La mayoría de los contratos de proyectos de IA se firman sobre una propuesta comercial y una demo. Ninguna de las dos dice quién se queda con el código, qué pasa con tus datos, ni cómo sales del contrato si el proveedor deja de responder. Esta es la lista de lo que conviene exigir por escrito antes de firmar, no después.
Respuesta rápida: exige cesión de propiedad intelectual del código a medida, acceso al repositorio desde el día uno, declaración escrita de qué modelos se usan y si tus datos entrenan alguno, criterios de aceptación medibles, trazabilidad de las decisiones del sistema, y una cláusula de salida con entrega de artefactos.
1. Propiedad del código y acceso al repositorio
La pregunta no es «¿me entregan el código?» sino «¿desde cuándo lo veo?». Exige acceso al repositorio desde el primer commit y cesión expresa de la propiedad intelectual del desarrollo a medida. Un proveedor que solo entrega al cierre te deja sin capacidad de auditar avance ni de cambiar de socio a mitad de camino.
2. Qué modelos se usan, y bajo qué condiciones
Pide el nombre y la versión del modelo, el proveedor de infraestructura y la región de procesamiento. No es un detalle técnico: determina a qué jurisdicción quedan sujetos tus datos y qué pasa cuando el proveedor deprecia una versión.
3. Si tus datos entrenan modelos, y de quién
Debe quedar por escrito. En Chile la Ley 21.719 de protección de datos personales entra en vigencia el 1 de diciembre de 2026, y con ella la responsabilidad sobre el tratamiento no se transfiere al proveedor por el solo hecho de contratarlo.
4. Criterios de aceptación medibles
«Un asistente que responda bien» no es un criterio. Sí lo es «responde correctamente el 90% de un set de 200 preguntas acordado antes de empezar». Sin métrica y sin set de prueba definido de antemano, la discusión de aceptación se vuelve una negociación de percepciones.
5. Trazabilidad de las decisiones del sistema
Para cualquier sistema que clasifique, puntúe o recomiende sobre personas, exige registro de qué entró, qué salió y con qué versión del modelo. Es lo que permite responder una reclamación meses después.
El marco de referencia más usado para esto es el AI RMF del NIST, “intended for voluntary use and to improve the ability to incorporate trustworthiness considerations into the design, development, use, and evaluation of AI products, services, and systems”, organizado en cuatro funciones: Govern, Map, Measure y Manage.
6. Clasificación por nivel de riesgo
Aunque la regulación chilena aún está en trámite, el Reglamento Europeo de IA ya fijó el modelo que está siendo replicado en la región: obligaciones distintas según el riesgo del sistema, y según se actúe como proveedor o como usuario. Pregunta en cuál de los dos roles queda tu empresa.
7. Quién responde si el sistema se equivoca
La responsabilidad sobre el riesgo no se transfiere al comprar. Si el sistema toma decisiones que afectan a clientes, define contractualmente el reparto de responsabilidad y el procedimiento de escalamiento.
8. Costo de operación, no solo de construcción
Un proyecto de IA tiene costo variable permanente: tokens, infraestructura y almacenamiento vectorial. Exige una estimación del costo mensual en operación a volumen esperado, con la tarifa de referencia del proveedor de modelos —por ejemplo los precios publicados de Anthropic o de Amazon Bedrock— y no una cifra redonda sin origen.
9. Prueba con tus datos antes de firmar
Una demo con datos del proveedor demuestra que el proveedor sabe hacer demos. Pide una prueba acotada con tus propios datos, aunque sea sobre una muestra anonimizada. Es la única forma de ver el comportamiento real frente a tus casos borde.
10. Cláusula de salida
Define qué recibes si terminas el contrato: código, documentación de arquitectura, credenciales, datos exportados en formato abierto y un período de transición. Sin esto, el costo de cambiar de proveedor es el que fija el proveedor.
Cómo usar esta lista
Ninguna de las diez es negociable a cambio de precio. Un proveedor que las acepta todas por escrito no es necesariamente el mejor, pero uno que se resiste a varias está anticipando dónde va a estar el conflicto.
Fuentes
- NIST — AI Risk Management Framework: marco voluntario en cuatro funciones para incorporar confiabilidad al diseño, desarrollo, uso y evaluación de sistemas de IA.
- Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial: clasificación por nivel de riesgo y distinción de obligaciones entre proveedor y usuario.
- BCN — Ley 21.719: protección de datos personales en Chile, con entrada en vigencia el 1 de diciembre de 2026.
- BCN — Ley 21.595 de Delitos Económicos: amplía la responsabilidad penal de la persona jurídica reformando la Ley 20.393.
- Anthropic y Amazon Bedrock: tarifas de referencia para estimar costo de operación.
Preguntas frecuentes sobre contratar un proveedor de IA
¿De quién es el código que construye un proveedor de IA?
Depende de lo que diga el contrato. Exige por escrito la cesión de la propiedad intelectual del código a medida y el acceso al repositorio desde el primer día, no al cierre del proyecto.
¿Qué pasa con mis datos si uso un proveedor de IA?
Exige que se declare por escrito qué modelos se usan, si tus datos se emplean para entrenar y dónde se procesan. En Chile la Ley 21.719 entra en vigencia el 1 de diciembre de 2026 y la responsabilidad sobre el tratamiento no se transfiere por contratar.
¿Cómo verifico que un proveedor de IA no está vendiendo humo?
Pide ver el sistema funcionando con tus propios datos antes de firmar, y exige criterios de aceptación medibles por escrito en vez de descripciones cualitativas.