Ley de IA de la UE: Códigos de práctica: Una guía sencilla para equipos de soporte
Kenneth Pangan
Amogh Sarda
Last edited 28 octubre 2025
Expert Verified
Seamos sinceros, escuchar "Ley de IA de la UE" probablemente haga que te quedes con los ojos en blanco. Suena complicado, denso y como una traba burocrática más con la que lidiar. Pero si dejas a un lado la jerga legal, en realidad trata sobre algo que le importa a todos los equipos de soporte: generar confianza en las herramientas de IA que todos estamos empezando a usar.
Y sí, aunque los grandes titulares se centran en los gigantes tecnológicos, estas normas tienen un impacto muy real en cualquier empresa que utilice IA para la atención al cliente. ¿La buena noticia? No necesitas un título en derecho para entender esto.
Vamos a desglosar los Códigos de Buenas Prácticas oficiales en un lenguaje sencillo. Nos centraremos en las tres cosas que realmente importan en tu trabajo diario: transparencia, derechos de autor y seguridad. Al terminar, sabrás qué significa todo esto para tu equipo y cómo elegir una herramienta de IA que no te meta en problemas.
¿Qué son los Códigos de Buenas Prácticas de la Ley de IA de la UE?
Piensa en la Ley de IA de la UE como el primer gran reglamento mundial sobre inteligencia artificial. Los "Códigos de Buenas Prácticas" son un capítulo específico de esa ley, básicamente un manual de instrucciones para los modelos de IA grandes y potentes (conocidos como IA de propósito general o GPAI) que impulsan la mayoría de las herramientas de soporte modernas.
¿Por qué te importa esto? Aunque técnicamente es voluntario que las empresas de IA se adhieran al Código, hacerlo les otorga una "presunción de conformidad". En un lenguaje normal, eso significa que los reguladores asumirán que estás cumpliendo las normas si tu proveedor de IA ha adoptado el Código. Esto te ahorra un montón de quebraderos de cabeza legales y papeleo. Los proveedores que decidan ir por su cuenta probablemente recibirán un mayor escrutinio por parte de la nueva Oficina de IA de la UE.
El Código se basa en tres pilares que son muy relevantes si utilizas IA para hablar con los clientes:
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Transparencia: saber con qué se entrenó tu IA y cómo obtiene sus respuestas.
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Derechos de autor: asegurarse de que la IA respeta la propiedad intelectual y no utiliza datos robados.
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Protección y seguridad: garantizar que tu IA sea fiable, segura y no se descontrole.
Vamos a profundizar en lo que cada uno de estos puntos significa realmente para tu equipo de soporte.
El capítulo de la transparencia
Una cosa es que una IA te dé una respuesta. Otra muy distinta es saber cómo ha llegado a ella. Para los equipos de soporte, esto no es solo un detalle técnico, es la base de la confianza. Si no puedes rastrear la lógica de una IA, no puedes estar seguro de que esté dando a tus clientes información precisa, actualizada o que se ajuste a tu marca.
Lo que esto significa para la transparencia
El punto principal del capítulo sobre transparencia es que los proveedores de IA deben documentar cómo funcionan sus modelos, para qué fueron creados y (esto es lo más importante) un resumen de los datos con los que fueron entrenados.
Esto es un ataque directo al problema de la "caja negra" que tienen muchas herramientas de IA genéricas. Cuando una IA se entrena con todo el internet, caótico y sin filtros, no tienes ninguna visibilidad sobre de dónde proviene su conocimiento. Para un equipo de soporte, esto es una apuesta muy arriesgada. La IA podría fácilmente obtener una solución obsoleta de una publicación de un foro de hace cinco años, "alucinar" una política que suena oficial pero es completamente incorrecta, o adquirir sesgos extraños de sus datos de entrenamiento. Cuando eso sucede, es tu equipo, no la empresa de IA, quien tiene que arreglar el desastre con un cliente confundido o enfadado.
Generar confianza con una IA transparente
Aquí es donde el tipo de plataforma de IA que elijas realmente importa. En lugar de utilizar un modelo genérico con un pasado misterioso, una IA transparente aprende de tus propias fuentes controladas.
Así es exactamente como construimos eesel AI. Nuestra plataforma no adivina; se conecta directamente a la información de confianza de tu empresa para aprender de lo que ya sabes. Eso significa que aprende de tickets anteriores en servicios de asistencia como Zendesk e Intercom, de tus artículos oficiales de la base de conocimientos y de tus documentos internos en lugares como Confluence o Google Docs.
¿El resultado? Una IA que trabaja a partir de una base de conocimientos que tú realmente posees y gestionas. Siempre sabes por qué da una respuesta, porque la fuente es tu propia información. Este enfoque te proporciona respuestas mejores y más precisas y se alinea perfectamente con las normas de transparencia de la UE al hacer que el razonamiento de la IA sea totalmente claro.
eesel AI se conecta a las fuentes de información fiables de tu empresa, garantizando la transparencia y el cumplimiento de los Códigos de Buenas Prácticas de la Ley de IA de la UE y las directrices de cumplimiento para la IA de soporte.El capítulo de los derechos de autor
La IA generativa explotó y le siguieron un montón de demandas. En el centro de todo ello hay una gran pregunta: ¿con qué datos se entrenó esta IA y tenían derecho a usarlos? Para cualquier empresa, usar una herramienta de soporte construida sobre una base legal inestable es un riesgo que simplemente no puedes permitirte.
Lo que dice el código sobre los derechos de autor
El Código de Buenas Prácticas indica a los proveedores de IA que necesitan tener una política para cumplir con la ley de derechos de autor de la UE. Tienen que respetar las solicitudes de "exclusión voluntaria" de los sitios web (como un archivo "robots.txt" que indica a los rastreadores web que no entren) y dejar de extraer datos de sitios conocidos por la piratería.
Esta es una respuesta directa a la práctica común de entrenar grandes modelos absorbiendo todo internet, a menudo sin pedir permiso. Si tu IA de soporte da a un cliente una respuesta basada en material con derechos de autor que extrajo ilegalmente, tu empresa podría ser la responsable. Es un riesgo oculto integrado en muchas herramientas de IA genéricas.
Elegir una IA que cumpla con la normativa
La forma más fácil de evitar estos problemas legales es usar una IA que no esté construida desde el principio sobre una montaña de datos cuestionables.
Como eesel AI aprende de la propia información de tu empresa, tu historial de soporte, guías internas y documentos oficiales, evita el lío de los derechos de autor que afecta a los modelos entrenados en la web abierta. El conocimiento te pertenece, simple y llanamente.
Llevamos esto un paso más allá asegurándonos de que tus datos nunca se utilicen para entrenar nuestros modelos generales ni para ninguna otra empresa. Están aislados y se usan únicamente para potenciar tus agentes de IA. Este compromiso con la privacidad de los datos es fundamental en el funcionamiento de nuestra plataforma.
El capítulo de la protección y la seguridad
La última pieza del rompecabezas tiene que ver con la confianza y la previsibilidad. La Ley de IA de la UE habla de "riesgos sistémicos", lo que suena muy académico, pero para un equipo de soporte, estos riesgos son concretos y pueden surgir cualquier día. ¿Puedes confiar en que tu IA realizará las tareas correctamente sin que alguien la supervise constantemente?
Lo que significan las directrices de protección y seguridad
El Código de Buenas Prácticas insta a los proveedores de IA a evaluar sus modelos, identificar riesgos potenciales, hacer un seguimiento cuando las cosas van mal y tener una ciberseguridad sólida. Aunque las normas más estrictas son para los megamodelos, las ideas centrales se aplican a cualquier IA que pongas frente a un cliente.
Piensa en los riesgos reales en tu cola de soporte. ¿Qué pasa si tu IA le promete a un cliente un reembolso por un importe que duplica tu política? ¿Y si guía con confianza a alguien a través de los pasos para solucionar un problema de un producto que dejaste de vender el año pasado? Una IA no probada no es una ayuda; es un riesgo. Desafortunadamente, muchas herramientas de IA que existen solo te dan un interruptor de encendido/apagado, sin forma de ver cómo funcionará antes de que esté activa.
Cómo implementar la IA con confianza
Por eso, características como la simulación y un despliegue gradual no son solo extras sofisticados. Son esenciales para usar la IA de manera responsable y cumplir con el espíritu de las normas del Código sobre evaluación y gestión de riesgos.
Con una función como el potente modo de simulación de eesel AI, puedes probar de forma segura tu agente de IA en miles de tus propios tickets pasados en un entorno de práctica. Puedes ver exactamente cómo habría respondido a preguntas reales de clientes, verificar su precisión y obtener pronósticos sólidos sobre las tasas de resolución, todo antes de que un solo cliente lo vea. Esto te permite detectar debilidades, llenar lagunas de conocimiento y ajustar su comportamiento sin ningún riesgo.
El modo de simulación de eesel AI permite a los equipos probar el rendimiento y gestionar los riesgos, en consonancia con el capítulo de protección y seguridad de los Códigos de Buenas Prácticas de la Ley de IA de la UE y las directrices de cumplimiento para la IA de soporte.Además, no tienes que apostar todo a la automatización de una vez. eesel AI te da un control detallado, para que puedas empezar dejando que la IA se encargue solo de tickets específicos y de bajo riesgo (como "¿dónde está mi pedido?") mientras envías todo lo demás a tu equipo humano. A medida que te sientas más cómodo con su rendimiento, puedes darle más responsabilidad lentamente. Este enfoque de "la seguridad primero" es exactamente lo que estas nuevas regulaciones pretenden fomentar.
Confianza y cumplimiento: la conclusión
La Ley de IA de la UE y sus Códigos de Buenas Prácticas están estableciendo un nuevo estándar para la IA en todo el mundo. Pero al final del día, no se trata solo de cumplir con los requisitos legales. Es una oportunidad para construir una confianza real y duradera con tus clientes, mostrándoles que estás comprometido a usar la tecnología de manera responsable.
Los principios son sencillos: sé transparente sobre cómo funciona tu IA, respeta los datos y los derechos de autor, y asegúrate de que tus herramientas sean seguras y predecibles. La decisión más importante que tomarás es elegir un socio de IA que ya tenga estas ideas incorporadas en su propio diseño.
Obtén una IA lista para el cumplimiento normativo
En lugar de intentar forzar a una herramienta de IA genérica a cumplir con la normativa, puedes empezar con una plataforma que fue construida desde cero para la transparencia, el control de datos y los resultados predecibles. eesel AI es la opción inteligente y segura para los equipos de soporte que se preparan para este nuevo panorama regulatorio.
Comprueba por ti mismo cómo funciona una IA entrenada con tu propio conocimiento. Puedes configurar tu primer agente de IA y ejecutar una simulación sin riesgos en tus tickets pasados en solo unos minutos.
Preguntas frecuentes
Los Códigos de Buenas Prácticas de la Ley de IA de la UE afectan directamente a los equipos de soporte al establecer estándares de transparencia, derechos de autor y seguridad en las herramientas de IA. Adherirse a estas directrices ayuda a generar confianza con los clientes y garantiza que tu IA opere dentro de los límites legales, especialmente si tu proveedor de IA adopta el Código.
Las directrices enfatizan que los proveedores deben documentar cómo funcionan los modelos de IA y los datos con los que fueron entrenados. Para el soporte, esta transparencia es crucial para asegurar que la IA proporcione información precisa y acorde a la marca, previniendo "alucinaciones" o respuestas sesgadas provenientes de un entrenamiento genérico en internet.
El Código exige que los proveedores de IA respeten la ley de derechos de autor, incluyendo el cumplimiento de las solicitudes de "exclusión voluntaria" y evitando datos extraídos ilegalmente. Al usar una IA entrenada únicamente con la información propia y controlada de tu empresa, puedes eludir eficazmente estos riesgos comunes de derechos de autor.
Las empresas pueden abordar la protección y la seguridad eligiendo herramientas de IA que ofrezcan métodos de evaluación robustos, como los modos de simulación. Esto permite a los equipos probar a fondo el rendimiento de la IA, identificar riesgos e implementar la automatización de forma gradual, garantizando que la IA sea fiable y predecible antes de interactuar con los clientes.
Busca herramientas de IA que prioricen la transparencia aprendiendo de tus propias fuentes de datos fiables, que respeten los derechos de autor al no depender de datos extraídos masivamente de internet y que ofrezcan funciones como simulación y despliegue gradual para mayor protección y seguridad. Las herramientas con opciones de residencia de datos en la UE también proporcionan una capa adicional de garantía de cumplimiento.
Técnicamente, la adhesión a los Códigos de Buenas Prácticas es voluntaria para las empresas de IA. Sin embargo, adoptar el Código otorga una "presunción de conformidad", lo que reduce significativamente los problemas legales e indica a los reguladores que el proveedor de IA está cumpliendo las normas.
Aunque no es explícitamente obligatorio para todos los datos, el blog destaca que para las empresas que se toman en serio el cumplimiento del RGPD y la Ley de IA de la UE, existe una opción de residencia de datos en la UE. Esto garantiza que todos tus datos relacionados con la IA se procesen y almacenen exclusivamente dentro de la Unión Europea.
