El uso de inteligencia artificial generativa por parte de las empresas plantea importantes implicaciones legales. Este tipo de IA utiliza modelos fundamentales para generar contenido de forma autónoma, como texto, imágenes, audio o video. A medida que las empresas exploran el uso de estas herramientas, surgen preocupaciones potenciales para los profesionales legales y de cumplimiento. El papel de un ejecutivo legal es asesorar de manera informada a las partes interesadas sobre cuestiones de propiedad intelectual, protección de datos y contratos relacionados con la IA generativa. Su objetivo es ayudar a las empresas a aprovechar la IA de manera segura y cumplir con las leyes y regulaciones pertinentes. Uno de los problemas legales comunes que surgen de la IA generativa se centra específicamente en las leyes de propiedad intelectual en torno al derecho de autor. Cuando los modelos de IA se entrenan con grandes conjuntos de datos, puede implicar la reproducción de materiales con derechos de autor. Esto plantea preguntas sobre si tales reproducciones durante el entrenamiento infringen los derechos de autor del autor original. Las leyes de derechos de autor varían entre jurisdicciones y algunas tienen excepciones como el uso justo (EE. UU.) o la copia transitoria/incidental y la minería de texto/datos (UE) que pueden permitir ciertas reproducciones sin infringir. Sin embargo, es difícil determinar qué materiales pueden usarse para el entrenamiento de IA sin riesgo de infringir los derechos de PI. La discusión sobre cómo tratar los derechos de PI tanto para las entradas de entrenamiento de IA como para las salidas está en desarrollo. Por otro lado, también se debaten las implicaciones legales de las obras creadas por sistemas de IA generativa. La ley de derechos de autor actual en la UE y EE. UU. requiere la autoría humana para que una obra sea elegible para protección por derechos de autor. El Parlamento Europeo ha afirmado que las obras generadas por IA actualmente no pueden recibir derechos de autor. Dos casos judiciales recientes en EE. UU., Zarya of the Dawn y Thaler v. Perlmutter, confirmaron que los derechos de autor requieren demostración de control creativo humano y formación de elementos tradicionales de autoría. Aunque la ley de derechos de autor tiene como objetivo proteger la relación del autor con su obra, las salidas de IA generativa plantean preguntas sobre la existencia de un autor humano, dado que la composición es realizada por un sistema de IA, no por una mente humana. Los legisladores determinarán si otorgar derechos de autor al usuario de un sistema de IA cumple con el propósito del derecho de autor, debido a que es posible que el usuario no haya contribuido de manera significativa con decisiones creativas. En términos generales, es posible que los legisladores se inclinen hacia permitir los derechos de autor para salidas de IA modificadas o derivadas que involucren autoría humana, pero es menos probable que otorguen derechos a salidas creadas principalmente por el sistema de IA en sí.

El uso de inteligencia artificial generativa plantea desafíos en cuanto a la protección de los derechos de autor para las obras generadas por IA, así como en la determinación de qué datos pueden utilizarse para entrenar sistemas de IA sin infringir derechos de autor o propiedad intelectual. Cuando se entrenan y utilizan sistemas de IA generativa, diferentes tipos de datos requieren diferentes niveles de protección según las leyes y regulaciones. Los datos personales, como nombres e información personal, pueden estar sujetos a leyes de protección de datos en lugares como California (CCPA) y Europa (GDPR). Los datos empresariales, como información financiera, secretos comerciales y conocimientos estratégicos, pueden estar protegidos como información confidencial bajo leyes o contratos, con penalizaciones civiles y penales por su manejo indebido. Las organizaciones deben considerar cuidadosamente cómo manejar y procesar de manera legal y segura datos personales y confidenciales al utilizar IA generativa, lo que incluye comprender los roles y responsabilidades de diferentes partes según las leyes de protección de datos, como identificar cuál entidad es el controlador de datos principal responsable de la conformidad. Desde una perspectiva de la UE, un proveedor de sistemas de IA generativa sería típicamente el controlador de datos responsable de los datos de entrenamiento iniciales y operaría como un controlador independiente para cualquier producto con datos incrustados que ofreciera. Adicionalmente, las organizaciones enfrentan mayores obligaciones al procesar datos personales sensibles, como información sobre menores, registros médicos, datos biométricos o condenas penales. Estas obligaciones pueden incluir requisitos de consentimiento más estrictos, procesos de verificación de edad o incluso la prohibición de ciertos tipos de procesamiento. Los individuos también tienen diversos derechos de protección de datos en muchas jurisdicciones, como el derecho de acceso, rectificación o eliminación de sus datos personales mantenidos por las organizaciones. Asimismo, pueden tener derecho a objetar ciertos tipos de procesamiento o solicitar una revisión humana de decisiones automatizadas. Sin embargo, implementar procesos que permitan la conformidad con todos estos derechos individuales puede ser un desafío para los sistemas de IA generativa. Mantener la confidencialidad también es importante, puesto que los modelos de IA generativa podrían reproducir inadvertidamente información sensible de sus datos de entrenamiento y comprometer la confidencialidad si se comparten los resultados públicamente. Las empresas también deben considerar cualquier obligación de confidencialidad al utilizar información de clientes o terceros en sus sistemas de IA generativa. A medida que aumenta el uso de IA generativa, las organizaciones necesitan evaluar cuidadosamente los riesgos legales, financieros y de reputación en torno a datos personales y confidencialidad, y considerar controles de acceso, medidas de seguridad y procesos para manejar las solicitudes de derechos individuales para garantizar el cumplimiento.

Por otra parte, el uso de tecnología de inteligencia artificial generativa plantea varias consideraciones importantes para las organizaciones que la adoptan. Estas incluyen la implementación de controles de acceso lógico y sistemas de autenticación para gestionar el uso de herramientas de IA por parte de los empleados. También se aborda la necesidad de políticas claras, auditorías de cumplimiento y capacitación sobre el uso ético y legal de la IA. Las auditorías y controles de la cadena de suministro son importantes tanto para los proveedores como para los receptores de servicios de IA. Se deben implementar medidas de seguridad técnicas y organizativas para proteger los datos personales y confidenciales contra accesos no autorizados. Al contratar soluciones de IA generativa, las organizaciones deben considerar cuidadosamente los términos que aborden la responsabilidad, el seguro, la continuidad del negocio, la privacidad, la confidencialidad y el cumplimiento de las regulaciones de datos. Es posible que los proveedores deban ofrecer indemnizaciones por problemas potenciales como infracciones de PI o violaciones de datos. Además, los seguros son importantes dada la posibilidad de riesgos, especialmente por parte de empresas más pequeñas de IA. Las disposiciones de privacidad son un enfoque clave dado las leyes sobre confidencialidad y protección de datos. En cuanto a las implicaciones legales y regulatorias, muchas jurisdicciones están desarrollando nuevas leyes sobre IA que podrían anular acuerdos contractuales relacionados con la IA generativa. Por lo tanto, los ejecutivos legales deberán realizar evaluaciones legales para determinar cómo abordar problemas como los derechos de propiedad intelectual, la protección de datos y los términos contractuales que rigen la adquisición y el uso de herramientas de IA generativa. En el futuro, es probable que los ejecutivos legales asuman más responsabilidades de toma de decisiones estratégicas con respecto al uso de IA generativa por parte de una organización. Pueden necesitar desarrollar marcos éticos y legales, definir el apetito por el riesgo y garantizar el cumplimiento de las leyes y regulaciones en evolución. Al adoptar IA generativa, las organizaciones deben prestar atención a los riesgos que podrían dañar su marca, reputación, confianza de los interesados o cumplimiento legal. El compromiso cercano es importante con respecto al desarrollo de la tecnología de IA generativa en sí misma, así como a las leyes y regulaciones cambiantes. Se necesita un enfoque integral de la empresa que involucre a diversos interesados para ayudar a identificar riesgos, oportunidades e impactos en las estrategias comerciales. Los ejecutivos legales también pueden necesitar capacitar a las personas y transformar su comprensión de las implicaciones éticas y legales del uso de IA generativa.

En contexto, el uso de inteligencia artificial generativa plantea importantes implicaciones legales para las empresas. Este tipo de IA utiliza modelos fundamentales para generar contenido autónomamente, como texto, imágenes, audio o video. A medida que las empresas exploran su uso, surgen preocupaciones legales y de cumplimiento. Los ejecutivos legales juegan un papel crucial asesorando sobre propiedad intelectual, protección de datos y contratos relacionados con la IA generativa. Las leyes de derechos de autor, especialmente en torno a la reproducción de materiales durante el entrenamiento de IA, plantean desafíos legales. Además, la autoría humana es un requisito para la protección de derechos de autor, lo que plantea interrogantes sobre las obras generadas por sistemas de IA. Las organizaciones deben considerar cuidadosamente cómo manejar datos personales y confidenciales al utilizar IA generativa, cumpliendo con regulaciones como GDPR o CCPA. La seguridad técnica y organizativa es esencial para proteger estos datos. A medida que evolucionan las leyes y regulaciones, los ejecutivos legales asumirán un papel más estratégico en la adopción y uso de IA generativa, asegurando el cumplimiento y gestionando riesgos

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