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ECONOMIA

Seguridad jurídica e inteligencia artificial: cómo la Argentina puede atraer inversión de calidad

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«La seguridad jurídica genera una doble ventaja: protege a la persona frente a la incertidumbre de un sistema tecnológico que el propio Estado no puede predecir y, simultáneamente, le ofrece al inversor el terreno firme que toda decisión de largo plazo necesita», detalló el autor del texto (Imagen Ilustrativa Infobae)

La reciente Carta Encíclica Papal del santo padre León XIV (Magnifica Humanitas), fechada en Roma el día 15 de mayo de 2026 y titulada “La custodia de la persona humana en la era de la inteligencia artificial”, sirve como puntapié para traer a debate en Argentina un tema de máxima actualidad a nivel mundial: la mirada de un país frente a la inteligencia artificial como tecnología transformadora dentro de una economía digital en la que, la persona humana, ocupa múltiples y antagónicos roles (de proveedor de tecnología versus usuario de tecnología).

La Encíclica grafica –de manera bíblica– cómo el desarrollo tecnológico podría traer progreso, o por el contrario, daño a la humanidad. Y para ello, sitúa del lado de la imagen de la torre de Babel a la deshumanización, y del lado de la reconstrucción de Jerusalén a la humanización. No propicia la elección entre un ‘sí’ o un ‘no’ respecto del uso de la tecnología sino, por el contrario, plantea la discusión entre construir Babel o Jerusalén al momento de discernir sobre cómo vivir con responsabilidad en la era de la inteligencia artificial (IA).

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Las inquietudes más relevantes que creo plantea la encíclica sobre la inteligencia artificial son: a) la IA está más “cultivada” que “construida”; b) la IA no debe equipararse a la “inteligencia humana” ya que no vive una experiencia, ni percibe dolor ni tampoco siente alegría; c) la IA no tiene una conciencia moral; d) la IA nunca es un hecho puramente técnico; e) la IA no es moralmente neutra; f) es necesario delimitar la responsabilidad de quienes intervienen en todas las etapas; y g) es preciso identificar quién debe “rendir cuentas” de las decisiones, así como motivarlas, controlarlas y cuestionarlas, y remediar los daños que deriven de ellas.

León XIV
León XIV

Ahora bien, uno de los retos que desde el punto de vista regulatorio plantea la encíclica es la necesidad de adoptar instrumentos normativos adecuados capaces de salvaguardar la justicia y que permitan contener los efectos distorsionadores del poder tecnológico. En este punto surge el interrogante sobre qué postura podría la Argentina adoptar, en función de la recomendación papal, ya que actualmente estamos ante un vacío legal en materia regulatoria por no existir una ley nacional sobre Inteligencia Artificial (más allá de la existencia de la Disposición n.º 2/2023 de la Subsecretaría de Tecnologías de la Información de la Jefatura de Gabinete de Ministros denominada “Recomendaciones para una Inteligencia Artificial Fiable”, la que tiene carácter de soft law).

Ahora bien, limitar el debate a la mera necesidad de sancionar una ley nacional sería quedarnos en la superficie de la advertencia papal. El desafío de construir “Jerusalén” en lugar de “Babel” exige ir un paso más allá de la técnica jurídica y plantear una pregunta que cala hondo en la organización misma del Estado: ¿puede la estructura institucional actual afrontar los desafíos que plantea la IA?

En sintonía con las inquietudes de la encíclica, la Unión Europea adoptó un marco jurídico uniforme para sus Estados miembros: el Reglamento de Inteligencia Artificial (UE) 2024/1689. Su premisa rectora es promover la adopción de sistemas de inteligencia artificial que se centren prioritariamente en el ser humano, que resulten fiables y que, por sobre todas las cosas, garanticen la protección de la salud, la seguridad y los derechos fundamentales. Para lograrlo, el Reglamento estructura las obligaciones en función de cuatro niveles de riesgo —inaceptable, alto, limitado y mínimo—, de modo que las exigencias legales se endurecen a medida que aumenta el peligro potencial del sistema.

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Ahora bien, cabe preguntarse: ¿es realmente eficaz regular la Inteligencia Artificial basándose en una categorización estática del riesgo? Para abordar este interrogante resulta sumamente ilustrativo recurrir a Friedrich Hayek. El Premio Nobel de Economía revolucionó la teoría institucional al advertir sobre el problema del “conocimiento disperso”: los legisladores no poseen, ni pueden concentrar, la infinidad de información y variables que se generan dinámicamente en la sociedad como para realizar un cálculo ético y regulatorio eficiente sobre lo que está bien y lo que está mal.

El desarrollo de la IA no tiene por qué enfrentar la regulación con la innovación

Si extrapolamos este postulado a la complejidad de la Inteligencia Artificial, la limitación del Estado se hace aún más evidente. La realidad es que ningún organismo centralizado puede asegurar que una etiqueta estática como “alto riesgo” se condiga de manera invariable con la amenaza real del sistema, la cual muta según el contexto específico en el que se aplique.

Sin lugar a dudas, el foco del Reglamento está basado en la Carta de los Derechos Fundamentales de la UE, un enfoque que se alinea en definitiva con las recomendaciones humanistas de la encíclica. Sin embargo, surgen dilemas operativos insoslayables: ¿cómo garantizar el cumplimiento simultáneo de todos los derechos de la Carta en cada sistema de IA? ¿Cómo ponderar o hacer un cálculo ético, por ejemplo, entre el derecho a la vida y la protección de datos personales? Estas complejas encrucijadas son las que configuran el núcleo de lo que hoy conocemos como la ética de la IA.

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La recomendación papal de adoptar instrumentos normativos adecuados junto con las premisas europeas, podrían resultar sumamente orientativas –en materia de adopción regulatoria para Argentina– a efectos de hacer efectiva la protección de la dignidad humana frente a la revolución de las infraestructuras digitales. En concreto, una de las medidas preventivas papales que se propone, sería la clara asignación de las responsabilidades que tendrá cada uno de los actores que intervienen en todo el proceso de desarrollo de un sistema de IA, lo que se traduce en: lograr identificar quiénes deberán rendir cuentas, y quiénes tendrán que remediar un daño cuando el mismo se ha producido por distintos factores (por ejemplo, cuando existe un error en el funcionamiento del sistema lo que provoca un output equivocado, defectos en el diseño del algoritmo, sesgos discriminatorios, comportamientos autónomos no previstos combinado con el uso de cajas negras, brindar información falsa, uso incorrecto del operador, delegación total en el sistema, fallas de ciberseguridad, etc.).

Identificar a los responsables y reparar los daños causados por estas tecnologías exige, sin embargo, desentrañar una complejidad técnica que desafía las capacidades del derecho tradicional. Dentro del campo de la IA, en una relación de género a especie, encontramos el aprendizaje automático o Machine Learning (ML) —con sus métodos supervisados, no supervisados y por refuerzo— y, en su núcleo más complejo, el aprendizaje profundo o Deep Learning (DL). Este último utiliza redes neuronales profundas que operan bajo el fenómeno de las “cajas negras” (Cfr. Alfonso Delgado de Molina Rius).

Identificar a los responsables y reparar los daños causados por estas tecnologías exige desentrañar una complejidad técnica que desafía las capacidades del derecho tradicional

Como sostiene calificada doctrina local, comprender la distinción entre ML y DL es crucial, ya que la naturaleza de las cajas negras dinamita la posibilidad de dar una trazabilidad absoluta al proceso que genera un resultado, volviendo la tarea de “rendir cuentas” un verdadero laberinto técnico (Cfr. Corvalán, Nanclares, Díaz Dávila, Simari). Esta opacidad algorítmica nos devuelve inevitablemente a la advertencia de Hayek: si los operadores y diseñadores se enfrentan a un proceso que no pueden auditar enteramente en tiempo real, el legislador centralizado queda completamente a ciegas, desprovisto del conocimiento necesario para dictar una regulación estática y eficaz.

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Sin lugar a dudas, el desafío que enfrenta la Argentina para garantizar un uso ético de la IA radica en no caer en la trampa de los catálogos estáticos de riesgo que ya criticamos, sino en combinar de forma armónica dos pilares esenciales: por un lado, el compromiso de diseñar marcos jurídicos adaptables y dinámicos y, por el otro, el compromiso indeclinable de una supervisión humana y profesional continua desde el diseño inicial del sistema hasta su puesta en marcha.

Para ello, calificada doctrina extranjera (Elen Irazabal Arana) advierte la necesidad de contar con equipos multidisciplinarios de profesionales (tales como Head of Data, Data Scientists, Data Engineers, Data Architects, Data Visualization Specialists y Lawyers). Esta aproximación es, fundamentalmente, la respuesta institucional y práctica a la tesis de Friedrich Hayek en su célebre ensayo “The Use of Knowledge in Society” (El uso del conocimiento en la sociedad). Si el regulador centralizado es incapaz de encasillar el riesgo real de un algoritmo debido a la opacidad de las cajas negras, la solución no es una etiqueta legislativa fija, sino el aprovechamiento del conocimiento disperso y especializado de estos expertos, quienes deben intervenir tanto en la fase de desarrollo del plan y creación del modelo, como en el seguimiento continuo del proyecto.

El desarrollo de la IA no tiene por qué enfrentar la regulación con la innovación. En el escenario global contemporáneo, las reglas claras, la previsibilidad y los marcos jurídicos competitivos no ahuyentan el capital; al contrario, atraen la inversión de calidad. La seguridad jurídica genera una doble ventaja: protege a la persona frente a la incertidumbre de un sistema tecnológico que el propio Estado no puede predecir y, simultáneamente, le ofrece al inversor el terreno firme que toda decisión de largo plazo necesita. Un marco enfocado en la gobernanza dinámica y la responsabilidad profesional no es, entonces, un freno al progreso, sino la única vía para poner la innovación al servicio de la dignidad humana. Es, en definitiva, la herramienta institucional para asegurar que el desarrollo tecnológico en nuestro país sea el andamiaje de nuestra propia Jerusalén, y nunca los cimientos de una nueva Babel.

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El autor es abogado, LLM –Master of Laws– y especialista en Derecho Empresario, Nuevas Tecnologías y Finanzas



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El mercado advierte un problema con las reservas que acelera la suba del riesgo país

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Ante cada mala noticia del ámbito internacional, la percepción de default argentino crece aceleradamente. Cuál es la clave, según expertos del mercado


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Puntos importantes

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Milei define a Argentina como un activo «beta agresivo» que amplifica la volatilidad externa.
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El Gobierno culpa al «riesgo kuka» opositor por la desconfianza financiera que genera inestabilidad.
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Analistas advierten que la fragilidad de las reservas y la deuda complican el plan de pagos 2027.

Del riesgo kuka a las dudas del plan Caputo

El dato clave que perjudica a Argentina: el nivel de reservas

Al mercado le preocupa el nivel de reservas de cara al año electoral

Poniéndole precio a un 2027 difícil



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ECONOMIA

La industria mostró un leve crecimiento mensual en septiembre pero cayó 1,8% en el último año

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La industria manufacturera aumentó 0,7% en septiembre frente a agosto, de acuerdo con la serie desestacionalizada del Índice de Producción Industrial (IPI) manufacturero. El dato muestra una mejora mensual, aunque no modificó el resultado interanual: la producción quedó 1,8% por debajo de septiembre de 2025.

La comparación desestacionalizada permite medir la evolución de un mes a otro sin el efecto de factores recurrentes, como la cantidad de días hábiles o cambios estacionales de la producción. Bajo esa medición, septiembre interrumpió parte de la baja previa y marcó una suba respecto de agosto.

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La lectura de fondo fue menos favorable. La serie tendencia-ciclo, que busca reflejar el comportamiento más estable de la actividad al reducir oscilaciones puntuales, registró una caída de 0,4% mensual. El contraste entre ambas series indica que la mejora de septiembre no alcanzó para revertir el deterioro de la tendencia industrial.

La producción acumuló una baja de 2,6% en los primeros nueve meses

En la comparación contra igual mes del año pasado, el IPI manufacturero cayó 1,8% en septiembre. Con ese resultado, la actividad acumuló entre enero y septiembre una disminución de 2,6% frente al mismo período de 2025.

Diez de las 16 divisiones que componen el indicador registraron bajas interanuales. La mayor incidencia negativa correspondió a maquinaria y equipo, cuya producción se redujo 26,8%. Le siguieron otros equipos, aparatos e instrumentos, con una baja de 22,0%, y prendas de vestir, cuero y calzado, que retrocedieron 5,3 por ciento.

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También cayeron vehículos automotores, carrocerías, remolques y autopartes, con 3,5%; muebles y colchones, y otras industrias manufactureras, con 4,9%; productos de metal, con 4,0%; e industrias metálicas básicas, con 1,1 por ciento.

La lista de rubros en baja se completó con refinación del petróleo, coque y combustible nuclear, que descendió 0,8%; alimentos y bebidas, con una merma de 0,1%; y productos de tabaco, que disminuyeron 6,5%.

Químicos, papel y transporte compensaron parte de las bajas

Seis actividades exhibieron resultados positivos frente a septiembre de 2025 y atenuaron la caída del nivel general. Sustancias y productos químicos creció 3,9%, mientras que madera, papel, edición e impresión avanzó 6,4 por ciento.

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También hubo aumentos en productos minerales no metálicos, con 5,1%; otro equipo de transporte, con 11,0%; productos de caucho y plástico, con 1,7%; y productos textiles, con 2,0 por ciento.

La evolución de septiembre dejó así dos señales distintas: una recuperación mensual en la serie desestacionalizada y una caída tanto frente a un año atrás como en el acumulado de los primeros nueve meses. La baja de la tendencia-ciclo, a su vez, mostró que el repunte mensual todavía no se trasladó a una mejora sostenida del nivel de producción.

Noticia en desarrollo…

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Corporate Events,South America / Central America

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ECONOMIA

Una familia porteña necesita más de $1,7 millones para no ser pobre: qué pasa si alquila

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Según datos oficiales, los ingresos mensuales requeridos para cubrir necesidades básicas en la Ciudad crecieron considerablemente en octubre


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Cuánto necesita ganar una familia para no ser pobre en CABA

  • Indigencia: $949.701. Es el ingreso mínimo necesario para cubrir la Canasta Básica Alimentaria
  • Pobreza: $1.724.966. Es el ingreso mínimo para cubrir la Canasta Básica Total, que incluye alimentos y otros bienes y servicios esenciales
  • No pobres vulnerables: desde $1.724.966 hasta $2.192.165
  • Sector medio frágil: desde $2.192.165 hasta $2.740.206
  • Clase media: desde $2.740.206 hasta $8.768.660
  • Sectores acomodados: ingresos familiares desde $8.768.660 mensuales

Cuánto cuesta la canasta de consumo en Buenos Aires

Cuánto necesita una persona que vive sola para no ser pobre

Cuánto cambia el costo de vida si hay que pagar alquiler

Cómo se mide quién es pobre y quién pertenece a la clase media



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