Por qué esta normativa empresarial importa

El BOE publicó la Ley 2/2025, de 2 de abril, para el desarrollo e impulso de la inteligencia artificial en Galicia. Aunque es autonómica, muchas empresas privadas (proveedores y contratistas) interactúan con la Administración gallega y su sector público. La ley alinea definiciones con el AI Act europeo y fija reglas sobre diseño, adquisición, puesta en servicio y uso de sistemas de IA en el sector público de Galicia, con efectos en concursos, pliegos y contratos de servicios TI, datos y analítica para 2025–2026.

Fuentes: BOE (20/10/2025) y texto legal; síntesis y contextualización. :contentReference[oaicite:0]{index=0}

Qué dice la norma (resumen ejecutivo)

• Definiciones y marco: adopta la definición de “sistema de IA” del Reglamento (UE) 2024/1689 (AI Act) e identifica ámbitos de aplicación en el sector público gallego. :contentReference[oaicite:1]{index=1}
• Gobernanza y compras: orientaciones para procurement público de IA, exigencias de documentación técnica, evaluación de riesgos, calidad de datos y trazabilidad.
• Ética y derechos: principios de transparencia, explicabilidad y supervisión humana en servicios públicos.
• Impulso económico: medidas de apoyo a I+D+i, capacitación y tejido empresarial local en IA. :contentReference[oaicite:2]{index=2}

Impacto práctico para proveedores y contratistas

Si ofreces software, analítica o machine learning a organismos de Galicia, espera pliegos con requisitos más detallados: hojas de datos del modelo, dataset cards, evaluación de sesgos, controles de acceso, logging y trazabilidad, registro de versiones y rollback. El coste no está solo en el desarrollo, sino en la evidencia de cumplimiento.

• En ofertas: incluye matriz de riesgos por caso de uso, plan de pruebas, mecanismo de supervisión humana y estrategia de retirada/paro seguro.
• En contratos: anexa “ficha del sistema de IA” (finalidad, datos, entradas/salidas, límites), política de incidencias y niveles de servicio específicos para la IA (drift, precisión, latency budget).
• En operación: prepara auditorías periódicas (datos, métricas, sesgos), control de versiones y registros de intervención humana.

Checklist de cumplimiento para proyectos con IA

1. Mapa de tratamientos y base legal alineados con protección de datos.
2. Inventario del ciclo de vida del modelo: entrenamiento, validación, despliegue y retirada.
3. Calidad de datos y documentación de conjuntos (origen, sesgos conocidos, licencias).
4. Supervisión humana definida, con “puntos de parada” y protocolos de decisión.
5. Métricas operativas: precisión/recall, latency, drift, error budget y planes de respuesta.
6. Cláusulas contractuales: confidencialidad, IP, límites de responsabilidad, auditoría y exit.

Cómo aprovechar esta normativa empresarial para vender mejor

Convertir requisitos en features te diferencia: plantillas de model cards, paneles de métricas de riesgo, pruebas de sesgo “lista para auditoría” y contratos con anexos técnicos claros. Esto reduce fricción en mesas de contratación y acelera adjudicaciones.

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