Inteligencia Artificial y desarrollo web: lo que todo desarrollador debe saber sobre la nueva Ley de IA de la UE

La Inteligencia Artificial (IA) ya está presente en la mayoría de proyectos digitales. Chatbots, motores de recomendación, personalización de contenidos, sistemas de predicción de comportamiento… lo que antes parecía exclusivo de grandes corporaciones hoy se integra en webs de pymes, e-commerce y proyectos online de todo tipo.

Le pedí a Marta estar aquí,  porque los desarrolladores, estáis en primera línea de esta transformación: sois  quienes conectáis  APIs, entrenaís  modelos básicos y configuráis  las integraciones que hacen que una web “parezca más inteligente”.

Pero aquí viene el reto: con la entrada en vigor del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (Ley de IA de la UE), nuestro papel va mucho más allá del código. Ahora también tenemos que entender las implicaciones legales y éticas de las herramientas que implementamos para nuestros clientes.

En este artículo te cuento lo esencial de esta normativa y cómo impacta directamente en tu trabajo como desarrollador web.

Por qué la Ley de IA afecta directamente a los desarrolladores web

Hasta ahora, cuando un cliente pedía “un chatbot en la web” o “recomendaciones personalizadas”, la respuesta era técnica: buscar la mejor herramienta, conectarla y probar que funcionara.

El problema es que muchas de estas integraciones conllevan riesgos legales y de confianza:

  • Un chatbot que no informa de que es IA → incumplimiento de transparencia.
  • Un sistema de precios dinámicos sin control de sesgos → riesgo de discriminación algorítmica.
  • El uso de APIs externas que transfieren datos fuera de la UE → incumplimiento de RGPD y Ley de IA.

Con la nueva regulación, la responsabilidad se comparte: no solo la empresa cliente debe cumplir, también el desarrollador que implementa estas funcionalidades debe ser consciente de lo que entrega.

Estructura de la Ley de IA: un enfoque basado en riesgos

El Reglamento de IA de la UE no prohíbe la innovación, pero clasifica los sistemas según su nivel de riesgo y establece medidas diferentes para cada caso.

1. Prohibiciones (Riesgo Inaceptable)

Hay usos de la IA directamente vetados en Europa porque se consideran peligrosos para los derechos fundamentales:

  • Manipulación subliminal: técnicas que influyen en el comportamiento de manera oculta aprovechando vulnerabilidades (edad, discapacidad).
  • Puntuación social: sistemas que clasifican a personas en función de su comportamiento o características sociales.
  • Identificación biométrica en tiempo real en espacios públicos (ej. reconocimiento facial masivo). Solo se permiten excepciones muy limitadas con autorización judicial.
  • Bases de datos de reconocimiento facial creadas con imágenes de redes sociales o videovigilancia.
  • Evaluación de riesgos por características humanas: clasificar a personas con base en personalidad o rasgos físicos para predecir conductas.

👉 Como desarrollador, quizá no trabajes en proyectos de este nivel, pero es importante tener claro dónde están los límites.

2. Sistemas de Alto Riesgo

Los sistemas de IA de alto riesgo no están prohibidos, pero su uso está muy regulado. Esto significa que, como desarrollador, no basta con que “funcionen”: deben cumplir requisitos estrictos para garantizar seguridad, transparencia y responsabilidad.

Veamos cada uno de estos requisitos:

Evaluación de conformidad:

Antes de poner un sistema de alto riesgo en producción, es obligatorio realizar pruebas exhaustivas que demuestren que cumple con la normativa. Esto incluye verificar que funciona como se espera, que no genera sesgos y que respeta los derechos de los usuarios.

Por ejemplo:  si integras un sistema de IA para filtrar candidatos en un proceso de selección, debes poder demostrar que no discrimina por edad, género o nacionalidad.

Calidad de los datos

La IA aprende de los datos con los que se entrena. Para sistemas de alto riesgo, los datos deben ser representativos, precisos y libres de sesgos. Esto es crítico para evitar decisiones injustas o discriminatorias.

Por ejemplo: un motor de scoring crediticio que aprenda de historiales financieros de manera incompleta o sesgada podría dar resultados injustos y exponer al cliente a sanciones.

 Documentación técnica

Cada sistema de IA debe acompañarse de documentación clara y completa que explique cómo funciona, cómo usarlo correctamente y cómo interpretar sus resultados.

Por ejemplo, si  un chatbot médico que sugiera diagnósticos debe incluir instrucciones precisas para que un profesional pueda supervisar y validar cada recomendación.

 Supervisión humana

Los sistemas de alto riesgo deben diseñarse para que una persona pueda revisar y, si es necesario, anular decisiones automatizadas. Esto garantiza que la responsabilidad final nunca quede exclusivamente en la máquina.

Un ejemplo de esto: en un e-commerce que aplica descuentos personalizados mediante IA, un administrador debe poder intervenir si detecta que los precios se aplican de manera incorrecta o discriminatoria.

 Ciberseguridad y precisión

Estos sistemas deben cumplir altos estándares de ciberseguridad para evitar manipulaciones externas y garantizar que siempre operan de manera confiable. La precisión también es clave: decisiones erróneas pueden tener consecuencias legales o económicas graves.

Ejemplo práctico: un sistema que analice patrones de fraude en transacciones debe ser seguro frente a ataques y generar alertas precisas, evitando tanto falsos positivos como falsos negativos.

 Relevancia para desarrolladores web

Aunque muchos proyectos web no sean de alto riesgo, muchas aplicaciones que terminamos integrando pueden caer en esta categoría, como:

  • Sistemas de selección de personal automatizados.
  • Motores de scoring financiero o crédito.
  • Chatbots o asistentes que ofrecen diagnósticos médicos o recomendaciones críticas.
  • Algoritmos de análisis predictivo que afectan decisiones importantes de los usuarios.

Como desarrollador, esto significa que tu responsabilidad va más allá del código: debes asegurarte de que el sistema cumpla con todos estos requisitos, documentarlo y preparar las herramientas necesarias para un cumplimiento sin fisuras.

3. Sistemas de Riesgo Específico

Los sistemas de riesgo específico son aquellos que no representan un peligro crítico para los derechos fundamentales, pero que sí requieren transparencia y control. Aquí es donde muchos desarrolladores web y profesionales de e-commerce nos cruzamos directamente con la Ley de IA de la UE.

Te pongo  los casos más comunes para que lo entiendas mejor:

 Chatbots y asistentes virtuales

Si integras un chatbot o asistente virtual, la normativa obliga a que los usuarios sepan que están interactuando con una IA. No basta con que funcione y resuelva consultas: hay que informar claramente, por ejemplo:

  • Avisos dentro del chat que indiquen “Estás hablando con un asistente virtual”.
  • Mensajes que expliquen qué decisiones puede tomar la IA y cuáles requieren intervención humana.

Por qué importa: esto protege al usuario y evita que se sienta engañado, además de cumplir la obligación de transparencia legal.

 Contenido generado por IA (deepfakes, imágenes, textos)

Cada vez es más común integrar IA que genera contenido: imágenes, vídeos, textos o incluso voces. Según la normativa:

  • Debe etiquetarse de manera clara cualquier contenido generado o manipulado por IA.
  • Los usuarios tienen derecho a saber cuándo un contenido no ha sido producido por un humano.

Ejemplo práctico: si desarrollas una web que publica posts generados automáticamente o crea imágenes promocionales con IA, debes añadir un aviso como “Imagen generada por IA” o “Texto elaborado mediante IA”. Esto evita confusión y protege a la empresa frente a reclamaciones.

Recomendaciones personalizadas y analítica predictiva

Muchas webs utilizan IA para personalizar la experiencia de los usuarios, mostrar productos recomendados o analizar comportamiento. En estos casos:

  • Debe explicarse qué datos se usan y con qué finalidad.
  • La información debe incluirse en la política de privacidad y gestión de cookies, permitiendo que el usuario consienta el uso de sus datos.

En estos casos, es imprescindible contar con una buena solución de gestión de cookies que te permita informar de forma clara y transparente sobre el uso de datos. 

Para que lo veas mejor:  un e-commerce que muestra productos sugeridos según la navegación o compra previa debe incluir un apartado que explique que la IA analiza patrones de comportamiento para generar esas recomendaciones, y cómo el usuario puede optar por no participar.

 Lo que esto significa para el desarrollo web

En la práctica, esto implica que tu trabajo como desarrollador no se limita a “poner a funcionar la IA”:

  • Debes integrar avisos claros dentro de la interfaz.
  • Añadir capas informativas y legales que expliquen al usuario cómo funciona la IA.
  • Implementar un banner de cookies ético no solo cumple con la normativa, sino que también refuerza la confianza del usuario al darle opciones reales: “Aceptar todo”, “Rechazar todo” o “Personalizar”. Además, puedes explicar de manera sencilla que utilizas cookies y IA para mejorar la experiencia, enlazando a un formulario de la UE o a tu política de datos para más detalles. Una herramienta como Usercentrics Cookiebot facilita esta gestión del consentimiento de manera automática y profesional, lo que se traduce en una mejor experiencia de usuario, una reducción de la tasa de rebote y un refuerzo en la experiencia de usuario.
  • Asegurar que la documentación y el consentimiento están en regla, especialmente si tu cliente quiere usar los datos de los usuarios para personalización o analítica.

En otras palabras: un chatbot o un sistema de recomendaciones sin estos elementos legales no está completo. Cumplir con estas obligaciones no solo evita sanciones, sino que aporta transparencia y confianza al usuario final, algo que cada vez valoran más los clientes.

4. Sistemas de Riesgo Mínimo

Los sistemas de riesgo mínimo son los más comunes en proyectos web y e-commerce, y, por su naturaleza, no están sujetos a requisitos legales estrictos. Sin embargo, esto no significa que deban ignorarse buenas prácticas de transparencia y control.

Algunos ejemplos típicos incluyen:

 Filtros de spam en formularios:

Si implementas un sistema que analiza mensajes o formularios para identificar spam, la IA se limita a filtrar contenido sin afectar derechos fundamentales ni tomar decisiones críticas.

En este sentido, una buena práctica es : informar brevemente al usuario en la política de privacidad que los mensajes pueden ser analizados automáticamente para detectar spam, incluso si la acción no cambia la experiencia del usuario.

 Recomendaciones básicas de productos

Muchos e-commerce muestran productos sugeridos usando algoritmos simples. Estos sistemas de IA no toman decisiones de alto impacto, pero aún manejan datos de navegación y preferencias de los usuarios.

Como recomendación, es importante explicar de manera clara en la política de privacidad que se recopilan datos para personalizar la experiencia de compra y que el usuario puede controlar o limitar este uso.

 Herramientas de soporte automatizado sin decisiones críticas

Ejemplos típicos son asistentes virtuales que ofrecen información general o guías de ayuda, sin tomar decisiones que puedan afectar derechos, finanzas o seguridad de los usuarios.

Mi recomendación: aunque la normativa no exige avisos específicos, es muy importante  indicar que se trata de un sistema automatizado y no de un profesional humano, para mantener transparencia y confianza.

Lo que todo desarrollador debe revisar al integrar IA en webs

Al trabajar con IA en un proyecto digital, hay puntos clave que revisar:

  1. Política de privacidad y cookies actualizada: incluir apartados específicos sobre IA, personalización y proveedores externos.
  2. Cláusulas informativas en chatbots: avisar al usuario de que habla con IA.
  3. Intervención humana en decisiones automatizadas: diseñar protocolos claros para casos sensibles.
  4. Control de transferencias internacionales: garantizar que proveedores como OpenAI, Google o xAI cumplen la normativa europea.
  5. Documentación interna: registrar qué IA se implementa, cómo funciona y qué datos utiliza.

En este post, desarrollo los  requisitos vinculados a webs y ecommerce.

Cómo facilitar la adaptación a tus clientes

La mayoría de clientes no tienen ni idea de lo que exige la Ley de IA. Y lo más probable es que te pregunten  a ti, como desarrollador, esperando que les soluciones todo, supongo que esto es algo que te suena.

El problema: improvisar en temas legales es un riesgo enorme.
La solución: contar con recursos ya preparados y adaptados a la normativa.

Aquí es donde entran en juego los KITS de plantillas de textos legales adaptados para IA, diseñados para que los integres fácilmente en cualquier proyecto:

Plantillas de políticas de privacidad con apartados específicos para sistemas de IA y personalización.
Textos listos para avisos en chatbots, que cumplen con la obligación de informar al usuario.
Modelos de gestión de cookies avanzadas vinculadas a sistemas de IA.
Protocolos para transferencias internacionales de datos con proveedores como OpenAI, Google o xAI.

De esta forma, cuando entregues una web con funcionalidades de IA, no solo estarás ofreciendo un desarrollo técnico impecable, sino también un marco legal sólido y transparente que dará tranquilidad a tu cliente y diferenciará tu trabajo del de otros desarrolladores.

👉 Con estos kits, conviertes un posible dolor de cabeza en una ventaja competitiva: menos tiempo perdido, más confianza y proyectos que cumplen desde el primer día.

Conclusión

La Ley de IA de la UE marca un antes y un después en el desarrollo web.
Ya no basta con saber programar un chatbot o implementar recomendaciones inteligentes. Ahora, cada integración lleva detrás una serie de obligaciones legales que impactan directamente en tu cliente… y en tu reputación como desarrollador.

Quien entienda y aplique estas reglas desde el inicio no solo evitará riesgos, sino que se convertirá en un socio de confianza para sus clientes, capaz de unir tecnología, innovación y seguridad jurídica.En definitiva: integrar IA en webs ya no es solo cuestión de código, también es cuestión de confianza y cumplimiento legal.

Atribuciones

Artículo creado por Marina Brocca.

Imagen usada de Canva.

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