Mientras la Inteligencia Artificial, 5G o el Internet de las Cosas transforman industrias completas, los reguladores enfrentan el desafío de actuar demasiado tarde o establecer reglas prematuras que podrían frenar la innovación. Ante este reto, la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT) propone cambiar la lógica regulatoria.
En lugar de intentar anticipar todos los escenarios posibles, su visión apunta a crear espacios controlados donde gobiernos, empresas y otros actores puedan probar soluciones, medir riesgos y generar evidencia antes de tomar decisiones definitivas.
La propuesta es parte de Diseño de la experimentación regulatoria: una guía práctica para el sector público, un documento que plantea que los reguladores deben dejar de ver la experimentación como una herramienta excepcional, pues en realidad se trata de una capacidad permanente del Estado.
“La experimentación no debe entenderse como un mecanismo excepcional, sino como una infraestructura permanente de aprendizaje que permite a los reguladores reducir incertidumbre, mejorar la calidad normativa y anticipar riesgos”, señala la UIT.
Regulador reactivo vs. regulador que aprende
La velocidad de la innovación tecnológica pone presión sobre los modelos regulatorios tradicionales. Algunas tecnologías como la IA Generativa, las redes privadas 5G o los sistemas automatizados basados en datos tienen impactos que no siempre pueden preverse desde un escritorio o mediante análisis exclusivamente teóricos.
La UIT advierte que la regulación tradicional enfrenta dos riesgos simultáneos. Por un lado, la inacción regulatoria puede permitir que tecnologías con impactos potencialmente negativos se desplieguen sin suficientes salvaguardas, generando afectaciones a derechos, fallas de mercado o pérdida de confianza pública.
Por otro lado, una regulación prematura o desproporcionada puede imponer restricciones innecesarias antes de comprender completamente una tecnología.
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Frente a este escenario, la experimentación regulatoria busca crear un punto intermedio: probar primero, aprender después y regular con mayor precisión.
Los sandboxes no son la única respuesta
Uno de los mensajes centrales de la guía es que el sandbox regulatorio —el mecanismo más conocido para probar innovaciones bajo supervisión— no debe convertirse en una solución automática para cualquier desafío tecnológico.
La UIT propone una visión más amplia, en la que se apliquen diferentes instrumentos según el tipo de incertidumbre que enfrenta una autoridad pública.
En lugar de que los reguladores se pregunten si necesitan un sandbox regulatorio, deben cuestionarse qué tipo de incertidumbre deben resolver y cuál es la herramienta proporcional para hacerlo.
Para responder a esa pregunta, la UIT propone una matriz de decisión que clasifica los problemas regulatorios en cinco categorías:
- Incertidumbre técnica: cuando no se sabe si una tecnología funciona o es segura. La recomendación es utilizar testbeds o sandboxes de ciberseguridad.
- Incertidumbre operativa: cuando existen dudas sobre cómo implementar una solución. Se recomienda un sandbox de tecnologías emergentes.
- Incertidumbre regulatoria interpretativa: cuando no está claro cómo aplicar una norma existente. Se propone un sandbox de innovación.
- Incertidumbre jurídica estructural: cuando la regulación actual impide probar una tecnología. Aquí aplica un sandbox regulatorio.
- Incertidumbre de diseño normativo: cuando se requiere crear o modificar reglas. La herramienta adecuada es un laboratorio o prototipo de política pública.
Redes privadas 5G, ejemplo de cómo experimentar
Para mostrar cómo funcionaría este modelo, la UIT plantea un caso relacionado con telecomunicaciones: el despliegue de redes privadas 5G en sectores industriales como puertos, manufactura, minería y logística.
En este escenario, el problema es que los marcos tradicionales de asignación de espectro fueron diseñados principalmente para operadores móviles y no necesariamente contemplan nuevos modelos de conectividad industrial.
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Por ello, la UIT propone utilizar un sandbox regulatorio con componentes técnicos, donde una autoridad pueda autorizar temporalmente proyectos específicos bajo condiciones controladas. El experimento incluiría zonas geográficas delimitadas, duración definida, casos de uso específicos, monitoreo de interferencias y evaluación del uso eficiente del espectro.
La meta de esa prueba sería generar evidencia para responder una pregunta regulatoria concreta: si las reglas actuales son suficientes o requieren ajustes para habilitar nuevos modelos en el ámbito industrial.
Probar antes de escalar la IA
La guía también aborda uno de los mayores retos actuales: el uso de Inteligencia Artificial dentro del sector público. Como ejemplo, plantea una autoridad que busca utilizar IA para priorizar inspecciones en áreas como transporte, medio ambiente o protección al consumidor.
Aunque la normativa existente puede permitir el uso de estas herramientas, surgen nuevas preguntas respecto a cómo evitar sesgos en los modelos, cómo garantizar transparencia, qué mecanismos de supervisión deben existir y qué capacidades necesita la institución.
Para este caso, la UIT recomienda un sandbox de innovación donde la tecnología pueda probarse con datos reales bajo controles específicos, incluyendo auditorías, explicabilidad y mecanismos de gobernanza.
Ruta rápida para los gobiernos
Pese a que muchas instituciones tienen interés en experimentar, enfrentan dificultades para pasar de la idea a la ejecución. La guía identifica que el principal obstáculo no siempre es la falta de voluntad política, sino la dificultad para definir qué problema resolver; quién debe participar; qué indicadores medir, y cómo gobernar el experimento. Por ello, propone una ruta rápida de implementación basada en 10 pasos:
1. Definir una pregunta regulatoria verificable.
2. Elegir la herramienta adecuada.
3. Crear un equipo núcleo con perfiles técnicos, jurídicos y de datos.
4. Establecer el alcance mínimo del experimento.
5. Definir duración e hitos.
6. Crear indicadores de aprendizaje.
7. Establecer salvaguardas y reglas de interrupción.
8. Formalizar el marco jurídico cuando sea necesario.
9. Diseñar mecanismos de monitoreo.
10. Publicar resultados y convertir aprendizajes en decisiones regulatorias.
La principal conclusión de la UIT es que los gobiernos necesitan construir capacidades regulatorias que les permitan aprender continuamente.
Más que crear normas para cada nueva tecnología, el reto del sector público está en desarrollar mecanismos que permitan observar, evaluar y ajustar las reglas conforme cambia el entorno tecnológico.