Un panel celebrado en Frankfurter Buchmesse el 7 de octubre de 2026 puso en duda la eficacia práctica de la aplicación de la Ley de IA, mientras que el reglamento modificado prevé multas y otorga facultades de ejecución al AI Office en los asuntos de su competencia. Los participantes también debatieron la carga de documentar el uso de inteligencia artificial en la investigación.

El debate sobre la aplicación de la Ley de IA en Frankfurt

Elizabeth Crossick calificó de débiles varios requisitos y cuestionó los incentivos para cumplirlos cuando las consecuencias no son suficientes. Gerhard Lauer advirtió de que documentar cada paso de una investigación asistida por IA puede resultar técnicamente inabordable y oneroso para quienes investigan. Sus intervenciones reflejaron críticas a la disuasión práctica y al coste de cumplir las obligaciones; el debate también contrapuso enfoques regulatorios más estrictos y más flexibles.

La aplicación de la norma es gradual. El Reglamento (UE) 2024/1689 entró en vigor el 1 de agosto de 2024, pero sus disposiciones no empezaron a aplicarse todas a la vez. La modificación de 2026 revisó, entre otros aspectos, el calendario de los requisitos para sistemas de alto riesgo.

Qué prevé el reglamento modificado

El Reglamento (UE) 2026/1744 mantiene las multas administrativas y atribuye al AI Office de la Comisión Europea facultades de supervisión y ejecución para determinados sistemas y operadores. Dentro de su ámbito de competencia, puede emitir decisiones de incumplimiento, ordenar medidas correctoras e imponer multas y multas coercitivas periódicas.

El calendario distingue dos grupos de sistemas de alto riesgo. Los requisitos correspondientes al anexo III se aplicarán desde el 2 de diciembre de 2027; los del anexo I, desde el 2 de agosto de 2028. Son fechas distintas para categorías jurídicas distintas, fijadas por la norma modificada.

El texto consolidado del Reglamento (UE) 2024/1689 recoge obligaciones que, según el sistema y la disposición aplicable, pueden incluir gestión de riesgos, gobernanza de datos, documentación técnica, registro de actividad, supervisión humana y requisitos de precisión, solidez y ciberseguridad. La clasificación del sistema determina qué obligaciones le corresponden.

TRACE y la procedencia de los contenidos académicos

TRACE (Trusted Retrieval & Attribution for Content Ecosystems) es una iniciativa para desarrollar infraestructura relacionada con la comunicación académica mediada por IA. Su trabajo abarca el descubrimiento y acceso a contenidos, la procedencia y atribución, y la medición y comunicación de usos de IA.

El piloto de NISO se propone desarrollar un modelo mínimo de metadatos para identificar la procedencia de contenidos recuperados durante la inferencia, es decir, cuando un sistema genera una respuesta. El proyecto delimita ese trabajo: el piloto no pretende resolver la aplicación de los derechos de autor ni atribuir contenidos dentro de los pesos de los modelos fundacionales.

Qué pide el Llamamiento de Frankfurt

El Llamamiento de Frankfurt reclama que se informe de las obras concretas utilizadas para entrenar sistemas de IA, que haya licencias justas y que existan medios efectivos para hacer valer los derechos de autor. Son demandas de sus firmantes, recogidas en el texto del llamamiento.