Markey presiona por reglas de IA para menores y sesgo algorítmico: la agenda que sí tiene votos y la que no

Por Biometric Update · 15 de julio de 2026.

El senador demócrata Ed Markey ha presentado una agenda que agrupa cuatro proyectos de ley que él mismo ha presentado o reintroducido, bajo el paraguas de "Taking Power Back from Big Tech". El bloque más novedoso es la Youth AI Privacy Act: obligaría a los chatbots que sepan que interactúan con un menor a recordar cada 30 minutos que no hablan con un humano, prohibiría configurarlos con mecánicas de enganche (notificaciones push, insignias de uso, mensajes espontáneos, indicadores de "escribiendo..." que imitan presencia humana) y limitaría cuánto tiempo puede un operador retener y reutilizar lo que un niño le cuenta en una sesión. La cifra que cita Markey —64% de adolescentes usó chatbots en 2025, un 28% a diario— es la que sostiene todo el argumento: no es un problema marginal, es ya un hábito de consumo de una generación entera.

El segundo bloque, la Artificial Intelligence Civil Rights Act (con la representante Yvette Clarke) y la Eliminating Bias in Algorithmic Systems Act (con la representante Summer Lee), ataca un problema distinto pero emparentado: algoritmos entrenados con datos históricos que reproducen patrones de discriminación en empleo, vivienda, crédito o sanidad, aunque no usen explícitamente raza o sexo como variable. La primera exigiría evaluaciones previas y auditorías independientes cuando el riesgo de daño sea plausible, y delegaría en la FTC decidir cuándo un ciudadano puede exigir que una decisión algorítmica la revise un humano. La segunda obligaría a las agencias federales a mantener oficinas de derechos civiles especializadas en sesgo algorítmico. Conviene ser precisos aquí: según describe el propio texto de Markey, se trata de un marco de evaluación de riesgo, no de una prohibición general de usar IA en estas decisiones, y el detalle operativo —cuándo hay derecho a revisión humana, qué plazo de retención de datos aplica— queda en manos de un reglamento futuro de la FTC, todavía por escribir.

Lo más revelador del artículo, sin embargo, es el dato casi de pasada al final: de las cuatro propuestas, solo la COPPA 2.0 (bipartidista, con el republicano Bill Cassidy) ha avanzado de verdad, aprobada por el Senado por consentimiento unánime y por la Cámara dentro de un paquete más amplio, pero aún no convertida en ley porque ambas cámaras no han votado el mismo texto final. Las otras tres —incluida la que regula directamente los chatbots para menores— llevan meses o años sin moverse. Eso no es un detalle menor: en Estados Unidos hay consenso real sobre proteger a los niños en internet, construido durante casi tres décadas desde la COPPA original de 1998, pero cero consenso sobre regular el sesgo algorítmico en decisiones económicas, porque ahí sí hay industrias con capacidad de bloqueo (banca, seguros, RRHH, sanidad) y una división partidista de fondo sobre cuánto debe intervenir el Estado en cómo las empresas usan sus propios modelos.

Nuestra lectura: esta agenda es un síntoma más de algo que venimos señalando, que a falta de ley federal de IA, Estados Unidos legisla por fragmentos —aquí un mosaico de proyectos individuales que se aprueban o mueren según el tema tenga o no fricción sectorial, no según su urgencia real. Y la urgencia aquí es asimétrica: el riesgo de los chatbots para menores es inmediato y tangible (un adolescente en crisis emocional recibiendo respuestas de un sistema optimizado para retenerlo, no para ayudarlo), mientras que el sesgo algorítmico en crédito o vivienda es más difuml de demostrar caso por caso pero probablemente más extendido en volumen de personas afectadas. Que el primero avance más rápido no es casualidad: proteger a los niños genera consenso visceral e inmediato; auditar los algoritmos que deciden quién consigue una hipoteca toca directamente el modelo de negocio de sectores con mucho peso en Washington.

Esto conecta con la tesis de fondo que sostenemos en Zendoric: la transición hacia una sociedad de abundancia impulsada por IA va a ser real a largo plazo, pero el tramo corto va a estar lleno de fricciones que no se resuelven solas, y la protección de los grupos más vulnerables —menores, solicitantes de empleo o crédito sin poder de negociación frente a un algoritmo— es precisamente el tipo de barandilla que hace que esa transición sea viable en vez de traumática. Un chatbot diseñado para maximizar el tiempo de uso de un niño solitario, o un modelo de scoring que perpetúa décadas de redlining bajo una capa de aparente neutralidad matemática, no son el precio inevitable del progreso: son fallos de diseño y de gobernanza que se pueden corregir sin frenar la innovación de fondo. La pregunta que deja abierta este episodio es si el Congreso estadounidense será capaz de aprobar barandillas para el sesgo algorítmico con la misma velocidad con que lo hizo, aunque tarde, para la privacidad infantil, o si ese tipo de regulación quedará atrapada indefinidamente entre lobbies sectoriales mientras los sistemas ya están tomando esas decisiones sobre personas reales.