Los modelos de propósito general (GPAI) son el núcleo de la nueva ola de inteligencia artificial. Son modelos capaces de realizar múltiples tareas sin estar diseñados para una función específica: escribir, analizar, clasificar, generar imágenes, traducir, razonar, programar y mucho más.

El AI Act dedica un capítulo completo a estos modelos porque son la base de casi todas las aplicaciones modernas de IA, desde chatbots hasta sistemas de alto riesgo.

Esta página explica:

• Qué es un modelo GPAI
• Cómo funciona
• Por qué es distinto de la IA tradicional
• Qué obligaciones impone el AI Act
• Qué deben hacer las empresas que los usan
• Qué riesgos y responsabilidades existen

1. Qué es un modelo de propósito general (GPAI)

Un GPAI es un modelo de inteligencia artificial entrenado para realizar múltiples tareas sin estar limitado a un único propósito.

Ejemplos típicos:

• Modelos de lenguaje (LLMs)
• Modelos generativos multimodales
• Modelos de visión general
• Modelos de audio y voz
• Modelos de razonamiento general

Un GPAI puede:

• Responder preguntas
• Generar texto
• Crear imágenes
• Analizar documentos
• Traducir idiomas
• Programar
• Resumir información
• Realizar tareas no previstas originalmente

Esto los convierte en herramientas extremadamente poderosas… y potencialmente riesgosas.

2. Diferencias entre GPAI y IA tradicional

La IA tradicional está diseñada para una tarea concreta:

• Clasificar imágenes
• Detectar fraude
• Predecir demanda
• Recomendar productos
• Diagnosticar fallos

Un GPAI, en cambio:

• No tiene un propósito único
• Puede adaptarse a miles de tareas
• Puede integrarse en sistemas de alto riesgo
• Puede generar contenido nuevo
• Puede influir en decisiones humanas

Por eso el AI Act los regula de forma específica.

3. Cómo funciona un GPAI

Los GPAI se entrenan con:

• Grandes volúmenes de datos (texto, imágenes, audio, vídeo)
• Redes neuronales profundas
• Aprendizaje no supervisado
• Técnicas de predicción de tokens o píxeles
• Ajustes posteriores con retroalimentación humana (RLHF)

El resultado es un modelo que generaliza y puede resolver tareas que no estaban previstas en su entrenamiento inicial.

4. Riesgos asociados a los GPAI

El AI Act identifica riesgos específicos:

4.1. Alucinaciones

El modelo puede inventar información convincente pero falsa.

4.2. Sesgos

Los datos de entrenamiento pueden introducir discriminación.

4.3. Desinformación

Los GPAI pueden generar contenido falso a gran escala.

4.4. Deepfakes

Imágenes, vídeos o audios sintéticos pueden suplantar identidades.

4.5. Vulnerabilidades

Ataques adversariales pueden manipular el modelo.

4.6. Integración en sistemas de alto riesgo

Un GPAI puede convertirse en parte crítica de:

• Sanidad
• Educación
• RRHH
• Finanzas
• Sector público
• Seguridad

5. Qué exige el AI Act a los GPAI

El AI Act establece obligaciones específicas para los proveedores de GPAI.

5.1. Documentación técnica obligatoria

El proveedor debe entregar:

• Descripción del modelo
• Capacidades y limitaciones
• Riesgos conocidos
• Arquitectura general
• Información sobre datos de entrenamiento (sin revelar datos sensibles)
• Métricas de rendimiento
• Controles de seguridad

5.2. Gestión de riesgos

El proveedor debe:

• Identificar riesgos
• Mitigarlos
• Documentarlos
• Actualizarlos periódicamente

5.3. Transparencia

Debe informar claramente sobre:

• Cómo funciona el modelo
• Qué puede hacer
• Qué no puede hacer
• Qué riesgos tiene
• Cómo debe usarse de forma segura

5.4. Seguridad del modelo

Incluye:

• Protección frente a ataques adversariales
• Control de accesos
• Monitorización de uso
• Actualizaciones de seguridad

5.5. Obligaciones reforzadas para GPAI “de alto impacto”

Si el modelo tiene un impacto significativo en el ecosistema (por tamaño, capacidad o uso), se aplican obligaciones adicionales:

• Evaluaciones de seguridad más estrictas
• Auditorías externas
• Documentación ampliada
• Supervisión reforzada

6. Obligaciones para empresas que usan GPAI

No solo el proveedor está regulado: las empresas que integran GPAI también tienen obligaciones.

6.1. Supervisión humana

Toda salida del modelo debe ser revisada cuando:

• Afecta a clientes
• Afecta a decisiones internas
• Afecta a procesos críticos

6.2. Trazabilidad

Debe registrarse:

• Qué modelo se usó
• Qué versión
• Qué instrucciones se dieron
• Qué contenido se generó

6.3. Política interna de IA

La empresa debe definir:

• Qué modelos pueden usar los empleados
• Qué datos pueden introducir
• Qué usos están prohibidos
• Cómo revisar contenido generado

6.4. Evaluación de riesgos

Antes de integrar un GPAI, la empresa debe analizar:

• Riesgos técnicos
• Riesgos legales
• Riesgos éticos
• Riesgos operativos

6.5. Protección de datos

Nunca introducir:

• Datos personales
• Datos sensibles
• Información confidencial
• Información estratégica

7. GPAI y niveles de riesgo del AI Act

Un GPAI puede entrar en tres categorías:

7.1. Riesgo mínimo

Uso creativo, marketing, productividad.

7.2. Riesgo limitado

Chatbots, asistentes, generadores de contenido.

Obligación: transparencia.

7.3. Riesgo alto

Cuando el GPAI influye en decisiones críticas:

• Sanidad
• Educación
• RRHH
• Finanzas
• Sector público
• Seguridad

Obligaciones estrictas:

• Supervisión humana
• Documentación técnica
• Trazabilidad
• Auditorías
• Evaluación de conformidad

8. GPAI y responsabilidad legal

El AI Act establece que:

• El proveedor del modelo es responsable de su seguridad.
• El integrador es responsable de su uso.
• La empresa es responsable de supervisar y controlar.

Esto crea un sistema de responsabilidad compartida.

9. Cómo cumplir el AI Act si usas GPAI

Checklist básico:

• Documentar el uso del modelo
• Implementar supervisión humana
• Informar a usuarios cuando interactúan con IA
• Revisar contenido generado
• Evitar datos sensibles
• Crear una política interna de IA
• Evaluar riesgos antes del despliegue
• Registrar incidentes
• Formar a empleados

10. Conclusión

Los modelos de propósito general (GPAI) son la base de la IA moderna. El AI Act no pretende frenar su desarrollo, sino garantizar que:

• Son seguros
• Son transparentes
• Se usan de forma responsable
• No generan daños
• No sustituyen decisiones críticas sin control humano

Las empresas que adopten GPAI sin controles se exponen a sanciones, pérdida de confianza y conflictos legales.

Checklist para saber que tipo es tu IA