la IA crea exposición regulatoria, y si la IA afecta a la estrategia, la reputación o la valoración.

El riesgo de la IA puede convertirse en riesgo de gobernanza corporativa. Un equipo directivo que no puede explicar sus sistemas de IA puede tener dificultades con inversores, reguladores, clientes, aseguradores y contrapartes.

20. Due diligence de IA en inversiones y M&A

La due diligence de IA es cada vez más importante en las inversiones y adquisiciones. Los inversores deberían examinar qué sistemas de IA usa la sociedad objetivo, si desarrolla productos de IA, las fuentes de los datos de entrenamiento, el cumplimiento de protección de datos, la titularidad de la propiedad intelectual, la documentación del modelo, los contratos con proveedores y clientes, el uso de herramientas de código abierto, la ciberseguridad, la exposición regulatoria, la relevancia del Reglamento de IA de la UE, el uso de IA por los empleados, las reclamaciones pendientes, la responsabilidad por los resultados, la dependencia de modelos de terceros y la capacidad de escalar de forma lícita.

Una startup de IA puede tener una tecnología atractiva pero cimientos jurídicos débiles. Un comprador debería preguntarse si la empresa es titular de lo que afirma poseer, si puede usar lícitamente los datos en los que se apoya y si su producto puede venderse en los mercados objetivo sin grandes obstáculos regulatorios. La due diligence de IA no es un lujo técnico: es central para la valoración.

21. Responsabilidad por daños relacionados con la IA

Cuando la IA causa un daño, pueden estar implicadas varias partes: el desarrollador de IA, el proveedor del modelo, el proveedor de software, quien la despliega, el usuario empresarial, el empleado, el contratista, el cliente, el proveedor de datos, el integrador de sistemas, el asesor profesional o el operador de la plataforma. La responsabilidad puede surgir del incumplimiento contractual, la negligencia, un producto o servicio defectuoso, una brecha de protección de datos, la infracción de propiedad intelectual, la discriminación, declaraciones engañosas, el daño al consumidor, una vulneración de la confidencialidad, un fallo de ciberseguridad, una infracción del derecho laboral o el incumplimiento regulatorio.

Los contratos deberían repartir la responsabilidad con claridad. Una empresa no debería presumir que un proveedor de IA asumirá la responsabilidad de todo daño relacionado con la IA: muchas condiciones de los proveedores limitan la responsabilidad de forma significativa. El reparto de riesgos debe negociarse cuando el sistema de IA es crítico para el negocio.

22. Pruebas, pistas de auditoría y disputas

Las disputas de IA dependerán a menudo de la prueba. Una empresa puede necesitar mostrar qué modelo y versión se desplegaron, qué datos se introdujeron, qué prompt se usó, qué resultado se generó, quién lo revisó, si se modificó, si se mostraron advertencias, si se siguieron las políticas, si el sistema se probó, si se notificó a un proveedor y si se conservaron los registros.

Sin pistas de auditoría, una empresa puede tener dificultades para defender su posición. La gobernanza de la IA debería incluir documentación: no es burocracia, es prueba futura.

23. Respuesta a incidentes de IA

Las empresas deberían prepararse para los incidentes relacionados con la IA: exposición de datos personales, información confidencial cargada en una herramienta, una decisión automatizada dañina, un resultado discriminatorio, una queja de un cliente, una reclamación por infracción de propiedad intelectual, una declaración alucinada o engañosa, una vulnerabilidad de seguridad, el uso indebido del modelo, el uso no autorizado por los empleados, una brecha del proveedor o una indagación regulatoria.

Un plan de respuesta a incidentes de IA debería definir a quién hay que notificar internamente, si se necesita asesoramiento externo, si se aplican obligaciones por brecha de datos, si hay que informar a clientes o reguladores, si se requiere notificar al proveedor, si deben conservarse los registros, si debe suspenderse el uso del sistema, quién comunica externamente y cómo se documenta la subsanación. Una empresa no debería crear su plan de respuesta a incidentes durante el incidente.

24. Seguros y riesgo de IA

Las empresas deberían revisar si el seguro existente cubre el riesgo relacionado con la IA: pólizas cibernéticas, de responsabilidad civil profesional, de administradores y directivos, de errores y omisiones tecnológicos, de responsabilidad por producto, de responsabilidad de medios, de responsabilidad general y de prácticas laborales. Las preguntas incluyen si están cubiertos los errores relacionados con la IA, las brechas de datos, las reclamaciones por infracción de propiedad intelectual, los resultados de asesoramiento profesional, las decisiones discriminatorias y los fallos de los proveedores, si se excluyen las responsabilidades contractuales, si se cubren las sanciones o los costes regulatorios, si se cubren los costes de notificación, y si deben revelarse las herramientas de IA a los aseguradores.

El seguro no debería darse por supuesto. Debería revisarse.

25. IA y servicios profesionales

Los prestadores de servicios profesionales que usan IA deberían ser especialmente cuidadosos: abogados, contables, consultores, arquitectos, ingenieros, médicos, asesores financieros, profesionales de seguros, asesores inmobiliarios y consultores de cumplimiento. Los deberes profesionales pueden exigir confidencialidad, competencia, juicio humano, consentimiento del cliente en ciertos contextos, verificación de los resultados, conservación de registros, evitar la divulgación no autorizada, la supervisión del personal subalterno y de las herramientas, y el cumplimiento de las normas del sector.

La IA puede asistir el trabajo profesional, pero no puede sustituir la responsabilidad profesional. Si un profesional confía en la IA sin revisión y el resultado es erróneo, el problema no es solo técnico: puede convertirse en una cuestión de responsabilidad profesional.

26. Estrategia transfronteriza de IA: Turquía, el norte de Chipre y el Reino Unido

Muchos negocios y usuarios de IA operan a través de fronteras. Una empresa puede estar constituida en Turquía, prestar servicio a clientes del Reino Unido, almacenar datos en la UE, usar un proveedor de IA radicado en EE. UU. y contratar desarrolladores en el norte de Chipre, lo que crea cuestiones jurídicas superpuestas.

La estrategia transfronteriza de IA debería examinar la ley aplicable a los contratos, las reglas de transferencia de datos, la ubicación de los proveedores y clientes, la exposición al Reglamento de IA, la orientación del Reino Unido en protección de datos e IA, el cumplimiento de la KVKK turca, las consideraciones operativas del norte de Chipre, la titularidad de la propiedad intelectual entre jurisdicciones, los contratos laborales, las cuestiones de fiscalidad y de establecimiento permanente, la resolución de disputas y la ejecución. La planificación jurídica de la IA debería seguir al modelo de negocio, no solo al país de constitución.

27. Una lista de comprobación legal práctica para la IA

Las empresas deberían poder responder: ¿Dónde se usa la IA en el negocio y quién aprobó cada herramienta? ¿Qué datos se introducen y hay información personal o confidencial implicada? ¿Usa el proveedor los datos para entrenamiento y dónde se almacenan o transfieren los datos? ¿Usan los empleados herramientas no aprobadas? ¿Interactúan los clientes con IA? ¿Revisan los resultados personas? ¿Se usan comercialmente los materiales generados por IA y es clara la titularidad de la propiedad intelectual? ¿Son suficientes los contratos con proveedores y las condiciones de cliente? ¿Son relevantes las normativas específicas del sector y es posible la exposición al Reglamento de IA de la UE? ¿Se han evaluado los riesgos de sesgo y discriminación? ¿Existe una política interna de IA? ¿Se conservan las pistas de auditoría? ¿Hay un plan de respuesta a incidentes? ¿Cubre el seguro el riesgo relacionado con la IA? ¿Se ha revisado la IA en la due diligence de una inversión o M&A? ¿Y puede la dirección explicar la gobernanza de IA de la empresa?

Las respuestas deberían entonces orientar el marco de gobernanza: política, supervisión, contratos, documentación y rendición de cuentas.

Preguntas frecuentes

¿Existe una ley específica de IA en Turquía?

Turquía no cuenta actualmente con una ley de IA integral equivalente al Reglamento de IA de la UE. No obstante, los proyectos de IA ya se ven afectados por las leyes vigentes, incluidas las de protección de datos, contratos, propiedad intelectual, empleo, protección del consumidor, ciberseguridad, normativas sectoriales y principios de responsabilidad.

¿Importa el Reglamento de IA de la UE para las empresas turcas?

Puede importar. Las empresas turcas, del norte de Chipre o de la región pueden tener que considerar el Reglamento de IA de la UE si suministran sistemas, servicios o resultados basados en IA al mercado de la UE o trabajan con clientes radicados en la UE.

¿Pueden las empresas usar datos personales en sistemas de IA?

Solo cuando el tratamiento sea lícito, necesario y conforme con la normativa de protección de datos aplicable. Las empresas deberían revisar la base jurídica, la transparencia, la minimización de datos, las transferencias transfronterizas, las condiciones del proveedor y la conservación.

¿Pueden los empleados usar ChatGPT o herramientas similares en el trabajo?

Puede que sí, pero las empresas deberían adoptar políticas de IA claras. La información confidencial, los datos personales, los documentos de clientes y los secretos comerciales no deberían cargarse en herramientas públicas sin salvaguardas adecuadas.

¿Quién es titular del contenido generado por IA?

Depende de las condiciones de la herramienta, la ley aplicable, la naturaleza del resultado y de si intervienen derechos de terceros. Las empresas deberían revisar los riesgos de titularidad, licencia e infracción antes de usar comercialmente contenido generado por IA.

¿Qué deberían incluir los contratos con proveedores de IA?

Los contratos con proveedores de IA deberían abordar la protección de datos, la confidencialidad, la seguridad, el uso para entrenamiento, la propiedad intelectual, la titularidad de los resultados, la responsabilidad, los derechos de auditoría, la notificación de incidentes, los subcontratistas, la terminación y la cooperación regulatoria.

¿Es necesaria la due diligence de IA en las inversiones?

Sí. Los inversores deberían examinar los datos de entrenamiento, la titularidad del modelo, la propiedad intelectual, la protección de datos, la dependencia de proveedores, la exposición regulatoria, los contratos con clientes, la seguridad y la escalabilidad antes de invertir en empresas de IA.

¿Puede la IA generar responsabilidad para un negocio?

Sí. La responsabilidad puede surgir de resultados inexactos, discriminación, brechas de datos, infracción de propiedad intelectual, comunicación engañosa al consumidor, vulneraciones de la confidencialidad, decisiones laborales o incumplimiento regulatorio.

Conclusión

La inteligencia artificial puede crear velocidad, escala y ventaja competitiva. Pero la IA también crea responsabilidad jurídica. Las empresas que adoptan IA sin gobernanza pueden exponerse a infracciones de protección de datos, vulneraciones de la confidencialidad, disputas de propiedad intelectual, resultados engañosos, reclamaciones de empleados, quejas de clientes, escrutinio regulatorio y responsabilidad contractual.

La estrategia de IA más sólida no es simplemente usar las herramientas más nuevas, sino usarlas con disciplina. Para las empresas en Turquía, el norte de Chipre y los mercados transfronterizos, la gobernanza jurídica de la IA debería incluir la revisión de protección de datos, la disciplina contractual, el análisis de propiedad intelectual, el control de proveedores, la política interna, la supervisión humana, la documentación, la respuesta a incidentes y la rendición de cuentas a nivel de consejo.

La IA puede ser nueva, pero el principio jurídico es familiar: una empresa debería entender el riesgo antes de escalar el sistema.

Cómo puede ayudar Terziolu & Partners

Terziolu & Partners asesora a empresas, inversores, emprendedores, familias y clientes privados en asuntos jurídicos de Turquía, el norte de Chipre y transfronterizos. Nuestro trabajo puede incluir la revisión de casos de uso de IA y su riesgo jurídico; el asesoramiento sobre marcos de gobernanza de IA; la redacción de políticas internas de IA; la revisión de contratos con proveedores de IA; la redacción de condiciones de IA SaaS y de cliente; el asesoramiento sobre protección de datos y transferencias transfronterizas; la revisión de la titularidad de la propiedad intelectual y de los riesgos del contenido generado por IA; el apoyo a la due diligence relacionada con la IA en inversiones y adquisiciones; el asesoramiento sobre cuestiones de IA en el empleo y el lugar de trabajo; la asistencia en disputas relacionadas con la IA, vulneraciones de la confidencialidad o reclamaciones contractuales; y la coordinación con peritos técnicos, asesores de protección de datos y abogados extranjeros cuando sea necesario.

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Este artículo se ofrece únicamente con fines informativos generales y no constituye asesoramiento jurídico. El derecho y la gobernanza de la inteligencia artificial son ámbitos en rápido desarrollo. Las obligaciones jurídicas pueden variar según la jurisdicción, el sistema de IA, los datos usados, el sector, el grupo de usuarios, la estructura contractual, la exposición regulatoria, el diseño técnico, el contexto de despliegue y el momento del asesoramiento. No debería adoptarse ni omitirse ninguna acción basándose únicamente en esta publicación. Debería obtenerse asesoramiento jurídico, técnico, de protección de datos, regulatorio y comercial específico antes de desarrollar, desplegar, adquirir, invertir o confiar en sistemas de IA. La presentación de una consulta a Terziolu & Partners no crea una relación abogado-cliente, salvo que el encargo se acepte formalmente por escrito y hasta ese momento.