El 2 de agosto de 2026 comenzó otra fase importante de la Ley de IA de la UE. Sin embargo, esto no significa que todos los requisitos para los sistemas de alto riesgo se apliquen a partir de esa fecha. Entre otras cosas, se han implementado disposiciones relativas a la transparencia de ciertos sistemas y contenidos generados por IA, y se han otorgado mayores facultades de supervisión y control a la Autoridad de IA de la UE y a las autoridades nacionales pertinentes. Los requisitos completos para algunos sistemas de alto riesgo se aplicarán posteriormente.
Sin embargo, el capital comenzó a considerar el riesgo regulatorio mucho antes. Un estudio del Applied AI Institute, realizado entre 113 startups europeas que desarrollan soluciones de IA y 15 fondos de capital riesgo, reveló que entre el 33 % y el 50 % de los sistemas analizados podrían clasificarse como de alto riesgo, según los encuestados y los autores del informe. Este porcentaje fue significativamente superior al 5-15 % asumido en evaluaciones de impacto regulatorio anteriores.
Sin embargo, estos resultados deben interpretarse con cautela. No reflejan la clasificación real realizada por las autoridades de supervisión ni la salida de capitales tras la entrada en vigor de la normativa. Reflejan principalmente las expectativas de las startups y los inversores respecto a los nuevos requisitos legales. El estudio abarcó solo una parte del mercado europeo, y el nivel de conocimiento de los encuestados sobre los detalles de la Ley de IA pudo haber variado.
El estudio, sin embargo, apunta en una dirección clara: los fondos de capital riesgo predijeron una disminución en el atractivo de inversión de las startups que desarrollan sistemas de alto riesgo. La mayoría de los inversores encuestados esperaban una reducción en la probabilidad de inversión y en la valoración de dichas empresas. Para las soluciones de bajo riesgo, las calificaciones fueron mucho más estables, e incluso algunos fondos predijeron un ligero aumento en su atractivo.
No se trata solo de cumplir con la normativa formal. Durante el proceso de diligencia debida, los inversores analizan no solo el producto y su potencial de ventas, sino también los costes del cumplimiento normativo, el riesgo de retraso en la entrada al mercado, el potencial de escalabilidad y la posible responsabilidad de la empresa. Para el fundador de una startup de IA, determinar si una solución está sujeta a regulaciones de alto riesgo puede tener, por lo tanto, implicaciones directas en la valoración y las condiciones de financiación.
Los sistemas de alto riesgo pueden incluir principalmente soluciones utilizadas en áreas como la contratación y la gestión de empleados, la educación, el acceso a servicios básicos, la evaluación de la solvencia crediticia, la biometría, las infraestructuras críticas, la aplicación de la ley, la migración y el sistema judicial.
Sin embargo, el simple hecho de utilizar la IA para analizar el comportamiento de los clientes o aumentar las ventas no clasifica automáticamente un sistema como de alto riesgo. Cada caso debe evaluarse en función del uso previsto del sistema, su aplicación y su impacto en los derechos y el bienestar de las personas.
Para los proveedores de sistemas de alto riesgo, la regulación puede implicar obligaciones adicionales relacionadas con la gestión de riesgos, la calidad de los datos, la documentación técnica, el registro de datos, la supervisión humana, la ciberseguridad, la evaluación del cumplimiento y el seguimiento posterior a la comercialización, entre otros aspectos. Sin embargo, el alcance de la responsabilidad depende del rol de la entidad en cuestión: pueden aplicarse obligaciones diferentes al proveedor del sistema y otras distintas a la empresa que simplemente lo opera.
La forma en que se presentan las sanciones también requiere ajustes. La sanción máxima de 35 millones de euros o el 7 % de la facturación anual global no se aplica a todas las infracciones de la Ley de IA. Las sanciones más elevadas están destinadas principalmente a las prácticas prohibidas. Pueden aplicarse sanciones menores por el incumplimiento de otras obligaciones. En el caso de las pequeñas y medianas empresas, el importe de la sanción también debe tener en cuenta el principio de proporcionalidad.
La magnitud de la posible carga explica por qué algunas startups participantes en el estudio declararon estar considerando trasladar sus operaciones fuera de la Unión Europea o interrumpir el desarrollo de soluciones de IA. Sin embargo, se trataba de declaraciones sobre posibles decisiones, no de casos confirmados de traslado o abandono de la inversión.
Por otro lado, la Ley de IA puede fortalecer la posición de las empresas que preparan sus sistemas de gestión de riesgos y su documentación con suficiente antelación. El cumplimiento demostrado de las normativas puede reducir la incertidumbre durante la debida diligencia, facilitar las conversaciones con grandes clientes y aumentar la credibilidad en sectores regulados y procedimientos públicos.
Esto no significa, sin embargo, que el cumplimiento normativo garantice automáticamente la financiación. Más bien, es uno de los elementos que los inversores tienen en cuenta, junto con la calidad de la tecnología, las competencias del equipo, el modelo de negocio y la capacidad de escalar la empresa.
Vale la pena analizar la Ley de IA desde una perspectiva más amplia que la meramente burocrática. Para algunas startups, la regulación implica mayores costos y un proceso de lanzamiento de producto más prolongado. Para otras, puede convertirse en una barrera de entrada, protegiéndolas de competidores menos preparados.
Desde la perspectiva de la inversión, el factor más importante sigue siendo el cálculo del rendimiento esperado en relación con el riesgo regulatorio, tecnológico y empresarial. Esto, en última instancia, influirá en las valoraciones de las empresas y en la asignación de capital.
