La vanguardia de las normativas internas sobre IA que las empresas globales deben establecer: Gobernanza y estrategias de implementación en sedes internacionales

En el año Reiwa 7 (2025), la implementación social de la inteligencia artificial generativa avanza a un ritmo acelerado. Para las empresas, la elaboración de “regulaciones internas sobre IA” ya no es solo un medio para evitar riesgos, sino que ha evolucionado hasta convertirse en una base de gestión crucial que influye en la competitividad global.

Para las organizaciones que expanden sus operaciones al extranjero, no basta con cumplir únicamente con las leyes y directrices dentro de Japón. Es necesario comprender y adaptarse con precisión a los requisitos legales transfronterizos, como la Ley de IA de la UE (EU AI Act) en Europa, las Normas Provisionales para la Gestión de IA Generativa en China, y las complejas legislaciones de protección de datos que se implementan en varios estados de Estados Unidos.

En este artículo, se organizan los desafíos únicos que enfrentan las empresas japonesas con sedes en el extranjero. Se detallan métodos estratégicos para agrupar sedes basados en las similitudes de las legislaciones de protección de datos de cada país, así como directrices para diseñar “regulaciones internas sobre IA” que equilibren de manera avanzada la velocidad de expansión y el cumplimiento normativo, todo ello basado en las últimas directrices oficiales y conocimientos prácticos.

La Necesidad y el Significado Estratégico de las Normas Internas de IA en la Expansión Global

En el entorno empresarial moderno, la inteligencia artificial generativa se ha convertido en una infraestructura indispensable que mejora la eficiencia operativa, reduce costos y eleva la toma de decisiones. Según el Informe de Comunicaciones del Año Reiwa 6 (2024), más del 90% de las empresas en países clave como Estados Unidos, Alemania y China utilizan IA generativa en alguna de sus operaciones. Sin embargo, la tasa de uso entre las empresas japonesas se limita a aproximadamente el 70%, lo que indica una brecha en el nivel de aprovechamiento internacional. Para cerrar esta brecha y asegurar una ventaja en el mercado global, es urgente establecer “normas internas de IA” en toda la organización, incluidas las sedes en el extranjero.

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Uno de los mayores riesgos que enfrentan las empresas con sedes en el extranjero es el problema del “shadow AI”, donde los empleados utilizan IA sin el consentimiento de la empresa. Especialmente en el extranjero, donde el uso de IA suele estar más avanzado que en Japón, la falta de normas internas sólidas puede llevar a la fuga inesperada de información al exterior o a sanciones significativas por violaciones de estrictas leyes locales de protección de datos. Por ejemplo, en las operaciones dentro de la UE, el uso de IA considerado de “riesgo inaceptable” según la Ley de IA de la UE estará prohibido a partir de febrero del Año Reiwa 7 (2025), y las violaciones pueden resultar en multas de decenas de millones de euros.

Por lo tanto, las “normas internas de IA” en empresas globales deben funcionar no solo como una traducción de reglas nacionales, sino como un “mecanismo de gobernanza” que simboliza un sistema de gobernanza internacional. La estrategia de implementación de una estructura de dos niveles, con una “Política Central Global” que mantiene la gobernanza de la sede en Japón y un “Addendum Local” que se adapta flexiblemente a las regulaciones legales locales de cada país, se está convirtiendo en el estándar en la práctica legal global actual.

Diseño de Normativas Internas de IA para Controlar Riesgos Legales en Sedes Internacionales

Al diseñar las “Normativas Internas de IA” con la expansión global en mente, es fundamental comprender que los riesgos asociados al uso de IA generativa reciben interpretaciones legales diferentes según la región. Es necesario redefinir los tres principales riesgos: fuga de información, infracción de derechos y alucinaciones, en un contexto internacional.

En cuanto al riesgo de fuga de información, siempre existe el peligro de que la información confidencial o personal ingresada en los prompts se reutilice como datos de aprendizaje de la IA y se filtre involuntariamente a terceros. El caso de los ingenieros de Samsung Electronics en Corea, quienes ingresaron código fuente confidencial en la IA y lo filtraron, impactó a organizaciones de todo el mundo. Situaciones como esta no solo hacen que se pierda la protección de “secretos comerciales” bajo la Ley de Prevención de la Competencia Desleal de Japón (1993), sino que también constituyen una violación grave de los acuerdos de confidencialidad (NDA) firmados con otras empresas. Además, bajo legislaciones extranjeras como el GDPR (Reglamento General de Protección de Datos), el “uso para aprendizaje” de información personal puede considerarse un uso indebido, sujeto a severas sanciones.

En cuanto a la infracción de derechos, especialmente los riesgos de derechos de autor, los puntos de discusión incluyen la responsabilidad por infracción si los productos generados por IA son similares a obras de otros, y la atribución de derechos de autor sobre los propios productos generados por IA. El artículo 30-4 de la Ley de Derechos de Autor de Japón permite ampliamente el aprendizaje con fines de análisis de información, pero si en la etapa de generación se depende de una obra específica y se reconoce similitud, se constituye una infracción. En contraste, en Estados Unidos, las batallas legales continúan desde la perspectiva del uso justo, y en China, se han emitido fallos que reconocen ciertos derechos de autor sobre productos generados por IA, lo que demuestra que los juicios internacionales son fluidos. En las “Normativas Internas de IA” globales, se recomienda incorporar un flujo de operación que considere estas diferencias regionales y se alinee con los estándares más estrictos.

En cuanto al riesgo de alucinaciones, es decir, el fenómeno de que la IA genere mentiras plausibles, se teme la difamación en la comunicación externa y la responsabilidad por daños debido a decisiones basadas en datos incorrectos. Como enfatizan las “Directrices para Operadores de IA” del Ministerio de Asuntos Internos y Comunicaciones y el Ministerio de Economía, Comercio e Industria de Japón, es una condición mínima para garantizar la seguridad global que las “Normativas Internas de IA” formalicen el principio de “Human-in-the-loop”, donde los humanos intervienen en la decisión final.

Agrupación Estratégica de Normativas de Protección de Datos y Regulaciones Internas de IA en Japón

Para acelerar la expansión internacional, es eficiente agrupar los países de destino según la naturaleza de sus regulaciones legales y establecer prioridades de respuesta. Considerando la situación internacional en el año Reiwa 7 (2025), es posible organizar estos países en cuatro grupos principales.

Grupo de Regulaciones Estrictas Conforme al GDPR (UE, Reino Unido, Tailandia, etc.)

Este grupo se caracteriza por una protección de la privacidad extremadamente estricta, modelada según el GDPR de la Unión Europea (UE), y por una regulación pionera y exhaustiva sobre la IA, conocida como la Ley de IA de la UE. En este contexto, se requiere de manera enfática el consentimiento explícito del individuo y la evaluación de impacto en la protección de datos (DPIA) desde la recolección hasta el procesamiento y la transferencia internacional de datos.

Además, la Ley de IA de la UE adopta un enfoque basado en el riesgo, clasificando los sistemas de IA según su nivel de riesgo. A los sistemas de alto riesgo se les imponen obligaciones de transparencia extremadamente estrictas y evaluaciones de conformidad. Dado que el uso de IA en las ubicaciones pertenecientes a este grupo implica los costos de cumplimiento más altos, es prioritario realizar una localización detallada de las “Normativas Internas de IA” en esta área.

Grupo de Enfoque en la Seguridad Nacional y Fortalecimiento Único (China, Vietnam, etc.)

Este grupo implementa regulaciones únicas que priorizan la “seguridad nacional” y el “interés público”, además de la protección de la privacidad individual, como se ejemplifica en la Ley de Protección de Información Personal de China (PIPL) y las Normas Provisionales para la Gestión de Servicios de IA Generativa. Se caracteriza por la obligación de registrar algoritmos de IA, la estricta supervisión del contenido generado y la obligación de almacenar datos localmente (localización de datos).

En las sedes de este grupo, no es suficiente aplicar solo las “Normas Internas de IA” de la sede central en Japón. Es necesario desarrollar un flujo operativo específico que se ajuste a los riesgos políticos locales y a las últimas directrices de las autoridades, así como establecer un sistema de auditoría regular.

Opt-out y Grupos Enfocados en los Derechos del Consumidor (Estados de EE. UU. y otros)

Este grupo se centra en los derechos del consumidor, como la solicitud de eliminación de datos o la detención de ventas, representados por leyes como la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA/CPRA). En Estados Unidos, no existe una ley de privacidad unificada a nivel federal, por lo que las regulaciones legales existen de manera fragmentada a nivel estatal. Además, en cuanto a la regulación de la IA, hay una situación compleja de confrontación entre la postura de relajación del gobierno federal y el fortalecimiento de las regulaciones por parte de los gobiernos estatales.

Aquí, se requiere el diseño de “regulaciones internas de IA” flexibles que se alineen con los estándares más estrictos, como los de California, asumiendo que la estabilidad legal es baja.

Grupo de Regulaciones Flexibles y Emergentes (Japón, algunas partes de ASEAN, América del Sur, etc.)

Al igual que en Japón, esta región promueve la “gobernanza ágil” a través de directrices y autorregulación (soft law) en lugar de la imposición legal obligatoria (hard law). Las barreras legales para el uso de la IA son relativamente bajas, lo que facilita la realización de experimentos piloto e implementaciones iniciales.

Estas ubicaciones se priorizan como “casos piloto de uso de IA” en la expansión global, y es eficaz implementar gradualmente el conocimiento acumulado sobre el uso y las medidas de seguridad en otros grupos con regulaciones estrictas.

Reglas Básicas de Normativas Internas de IA para Equilibrar Velocidad de Implementación y Cumplimiento en Japón

Para que las empresas globales implementen IA rápidamente en todo el mundo, es esencial diseñar reglas básicas basadas en una “liberación gradual” en lugar de imponer reglas perfectas desde el principio en todas las ubicaciones.

En la etapa inicial de implementación, se establece una regla extremadamente simple y estricta como principio común en todas las ubicaciones: “prohibición total de ingresar información personal y datos confidenciales importantes”. Esto permite comenzar con el uso básico de la IA (como la redacción de documentos generales, traducción, y recopilación de información pública) mientras se evitan filtraciones de información críticas y violaciones legales, incluso antes de completar las complejas evaluaciones legales en cada país.

En la siguiente fase, se avanza hacia la “personalización (lista blanca)” según la alta demanda comercial y el bajo riesgo. Por ejemplo, en el departamento de marketing, se permite la entrada de datos de atributos específicos de clientes solo si se garantiza técnicamente que los datos de entrada no se utilizarán para el aprendizaje de IA, como en planes de pago corporativos o uso a través de API con configuración de exclusión (opt-out). En este proceso, es clave incorporar un “flujo de trabajo de solicitud y aprobación” en las “normativas internas de IA”, donde los responsables de TI y legales de cada ubicación verifiquen la situación local y obtengan la aprobación de la sede, para mantener la gobernanza sin ralentizar la velocidad de implementación.

Además, en la expansión global, es importante clarificar la “responsabilidad”. Las “normativas internas de IA” deben especificar que los empleados locales y sus departamentos son completamente responsables de los resultados de las operaciones basadas en los resultados generados por la IA, posicionando a la IA como una “herramienta auxiliar”. Esto puede aumentar la resiliencia organizacional ante problemas inesperados.

Estrategias Específicas para Normativas Internas de IA en Respuesta a las Nuevas Regulaciones de la UE sobre IA

Para las empresas japonesas que expanden sus operaciones al extranjero, en el año Reiwa 7 (2025), la aplicación extraterritorial de la Ley de IA de la UE es una de las cuestiones más urgentes a abordar. Esta ley no solo se aplica a las empresas con sede en la UE, sino también a los sistemas de IA ofrecidos dentro de la UE y a los resultados de estos sistemas que se utilizan dentro de la UE.

Al incorporar el cumplimiento de la Ley de IA de la UE en las “Normativas Internas de IA”, es crucial el proceso de “inventario y clasificación de activos de IA”. Se impone la obligación de identificar a cuál de los cuatro niveles de riesgo definidos por la ley (inaceptable, alto riesgo, limitado, mínimo) pertenece el sistema de IA que utiliza la empresa. Especialmente si se clasifica como “IA de alto riesgo”, utilizada en decisiones de empleo, educación, servicios financieros o gestión de infraestructuras, se requiere estrictamente la realización de evaluaciones de conformidad, la construcción de sistemas de gestión de calidad, el almacenamiento de registros y la supervisión humana.

Además, en las sedes en China, es importante tener en cuenta que, desde el año Reiwa 5 (2023), bajo la “Regulación Provisional para la Gestión de Servicios de IA Generativa”, es necesario registrar algoritmos y realizar evaluaciones de seguridad al ofrecer servicios de IA con carácter público. En las “Normativas Internas de IA” en China, establecer flujos de registro ante las autoridades y limitar estrictamente la entrada de información que se considere “datos centrales” o “datos importantes” de China es vital para asegurar la continuidad del negocio.

Mejora de las Normas Internas de IA y Prácticas a Través de la Colaboración con Firmas Legales Extranjeras

Para que las “normas internas de IA” globales sean efectivas y no se conviertan en meras formalidades, es esencial que el departamento legal de la sede en Japón no las desarrolle de manera aislada. En su lugar, se debe establecer un “sistema de co-desarrollo y operación” en estrecha colaboración con firmas legales locales.

El primer paso práctico es identificar los “puntos críticos” que requieren ajustes, basándose en las “normas internas de IA” y guías desarrolladas en Japón, y contrastándolos con los sistemas legales de cada país. Por ejemplo, se deben seleccionar aspectos donde las perspectivas japonesas son predominantes, como los criterios de decisión al utilizar IA, la definición de información confidencial, y la relación con las normas laborales sobre sanciones desfavorables. Luego, se debe plantear a los abogados locales preguntas específicas como “¿Esta aplicación infringe las leyes laborales o de privacidad locales?”

A continuación, se debe solicitar presupuestos y apoyo de colaboración a las firmas legales locales (o socios existentes). En este proceso, no basta con delegar diciendo “Por favor, revisen las leyes”. Es crucial comunicar con precisión el modelo de negocio de la empresa y los escenarios de uso de la IA (por ejemplo, analizar datos de clientes europeos con IA en Japón) para obtener una evaluación de riesgos concreta. Además, en la expansión multilingüe, no solo se deben dar instrucciones para la traducción al inglés o al idioma local de las guías, sino que también se debe considerar el método de “retrotraducción” para verificar que las sutilezas legales se transmiten con precisión.

Firmas especializadas en IT y derecho global, como Monolith Law Office, actúan como un centro de conexión con estas firmas legales extranjeras. Ayudan a clarificar instrucciones, optimizar costos y proporcionar retroalimentación de las normas locales extraídas a las regulaciones de la sede en Japón, apoyando así la construcción de normas internas de IA que realmente funcionen a nivel global.

5 Pasos para Integrar las Normas Internas de IA en la Organización y su Revisión Periódica

Después de formular unas “normas internas de IA” globales, el siguiente desafío es cómo hacer que estas normas se integren entre los empleados de cada sede y evitar que se vuelvan obsoletas. Se recomienda el siguiente proceso de integración en 5 pasos.

El Paso 1 es “Compartir el Propósito de Implementación Global”. La alta dirección debe comunicar no solo la gestión de riesgos, sino también cómo el uso de la IA puede beneficiar a las sedes en cada país, reduciendo así las barreras psicológicas de los empleados.

En el Paso 2, se realiza la “Identificación de Servicios Disponibles” adaptados a las características laborales de cada sede. Se distribuyen identificaciones para planes corporativos que garantizan la seguridad, y se restringe el uso de cuentas personales gratuitas tanto física como normativamente.

El Paso 3 es la implementación de “Capacitación de Empleados Multilingüe y Multicultural”. No solo se comunican las reglas, sino que se educa sobre por qué ciertas entradas son peligrosas, utilizando ejemplos concretos (como casos de sanciones locales).

En el Paso 4, se monitorea el uso en cada sede y se establece un bucle de retroalimentación para captar inconvenientes en las reglas o nuevas necesidades.

Finalmente, en el Paso 5, al menos una vez cada seis meses, se realiza una “Revisión Periódica de las Normas Internas de IA” para alinearlas con la evolución tecnológica y las reformas legales en cada país.

Especialmente a partir de Reiwa 7 (2025), se espera la proliferación de tecnologías más autónomas como agentes de IA y IA física. En consecuencia, la definición de “mecanismos que involucren el juicio humano” también cambiará, pasando de simples verificaciones a debates más complejos sobre auditorías avanzadas y distribución de responsabilidades. En el mundo rápidamente cambiante de la IA, las normas que se crean una vez y se dejan sin cambios son un riesgo en sí mismas. La “gobernanza dinámica” que se actualiza continuamente para reflejar la situación internacional más reciente es el objetivo que deben perseguir las empresas globales.

Resumen: Convertir el Riesgo en Oportunidad con la Regulación Interna de IA a Nivel Global

En el año de Reiwa 7 (2025), cuando el uso de la IA generativa determinará el destino de las empresas, la implementación de “regulaciones internas de IA” que incluyan las sedes en el extranjero es una prioridad máxima para la conformidad global. No solo se deben seguir las directrices dentro de Japón, sino que también es esencial comprender con precisión regulaciones integrales estrictas como la Ley de IA de la UE, así como los cambios legales dinámicos en Estados Unidos y China, para desarrollar una estrategia basada en la agrupación de sedes.

Comenzar con una regla básica clara como la “prohibición general de entrada de información personal” en las etapas iniciales y luego adaptar gradualmente las operaciones individuales una vez que se confirme la seguridad es un método práctico y poderoso que equilibra la velocidad de implementación con la gestión de riesgos. Además, al colaborar con despachos de abogados locales, se puede realizar una “regulación jerárquica” que mantenga la gobernanza de la sede en Japón mientras se adapta a las leyes locales, logrando así una gobernanza global verdaderamente efectiva. La evolución de la tecnología de IA no se detiene, y el entorno legal que la rodea también está en constante cambio.

Para que las organizaciones transformen este cambio de “riesgo” a “oportunidad”, es esencial un esfuerzo continuo para construir un sistema de gobernanza flexible y sólido, utilizando las “regulaciones internas de IA” basadas en conocimientos especializados como brújula. Para las empresas que aceleran su expansión global, alinear las complejas regulaciones de IA de cada país con las necesidades comerciales propias es un desafío que requiere un alto grado de especialización. En Monolith Law Office, ofrecemos asesoramiento legal basado en la comprensión de tecnologías de vanguardia, con un equipo especializado que combina abogados de TI e ingenieros.

Nuestra firma apoya integralmente la implementación global de “regulaciones internas de IA” basadas en los siguientes tres pilares:

1. Colaboramos estrechamente con despachos de abogados locales y oficinas asociadas existentes en todo el mundo para construir una gobernanza que cumpla completamente con el GDPR, la Ley de IA de la UE, la PIPL de China, las leyes estatales de EE.UU., entre otras.
2. Ofrecemos soporte integral desde la solicitud de presupuestos a despachos locales hasta la dirección del proyecto completo y la coordinación de puntos legales, reduciendo drásticamente los costos de ajuste para nuestros clientes.
3. Desde el conocimiento adquirido en Japón sobre “regulaciones internas de IA”, seleccionamos con precisión elementos importantes como “criterios de decisión para el uso de IA” que deben proporcionarse a las oficinas en el extranjero, y damos instrucciones precisas para la traducción al inglés de guías, estableciendo estándares de seguridad unificados a nivel global.

Para que la tecnología innovadora de la IA sirva como motor de crecimiento más allá de las fronteras, es necesario eliminar la incertidumbre legal y construir un sistema que permita avanzar con confianza.

Guía de Medidas por Parte de Nuestra Firma

El despacho de abogados Monolith es una firma legal con amplia experiencia en IT, especialmente en internet y leyes. Los negocios de inteligencia artificial (IA) conllevan numerosos riesgos legales, por lo que es esencial contar con el apoyo de abogados familiarizados con los problemas legales relacionados con la IA. Nuestra firma ofrece un soporte legal avanzado para negocios de IA que utilizan herramientas como ChatGPT, a través de un equipo compuesto por abogados y ingenieros expertos en IA. Proveemos servicios como la redacción de contratos, evaluación de la legalidad de modelos de negocio, protección de derechos de propiedad intelectual, gestión de privacidad y establecimiento de normativas internas sobre IA. Detallamos más información en el artículo a continuación.