Desde que se aprobó el llamado «Ómnibus Digital» sobre IA se lee a menudo que Europa ha aplazado el AI Act. Entiendo por qué se cuenta así, pero es verdad solo a medias. Y la mitad que no se ha aplazado es justo la que toca a cualquier equipo que use herramientas de IA en su trabajo diario, como el mío. Aviso: no soy abogado y esto no es asesoramiento legal.
En corto: El AI Act no se ha aplazado entero. Siguen en vigor las prácticas prohibidas y la alfabetización en IA, la transparencia del artículo 50 se aplica desde el 2 de agosto de 2026, y solo se han aplazado los sistemas de alto riesgo (a diciembre de 2027 y agosto de 2028).
AI Act aplazamiento: las fechas en una tabla
Hablamos del Reglamento (UE) 2026/1744, el Ómnibus Digital sobre IA, publicado en el Diario Oficial de la UE el 24 de julio de 2026.
| Qué | Cuándo |
|---|---|
| Prácticas prohibidas y artículo 4 (alfabetización en IA) | Siguen aplicándose, desde febrero de 2025 |
| Fecha general de aplicación del reglamento | 2 de agosto de 2026 |
| Transparencia, artículo 50 | Desde el 2 de agosto de 2026 (transición de cuatro meses para proveedores de IA generativa que ya estuvieran en el mercado antes de esa fecha) |
| Alto riesgo, artículo 6.2 | Aplazado al 2 de diciembre de 2027 |
| Alto riesgo, artículo 6.1 | Aplazado al 2 de agosto de 2028 |
Lo que se mueve del AI Act afecta sobre todo a quien desarrolla o despliega sistemas de alto riesgo. Lo que sigue en pie afecta a casi todo el mundo que usa IA.
El artículo 4 del AI Act también cambia. Antes obligaba a garantizar un nivel suficiente de alfabetización en IA. Ahora pide tomar medidas para apoyar el desarrollo de esa alfabetización en el personal y en quien use los sistemas en nombre de la empresa, según su contexto, sin garantizar un nivel concreto de cada persona. Cambia el tono. La obligación no desaparece.
Tres situaciones típicas
No son anécdotas mías, son escenarios habituales en cualquier equipo que usa IA, y cada uno pide algo distinto.
Una persona prueba una herramienta y el resto la copia
Empieza con alguien que ahorra tiempo resumiendo reuniones. Un tiempo después la usa medio equipo, cada uno con su cuenta y sus datos. Nadie hizo nada mal, pero nadie decidió nada. Lo primero es un inventario sencillo: qué herramientas, quién las usa y para qué. Una tabla compartida basta.
Un entregable sale bien escrito y nadie sabe quién lo revisó
La IA propone textos bien redactados y con aspecto de verdad. Ahí está el riesgo: que lo bien escrito se confunda con lo comprobado. Aquí lo que ayuda es una regla simple: cada entrega tiene una persona responsable del contenido, se haya redactado con IA o sin ella. La IA propone, una persona firma. Y si algo se ha generado con IA y se entrega como si no, hay un problema de confianza antes que uno legal, así que conviene decidir con el cliente cuándo se indica.
Varios proveedores en el mismo equipo
Es donde más cuesta mantener un criterio común. Cada proveedor trae sus herramientas y normas internas, y el responsable del proyecto es quien las ve todas juntas. Lo que ayuda es poner en el acuerdo de colaboración unas reglas mínimas comunes: qué datos del cliente no salen de los entornos aprobados, cómo se avisa cuando se usa IA en un entregable y quién responde de la revisión. No hace falta que sea largo. Hace falta que esté firmado.
Mi punto de partida
Escribo como alguien que coordina un equipo grande, con varios proveedores, y que usa IA a diario: asistentes como Copilot y ChatGPT, herramientas como Cursor y agentes para el control de proyecto. Lo que me preocupa no es la multa. Me preocupa algo más cotidiano: que cada persona use la herramienta que le parece, con los datos que le parece, sin que nadie lo haya hablado. Eso no es un problema de la IA. Es de gestión, el mismo que ya existía con las hojas de cálculo personales con datos del cliente que nadie más conocía.
Por dónde empezaría, en cuatro semanas
Un plan modesto, para un equipo que no tiene nada escrito. En la primera semana, hacer el inventario de herramientas, preguntando sin juzgar. En la segunda, escribir una página con las reglas de datos y de revisión, y validarla con las dos o tres personas que más usan IA, porque son las que van a notar si la regla es absurda. En la tercera, hablar con los proveedores del equipo y pedirles lo mismo: qué usan y bajo qué condiciones. En la cuarta, una sesión práctica de una hora con casos reales del trabajo, para que la formación sea sobre algo concreto.
No es un proyecto. Es una rutina pequeña que se mantiene revisándola de vez en cuando, porque las herramientas cambian rápido y lo que hoy es una regla razonable dentro de seis meses puede quedarse corta.
Reglas cortas que me parecen razonables
- Datos: qué información del cliente entra en una herramienta y cuál no. Corto, escrito, comprensible. Si ocupa tres páginas, nadie lo lee.
- Formación: el artículo 4 del AI Act pide medidas para apoyar la alfabetización. No hace falta un máster. Hace falta que la persona sepa qué errores comete una IA, cuándo desconfiar y cuándo revisar. Una sesión práctica con casos del propio trabajo suele servir más que un curso genérico.
- Proveedores: preguntarles qué herramientas usan y bajo qué condiciones, antes de que haya un incidente.
Qué no confundiría
Hay dos cosas que se mezclan a menudo y conviene separar. Una es lo que obliga el AI Act a quien lo tiene que cumplir según su papel, algo que depende de cada caso y que, si hay duda, debe revisar alguien con formación jurídica. Otra es lo que a un equipo le conviene hacer por sentido común, haya o no obligación. Esta segunda es la que yo puedo contar con conocimiento: ordenar herramientas, datos y revisión sirve en cualquier escenario.
Por eso insisto en separar ambas en las conversaciones internas. Si se mezclan, o se pospone todo hasta tener un dictamen legal, o se tratan como obligaciones legales cosas que son simples buenas prácticas. Ninguna de las dos ayuda.
Cuando el cliente pregunta si usas IA
Tarde o temprano suele pasar. La respuesta que yo querría tener preparada es simple: qué herramientas se usan, para qué tareas, qué datos no se introducen nunca y quién revisa el resultado. Evitaría dos extremos: decir que no se usa cuando sí, y presumir de usarla para todo como si fuera un valor en sí. Al cliente le importan el resultado y la responsabilidad, no la herramienta.
Preguntas frecuentes
¿Se ha aplazado el AI Act?
Solo en parte. Los sistemas de alto riesgo se han movido a diciembre de 2027 y agosto de 2028. Prohibiciones, alfabetización en IA y transparencia (artículo 50) siguen en pie.
¿Desde cuándo se aplica la transparencia del artículo 50?
Desde el 2 de agosto de 2026, con una transición de cuatro meses para proveedores de IA generativa que ya estuvieran en el mercado antes de esa fecha.
¿Qué debería revisar primero un equipo que usa IA?
Qué herramientas se usan, qué datos entran en ellas y quién revisa lo que se entrega.
Para cerrar
Un aplazamiento parcial del AI Act no es una pausa. Quien ordene ahora lo básico llegará sin sobresaltos a las fechas que sí se han movido, y mientras tanto trabajará mejor. No haría un documento largo de política de IA que nadie va a leer, ni prohibiría todo por si acaso, porque la gente lo seguiría usando a escondidas. La pregunta útil no es «¿lo permitimos?», sino «¿cómo lo usamos bien?». Si necesitas ayuda para ordenarlo en tu equipo, mira mi página de necesidades de negocio. Para el lado de método, tengo un artículo sobre metodología Scrum y otro sobre transformación digital.
