Recursos prácticos para profesionales de compliance, DPOs y equipos legales — referenciados artículo a artículo con el Reglamento (UE) 2024/1689.
Las obligaciones del Anexo III entran en vigor en agosto de 2026. Saber si tu organización está dentro del ámbito, qué sistemas clasificar y qué documentación preparar es el primer paso — y no depende del tamaño de la empresa.
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AI Act · Data Governance · NIS2 · RGPD · ISO 42001. Para equipos que necesitan cubrir múltiples áreas desde el primer día.
El reglamento se aplica por fases. Conoce qué obliga cada hito y cuándo entra en vigor para tu organización.
El Reglamento (UE) 2024/1689 entra en vigor. Comienza el periodo de transición de 24 meses para la mayoría de obligaciones.
✓ CompletadoQuedan prohibidos los sistemas de IA que manipulen subliminalmente, exploten vulnerabilidades, realicen scoring social o usen identificación biométrica en tiempo real en espacios públicos (con excepciones).
✓ CompletadoLos proveedores de modelos de IA de propósito general deben cumplir obligaciones de transparencia, documentación técnica y políticas de uso aceptable. Los modelos con riesgo sistémico tienen requisitos adicionales.
⚡ En cursoLos sistemas de IA clasificados como de alto riesgo según el Anexo III deben cumplir todos los requisitos: gestión de riesgos, calidad de datos (Art. 10), documentación técnica (Art. 11), registro (Art. 49) y supervisión humana.
⚠ Próximo hitoLos sistemas de IA integrados en productos cubiertos por legislación de seguridad de productos (Anexo I: maquinaria, equipos médicos, vehículos…) deben cumplir los requisitos de alto riesgo.
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Las tres referencias principales de AI Governance comparadas en las dimensiones que más importan a la hora de elegir.
| Dimensión | ISO 42001 | NIST AI RMF | AI Act |
|---|---|---|---|
| Tipo | Estándar internacional | Framework voluntario | Regulación vinculante UE |
| Certificable | ✓ Sí | ✗ No | — No aplica |
| Ámbito geográfico | Global | Global (origen EE.UU.) | Unión Europea |
| Obligatorio | ✗ Voluntario | ✗ Voluntario | ✓ Obligatorio |
| Enfoque principal | Sistema de gestión y auditoría | Gestión de riesgos operativa | Cumplimiento regulatorio |
| Madurez requerida | Media-alta | Cualquier nivel | Variable según riesgo del sistema |
| Coste de implementación | Medio-alto | Bajo-medio | Variable (multas hasta 7% facturación) |
| Relación con AI Act | Convergente — puede acreditar conformidad | Complementario — guía operativa | — |
| Mejor para | Demostrar madurez a clientes y reguladores | Implementar prácticas internas de riesgo | Cumplimiento legal en la UE |
La combinación más frecuente en organizaciones con madurez media-alta: NIST AI RMF como guía operativa interna + ISO 42001 como referencia de certificación + AI Act como marco de cumplimiento legal.
Análisis detallados sobre AI Act, frameworks y gobierno de datos.
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Las directrices aclaran qué sistemas de selección y evaluación de personal entran en el Anexo III y qué documentación deben preparar las empresas antes de agosto de 2026.
Leer más →La segunda versión incluye requisitos sobre registro de acciones, intervención humana y minimización de datos en cadenas de agentes de IA.
Leer más →Los organismos europeos trabajan en estándares ISO/IEC que permitirán a las empresas certificadas presumir conformidad sin evaluación adicional.
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Reglamento (UE) 2024/1689, primera normativa integral de inteligencia artificial del mundo. Clasifica los sistemas de IA según su nivel de riesgo y establece obligaciones proporcionales para proveedores y responsables del despliegue.
Sistemas de IA listados en el Anexo III del AI Act que afectan a ámbitos críticos: infraestructuras, educación, empleo, servicios esenciales, seguridad pública o justicia. Sujetos a los requisitos más estrictos del reglamento.
General Purpose AI Model. Modelo de IA entrenado con gran cantidad de datos que puede realizar múltiples tareas distintas (texto, código, imágenes…). GPT-4, Claude o Gemini son ejemplos. El AI Act les impone obligaciones específicas desde agosto de 2025.
Marco organizativo de políticas, procesos, roles y estándares que garantiza que los datos de una organización son precisos, accesibles, seguros y usados de forma responsable. Define quién puede hacer qué con qué datos.
Responsable operativo de la calidad, metadatos y linaje de los datos en un dominio concreto. Actúa como puente entre los equipos técnicos y el negocio. Es el rol más frecuente en programas de Data Governance.
Trazabilidad completa del ciclo de vida de un dato: origen, transformaciones aplicadas, sistemas por los que ha pasado y destinos. El artículo 10 del AI Act lo exige para los datos de entrenamiento de sistemas de alto riesgo.
Estándar internacional ISO/IEC 42001:2023. El primer sistema de gestión de IA certificable por terceros. Define requisitos para que las organizaciones desarrollen, provean o usen sistemas de IA de forma responsable y auditable.
AI Risk Management Framework del NIST (Instituto Nacional de Estándares de EE.UU.). Marco voluntario estructurado en cuatro funciones: GOVERN, MAP, MEASURE y MANAGE. Muy usado como guía operativa interna de gestión de riesgos de IA.
Agencia Española de Protección de Datos. Actúa como autoridad de supervisión del AI Act en España para sistemas que traten datos personales. Ha publicado guías sobre IA generativa, biometría y sistemas de decisión automatizada.
Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial. Organismo creado para supervisar el cumplimiento del AI Act en España. Coordina con la AEPD en los casos donde los sistemas de IA traten datos personales.
Inventario centralizado de los activos de datos de una organización: qué datos existen, dónde están, quién los gestiona, qué significan y cómo se relacionan. Herramienta fundamental para implementar Data Governance a escala.
Proceso que deben seguir los proveedores de sistemas de IA de alto riesgo para demostrar que cumplen los requisitos del AI Act antes de poner el sistema en el mercado. Puede ser autoevaluación o evaluación por tercero, según el tipo de sistema.