Ante la inminente celebración, durante los próximos días 27 y 28 junio de 2024, en la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, del Congreso sobre “La normativa europea sobre inteligencia artificial a debate”; en el que tendré el placer y el honor de participar en la Mesa sobre “Los sistemas IA y la actividad financiera”; me parece que es útil y oportuno ofrecer a los lectores de este blog un estado de situación de la regulación europea y española de los sistemas de inteligencia artificial.
A) El panorama regulatorio vigente de la Inteligencia Artificial: espera ansiosa de la publicación del Reglamento en el DOUE, inflación de documentos y confusión
En la entrada de este blog del pasado 6 de junio de 2024 sobre la “Inteligencia artificial y pólizas de seguro” nos hacíamos eco de una imagen afortunada empleada por el Informe del Grupo de Trabajo sobre Inteligencia Artificial del Colegio de Abogados del Estado de Nueva York de abril de 2024 (del que dimos cuenta en la entrada de este blog del pasado 30 de mayo sobre la “Inteligencia Artificial y Abogacía. Informe y recomendaciones del Grupo de Trabajo sobre Inteligencia Artificial del Colegio de Abogados del Estado de Nueva York de abril de 2024”)- cuando decía que, a la hora de transitar por loa pantanosos terrenos de la inteligencia artificial conviene adoptar la mentalidad de los antiguos exploradores: ser cautelosos, curiosos, vigilantes y valientes. Pues bien, si aplicamos estos hermosos consejos al tránsito a través de la regulación europea y española de los sistemas de inteligencia artificial; nos encontramos con un el panorama regulatorio de la Inteligencia Artificial que podemos caracterizar desde dos puntos de vista:
a) Genéricamente, se caracteriza por dos notas:
a.1) La primera es la inflación de opiniones en todo tipo de medios que, en la mayor parte de las ocasiones, presentan un corte confuciano porque “el que sabe no habla y el que habla no sabe”. La inflación de documentación es tal y el empleo de “flatus vocis” es tan frecuente que justificaría el empleo de un algoritmo que procesara el “tsunami” informativo y nos regalara un mensaje de salida ordenado, claro y comprensible.
a.2) La segunda nota es la tensa espera del advenimiento al DOUE del Reglamento de la UE, que parece un remedo de la famosa obra de Samuel Becket “Esperando a Godot”. En esta situación regulatoriamente pintoresca de “ardiente oscuridad” resulta recomendable buscar textos que nos aporten algo de certidumbre y, en este sentido, nos encontramos con el Real Decreto 817/2023, de 8 de noviembre, que establece un entorno controlado de pruebas para el ensayo del cumplimiento de la propuesta de Reglamento del Parlamento Europeo y del Consejo por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial. Este Real Decreto 817/2023, -al que nos referimos en las dos entradas de este blog de 11 y 12 de diciembre de 2023 tituladas “Inteligencia artificial y entornos controlados de pruebas (“regulatory sandboxes”): Real Decreto 817/2023, de 8 de noviembre”- nos ofrece un “puerto seguro” al incluir, en su art.3, definiciones de las diferentes modalidades de los sistemas de inteligencia artificial que anticipan las del Reglamento europeo; e incorporar como Anexo I un resumen de la “Propuesta de Reglamento del Parlamento Europeo y del Consejo por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial” en el que glosa los términos de la propuesta de Reglamento por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial (Reglamento de Inteligencia Artificial) que adopto la Comisión Europea el 21 de abril de 2021; y en su Anexo II un “Listado de áreas de sistemas de inteligencia artificial de alto riesgo específicos”
b) Específicamente, también podemos caracterizar el panorama regulatorio reciente de la Inteligencia Artificial por dos notas pertinentes desde el punto de vista jurídico:
b.1) En primer lugar, la necesidad de regular el procedimiento que constituye la IA para evitar que sesgos -de raza, sexo, clase social, etc.- inconsentidos contaminen el resultado. A estos efectos, nos parece que puede ser provecha la metáfora del alambique que ya hemos utilizado en este blog con anterioridad para ofrecer una imagen sencilla de la compleja IA. Recordemos en este sentido que el Diccionario de la RAE define alambique como “utensilio que sirve para destilar una sustancia volátil, compuesto fundamentalmente de un recipiente para calentar el líquido y de un conducto por el que sale la sustancia destilada”. Pues bien, proyectada esta imagen para explicar los sistemas de IA, podríamos definirlos como “sistemas que procesan grandes cantidades de información bruta que se alojan en el canal de entrada para generar -mediante un método de transformación algorítmica- un producto de información neta o destilada”.
b.2) En segundo lugar, la necesidad de establecer la persona física o jurídica -con la solvencia patrimonial adecuada- a quien imputarle la responsabilidad civil, administrativa y penal derivada de los eventuales daños. En este sentido, se basa el edifico del Reglamento europeo de la IA al distinguir entra sistemas de IA de alto riesgo y de riesgo normal (el lector interesado en la materia puede consultar la entrada de este blog de 13.12.2023 sobre los “Principios regulatorios de la Ley Europea de Inteligencia Artificial a la vista del consenso alcanzado por el Parlamento Europeo y el Consejo el 8 de diciembre de 2023: ¿quo vadis Europa?” y la de 23.11.2023 sobre “Inteligencia artificial, implantes cerebrales y responsabilidad”).
B) Documentos recientes de especial relevancia para determinar el panorama regulatorio vigente de la Inteligencia Artificial
B.1) El Resumen de alto nivel de la Ley AI de la Comisión de 27 de febrero, actualizado el 30 de mayo de 2024
Este Resumen actualizado el 30 de mayo de acuerdo con la versión Corrigendum de la Ley AI ofrece un “resumen de alto nivel de la Ley de AI, seleccionando las partes que con mayor probabilidad serán relevantes para usted, independientemente de quién sea”.
Podemos estructurar su contenido en los cinco apartados siguientes:
a) Denominadores comunes de la estructura regulatoria de los sistemas de IA
a.1) Subjetivos
a.1.1) Proveedores (desarrolladores)
La mayoría de las obligaciones recaen en los proveedores (desarrolladores) de sistemas de IA de alto riesgo. Quienes pretendan comercializar o poner en servicio sistemas de IA de alto riesgo en la UE, independientemente de que tengan su sede en la UE o en un tercer país quedará sometidos al RIA, así como los proveedores de terceros países cuando el producto del sistema de IA de alto riesgo se utiliza en la UE.
a.1.2) Usuarios (implantadores)
Los usuarios son personas físicas o jurídicas que despliegan un sistema de IA a título profesional, no usuarios finales afectados. Los usuarios (implantadores) de sistemas de IA de alto riesgo tienen algunas obligaciones, aunque menos que los proveedores (desarrolladores). Esto se aplica a los usuarios ubicados en la UE y a los usuarios de terceros países en los que la producción del sistema de IA se utiliza en la UE.
a.2) Funcionales: Modelos y Sistemas de IA de propósito general (GPAI)
Por modelo GPAI se entiende un modelo de IA, incluso cuando se ha entrenado con una gran cantidad de datos utilizando autosupervisión a escala, que muestra una generalidad significativa y es capaz de realizar de forma competente una amplia gama de tareas distintas, independientemente de la forma en que se comercialice el modelo, y que puede integrarse en una variedad de sistemas o aplicaciones posteriores. Esto no incluye los modelos de IA que se utilizan antes de su comercialización para actividades de investigación, desarrollo y creación de prototipos.
Por sistema GPAI se entiende un sistema de IA basado en un modelo de IA de propósito general, que tiene la capacidad de servir a una variedad de propósitos, tanto para uso directo como para su integración en otros sistemas de IA. Los sistemas GPAI podrán utilizarse como sistemas de IA de alto riesgo o integrarse en ellos. Los proveedores de sistemas GPAI deberán cooperar con dichos proveedores de sistemas de IA de alto riesgo para permitir el cumplimiento de estos últimos.
En general, todos los proveedores de modelos GPAI deben proporcionar documentación técnica, instrucciones de uso, cumplir la Directiva sobre derechos de autor y publicar un resumen sobre los contenidos utilizados para la formación. En particular, los proveedores de modelos GPAI de licencia libre y abierta sólo tienen que respetar los derechos de autor y publicar el resumen de datos de formación, a menos que presenten un riesgo sistémico. En especial, todos los proveedores de modelos GPAI que presenten un riesgo sistémico -abiertos o cerrados- también deben realizar evaluaciones de modelos, pruebas de adversarios, rastrear y notificar incidentes graves y garantizar protecciones de ciberseguridad.
b) Clasificación de los sistemas de IA en función de un nivel de riesgo
El resumen recoge los cuatro niveles niveles de riesgo de los sistemas de IA tipificados en el RIA y sus consecuencias:
b.1) Sistemas de IA que generan riesgos inaceptables (por ejemplo, los sistemas de puntuación social y la IA manipuladora)
Estarán prohibidos los siguientes sistemas de IA (Capítulo II, Art. 5): los de despliegue de técnicas subliminales, manipuladoras o engañosas para distorsionar el comportamiento y perjudicar la toma de decisiones con conocimiento de causa, causando un daño significativo; los destinados a explotar las vulnerabilidades relacionadas con la edad, la discapacidad o las circunstancias socioeconómicas para distorsionar el comportamiento, causando daños significativos; los sistemas de categorización biométrica que infieran atributos sensibles (raza, opiniones políticas, afiliación sindical, creencias religiosas o filosóficas, vida sexual u orientación sexual), excepto el etiquetado o filtrado de conjuntos de datos biométricos adquiridos legalmente o cuando las fuerzas de seguridad categoricen datos biométricos; los sistemas de puntuación social, es decir, los destinados a evaluar o clasificar a individuos o grupos basándose en comportamientos sociales o rasgos personales, causando un trato perjudicial o desfavorable a esas personas; los sistemas destinados a evaluar el riesgo de que un individuo cometa delitos penales basándose únicamente en perfiles o rasgos de personalidad, excepto cuando se utilice para aumentar las evaluaciones humanas basadas en hechos objetivos y verificables directamente relacionados con la actividad delictiva; los sistemas de compilación de bases de datos de reconocimiento facial mediante el raspado no selectivo de imágenes faciales de Internet o de grabaciones de CCTV; los sistemas de inferencia de emociones en lugares de trabajo o centros educativos, salvo por razones médicas o de seguridad; los sistemas de identificación biométrica remota (RBI) «en tiempo real» en espacios de acceso público para las fuerzas de seguridad excepto cuando se refieran a la búsqueda de personas desaparecidas, víctimas de secuestros y personas víctimas de la trata de seres humanos o la explotación sexual; a
prevenir una amenaza sustancial e inminente para la vida, o un ataque terrorista previsible; o a identificar a sospechosos de delitos graves (por ejemplo, asesinato, violación, robo a mano armada, tráfico de estupefacientes y armas ilegales, delincuencia organizada y delitos contra el medio ambiente, etc.).
En especial, los sistemas de identificación biométrica a distancia (RBI) en tiempo real basados en IA sólo estarán permitidos cuando no utilizarlos causaría un daño considerable y, en todo caso, su uso deberá tener en cuenta los derechos y libertades de las personas afectadas. Antes de su despliegue, la policía debe completar una evaluación de impacto sobre los derechos fundamentales y registrar el sistema en la base de datos de la UE, aunque, en casos de urgencia debidamente justificados, el despliegue puede comenzar sin registro, siempre que se registre posteriormente sin demoras indebidas. Antes de proceder a su despliegue, también deben obtener la autorización de una autoridad judicial o de una autoridad administrativa independiente, aunque, en casos de urgencia debidamente justificados, el despliegue puede comenzar sin autorización, siempre que ésta se solicite en un plazo de 24 horas. Si se deniega la autorización, el despliegue debe cesar inmediatamente, borrándose todos los datos, resultados y productos.
b.2) Sistemas de IA de alto riesgo
La mayor parte del texto aborda estos sistemas de IA de alto riesgo, que están regulados en el Capítulo III del RIA y los proveedores de estos sistemas estarán sujetos a requisitos adicionales.
Se consideran sistemas de IA de alto riesgo (art. 6) aquellos que se utilizan como componentes de seguridad o como productos cubiertos por la legislación de la UE del anexo I que deberán someterse a una evaluación de la conformidad por terceros con arreglo a dicha legislación del anexo I o los menores de Anexo III, excepto si el sistema de IA realiza una tarea procedimental limitada; mejora el resultado de una actividad humana previamente realizada; detecta patrones de toma de decisiones o desviaciones de patrones de toma de decisiones anteriores y no pretende sustituir o influir en la evaluación humana completada previamente sin una revisión humana adecuada; o bien realiza una tarea preparatoria de una evaluación pertinente a efectos de los casos de uso enumerados en el anexo III.
Los sistemas de IA se consideran siempre de alto riesgo si realizan perfiles de las personas, es decir, el tratamiento automatizado de datos personales para evaluar diversos aspectos de la vida de una persona, como su rendimiento laboral, su situación económica, su salud, sus preferencias, sus intereses, su fiabilidad, su comportamiento, su ubicación o sus movimientos.
El RIA establece un conjunto de requisitos para los proveedores de sistemas de IA de alto riesgo (Art. 8-17) de tal manera que deberán establecer un sistema de gestión de riesgos a lo largo del ciclo de vida del sistema de IA de alto riesgo; llevar a cabo la gobernanza de los datos, garantizando que los conjuntos de datos de formación, validación y prueba sean pertinentes, suficientemente representativos y, en la medida de lo posible, estén libres de errores y completos de acuerdo con la finalidad prevista; elaborar documentación técnica para demostrar la conformidad y facilitar a las autoridades la información necesaria para evaluar dicha conformidad; diseñar su sistema de Inteligencia Artificial de alto riesgo para que pueda registrar automáticamente los eventos relevantes para identificar los riesgos a nivel nacional y las modificaciones sustanciales a lo largo del ciclo de vida del sistema; proporcionar instrucciones de uso a los encargados de la implantación posterior para permitir el cumplimiento por parte de estos últimos; diseñar su sistema de IA de alto riesgo para permitir a los desplegadores aplicar la supervisión humana; diseñar su sistema de IA de alto riesgo para alcanzar los niveles adecuados de precisión, solidez y ciberseguridad; y establecer un sistema de gestión de la calidad para garantizar el cumplimiento.
En los casos de uso de sistemas incluidos en el Anexo III de biometría no prohibida como los sistemas de identificación biométrica a distancia, excluida la verificación biométrica que confirma que una persona es quien dice ser; sistemas de categorización biométrica que infieren atributos o características sensibles o protegidos o sistemas de reconocimiento de emociones.
Son sistemas de IA de alto riesgo los que gestionan infraestructuras críticas o componentes de seguridad en la gestión y explotación de infraestructuras digitales críticas, tráfico rodado y suministro de agua, gas, calefacción y electricidad; los sistemas de IA de educación y formación profesional que determinan el acceso, la admisión o la asignación a instituciones educativas y de formación profesional a todos los niveles, la evaluación de los resultados del aprendizaje, incluidos los utilizados para dirigir el proceso de aprendizaje del alumno, la evaluación del nivel de educación adecuado para un individuo o la supervisión y detección de comportamientos prohibidos de los alumnos durante los exámenes.
Son sistemas de IA de alto riesgo los que gestionan el empleo, gestión de trabajadores y acceso al autoempleo, como los sistemas de IA utilizados para el reclutamiento o la selección, en particular anuncios de empleo específicos, análisis y filtrado de solicitudes, y evaluación de candidatos. Promoción y rescisión de contratos, asignación de tareas en función de rasgos de personalidad o características y comportamiento, y seguimiento y evaluación del rendimiento.
Son sistemas de IA de alto riesgo los que gestionan el acceso y disfrute de servicios públicos y privados esenciales como los sistemas de IA utilizados por las autoridades públicas para evaluar el derecho a prestaciones y servicios, incluida su asignación, reducción, revocación o recuperación.
Son sistemas de IA de alto riesgo los que gestionan la evaluación de la solvencia, excepto para detectar fraudes financieros; la evaluación y clasificación de llamadas de emergencia, incluida la priorización de envíos de la policía, los bomberos, la asistencia médica y los servicios de triaje de pacientes urgentes; la evaluación de riesgos y tarificación de seguros de salud y de vida.
Son sistemas de IA de alto riesgo los que gestionan la aplicación de la ley tales como los utilizados para evaluar el riesgo de una persona de convertirse en víctima de un delito; polígrafos; la evaluación de la fiabilidad de las pruebas durante investigaciones o procesos penales. Evaluación del riesgo de delincuencia o reincidencia de una persona no basada únicamente en la elaboración de perfiles o en la evaluación de rasgos de personalidad o comportamientos delictivos anteriores; la elaboración de perfiles durante detecciones, investigaciones o enjuiciamientos penales.
Son sistemas de IA de alto riesgo los que gestionan la migración, el asilo y el control fronterizo tales como polígrafos; evaluaciones de migración irregular o riesgos sanitarios; examen de solicitudes de asilo, visados y permisos de residencia, y reclamaciones relacionadas con la admisibilidad; detección, reconocimiento o identificación de personas, excepto verificación de documentos de viaje.
Son sistemas de IA de alto riesgo los que gestionan la administración de justicia y los procesos democráticos, tales como los sistemas de IA utilizados en la investigación e interpretación de hechos y en la aplicación de la ley a hechos concretos o utilizados en la resolución alternativa de conflictos; los que pueden tener Influencia en los resultados de elecciones y referendos o en el comportamiento electoral, excluidos los productos que no interactúan directamente con las personas, como las herramientas utilizadas para organizar, optimizar y estructurar campañas políticas.
b.3) Sistemas de IA de riesgo limitado
Una sección más pequeña del RIA se ocupa de los sistemas de IA de riesgo limitado, sujetos a obligaciones de transparencia más ligeras: los desarrolladores e implantadores deben garantizar que los usuarios finales sean conscientes de que están interactuando con IA (chatbots y deepfakes).
b.4) Sistemas de IA de riesgo mínimo
Estos sistemas de IA de riesgo mínimo no están regulados. Por ejemplo, abarcan la mayoría de las aplicaciones de IA actualmente disponibles en el mercado único de la UE, como los videojuegos con IA y los filtros de spam, al menos en 2021; esto está cambiando con la IA generativa.
c) Códigos de buenas prácticas
Los Códigos de buenas prácticas tendrán en cuenta los planteamientos internacionales y abarcarán, aunque sin limitarse necesariamente a ellas, las obligaciones antes mencionadas, en particular la información pertinente que debe incluirse en la documentación técnica para las autoridades y los proveedores posteriores, la identificación del tipo y la naturaleza de los riesgos sistémicos y sus fuentes, y las modalidades de gestión de riesgos que tengan en cuenta los retos específicos a la hora de hacer frente a los riesgos debido a la forma en que pueden surgir y materializarse a lo largo de la cadena de valor.
La Oficina de AI podrá invitar a participar en la elaboración de los códigos a los proveedores de modelos de GPAI y a las autoridades nacionales competentes, mientras que la sociedad civil, la industria, el mundo académico, los proveedores posteriores y los expertos independientes podrán apoyar el proceso
d) Gobernanza
Se creará la Oficina de AI, dependiente de la Comisión, para supervisar la aplicación efectiva y el cumplimiento de los proveedores del modelo GPAI.
Los proveedores intermedios podrán presentar una denuncia por infracción de los proveedores intermedios ante la Oficina de AI. Además, la Oficina de AI podrá realizar evaluaciones del modelo GPAI para evaluar el cumplimiento cuando la información recabada en virtud de sus competencias para solicitar información sea insuficiente e investigar los riesgos sistémicos, en particular tras un informe cualificado del grupo científico de expertos independientes.
e) Cronología
Tras su entrada en vigor, el RIA se aplicará en los siguientes plazos: 6 meses para los sistemas de IA prohibidos, 12 meses para los GPAI; 24 meses para los sistemas de IA de alto riesgo del anexo III; 36 meses para los sistemas de IA de alto riesgo del anexo I; y los códigos de buenas prácticas deben estar listos 9 meses después de su entrada en vigor.
B.2) España: La Estrategia de Inteligencia Artificial 2024 aprobada por el Consejo de Ministros del Gobierno de España el 14 de mayo de 2024
El Consejo de Ministros celebrado el 14 de mayo de 2024 ha aprobado la Estrategia de Inteligencia Artificial 2024 que pretende dar “continuidad a las iniciativas desplegadas por el Gobierno de España hasta el momento en materia de Inteligencia Artificial (IA), adaptándolas a los notables cambios experimentados en esta tecnología en los últimos años”. Su despliegue se realizará en 2024 y 2025 y contará con recursos por 1.500 millones de euros, adicionales a los 600 millones ya movilizados, procedentes fundamentalmente del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia y de la adenda a dicho Plan.
Según dice la Nota oficial del Consejo de Ministros de 14 de mayo de 2024, esta Estrategia de Inteligencia Artificial 2024 está estructurada en 3 ejes que activarán 8 palancas de acción y que son:
b.1) El eje 1 de “refuerzo de las capacidades para el desarrollo de la IA” pone el acento en la necesidad de reforzar las palancas para el desarrollo de la Inteligencia Artificial para ser capaces de aprovechar lo máximo posible las oportunidades que ofrece esta tecnología, que está mostrando tanto dinamismo. En concreto, este eje pone el foco en cuatro elementos: el refuerzo de la supercomputación, la capacidad de almacenamiento sostenible, los modelos de lenguaje y la necesidad de talento.
b.2) El eje 2 destinado a “facilitar la aplicación de la IA en el sector público y privado” en cuyo marco “se articulará un procedimiento para la implantación de la IA en la Administración General del Estado (AGE), a través del proyecto GobTech Lab, que canalizará los casos de uso de esta tecnología a través de un laboratorio de innovación para desarrollar proyectos piloto y soluciones innovadoras para las entidades del sector público estatal. Además, se desarrollará un modelo de gobernanza común de datos y corpus de la AGE que garantice estándares de seguridad-anonimato, calidad, interoperabilidad y reutilización de los datos”.
b.3) El eje 3 esta desinado a “fomentar una IA transparente, ética y humanística” y el cumplimiento de sus objetivos “se articulará a través de la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA), que actuará en una triple dirección: como centro de pensamiento y análisis sobre la IA (analizando tendencias, generando debate social e identificando buenas prácticas y riesgos emergentes), como supervisor de un despliegue responsable de la IA (certificando sistemas de IA de acuerdo con el reglamento europeo de IA y estableciendo buenas prácticas para promover modelos transparentes y abiertos) y como referente internacional (participando en las instituciones europeas y mundiales de gobernanza de la IA)”.
En cuanto se refiere al seguimiento y modelo de gobernanza, “la Estrategia de Inteligencia Artificial y sus iniciativas serán coordinadas por la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, pero por su alcance e impacto, participarán todos los Ministerios”.
(el lector interesado en los detalles de esta Estrategia de Inteligencia Artificial 2024 puede consultar el resumen que obra en la Nota oficial del Consejo de Ministros de 14 de mayo de 2024).
B.3) Recomendación del Consejo sobre Inteligencia Artificial de la OCDE
Esta Recomendación del Consejo sobre Inteligencia Artificial de la OCDE (OECD, Recommendation of the Council on Artificial Intelligence, OECD/LEGAL/0449) es la primera norma (¿?) intergubernamental sobre IA adoptada por el Consejo de la OCDE reunido a nivel ministerial el 22 de mayo de 2019 a propuesta del Comité de Política Digital (CPD, antes Comité de Política de Economía Digital, CDEP). Su objetivo consiste en “fomentar la innovación y la confianza en la IA promoviendo la administración responsable de la IA digna de confianza al tiempo que garantiza el respeto de los derechos humanos y los valores democráticos. En junio de 2019, en la Cumbre de Osaka, los Líderes del G20 dieron la bienvenida a los Principios de IA del G20, extraídos de la Recomendación”. Esta Recomendación fue revisada por el Consejo de la OCDE el 8 de noviembre de 2023 para actualizar su definición de «sistema de IA», con el fin de garantizar que la Recomendación siga siendo técnicamente precisa y refleje los avances tecnológicos, incluso con respecto a la IA generativa. Sobre la base del Informe de 2024 al Consejo sobre su aplicación, difusión y pertinencia continua, la Recomendación fue revisada por el Consejo de la OCDE reunido a nivel ministerial el 3 de mayo de 2024 para reflejar los avances tecnológicos y políticos, incluso con respecto a la IA generativa, y para facilitar aún más su aplicación.
Su contenido sustancial se distribuye en las dos Secciones siguientes: la Sección 1 de “Principios para una gestión responsable de la IA fiable” y la Sección 2 de “Políticas nacionales y cooperación internacional para una IA fiable”.