Los avances tecnológicos, a menudo denominados «innovación disruptiva», han cambiado la vida de las personas. Sin duda, han dado lugar a mejores servicios y a una mayor calidad de los productos que se ofrecen hoy a los consumidores.
El mundo se ha vuelto más integrado e inclusivo gracias a la liberalización y la globalización. La Cuarta Revolución Industrial (4IR) ha facilitado el crecimiento de las tecnologías disruptivas.
Aunque estas innovaciones han contribuido al espacio digital, también han suscitado preocupaciones legales y regulatorias en todo el mundo. En vista de ello, debemos entender que el mercado debe mantenerse equilibrado para que la competencia no se vea perjudicada a costa de la regulación de las tecnologías disruptivas. Además, los gobiernos deberían fomentar la innovación y, al mismo tiempo, proteger los intereses de los consumidores.
Varias disrupciones tecnológicas han planteado interrogantes sobre la eficacia del marco jurídico y regulatorio vigente en todo el mundo. Algunas innovaciones digitales habituales incluyen la inteligencia artificial (IA), los drones, el internet de las cosas (IoT), la cadena de bloques y la tecnología de registro distribuido, que incluye las criptomonedas y los contratos inteligentes; la tecnología financiera (fintech), la tecnología regulatoria (RegTech) y los macrodatos (Big Data).
Estas tecnologías han puesto en entredicho los modelos tradicionales de negocio y de regulación, lo que exige un estudio en profundidad de su modus operandi para diseñar una legislación eficaz.
Inteligencia artificial
Según el diccionario Merriam-Webster, la IA es el desarrollo de software y de computadoras capaces de autoaprendizaje y de comportamiento inteligente. El Diccionario Oxford, por su parte, define la IA como «sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento del habla, la toma de decisiones y la traducción entre idiomas».
La IA ha demostrado ser útil en varios sectores, como la salud electrónica, las operaciones industriales, el comercio y los mercados en línea, debido a que puede recopilar y analizar datos en tiempo real.
Estas aplicaciones de la IA específicas de cada sector han resultado beneficiosas para diversos sectores de una economía emergente. No obstante, al desarrollar los sistemas futuros de IA, es importante tener presente el proceso de establecimiento de normas para salvaguardar el equilibrio futuro de las fuerzas competitivas en el mercado y no pasar por alto los desafíos jurídicos que plantea la IA.
Surgen interrogantes sobre la relación entre el ser humano y la máquina; la capacidad de las personas para controlar los algoritmos de «aprendizaje profundo» alimentados con datos; la responsabilidad y rendición de cuentas de las personas por las actividades de las máquinas; y la responsabilidad antimonopolio de los creadores y usuarios de algoritmos.
Tomemos, por ejemplo, los sofisticados algoritmos de fijación de precios que utilizan los gigantes comerciales en los mercados de plataformas en línea. Estos plantean un riesgo potencial de colusión tácita. Prima facie, parecen fomentar la simetría de la información y la transparencia perfecta de los precios. Sin embargo, contribuyen a modelos de negocio basados en datos que ayudan a predecir los mercados. Curiosamente, esto también ha permitido a las plataformas de comercio en línea procesar macrodatos en tiempo real, lo que contribuye a tomar decisiones más precisas.
Drones
Otra aplicación de la IA son los drones. Un dron es un vehículo aéreo no tripulado (UAV), o, en esencia, un robot volador que puede controlarse a distancia o volar de forma autónoma, mediante planes de vuelo controlados por software en sus sistemas integrados que funcionan junto con sensores de a bordo y GPS.
Con frecuencia se han utilizado para la obtención de inteligencia, con fines militares, para la predicción meteorológica, en operaciones de búsqueda y rescate y para la vigilancia. Los drones utilizan la tecnología de IA para mitigar los riesgos relacionados con los cultivos y las empresas los emplean a menudo para identificar daños en grandes puentes y obras de construcción.
Cadena de bloques
Cadena de bloques, tal como la definen Ian Walden y Theodora Christou, es en realidad una base de datos que utiliza funciones criptográficas para mantener la integridad de los datos y la autenticación de la identidad. Lleva un registro de todos los intercambios de datos, que en el mundo de las criptomonedas se denomina «libro mayor», y cada intercambio de datos es una «transacción». Este libro mayor registra las transacciones, mientras que un libro de registro distribuido utiliza una red P2P descentralizada para mantener el libro mayor. Cada transacción verificada se añade al libro mayor como un «bloque».
La primera gran aplicación de la cadena de bloques, en 2009, fue Bitcoin, que es una criptomoneda y funciona sobre una cadena de bloques. La segunda gran aplicación, denominada Ethereum, se introdujo en 2014 y se basó en el principio de los contratos inteligentes.
Los avances de la tecnología de cadena de bloques, desde las criptomonedas hasta los contratos inteligentes, plantean la cuestión de la privacidad y la seguridad de los datos. Las criptomonedas funcionan sobre la base de la confianza y las fuerzas del mercado, y no cuentan con ningún reconocimiento jurídico. Dado que su coste es bajo y su acceso es fácil, invertir en criptomonedas resulta popular y puede ser rentable. Sin embargo, la falta de reconocimiento jurídico suscita posibles problemas de confianza y de blanqueo de capitales.
Los contratos inteligentes también funcionan sobre la tecnología de cadena de bloques. La capacidad de autoejecución de los contratos inteligentes, a diferencia de los acuerdos electrónicos, es menos propensa a generar controversias, lo que los hace inteligentes.
Aun así, podrían suscitar preocupaciones jurídicas, ya que afectarían negativamente al comercio electrónico, a los acuerdos en línea y a la resolución de conflictos en línea. Además, dado que estos contratos son jurídicamente vinculantes y se basan en código informático, no están exentos de fallos o errores, lo que dificulta la negociación de los «activos digitales» en disputa para las partes.
Desafíos jurídicos y regulatorios
La IA plantea el típico problema de la «caja negra», en el que las decisiones se toman a partir de algoritmos. Estos algoritmos son programados por las empresas y, en ocasiones, son tan complejos que incluso su creador no logra detectar si han infringido alguna de las normas del mercado, ni siquiera identificar al autor del delito.
Esta imposibilidad de ver lo que hay dentro de un algoritmo constituye un problema de caja negra. Si este algoritmo se hace público, podría comprometer aún más la seguridad de los datos y la viabilidad comercial de las grandes empresas.
No obstante, en mayo de 2018, la Unión Europea puso en vigor el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), que exige a las empresas explicar cómo funcionan los algoritmos que utilizan datos personales y cómo toman sus decisiones.
Estas disrupciones tecnológicas también plantean la cuestión de la ciberseguridad. La fintech, los sistemas de transporte inteligentes y los desarrolladores de vehículos autónomos son más vulnerables a ciberataques malintencionados.
Un estudio encargado por Deloitte Insights resume los desafíos para la regulación tradicional en dos grandes bloques: empresariales y tecnológicos, como se muestra a continuación:
El problema del ritmo es uno de los desafíos empresariales. Esto significa que el marco jurídico y regulatorio vigente se adapta con bastante lentitud a las intervenciones tecnológicas, que cambian con rapidez. Además, las agencias reguladoras son reacias al riesgo, lo que obstaculiza una mejor regulación.
El futuro de la regulación
Según la teoría del triángulo estratégico, una buena política debe ser técnicamente correcta, políticamente estable y organizativamente aplicable. Dada la proliferación de disrupciones tecnológicas, es importante contar con una regulación adaptativa que se ajuste al cambio rápido y a los modelos de negocio en evolución.
En primer lugar, en el caso de las tecnologías disruptivas, es necesario confiar más en el ensayo y error, en lugar de recurrir al prolongado proceso legislativo. Un mecanismo de retroalimentación rápida es un componente esencial para que los reguladores puedan evaluar las políticas frente a determinados estándares establecidos.
En segundo lugar, para cambiar la forma en que el gobierno interviene para corregir el mercado, es pertinente pasar de una regulación centrada en los insumos a una basada en los resultados. La disrupción tecnológica compleja requiere margen para innovar.
Los gobiernos pueden fomentar las aplicaciones basadas en drones, IA y cadena de bloques, sin obstaculizar su desarrollo ni restringir la libertad de elegir la forma de cumplir la ley.
Como el comercio actual no conoce fronteras, la disrupción tecnológica exige una cooperación eficaz y profunda, así como la convergencia regulatoria entre las instituciones globales y regionales.
