¿Qué necesita el Estado para legislar la IA? No lo que la mayoría cree.What does the State need to legislate AI? Not what most people think.

El mapa de lo que existeThe map of what exists

Entre 2024 y 2025, el Congreso Nacional recibió numerosos proyectos para regular la inteligencia artificial en Argentina. Sin embargo, no hay fecha estimada para el tratamiento de esos proyectos en 2026. "No hay fecha de tratamiento de estos proyectos en ambas cámaras", señalan quienes siguen el proceso legislativo de cerca.

Between 2024 and 2025, Argentina's National Congress received numerous bills to regulate artificial intelligence. Yet there's no estimated date for either chamber to take them up in 2026. "There's no schedule for these bills in either chamber," note those following the legislative process closely.

No es un problema de ignorancia legislativa. El análisis de los proyectos existentes muestra que hay conocimiento del tema: los proyectos de la Senadora Silvia Sapag y del Diputado Daniel Gollán reconocen como principios rectores la transparencia, la explicabilidad, la seguridad y la protección de los datos personales, y clasifican los sistemas de IA en categorías de acuerdo con su nivel de riesgo — sistemas prohibidos, sistemas de alto riesgo y otras categorías con cargas regulatorias progresivamente menores. Es, en esencia, la misma arquitectura del AI Act europeo.

It's not a problem of legislative ignorance. Analysis of the existing bills shows real understanding of the subject: the bills from Senator Silvia Sapag and Representative Daniel Gollán recognize transparency, explainability, safety, and personal data protection as guiding principles, and classify AI systems into risk-based categories — prohibited systems, high-risk systems, and other categories with progressively lighter regulatory burdens. It's, in essence, the same architecture as the European AI Act.

El problema no está en la letra de los proyectos. Está en lo que ninguno de ellos resuelve: quién va a hacer que esa ley funcione, con qué conocimiento, y cómo.

The problem isn't in the text of the bills. It's in what none of them resolve: who is going to make that law work, with what expertise, and how.

La trampa de la ley declarativaThe trap of the declarative law

El riesgo señalado por el análisis de GovTech argentino es que la discusión se agote en una ley declarativa sin impacto operativo. El uso de IA en decisiones que afectan derechos ciudadanos, asignación de beneficios sociales o aplicación de sanciones requiere estándares de transparencia, auditoría y recurso que todavía no están formalizados.

The risk flagged by GovTech Argentina's analysis is that the discussion runs out of steam in a declarative law with no operational impact. The use of AI in decisions affecting citizens' rights, the allocation of social benefits, or the application of sanctions requires standards of transparency, audit, and appeal that still haven't been formalized.

Una ley declarativa es aquella que enuncia principios sin crear los mecanismos para hacerlos cumplir. Dice "los sistemas de IA deben ser transparentes" sin definir qué significa técnicamente ser transparente, quién lo verifica, cómo se demuestra y qué pasa si no se cumple. Argentina tiene experiencia en ese tipo de legislación — y en sus consecuencias.

A declarative law is one that states principles without creating the mechanisms to enforce them. It says "AI systems must be transparent" without defining what being transparent technically means, who verifies it, how it's demonstrated, and what happens if it isn't met. Argentina has experience with that kind of legislation — and with its consequences.

El Congreso argentino ha producido once proyectos de ley integral sobre IA, pero son escasos y limitados los elementos estructurales que una gobernanza eficaz requiere. Faltan definiciones operativas: distinción entre seguridad y protección, ciclo de vida como eje regulatorio, y falta — de manera particularmente significativa — una autoridad independiente de investigación sistémica de accidentes. En su lugar predomina la lógica reactiva: sancionar después del daño, cuando en sistemas de alto riesgo el daño puede ser catastrófico.

Argentina's Congress has produced eleven comprehensive AI bills, but the structural elements effective governance requires are scarce and limited. Operational definitions are missing: a distinction between safety and security, lifecycle as a regulatory axis, and — particularly significantly — an independent authority for systemic accident investigation. Reactive logic dominates instead: sanction after the harm, when in high-risk systems the harm can be catastrophic.

Los tres componentes que una ley de IA necesita y que Argentina no tiene todavíaThe three components an AI law needs — and that Argentina doesn't have yet

Una autoridad técnica con mandato específico. España creó la AESIA (Agencia Española de Supervisión de Inteligencia Artificial) con sede en A Coruña. La UE tiene el AI Office dentro de la Comisión Europea. Corea del Sur tiene el Korea AI Safety Institute. Todos comparten una característica: son organismos con personal técnico especializado, presupuesto propio, independencia operativa y mandato claro sobre qué sistemas supervisar y cómo. Argentina enfrenta una escasez de perfiles críticos para IA, datos, MLOps y ciberseguridad en la gestión pública digital — identificada como uno de los obstáculos más concretos para avanzar en gobernanza tecnológica del Estado. Sin esa autoridad técnica, una ley de IA produce el mismo efecto que una ley de tránsito sin policía de tránsito: los principios existen en el papel, el cumplimiento depende de la voluntad de quien quiera cumplirlos.

A technical authority with a specific mandate. Spain created AESIA (the Spanish AI Supervision Agency), headquartered in A Coruña. The EU has the AI Office inside the European Commission. South Korea has the Korea AI Safety Institute. They all share one trait: they're agencies with specialized technical staff, their own budget, operational independence, and a clear mandate over which systems to supervise and how. Argentina faces a shortage of critical profiles in AI, data, MLOps and cybersecurity within digital public administration — identified as one of the most concrete obstacles to advancing the State's technological governance. Without that technical authority, an AI law produces the same effect as a traffic law with no traffic police: the principles exist on paper, and compliance depends on the goodwill of whoever chooses to comply.

Estándares técnicos operativos, no solo principios. Legisladores, jueces, funcionarios y decisores públicos necesitan comprender el funcionamiento real de estas tecnologías para producir normas técnicamente factibles y orientadas al interés general. Un principio como "supervisión humana" sin definir qué constituye supervisión suficiente, qué registro la acredita y cómo se verifica en una auditoría no es un requisito — es una aspiración. El IRAM es el modelo que Argentina ya tiene para esto en otros dominios: un organismo de normalización que traduce principios a estándares operativos, certificables y auditables. Para IA, ese organismo no existe todavía.

Operational technical standards, not just principles. Legislators, judges, officials, and public decision-makers need to understand how these technologies actually work in order to produce norms that are technically feasible and oriented toward the public interest. A principle like "human oversight," without defining what constitutes sufficient oversight, what record certifies it, and how it's verified in an audit, isn't a requirement — it's an aspiration. IRAM is the model Argentina already has for this in other domains: a standardization body that translates principles into operational, certifiable, auditable standards. For AI, that body doesn't exist yet.

Capacidad de auditoría instalada en los organismos de control existentes. ARCA, la UIF, el CPCE, los colegios de abogados, los organismos de control del Estado — todos van a tener que evaluar, tarde o temprano, procesos donde intervino IA. Ninguno tiene hoy protocolos específicos para hacerlo. La Resolución SC N° 1719/26 de la Suprema Corte de Buenos Aires es el caso más avanzado: creó una Comisión de Gobernanza propia, definió categorías de riesgo, estableció auditorías semestrales para sistemas de alto riesgo y creó un repositorio público de los sistemas que usa. Pero lo hizo para su propio ámbito. El resto de los organismos de control sigue sin protocolos específicos.

Audit capacity installed in existing oversight bodies. ARCA, the UIF, the CPCE, bar associations, the State's control agencies — all of them will sooner or later have to evaluate processes where AI was involved. None currently has specific protocols for doing so. Resolution SC No. 1719/26 of the Buenos Aires Supreme Court is the most advanced case: it created its own Governance Commission, defined risk categories, established biannual audits for high-risk systems, and created a public repository of the systems it uses. But it did so for its own sphere. The rest of the oversight bodies remain without specific protocols.

El debate que bloquea el avanceThe debate blocking progress

El motivo del retraso está en la dificultad para lograr consensos entre el oficialismo y la oposición con relación al enfoque que debería tener una posible ley sobre la IA.

The reason for the delay lies in the difficulty of reaching consensus between the ruling party and the opposition over what approach a possible AI law should take.

El oficialismo nacional privilegia esquemas de autorregulación para no obstaculizar el desarrollo. La oposición propone seguir el modelo europeo de niveles de riesgo con enforcement estatal. Es una tensión real — y tiene consecuencias reales. Hay que comprender que la soberanía tecnológica está en juego: si la Argentina legisla mal, habrá más dependencia tecnológica. Porque cuando un país no puede desarrollar IA propia importa modelos extranjeros, pierde control sobre sus datos, reduce su capacidad de negociación, achica sus mercados laborales de alto valor, y se vuelve un cliente crónico de quienes sí invierten en innovación.

The national government favors self-regulation schemes so as not to hinder development. The opposition proposes following the European model of risk tiers with state enforcement. It's a real tension — and it has real consequences. Technological sovereignty is at stake: if Argentina legislates poorly, technological dependence will only grow. Because when a country can't develop its own AI, it imports foreign models, loses control over its data, weakens its negotiating position, shrinks its high-value labor markets, and becomes a chronic customer of those who do invest in innovation.

Pero hay un tercer camino que el debate actual no está explorando: no elegir entre regular fuerte o no regular, sino construir primero la capacidad técnica para que cualquier regulación funcione. Una ley de IA sin organismos que puedan aplicarla técnicamente no es regulación — es declaración de intenciones con fecha de vencimiento.

But there's a third path the current debate isn't exploring: not choosing between heavy regulation or no regulation, but building the technical capacity first so that any regulation can actually work. An AI law without agencies able to technically enforce it isn't regulation — it's a statement of intent with an expiration date.

Lo que Argentina puede hacer que Europa no pudoWhat Argentina can do that Europe couldn't

En paralelo son clave los sandboxes regulatorios, que Europa implementó tarde. Argentina puede adoptarlos desde el inicio: espacios seguros para probar tecnologías sin consecuencias legales inmediatas, con evaluación supervisada. El mundo ya creó estándares, por lo que debemos imitar lo que funciona, contando con un regulador técnico y transparente.

Regulatory sandboxes are key alongside this — something Europe implemented late. Argentina can adopt them from the start: safe spaces to test technologies without immediate legal consequences, under supervised evaluation. The world has already created standards, so we should copy what works, backed by a technical, transparent regulator.

El AI Act europeo se escribió mayormente para contener riesgos de tecnologías ya desplegadas. Argentina tiene la posibilidad de regular desde la anticipación — antes de que la adopción de IA en el sector público y en las profesiones reguladas esté tan consolidada que la regulación llegue inevitablemente tarde.

The European AI Act was written largely to contain the risks of technologies already deployed. Argentina has the opportunity to regulate from a position of anticipation — before AI adoption in the public sector and regulated professions becomes so entrenched that regulation inevitably arrives too late.

Eso requiere invertir el orden habitual: en vez de esperar a tener la ley para empezar a construir capacidad técnica, construir capacidad técnica ahora para que la ley, cuando llegue, tenga andamiaje real sobre el que apoyarse.

That requires reversing the usual order: instead of waiting for the law to start building technical capacity, build technical capacity now so that when the law arrives, it has real scaffolding to rest on.

Estandarización técnica sectorial. Los colegios profesionales — CPCE, colegios de abogados, colegios de ingenieros — pueden desarrollar marcos de buenas prácticas para el uso de IA en sus respectivas profesiones sin esperar a que una ley se los exija. El modelo es el IRAM: un ente de calidad independiente que certifica procesos, no que los congela en texto legal.

Sector-level technical standardization. Professional associations — the CPCE, bar associations, engineering associations — can develop good-practice frameworks for AI use in their respective professions without waiting for a law to demand it. The model is IRAM: an independent quality body that certifies processes, rather than freezing them into legal text.

Capacitación técnica en organismos de control. ARCA, la UIF, los organismos provinciales de control — ninguno necesita una ley nueva para capacitar a sus equipos en cómo auditar procesos donde intervino IA. La Magistratura de CABA lo hizo por resolución interna. La Suprema Corte bonaerense lo hizo por resolución de la propia Corte. Es replicable en cualquier organismo con voluntad de hacerlo.

Technical training within oversight bodies. ARCA, the UIF, provincial control agencies — none of them need a new law to train their teams on how to audit processes involving AI. The CABA Magistracy did it through an internal resolution. The Buenos Aires Supreme Court did it through its own resolution. It's replicable in any agency willing to do it.

Repositorios de incidentes. Antes de saber cómo regular, conviene saber qué está pasando. Un registro de incidentes — outputs incorrectos en procesos con IA, alucinaciones en documentación profesional, sesgos detectados en sistemas de decisión — construye la evidencia empírica que una regulación inteligente necesita para ser técnicamente factible y no solo políticamente correcta.

Incident repositories. Before knowing how to regulate, it helps to know what's actually happening. An incident registry — incorrect outputs in AI-assisted processes, hallucinations in professional documentation, biases detected in decision systems — builds the empirical evidence that intelligent regulation needs to be technically feasible, not just politically correct.

La lectura de fondoThe bottom line

El problema de la legislación de IA en Argentina no es la falta de proyectos — hay once. No es la falta de conocimiento técnico en el Congreso — los proyectos existen y son técnicamente razonables. Es la ausencia del tercer componente que toda regulación necesita para funcionar: la capacidad institucional de hacerla cumplir.

The problem with AI legislation in Argentina isn't a lack of bills — there are eleven. It isn't a lack of technical knowledge in Congress — the bills exist and are technically reasonable. It's the absence of the third component every regulation needs to work: the institutional capacity to enforce it.

Regular la IA no es frenar el futuro. Es la condición para que ese futuro sea habitable. Las industrias de mayor riesgo y mayor innovación del siglo XX — la nuclear, la aeronáutica — lo demostraron: los marcos regulatorios rigurosos no detuvieron el progreso, lo hicieron sostenible y legítimo.

Regulating AI isn't holding back the future. It's the condition for that future to be livable. The highest-risk, highest-innovation industries of the twentieth century — nuclear power, aviation — proved it: rigorous regulatory frameworks didn't stop progress, they made it sustainable and legitimate.

Argentina tiene el andamiaje jurídico para construir sobre él — la Ley 25.326, la Ley 27.401, la Disposición SSTI 2/2023, los marcos que la Magistratura CABA y la Suprema Corte bonaerense ya instalaron. Lo que falta no es una ley más. Es la decisión de construir, en paralelo a cualquier debate legislativo, la capacidad técnica que haga que esa ley valga algo cuando llegue.

Argentina has the legal scaffolding to build on — Law 25,326, Law 27,401, SSTI Disposition 2/2023, the frameworks the CABA Magistracy and the Buenos Aires Supreme Court have already put in place. What's missing isn't one more law. It's the decision to build, in parallel with any legislative debate, the technical capacity that will make that law worth something when it finally arrives.

ReferenciasReferences

Lento U. (2026). Marco TRIA™: Trazabilidad, Razonamiento, IA, Auditoría. Dirección Nacional del Derecho de Autor, Legajo N.° RL-2026-46255181.

Lento U. (2026). Marco TRIA™: Trazabilidad, Razonamiento, IA, Auditoría. Dirección Nacional del Derecho de Autor, Legajo N.° RL-2026-46255181.