El sector agroalimentario español lleva años incorporando tecnología de automatización, visión artificial y análisis predictivo en sus procesos productivos y de trazabilidad. Ahora, con el Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea ya en vigor y sus plazos de aplicación progresiva activos, muchas empresas del sector descubren que sus sistemas existentes quedan directamente regulados. La exposición regulatoria no es futura: es presente.
El agroalimentario español es uno de los motores de la economía nacional. Según datos del Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación, el sector representa en torno al diez por ciento del producto interior bruto industrial. Su digitalización ha sido intensa: sensores de campo, sistemas de visión artificial para control de calidad, plataformas de trazabilidad basadas en modelos predictivos y algoritmos de optimización de cadena de suministro son ya herramientas habituales en empresas medianas y grandes del sector.
Esa digitalización es, precisamente, lo que convierte al agroalimentario en un objetivo prioritario del Reglamento de Inteligencia Artificial europeo. Muchos de esos sistemas no son simples herramientas de software: son sistemas de inteligencia artificial tal como los define la normativa. Y algunos de ellos, en función de su aplicación, pueden quedar clasificados como de riesgo alto o como sistemas que requieren medidas específicas de transparencia y gobernanza.
¿Qué ocurre cuando una empresa del sector no ha realizado ese diagnóstico? La respuesta es sencilla: opera con sistemas cuya conformidad regulatoria es incierta, asume responsabilidades sin haberlas identificado y carece de los documentos que la normativa exige. La pregunta real no es si el Reglamento afecta a la empresa. La pregunta es qué hace la dirección con esa realidad.
El caso que analizamos aquí corresponde a un grupo agroalimentario de tamaño mediano, con sede en el noreste de España y operaciones de procesado, envasado y distribución. La empresa contaba con varios sistemas tecnológicos avanzados implantados en los últimos cuatro años: un sistema de visión artificial para la selección de producto en línea de producción, una plataforma de análisis predictivo para la gestión de inventario y mermas, y un módulo de clasificación automatizada de proveedores basado en datos históricos de cumplimiento.
Ninguno de esos sistemas había sido objeto de un análisis de conformidad bajo la normativa de inteligencia artificial. La empresa disponía de una cláusula de privacidad en su sitio web y de un contrato de encargado de tratamiento con su proveedor tecnológico principal. La dirección asumía que, con esos documentos, el cumplimiento normativo estaba cubierto.
Ese supuesto es, en nuestra experiencia asesorando a empresas industriales y tecnológicas, uno de los errores más frecuentes. Una cláusula de privacidad en la web no equivale a un programa de cumplimiento. No documenta los tratamientos de datos. No establece protocolos de respuesta ante una brecha de seguridad. No clasifica los sistemas de inteligencia artificial. Y no protege a los administradores frente a la responsabilidad que la normativa atribuye a la organización como responsable del tratamiento y como operador o implantador de sistemas de IA.
El Reglamento de Inteligencia Artificial europeo establece un enfoque basado en el riesgo. Los sistemas de inteligencia artificial se clasifican en función de su nivel de riesgo para los derechos y la seguridad de las personas, y a cada nivel corresponden obligaciones distintas. Para una empresa agroalimentaria, los sistemas de mayor relevancia regulatoria son aquellos que afectan a personas: los trabajadores, los proveedores clasificados de forma automatizada o los consumidores finales cuyo perfil se construye a partir de datos procesados algorítmicamente.
El sistema de clasificación automatizada de proveedores que operaba este grupo fue identificado, en la fase de diagnóstico, como un sistema que podía tener efectos significativos sobre las personas físicas que operan como proveedores autónomos o como representantes de pequeñas empresas. Eso exigía una evaluación de conformidad, documentación técnica específica y medidas de supervisión humana.
Al mismo tiempo, el tratamiento de datos de trabajadores en la línea de producción, asociado al sistema de visión artificial, generaba tratamientos de datos personales que debían documentarse en el registro de actividades de tratamiento, conforme al Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y a la Ley Orgánica de Protección de Datos y Garantía de los Derechos Digitales (LOPDGDD). En nuestra práctica, la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) ha intensificado su actividad inspectora precisamente en entornos laborales con sistemas de videovigilancia y control automatizado.
El marco normativo aplicable articulaba, por tanto, tres capas superpuestas: el Reglamento de IA para la gobernanza de los sistemas algorítmicos, el RGPD y la LOPDGDD para la protección de datos personales, y la normativa de compliance penal para la exoneración de responsabilidad de la persona jurídica. Ignorar cualquiera de esas capas no eliminaba la obligación. Solo trasladaba la responsabilidad hacia quien debía haber actuado.
El primer paso fue establecer un inventario de sistemas de inteligencia artificial. Parecía sencillo. No lo fue. La empresa no disponía de un registro centralizado de las herramientas tecnológicas con componente algorítmico. Algunos sistemas habían sido adquiridos como módulos de plataformas de terceros sin que la dirección hubiera recibido documentación técnica sobre su funcionamiento interno.
Ese hallazgo, frecuente en empresas de tamaño mediano, tiene consecuencias directas. Cuando la empresa no conoce cómo funciona un sistema que utiliza, no puede documentar su conformidad. No puede supervisarlo. No puede responder ante una inspección. Y no puede demostrar que actuó con la diligencia debida que la normativa exige.
Identificamos tres decisiones críticas que la dirección debía adoptar de forma inmediata, antes de que cualquier plazo de aplicación plena de la normativa convirtiera la inacción en infracción:
Junto a esas tres decisiones urgentes, la dirección debía abordar, en un horizonte de medio plazo, la implantación de un canal de denuncias operativo. La normativa de compliance y la regulación sobre protección de personas que informen sobre infracciones imponían a la empresa la obligación de contar con ese canal. No era opcional. Era un requisito de cumplimiento cuya ausencia generaba responsabilidad directa para los administradores.
El programa de cumplimiento se estructuró en cuatro fases secuenciales, con hitos verificables y entregables documentales en cada una. Esa estructura no era caprichosa: respondía a la lógica de la normativa de compliance penal, que exige que el modelo de prevención sea eficaz, actualizado y verificable. Un programa de cumplimiento que no deja evidencia documental de sus pasos no sirve como elemento de exoneración.
La primera fase fue el diagnóstico. En ella se realizó el inventario de sistemas de IA, se identificaron los tratamientos de datos personales no documentados y se evaluó la madurez del sistema de compliance existente. El resultado fue un mapa de riesgos con tres niveles de prioridad. Los sistemas de clasificación de proveedores y el tratamiento de datos de trabajadores en entorno de visión artificial ocuparon el nivel de prioridad máxima.
La segunda fase abordó la documentación de base. Se completó el registro de actividades de tratamiento, se redactaron las cláusulas informativas adecuadas para los trabajadores afectados por sistemas de videovigilancia y control automatizado, y se revisaron los contratos con los proveedores tecnológicos para incluir las cláusulas de encargado de tratamiento que exige el RGPD. En paralelo, se elaboró la documentación técnica exigida por el Reglamento de IA para los sistemas clasificados como de riesgo alto.
La tercera fase fue la implantación de los protocolos operativos. El protocolo de respuesta ante brechas de seguridad fue el primero. Se definieron los roles internos, el flujo de comunicación interna y externa, el procedimiento de notificación a la AEPD dentro de las 72 horas exigidas y el formato de comunicación a los afectados cuando la brecha exigiera esa comunicación adicional. El canal de denuncias se implantó en esta fase, con garantías de confidencialidad y mecanismos de investigación interna acordes con la normativa.
La cuarta fase fue la formación y la auditoría de verificación. Sin formación, los protocolos no se activan. Hemos observado que las empresas que implantan documentación sin acompañar el proceso de formación práctica para los responsables internos acaban con programas de compliance que existen sobre el papel pero no operan en la realidad. Esa brecha entre el documento y la práctica es exactamente lo que detecta una inspección de la AEPD o una auditoría de compliance penal.
La pregunta que con mayor frecuencia plantean los directores generales y financieros de empresas medianas cuando abordamos este tipo de programas es directa: ¿cuánto cuesta no hacerlo? La respuesta tiene dos dimensiones.
La primera es la dimensión sancionadora. La normativa de protección de datos y el Reglamento de IA establecen regímenes de sanciones que escalan en función de la gravedad de la infracción y de la facturación del infractor. Los importes máximos son relevantes para cualquier empresa de tamaño mediano. Pero la sanción económica no es necesariamente el coste principal. La suspensión de un tratamiento de datos o la prohibición de uso de un sistema de IA durante una investigación puede paralizar procesos productivos enteros. Ese coste operativo supera con frecuencia el importe de la sanción administrativa.
La segunda dimensión es la reputacional y contractual. Los grandes operadores de la distribución agroalimentaria, así como los compradores industriales y los fondos de inversión activos en el sector, incorporan ya en sus procesos de diligencia debida (due diligence) preguntas específicas sobre el cumplimiento normativo en materia de inteligencia artificial y protección de datos. Una empresa que no puede acreditar su programa de compliance queda en desventaja en una negociación de contrato de suministro o en un proceso de M&A.
Acompañamos a este grupo agroalimentario desde la fase de diagnóstico hasta la verificación final del programa. El calendario se resolvió dentro de los plazos que la dirección había establecido como objetivo, con entregables documentales en cada fase que permitieron a los administradores acreditar ante el consejo de administración el estado de cumplimiento de la empresa. Esa trazabilidad interna no es un lujo: es la evidencia que el sistema de compliance penal exige para operar como escudo de responsabilidad.
En nuestra práctica con empresas industriales y del sector alimentario hemos identificado un patrón recurrente de errores que conviene documentar para que sirvan de referencia a cualquier dirección que se enfrente a este proceso.
El primero, ya mencionado, es confundir la existencia de documentación parcial con el cumplimiento real. Una política de privacidad pública, un contrato de encargado de tratamiento con el proveedor de software y una cláusula de confidencialidad en los contratos laborales no son un programa de cumplimiento. Son piezas sueltas de un sistema que solo funciona cuando todas sus partes están conectadas y son operativas.
El segundo error es tratar el cumplimiento normativo como un proyecto puntual en lugar de como un proceso continuo. El Reglamento de IA exige actualizaciones periódicas de la documentación técnica cuando los sistemas se modifican o se implantan nuevos módulos. El RGPD exige que el registro de actividades de tratamiento se mantenga actualizado. Una empresa que implantó su programa de compliance en un ejercicio y no lo ha revisado desde entonces tiene, con alta probabilidad, un programa que ya no refleja su realidad operativa.
El tercer error es gestionar el cumplimiento de la normativa de IA de forma aislada respecto del compliance penal y de la protección de datos. Esas tres áreas se superponen en sus exigencias. Un programa que aborda solo una de ellas deja flancos abiertos que la inspección o la responsabilidad civil puede explotar.
El cuarto error es demorar el diagnóstico hasta que existe un incidente. Una brecha de seguridad sin protocolo, una inspección de la AEPD sin registro de tratamientos o una demanda de un proveedor afectado por una clasificación automatizada sin documentación técnica son escenarios que convierten un problema de compliance en un problema jurídico urgente. El asesoramiento temprano, antes del incidente, tiene un coste significativamente inferior al asesoramiento en crisis.
Como síntesis práctica de los elementos que debe verificar cualquier empresa agroalimentaria que opere con sistemas de inteligencia artificial, proponemos el siguiente esquema de verificación. No sustituye al diagnóstico experto, pero permite a la dirección identificar los puntos de mayor exposición antes de iniciar un proceso de asesoramiento formal.
Si alguna de estas preguntas obtiene una respuesta negativa o incierta, la empresa tiene un punto de exposición regulatoria que conviene abordar antes de que se materialice en un incidente o en una actuación inspectora.
La preparación para el Reglamento de IA en el sector agroalimentario se conecta de forma directa con nuestra práctica de protección de datos y compliance, que integra el RGPD, la LOPDGDD, el compliance penal y la nueva regulación de inteligencia artificial en un programa unificado de gobernanza. Para empresas que afrontan procesos de adquisición o inversión en los que el compliance normativo es un factor de valoración, la lectura del proceso de documentación de la diligencia debida resulta de utilidad práctica directa. Las empresas del sector industrial que deseen un análisis sectorial ampliado del marco de protección de datos y compliance pueden consultar nuestro dosier sobre protección de datos y compliance en la industria.
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