Sistema de IA
Artículo 3, punto 1, del Reglamento (UE) 2024/1689:
un sistema basado en una máquina que está diseñado para funcionar con distintos niveles de autonomía y que puede mostrar capacidad de adaptación tras el despliegue, y que, para objetivos explícitos o implícitos, infiere de la información de entrada que recibe la manera de generar resultados de salida, como predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones, que pueden influir en entornos físicos o virtuales.
Definición que delimita el ámbito del Reglamento (UE) 2024/1689: si una herramienta no encaja en ella, ninguna obligación del Reglamento se le aplica.
Es la puerta de entrada al Reglamento: todo lo demás —categorías, obligaciones, fechas— empieza por si una herramienta encaja en esta definición.
Qué obligaciones lleva asociadas
La definición no impone nada por sí misma: no es una obligación, es el umbral. Lo que se aplica depende de la categoría de riesgo del sistema concreto. Las prácticas prohibidas del Art.5 son obligación legal de proveedores y responsables del despliegue aplicable desde el 02/02/2025. Las obligaciones de transparencia del Art.50 son obligación legal aplicable desde el 02/08/2026. Los requisitos de los sistemas clasificados de alto riesgo por el Anexo III son obligación legal aplicable desde el 02/12/2027.
Qué no es
No es «cualquier software con estadística». La definición exige inferir la manera de generar resultados de salida a partir de la información de entrada; un sistema de reglas escritas a mano, que aplica lo que un humano determinó de antemano, no infiere. Tampoco es una categoría de riesgo: «sistema de IA» no significa «regulado». La inmensa mayoría de los sistemas que cumplen la definición no arrastran más obligación que el Art.4 y, cuando proceda, el Art.50.
El matiz que casi nadie recoge
La definición incluye «puede mostrar capacidad de adaptación tras el despliegue» — «puede», no «debe». Un sistema que no aprende después de desplegarse sigue siendo un sistema de IA si reúne los demás elementos de la definición. Es el error de lectura más frecuente en los inventarios: descartar herramientas porque «no aprenden solas».