Modelo fundacional: el nombre común de lo que la Ley llama modelo GPAI

«Modelo fundacional» (foundation model) es el término que la industria y la comunidad investigadora usan para un modelo de IA grande y de capacidad general, entrenado sobre datos amplios a gran escala y adaptable a una amplia gama de tareas posteriores. La Ley de IA de la UE no usa esa expresión. Lo que la Ley regula, en el artículo 3, punto 63 y el capítulo V (artículos 51 a 55), es el modelo de IA de uso general (GPAI). A efectos prácticos, el modelo al que la gente se refiere cuando dice «modelo fundacional» es lo que la Ley gobierna como modelo GPAI: grandes modelos de lenguaje, grandes modelos multimodales y de generación de imágenes, y similares.

La distinción que conviene retener desde la primera línea: un modelo fundacional/GPAI es un componente, no un sistema terminado, y ser un modelo GPAI no es un nivel de riesgo. Por sí solo no convierte nada en «alto riesgo». El nivel de riesgo se adhiere al sistema y al uso construidos sobre el modelo.

Qué regula realmente la Ley: el modelo GPAI

El artículo 3, punto 63 define un modelo de IA de uso general como un modelo de IA —incluido el entrenado con una gran cantidad de datos mediante autosupervisión a escala— que muestra una generalidad significativa y es capaz de desempeñar de forma competente una amplia gama de tareas diferenciadas, con independencia de cómo se comercialice, y que puede integrarse en una variedad de sistemas o aplicaciones posteriores. (Los modelos usados únicamente para investigación, desarrollo o creación de prototipos antes de su introducción en el mercado quedan excluidos.)

Así que «modelo fundacional» y «modelo GPAI» apuntan al mismo objeto desde dos vocabularios. Cuando leas material sobre la Ley de IA de la UE, traduce «modelo fundacional» por «modelo GPAI» y mira al capítulo V.

Un término relacionado de la Ley es el sistema de IA de uso general: un sistema basado en un modelo GPAI que puede servir a una variedad de fines. El modelo es el motor; el sistema es el vehículo. Las obligaciones difieren en consecuencia.

Las obligaciones: artículos 51 a 55

El capítulo V impone dos capas de deberes a los proveedores de modelos GPAI.

Todos los proveedores de modelos GPAI — artículo 53. Elaborar y mantener actualizada la documentación técnica; poner información y documentación a disposición de los proveedores posteriores que integran el modelo para que puedan cumplir sus propias obligaciones; establecer una política para cumplir la normativa de la UE sobre derechos de autor; y publicar un resumen suficientemente detallado del contenido usado para entrenar el modelo. (Los proveedores establecidos fuera de la UE designan un representante autorizado bajo el artículo 54.)

Proveedores GPAI de riesgo sistémico — artículos 51, 52 y 55. Un modelo GPAI se clasifica como de riesgo sistémico si tiene capacidades de alto impacto. El artículo 51(2) establece una presunción: se presume que un modelo tiene capacidades de alto impacto —y, por tanto, riesgo sistémico— cuando el cómputo acumulado usado para su entrenamiento, medido en operaciones de coma flotante, es superior a 10²⁵ FLOP. El artículo 52 cubre el procedimiento de notificación; el artículo 55 añade los deberes más pesados: evaluación del modelo y pruebas adversarias, evaluación y mitigación del riesgo sistémico, seguimiento y notificación de incidentes graves, y ciberseguridad adecuada.

Dos precisiones que los profesionales suelen errar:

• La línea de 10²⁵ FLOP crea una presunción, no una etiqueta automática e inamovible: la Comisión también puede designar un modelo como de riesgo sistémico por otros motivos, y el umbral puede actualizarse.
• Las multas a los proveedores de modelos GPAI las impone la Comisión bajo el artículo 101, no bajo los niveles del artículo 99 que se aplican a los operadores de sistemas de IA. No apliques los niveles de sistema de 35 M€/7 % a un incumplimiento de proveedor de modelo. Mantén el artículo sancionador emparejado con el actor: los sistemas de IA, las autoridades nacionales bajo el artículo 99; los proveedores de modelos GPAI, la Comisión bajo el artículo 101; y las instituciones de la UE, el Supervisor Europeo de Protección de Datos (SEPD) bajo el artículo 100.

Las obligaciones GPAI (capítulo V) se aplican desde el 2 de agosto de 2025 y no las aplazó el Ómnibus Digital. Los modelos ya introducidos en el mercado antes de esa fecha tienen hasta el 2 de agosto de 2027 para cumplir (una disposición transitoria distinta de cualquier plazo de alto riesgo).

Por qué un modelo fundacional no es un nivel de riesgo posterior

Esta es la confusión más extendida. La gente oye «modelo de clase GPT» y supone que es «alto riesgo». No lo es: «alto riesgo» es una clasificación de un sistema de IA por su uso, bajo el artículo 6 y el anexo III. Un modelo GPAI es una categoría separada y transversal (capítulo V), no un quinto nivel en la pirámide de riesgo.

Qué significa esto en la práctica:

• Si construyes un chatbot de atención al cliente sobre un modelo fundacional, tu sistema es muy probablemente de riesgo limitado (un deber de transparencia del artículo 50 para avisar a los usuarios de que hablan con una IA), no de alto riesgo, porque conversar con clientes no es un uso del anexo III.
• Si construyes una herramienta de cribado de currículos sobre el mismo modelo fundacional, tu sistema es de alto riesgo, porque el cribado de selección de personal es el punto 4 del anexo III. Mismo modelo, sistema distinto, nivel distinto.

La naturaleza del modelo nunca decide el nivel de riesgo de tu sistema. Lo decide el uso. Clasificas el sistema que comercializas bajo los artículos 5 y 6, y por separado te apoyas en la información del artículo 53 del proveedor del modelo para cumplir tus propios deberes, incluida la alfabetización en IA (artículo 4) y, donde proceda, la transparencia (artículo 50).

Ejemplo práctico

Sprektra Labs OÜ, una empresa SaaS estonia de ~70 empleados y ~12 M€ de facturación, construye una función de asistente de escritura sobre un gran modelo de uso general al que accede mediante una API comercial. El equipo lo llama «nuestra integración del modelo fundacional». Se confunden dos preguntas; sepáralas.

¿Es Sprektra proveedor de un modelo GPAI? No. No entrenó ni comercializó el modelo; integra el modelo GPAI de un tercero. Su proveedor es el proveedor del modelo GPAI, que carga con los deberes del artículo 53 (y el artículo 55 si el modelo es de riesgo sistémico). Sprektra es un proveedor posterior con derecho a recibir la información del artículo 53.

¿Es el asistente de escritura de Sprektra «de alto riesgo» por apoyarse en un modelo fundacional potente? No: la capacidad del modelo no fija el nivel. Sprektra clasifica su propio sistema por el uso. Una ayuda general de escritura no es un uso del anexo III, así que el sistema es muy probablemente de riesgo limitado: Sprektra debe el deber del artículo 50 de dejar claro que los usuarios interactúan con una IA, y el deber de alfabetización en IA del artículo 4 para su personal. No surge ninguna evaluación de la conformidad de alto riesgo.

Ahora Sprektra añade un módulo que puntúa las respuestas escritas de los candidatos a un empleo para un cliente de RR. HH. Ese módulo desempeña una función del punto 4 del anexo III: es de alto riesgo, con independencia del modelo fundacional subyacente. El mismo motor ahora impulsa un sistema de alto riesgo, y el conjunto completo de obligaciones de alto riesgo se aplica a ese módulo. El modelo no cambió de nivel; lo hizo el uso.

Cómo ayuda Confir

Confir registra cada sistema de IA que una organización construye y lo clasifica bajo los artículos 5 y 6 por su uso, de modo que un sistema construido sobre un modelo fundacional se puntúa por lo que hace, nunca por la reputación del modelo. Cuando una organización integra un modelo GPAI, la evaluación estructurada de Confir captura la posición de proveedor posterior y la información del artículo 53 que debería obtener del proveedor del modelo. El motor es determinista y basado en reglas: una entrada idéntica produce una clasificación idéntica, con la regla que se activó visible, de modo que «usamos un modelo grande» nunca infla en silencio el nivel de riesgo de un sistema.

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