¿Por qué un addendum y no un contrato nuevo?
La mayoría de los contratos SaaS se firmaron antes de que el proveedor añadiera funciones de IA. Por tanto, el contrato no regula el uso de datos para entrenar modelos, la responsabilidad por la salida de la IA ni el derecho a rechazar nuevas funciones de IA. Negociar un contrato completamente nuevo casi nunca es viable; un addendum sí lo es. El momento natural es una renovación, ampliación o cambio de precio: ahí tiene margen de negociación.
A continuación, los seis temas que debe incluir todo addendum de IA, cada uno con una cláusula de ejemplo. Los textos son un punto de partida para la negociación, no un producto jurídico listo para usar.
1. Uso de datos y entrenamiento de modelos
La cláusula más importante. Sin acuerdo, el proveedor puede usar sus datos (prompts, documentos, datos de uso) para entrenar sus modelos, lo que hace que su información empresarial acabe en un modelo que también sirve a sus competidores.
2. Transparencia y notificación de nuevas funciones de IA
La IA suele llegar mediante una actualización rutinaria ("IA en la sombra"). Esta cláusula obliga a que se le informe antes de que se active.
3. Responsabilidad por la salida de la IA
Las condiciones estándar casi siempre excluyen por completo la responsabilidad por la salida generada por IA. Una inversión total rara vez es viable, pero sí una posición intermedia razonable.
4. Subencargados e IA de terceros
Su proveedor suele contratar su propia IA a un tercero (un proveedor de modelos). Sin acuerdo, usted no sabe quién trata sus datos, y eso puede cambiar sin previo aviso.
5. Cumplimiento del EU AI Act
El reglamento impone obligaciones al proveedor del sistema de IA, pero usted, como usuario, debe poder demostrar que sus proveedores cumplen. Coloque la carga de la prueba donde corresponde.
6. Salida y portabilidad de datos
Las funciones de IA crean nuevas formas de dependencia: prompts, configuraciones, variantes entrenadas y salidas generadas. Acuerde ya en el addendum qué se lleva consigo al finalizar.
¿Cómo consigue que se firme el addendum?
- Haga primero un inventario — qué proveedores han añadido IA y qué dice actualmente el contrato. Sin visión de conjunto, negocia a ciegas.
- Priorice por riesgo — empiece por los proveedores que tratan datos personales o datos críticos para el negocio.
- Elija el momento — una renovación, ampliación o una subida de precio anunciada. Ahí el proveedor quiere algo de usted.
- Sea razonable pero concreto — la cláusula 1 (sin entrenamiento con sus datos) y la cláusula 2 (aviso previo) son aceptables para la mayoría de los proveedores; empiece por ahí.
¿Prefiere incorporar los requisitos de IA directamente en la licitación o selección en lugar de corregirlos después? Consulte Compras de IA. Para la vigilancia continua de nuevas funciones de IA en sus proveedores —incluida la alerta de cuándo hace falta un addendum— existe VendorManager.nl.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un addendum de IA?
Un anexo a un contrato (SaaS) existente que regula específicamente la funcionalidad de IA: uso de datos, entrenamiento de modelos, transparencia, responsabilidad, subencargados, cumplimiento del EU AI Act y salida. El resto del contrato existente no se modifica.
¿Puedo imponer un addendum de IA en un contrato en curso?
Jurídicamente, normalmente no es posible: es una modificación que requiere el acuerdo de ambas partes. En la práctica funciona en una renovación, ampliación o cambio de precio, cuando hay margen de negociación. Los grandes proveedores suelen tener ya sus propias condiciones de IA; revíselas con espíritu crítico en lugar de aceptarlas sin más.
¿No basta con un acuerdo de encargo de tratamiento (DPA)?
No. Un DPA regula los datos personales bajo el RGPD. Un addendum de IA cubre también datos no personales (datos empresariales, prompts, salidas), el entrenamiento de modelos, la transparencia específica de IA y las obligaciones del EU AI Act. Ambos se complementan.
¿Cuál es la cláusula más importante?
La prohibición de entrenar modelos con sus datos. Ese riesgo es irreversible: una vez que los datos se han usado para entrenar un modelo, ya no se pueden retirar.
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