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Gobernanza de inteligencia artificial

Obligación de informar cuando una persona interactúa con una IA

Transparencia sobre naturaleza, límites y derivación humana.

Actualizado el 11 de agosto de 2026. Contenido general revisado por Elian Facundo Yorlano, abogado.

Respuesta breve

La información debe permitir comprender que se interactúa con un sistema, para qué se utiliza y cuáles son sus límites. Ocultar la automatización puede inducir confianza indebida o impedir que la persona solicite asistencia humana.

Cómo actuar

Pasos recomendados

01

Identificá el alcance

Identificá puntos donde la IA habla o decide frente a personas.

02

Reuní la evidencia

Diseñá avisos claros antes de recolectar información.

03

Definí controles

Explicá finalidad, límites y consecuencias relevantes.

04

Implementá y documentá

Ofrecé contacto humano y mecanismo de reclamo proporcional.

Para la consulta

Documentación útil

  • Descripción del sistema y uso previsto
  • Datos, modelos y proveedores
  • Evaluaciones de riesgo e impacto
  • Registros de decisiones y supervisión humana
  • Políticas, capacitación e incidentes

Atención

Errores que conviene evitar

  • No uses sistemas de IA sin responsable definido.
  • No confundas una demostración con evidencia de seguridad.
  • Documentá cambios de modelo, finalidad y proveedor.

Preguntas frecuentes

Respuestas sobre este tema

¿Qué conviene hacer primero?

Identificá puntos donde la IA habla o decide frente a personas. Luego deben revisarse la documentación, los riesgos y las alternativas antes de asumir una obligación o tomar una decisión irreversible.

¿Alcanza con incluir una cláusula sobre IA?

No. La gobernanza exige responsables, inventario, evaluación, controles técnicos, supervisión, capacitación y respuesta a incidentes.

Fuentes normativas y oficiales

Dónde verificar la información

Esta guía brinda información general y no reemplaza el análisis de los hechos, documentos y plazos de un caso concreto.

Ruta de orientación

Del tema general a una decisión informada

Área de prácticaTecnología, IA y datosTransparenciaCriterios editoriales y revisión

Evaluación del caso

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De la información al caso concreto

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