Análisis sobre contratos de IA
Tu contrato de IA no es uno solo. Es un conjunto de términos y condiciones.
En IA, el error típico no está en el modelo. Está en contratar donde no se controla el riesgo. Cuando eso pasa, las reglas sobre tratamiento de datos, uso permitido, cambios del servicio y responsabilidades quedan definidas por terceros que ni siquiera aparecen en el contrato principal.
Míralo como una cadena de suministro. La funcionalidad que el usuario ve es solo la última capa.
1) Proveedor del modelo fundacional
Es el motor. Sus términos suelen definir lo que puedes prometer con respaldo, especialmente si los inputs y outputs se pueden usar para entrenamiento o mejora del servicio, cuánto tiempo se retiene la información, qué usos están restringidos y qué indemniza realmente el proveedor.
2) Infraestructura donde «vive» el modelo
Aquí corre el sistema y se procesan datos. Para clientes regulados, este suele ser el filtro real. Residencia de datos, subprocesadores, controles de seguridad, evidencia de auditoría y tiempos de respuesta ante incidentes se definen acá.
3) Plataformas y agregadores
Si la plataforma puede enrutar solicitudes entre distintos proveedores de modelos, el tratamiento de datos, las reglas de uso aceptable y las indemnidades pueden variar según el modelo, e incluso según la solicitud. Además, los propios términos de la plataforma suelen agregar otra capa.
De ahí sale un problema práctico. Si no hay trazabilidad, después de un incidente puedes no poder comprobar qué modelo atendió una solicitud específica. Y si no puedes probar eso, se vuelve difícil probar qué términos aplicaban.
4) MCP y conectividad a herramientas
Aquí la IA deja de ser “prompt in, answer out” y se conecta a sistemas reales. Drive, CRM, bases de datos, herramientas de tickets, APIs internas.
MCP, Model Context Protocol, es una forma en que muchos equipos están estandarizando esa capa de conectores. Cambia la transacción porque el riesgo ya no es solo lo que genera el modelo. También importa dónde se almacenan credenciales, qué permisos se otorgan, qué logs de llamadas a herramientas existen, qué contienen esos logs, quién puede acceder y por cuánto tiempo se retienen.
5) Productos nativos de IA y SaaS con IA
Esto es lo que compran las empresas. Pero el producto suele depender de las capas anteriores. Una sola funcionalidad de IA puede involucrar un SaaS, un agregador, un proveedor de modelo y uno de infraestructura, cada uno con términos y puntos de falla distintos.
No partas por el contrato que tienes en la mesa. Parte por mapear qué estás comprando de verdad y quién controla lo que importa.
Checklist rápida
– Quién controla retención y logs
– Si puedes producir evidencia del recorrido de una solicitud específica
– Qué pasa si cambian políticas o el enrutamiento durante la vigencia del contrato
La idea es simple. Sigue el recorrido de los datos y negocia en la capa que controla el riesgo.
Sobre el autor
Juan Hurtado T.
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