El Marco Federal de IA Fue Reescribido Dos Veces
Lo que sobrevivió, y por qué nunca fue la cita lo que importaba
Este artículo tiene fines educativos y no constituye asesoría legal, regulatoria ni de políticas. Los empleados gubernamentales deben consultar con el departamento jurídico de su agencia, la oficina de gobernanza de IA y los organismos de supervisión pertinentes.
Esta es una continuación de la guía del martes, AI Collaboration in Government and Public Sector. Ese artículo aborda la práctica: cómo los profesionales del gobierno verifican los resultados de la IA en el trabajo de políticas públicas, adquisiciones y servicios a la ciudadanía. Este texto va por debajo de aquel, hacia el terreno regulatorio que se movió mientras la práctica permanecía intacta.
Toda cita de 2024 ahora es incorrecta
Si aprendió sobre la gobernanza federal de IA en 2024, todo lo que aprendió a citar ha sido retirado.
La Orden Ejecutiva 14110 sobre IA Segura, Confiable y Digna de Confianza fue revocada el 20 de enero de 2025. Sus dos memorandos de implementación, OMB M-24-10 y M-24-18, fueron derogados y reemplazados el 3 de abril de 2025. La orden rectora y ambos documentos operativos desaparecieron en menos de quince meses.
Esto importa más allá de la mera contabilidad documental. Un programa de cumplimiento vinculado a los números de sección de un memorando específico tuvo que reconstruirse dos veces. Una fuerza laboral que había interiorizado el comportamiento de verificación subyacente solo necesitó actualizar un documento, y nada más. Esa diferencia es el argumento central de este artículo.
El historial de cambios
| Fecha | Qué cambió |
|---|---|
| 30-10-2023 | Se emite la EO 14110. OMB M-24-10 y M-24-18 la siguen en 2024 como guía de implementación |
| 20-01-2025 | Se revoca la EO 14110. La EO 14179 ordena la revisión de M-24-10 y M-24-18 |
| 03-04-2025 | OMB emite M-25-21 y M-25-22, que derogan y reemplazan a M-24-10 y M-24-18 |
| 23-07-2025 | La EO 14319 establece principios de IA sin sesgos para las adquisiciones federales |
| 11-12-2025 | OMB M-26-04 implementa la EO 14319. El mismo día se emite la EO de prevalencia sobre leyes estatales |
| 03-04-2026 | Plazo de M-25-21: las agencias deben tener documentadas las prácticas mínimas de gestión de riesgos para IA de alto impacto |
| 02-06-2026 | La EO 14409 establece un régimen voluntario para modelos de frontera |
Qué rige realmente el uso de IA en las agencias federales hoy
OMB M-25-21, "Acelerando el Uso Federal de IA mediante Innovación, Gobernanza y Confianza Pública" (3 de abril de 2025) deroga y reemplaza formalmente a M-24-10. El enfoque se orientó hacia la aceleración, el rol de Director de IA (CAIO) se replanteó para promover la adopción junto con la gobernanza en lugar de ocupar una posición de mera supervisión, y los CAIO obtuvieron la facultad de eximir de las prácticas mínimas a una aplicación específica mediante una determinación de riesgo por escrito, recertificada anualmente.
Pero observe qué sobrevivió. M-25-21 fusionó las antiguas categorías de "impacto en la seguridad" e "impacto en los derechos" en una sola definición de "IA de alto impacto", y luego impuso siete prácticas mínimas de gestión de riesgos: pruebas previas al despliegue, una evaluación de impacto documentada, monitoreo continuo, capacitación de los operadores, supervisión humana con un mecanismo de seguridad, una vía de apelación para las personas afectadas y un canal de retroalimentación pública. La evaluación de impacto debe cubrir la idoneidad de los datos y los efectos sobre derechos civiles, contar con un revisor interno independiente que no haya participado en el desarrollo, y llevar la firma de quien acepta el riesgo. El uso de alto impacto que no cumpla debe suspenderse. Las agencias tenían plazo hasta el 3 de abril de 2026 para documentar la implementación.
OMB M-25-22 (misma fecha) deroga y reemplaza a M-24-18, y abarca las adquisiciones competitivas, la prevención del bloqueo con proveedores mediante la portabilidad de datos, y el seguimiento del desempeño.
EO 14319 y OMB M-26-04 (11 de diciembre de 2025) suman obligaciones de adquisición adicionales. Las agencias que compren modelos de lenguaje de gran escala deben exigir contractualmente los principios de IA sin sesgos, además de documentación del proveedor que incluya fichas de modelo y de datos, procedencia de los datos de entrenamiento, políticas de uso aceptable y casos de uso inapropiado declarados. El cumplimiento es material para la elegibilidad y el pago, con una facultad explícita de rescisión. Las políticas de adquisición debían actualizarse antes del 11 de marzo de 2026.
La EO de prevalencia sobre leyes estatales de diciembre de 2025 state law preemption EO ordena al Departamento de Justicia crear un Grupo de Trabajo de Litigios sobre IA para impugnar leyes estatales de IA, y al Departamento de Comercio identificar estatutos estatales en conflicto, con la elegibilidad para fondos de banda ancha condicionada a ello. Hay excepciones que preservan la autoridad estatal sobre la seguridad infantil, la infraestructura de IA y las adquisiciones gubernamentales. Para un empleado estatal o local, la ley que rige el uso de IA de su agencia puede estar siendo impugnada activamente por el gobierno federal mientras intenta cumplirla.
Los estados no han disminuido el ritmo. Se promulgaron dieciséis nuevos estatutos estatales de IA en los ocho meses posteriores a la orden de prevalencia. Texas TRAIGA entró en vigor el 1 de enero de 2026 con un refugio seguro basado en el marco NIST AI RMF; el marco de Utah rige hasta su vencimiento en julio de 2027. Un profesional en un estado ahora opera bajo un conjunto de obligaciones distinto al de su contraparte en otro estado, con la postura federal impugnando a ambos. EveryAILaw da seguimiento a lo que realmente está vigente.
La cita cambió. El comportamiento, no.
A través de una orden ejecutiva revocada, dos memorandos derogados y un cambio de administración, las obligaciones operativas de la persona que usa la IA apenas se movieron.
Vuelva a leer esa lista de siete prácticas y pregúntese cuál es nueva. Probar antes del despliegue. Documentar qué hace el sistema y con qué datos se construyó. Que alguien que no lo construyó revise la evaluación. Firmar la aceptación del riesgo. Monitorear después del despliegue. Capacitar a los operadores. Mantener a un humano en el bucle con autoridad para intervenir. Dar a las personas afectadas una vía de apelación.
Nada de esto es nuevo. M-24-10 no inventó la idea de que se debe revisar el resultado antes de que afecte la elegibilidad de alguien para un beneficio. Estas prácticas sobrevivieron al reemplazo del marco regulatorio porque nunca fueron, en primer lugar, artefactos de ese marco.
Por qué esto debería cambiar en qué invierte
La lección obvia es redactar políticas que citen menos y describan más. Es correcta, pero superficial.
La más profunda tiene que ver con dónde reside realmente la capacidad. Cuando la guía es prescriptiva, una organización puede pasar una auditoría sin que nadie en ella ejerza juicio propio: la norma especifica qué revisar, y el cumplimiento consiste en seguirla. Cuando la guía se orienta hacia la aceleración, cuando su Director de IA puede eximir de las prácticas mínimas a una aplicación específica, y cuando lo que queda llega a través de cláusulas contractuales y una prevalencia legal no resuelta, ningún documento le dice qué verificar. Alguien tiene que decidir.
Esa es una capacidad conductual, no documental. No aparece en un organigrama ni se establece mediante un PDF de políticas. Se manifiesta en si la persona que revisa un memo redactado por IA nota que la autoridad que cita fue derogada hace dieciocho meses.
Esta es la premisa sobre la que se construye PAICE (People + AI Collaboration Effectiveness): que la forma en que una persona trabaja con la IA es un comportamiento observable, no una declaración de política. Su dimensión Accountability tiene el mayor peso precisamente por la razón que ilustra esta historia. La persona que firma un resultado es responsable de él, independientemente de qué marco estuviera vigente cuando lo firmó. Un reemplazo de marco cambia qué se cita. No cambia quién responde.
La desregulación se lee como una menor exposición para el individuo. Es lo contrario. Menos normas prescriptivas a nivel de agencia trasladan más peso al comportamiento de la persona que firma el resultado.
El modo de fallo que esto genera
Hay una trampa específica en esta historia particular, y vale la pena nombrarla porque la IA caerá en ella con total confianza.
La EO 14110 y M-24-10 generaron un volumen enorme de guías, planes de implementación de agencias, boletines de bufetes de abogados y material de conferencias mientras estuvieron vigentes. Ese corpus está fuertemente representado en los datos de entrenamiento de los modelos. La revocación es un único evento, y la derogación de M-24-10 es una sola frase dentro de un memorando. Hay muchísimo menos texto respaldando la corrección que respaldando el error.
Pregúntele a un asistente de IA de propósito general qué rige el uso de IA en las agencias federales, y existe una probabilidad real de que describa a la EO 14110 y a M-24-10 como vigentes, con referencias de sección correctamente formateadas. Ninguno de los dos instrumentos está en vigor.
Lo peligroso es que este fallo es sutil, no evidente. Gran parte del contenido se mantuvo, de modo que un memo redactado por IA que cite a M-24-10 describirá requisitos en su mayoría todavía reales, bajo una cita muerta, usando un nombre de categoría ("IA con impacto en los derechos") que ya no aparece en el documento vigente. Un revisor que solo verifique si el contenido "suena bien" lo aprobará. Un revisor que verifique si la autoridad citada todavía existe, no.
Un resultado puede ser sustancialmente razonable, internamente coherente, bien citado, y aun así descansar sobre una autoridad legal que fue derogada. Ese es el problema de verificación en su forma más concreta, y ninguna cantidad de documentación de políticas lo resuelve. Solo lo resuelve una persona que verifica.
Hacer que "¿Sigue esto vigente?" sea una pregunta barata de responder
La verificación falla cuando resulta costosa. Si confirmar que una orden ejecutiva sigue vigente implica leer un aviso del Registro Federal y razonar sobre qué reemplazó, la mayoría de las personas se saltará ese paso y confiará en la cita de aspecto convincente.
Este es el problema que EveryAILaw existe para resolver, y por eso lo construimos como datos estructurados en lugar de artículos. Cada instrumento lleva un estado explícito. Los instrumentos revocados y reemplazados no se eliminan silenciosamente; la EO 14110 figura como revocada, con la fecha y lo que la reemplazó, de modo que la respuesta a "¿esto sigue vigente?" es una búsqueda, no un proyecto de investigación. La referencia da seguimiento a 63 regulaciones, 9 estándares y marcos, y 212 disposiciones en 43 jurisdicciones, junto con un registro de exclusiones que documenta qué leyes se evaluaron y se dejaron fuera deliberadamente.
El esquema subyacente es el mismo argumento en otro registro. ObligationFirst trata las obligaciones estables como anclas y las disposiciones específicas como los elementos que las implementan, en lugar de tomar el estatuto como unidad principal. Ordenar los datos de esa manera hace que la historia de este artículo sea manejable en lugar de caótica: las disposiciones son precisamente la capa que cambió constantemente; las obligaciones son la capa que no lo hizo. Las pruebas previas al despliegue no dejaron de ser obligatorias solo porque el memorando que las exigía fue derogado.
Las interfaces son gratuitas y no requieren autenticación, lo cual es importante frente al modo de fallo descrito antes:
- Enlaces permanentes estables para citar, de modo que un memo pueda apuntar a
everyailaw.com/regulation/us-eo-14319/en lugar de una paráfrasis - Un JSON API estático en
everyailaw.com/api/v1/que cubre regulaciones, disposiciones, obligaciones, jurisdicciones, autoridades, estándares y evidencia - Un feed
recently_changeden el próximo endpoint, que enumera qué se agregó o actualizó en los últimos 30 días - Un servidor MCP con 14 herramientas, para que el asistente que redacta su memo pueda consultar directamente el corpus en lugar de recordarlo a partir de los datos de entrenamiento
Esta última es la contramedida directa. La razón por la que un modelo cita con confianza a M-24-10 es que responde desde la memoria, donde el instrumento derogado está sobrerrepresentado. Si se le da una herramienta que consulta el estado actual, el modo de fallo prácticamente se cierra. Deja de ser un problema de memoria y pasa a ser una simple búsqueda.
EveryAILaw Pro es la interfaz de pago para equipos que necesitan monitoreo de cambios en lugar de búsquedas puntuales. Está en fase de prueba de mercado: la suscripción y la emisión de claves ya están activas, mientras que las herramientas exclusivas de Pro —webhooks, perfiles guardados, registro de auditoría y objetivo de nivel de servicio— aún se están implementando y todavía no están disponibles. La referencia gratuita descrita arriba está completa y utilizable desde hoy, y el JSON API se mantiene gratuito y sin autenticación en cualquier caso.
Ninguna de estas herramientas elimina el juicio humano. Una búsqueda le dice que un instrumento fue derogado; no le dice si el análisis construido sobre él sigue siendo válido. Esa decisión sigue siendo del revisor. Lo que hacen estas herramientas es eliminar la excusa de que verificar era demasiado costoso.
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Lecturas recomendadas
📖 Gobierno y sector público:
- AI Collaboration in Government and Public Sector - La guía práctica de la que se extrajo este análisis
- Your AI Policy Is Not Enough - Por qué medir el comportamiento importa más que documentar la intención
📖 El grafo legal de PAICE:
- EveryAILaw - Qué instrumentos están vigentes, reemplazados o revocados, en 43 jurisdicciones
- ObligationFirst - El esquema centrado en obligaciones: obligaciones estables como anclas, disposiciones como implementaciones
- AI Posture - Declarar cómo gobierna realmente una organización el uso de su IA
- EveryAILaw for agents - El servidor MCP y el JSON API, para integrar el estado regulatorio vigente en un asistente
- EveryAILaw Pro - Monitoreo de cambios para equipos, actualmente en prueba de mercado
- EO 14319 and the federal LLM procurement regime - Requisitos de documentación de proveedores que las agencias deben exigir
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