Proyectos de ley IA en Argentina: Sapag, Gollán, Yeza

Argentina no tiene ley general de inteligencia artificial. Tiene tres proyectos en discusión parlamentaria, cada uno con un enfoque distinto, ninguno con fecha clara de tratamiento. Para una empresa argentina que está estructurando su estrategia regulatoria de IA, entender qué propone cada proyecto importa más que esperar a que la ley exista: los tres comparten elementos sustanciales que ya marcan adónde va el marco local, y los tres convergen en piezas que el ecosistema regulado debería empezar a adoptar antes de que la ley los obligue. Esta nota es una comparativa honesta, sin spoilers sobre cuál va a ganar (porque nadie lo sabe), centrada en qué decisiones prácticas podés tomar hoy.

El estado actual del debate parlamentario

Los tres proyectos relevantes son el proyecto Sapag (S-0071/2025), presentado en el Senado por Lucila Crexell Sapag en 2025; el proyecto Gollán, presentado en Diputados por Daniel Gollán; y el proyecto Yeza, también en Diputados por Maximiliano Yeza. Hay otros proyectos menores en distintas instancias, pero estos tres son los que concentran la discusión técnica seria y los que más probabilidad tienen de convertirse en base de la futura ley.

El estado parlamentario en mayo de 2026: los tres están en comisiones, ninguno tiene dictamen unificado, no hay calendario público de tratamiento en sesiones. La discusión avanza en seminarios, audiencias públicas, contribuciones de academia y sectores. La probabilidad de aprobación en 2026 es baja. La probabilidad de aprobación en 2027 dependerá de cómo se reordenen las prioridades legislativas y de la presión que ejerza el avance del marco europeo y del Marco Regulatório brasileño (PL 2.338/2023).

Proyecto Sapag (S-0071/2025): clasificación por riesgo

El proyecto Sapag es el que más explícitamente adopta la arquitectura del EU AI Act. Define una clasificación de sistemas en cuatro categorías de riesgo: inaceptable (prohibido), alto, limitado, mínimo. Establece obligaciones escaladas según categoría, con las obligaciones más pesadas concentradas en sistemas de alto riesgo.

Los dominios considerados de alto riesgo en el texto Sapag siguen de cerca el Anexo III del Reglamento Europeo: infraestructura crítica, educación, empleo, acceso a servicios esenciales (incluyendo crédito), administración de justicia, aplicación de la ley, gestión migratoria. La lista no es idéntica al modelo europeo pero la base es claramente la misma.

Lo que el proyecto Sapag agrega o ajusta para el contexto argentino. Define explícitamente la articulación con la Ley 25.326 (Habeas Data), reconociendo que la base de protección de datos personales argentinos es más débil que la europea y necesita refuerzo en sistemas de IA. Establece obligación de evaluación de impacto en derechos fundamentales antes de la puesta en producción de sistemas de alto riesgo. Crea una autoridad de aplicación específica, distinta del modelo europeo donde la autoridad es la AI Office a nivel comunitario y autoridades nacionales designadas. La autoridad argentina propuesta es ad-hoc, no recae sobre la actual Agencia de Acceso a la Información Pública, lo cual es debate abierto.

Para empresas argentinas, lo más práctico del proyecto Sapag es que es predecible. Si vos hacés hoy lo que el EU AI Act exige a empresas argentinas, estás haciendo en buena medida lo que el proyecto Sapag te va a exigir si se aprueba.

Proyecto Gollán: foco en derechos fundamentales

El proyecto Gollán adopta un enfoque distinto. En lugar de clasificación por nivel de riesgo, organiza las obligaciones alrededor de derechos fundamentales potencialmente afectados por sistemas de IA: derecho a la igualdad y no discriminación, derecho al debido proceso administrativo y judicial, derecho a la información sobre cómo se toman decisiones automatizadas, derecho a la objeción y a la intervención humana.

Esto no es solo retórico. Tiene consecuencias prácticas. Por ejemplo, el proyecto Gollán establece obligación de explicabilidad significativa de cualquier sistema de IA que tome decisiones que afecten a personas físicas, con criterios más estrictos que los del modelo europeo. También establece régimen específico para sistemas de IA usados por el Estado, con mayor escrutinio que para sistemas privados.

El proyecto Gollán pone más énfasis que Sapag en la dimensión laboral. Tiene un capítulo específico sobre IA en relaciones laborales, con obligaciones explícitas de transparencia hacia trabajadores cuando se usa IA en selección, evaluación, asignación de tareas o monitoreo. Establece prohibición de uso de reconocimiento emocional en contexto laboral, alineándose con la posición más restrictiva del modelo europeo.

Para empresas argentinas, si el proyecto Gollán prevalece, la pieza que más vas a tener que reforzar es la explicabilidad. Si tu modelo decide o asiste a decisiones que afectan personas, vas a tener que poder explicar la lógica de cada decisión específica en términos comprensibles. Modelos opacos (deep learning sin capa de explicación) van a tener problemas de cumplimiento.

Proyecto Yeza: enfoque sectorial

El proyecto Yeza adopta un enfoque diferente: en lugar de un marco general único, propone regulación sectorial diferenciada. La lógica es que la IA en salud no es la misma cosa que la IA en finanzas o en marketing, y un marco único es necesariamente abstracto.

El proyecto define sectores prioritarios para regulación específica: salud, finanzas, justicia, educación, telecomunicaciones, transporte autónomo. Para cada sector, propone un marco específico construido a partir de la regulación existente, con la idea de no superponer estructuras nuevas a estructuras ya operativas.

Esa lógica tiene mérito. Por ejemplo, las fintech argentinas ya están reguladas bajo la BCRA Comunicación A 7724 desde 2023; agregar una capa general podría duplicar obligaciones. El proyecto Yeza propone que la regulación sectorial de IA financiera se construya sobre la base de la 7724, ajustándola, no reemplazándola.

La crítica al proyecto Yeza es opuesta: fragmenta la regulación. Una empresa que opera en varios sectores (por ejemplo, una plataforma de retail con financiamiento propio) podría caer en regulaciones distintas para distintas partes de su operación. El modelo europeo eligió unificar; el proyecto Yeza propone segmentar.

Comparativa con el EU AI Act

Veamos los puntos de convergencia y divergencia entre los tres proyectos argentinos y el modelo europeo.

Convergencia clara entre los tres y el modelo europeo. Clasificación por niveles o tipos de riesgo. Obligaciones de documentación técnica y transparencia. Régimen de supervisión humana para sistemas críticos. Sanciones administrativas significativas. Régimen de notificación de incidentes.

Divergencia entre los proyectos argentinos y el modelo europeo. Los tres proyectos argentinos enfatizan más la dimensión de derechos individuales (alineado con tradición jurídica argentina), mientras que el modelo europeo enfatiza más la dimensión de seguridad de producto y conformidad técnica. Los proyectos argentinos son más explícitos sobre el rol del Estado como usuario de IA (con obligaciones más estrictas para sistemas públicos). Los proyectos argentinos articulan la regulación de IA con la Ley 25.326 de protección de datos de forma más explícita, dado que el sistema argentino de protección de datos es más débil institucionalmente que el europeo y requiere refuerzo.

Convergencia parcial. Tanto el proyecto Sapag como el modelo europeo definen alto riesgo en dominios similares, pero las listas no son idénticas. Los proyectos argentinos en general incluyen más explícitamente el dominio de “decisiones administrativas del Estado” en alto riesgo, lo que el modelo europeo cubre pero de modo menos prominente.

Lo que ninguno de los tres proyectos argentinos hace, y el modelo europeo sí, es regular específicamente a los modelos de propósito general (GPAI). Los proyectos argentinos asumen que el alcance regulatorio se aplica al uso del sistema, no al modelo base. Eso tiene sentido práctico (Argentina no produce modelos de gama frontera y regular GPAI desde Argentina sería declarativo más que efectivo) pero deja un hueco en la cadena de responsabilidad.

Timeline parlamentario realista

Hagamos honesto análisis temporal. Para que cualquiera de los tres proyectos se convierta en ley, hace falta dictamen de comisión, tratamiento en sesión, sanción de ambas cámaras, y promulgación. En el actual contexto político argentino, donde la agenda parlamentaria está dominada por temas económicos urgentes, los proyectos de IA no son prioridad.

Mi estimación, asumiendo continuidad del contexto: tratamiento serio en comisiones durante 2026, posible dictamen unificado (que combine elementos de los tres) hacia fines de 2026 o durante 2027, sanción en alguna de las cámaras en 2027 si todo va fluido, sanción en la cámara revisora en 2027 o 2028. Promulgación: 2028 como escenario optimista, 2029 más probable.

Esto significa que cualquier empresa argentina que decide “esperar a la ley” está hablando de tres o cuatro años de espera. Durante ese período, la regulación sectorial sigue operativa (BCRA, ENACOM, Ley 25.326), la regulación europea sigue avanzando, la regulación brasileña probablemente se apruebe antes (PL 2.338/2023), y los clientes y proveedores van a empezar a exigir compliance por contrato aunque la ley local no lo exija aún.

Cómo prepararse mientras la ley se discute

Cierra con tres movidas concretas para una empresa argentina que toma esto en serio antes de que la ley esté.

Una: armá inventario completo de tus sistemas de IA en producción, con clasificación de riesgo según las categorías del modelo europeo. Eso te sirve aunque la ley argentina termine teniendo categorías ligeramente distintas, porque el ejercicio mental ya quedó hecho.

Dos: implementá documentación técnica básica para cada sistema. Ficha de modelo, registro de datasets, métricas de desempeño, análisis de riesgo. No tiene que ser exhaustivo: tiene que existir. La documentación se profundiza más fácilmente que se crea desde cero.

Tres: estructurá supervisión humana real para sistemas críticos. Roles definidos, procedimientos de intervención escritos, registros de intervenciones. Lo que la ley va a exigir mañana, las inspecciones sectoriales ya lo piden hoy.

Para profundización en cómo se estructura cada movida, implementación de cumplimiento cubre la arquitectura completa, y la timeline regulatoria expandida tiene el cuadro comparativo entre marco europeo, marco BCRA y proyectos argentinos. Para entender cómo el modelo europeo articula obligaciones que el marco argentino probablemente termine adoptando, la guía comparada EU AI Act en aipia.it/es de la asociación europea de profesionales IA donde presido el Comité Técnico-Científico es la referencia que mantengo actualizada en español.

Para fuentes oficiales argentinas, el portal del Senado de la Nación permite buscar el texto del proyecto Sapag por número de expediente (S-0071/2025), y la Cámara de Diputados tiene los proyectos Gollán y Yeza disponibles. El texto del Reglamento UE 2024/1689 en EUR-Lex sigue siendo la referencia de partida para entender la matriz que los proyectos argentinos toman como base. Si querés revisar cómo posicionar tu empresa frente a esta incertidumbre regulatoria, escribime a r@patron.ar con tu contexto sectorial.