Cláusula de indemnidad en contratos con IA

La adopción de inteligencia artificial en las empresas ya no es una “prueba de concepto”. Es una decisión operativa y contractual. Y, en ese contexto, la cláusula de indemnidad en contratos con IA se convierte en una de las herramientas más eficaces para repartir riesgos de forma clara, previsible y defendible si surge un conflicto.

En términos sencillos, una cláusula de indemnidad en contratos con IA obliga a una parte a mantener a la otra “a salvo” frente a reclamaciones, costes, sanciones y daños derivados de determinados hechos. En contratos vinculados a IA, suele activarse ante reclamaciones de terceros relacionadas con: contenidos generados, uso de datos, infracciones de propiedad intelectual o incumplimientos regulatorios.

Ejemplo de posible reclamación (caso típico): una empresa publica en su web y campañas un texto e imágenes generados con IA. A los pocos días recibe un burofax (o requerimiento por correo electrónico) de un tercero alegando que el contenido reproduce de forma sustancial un artículo y una ilustración protegidos. Exige: (i) retirada inmediata del material, (ii) cese de uso en anuncios y redes, (iii) identificación del responsable (marca, agencia, proveedor de IA), y (iv) pago de una cantidad en concepto de daños y perjuicios y/o licencia retroactiva. Si no se atiende, anuncia acciones judiciales y solicitud de medidas cautelares.

La pregunta práctica que debería guiar la redacción del contrato es esta: si mañana llega una reclamación, quién asume el coste, quién dirige la defensa y con qué límites.

Riesgos legales del uso de IA (impacto en la cláusula de indemnidad en contratos con IA)

En la práctica, los riesgos legales de los modelos de IA suelen concentrarse en tres frentes: (i) propiedad intelectual, (ii) datos personales y (iii) cumplimiento regulatorio (en función del caso de uso y del sector). Si el contrato mercantil no asigna estos riesgos desde el inicio, el conflicto llega tarde… y normalmente llega caro.

Además, en la UE existen obligaciones de transparencia y gobernanza para ciertos usos de IA (especialmente cuando hay IA generativa o usos de impacto). Esto afecta a producto, marketing, atención al cliente y a la forma en la que se despliega la solución. Y, por tanto, debe reflejarse en el contrato y en el reparto de responsabilidades.

Responsabilidad por contenidos generados por IA

Cuando hablamos de responsabilidad por contenidos generados por IA, la pregunta clave es: ¿quién paga si un tercero reclama por ese contenido? No hay una respuesta única. Depende de:

• Los roles reales (proveedor, integrador, cliente, usuario final).
• El control efectivo: quién decide prompts, quién valida salidas, quién publica.
• Las medidas de mitigación pactadas: filtros, revisión humana, limitaciones de uso, trazabilidad.

Un buen contrato no se limita a decir “hay indemnidad en contratos con IA”, sino que describe el flujo de control: qué se permite, qué se prohíbe, y qué salvaguardas son obligatorias antes de que el output “salga al mundo”.

Indemnización por infracción derivada indemnidad en contratos con IA

La indemnización por infracción vinculada a IA suele centrarse en reclamaciones por copyright, marcas, secretos empresariales o derechos de imagen. Para que sea útil, conviene aterrizarla en supuestos concretos, por ejemplo:

• Problemas por el dataset (origen, licencias, opt-outs, terceros).
• Riesgos por prompts (incluyendo los aportados por el cliente).
• Riesgos por outputs (uso permitido, canales de publicación, revisión previa).

Cuanto más genérica sea la indemnidad en contratos con IA, más fácil será discutirla cuando realmente importe. La clave está en convertirla en una cláusula accionable.

Límites de responsabilidad

La limitación de responsabilidad es habitual en contratos tecnológicos, pero debe diseñarse con cuidado. En derecho civil español, rige la libertad de pactos dentro de los límites de la ley, la moral y el orden público. Y hay un punto crítico: no es válido excluir responsabilidad por dolo. Por eso, una limitación “total” o mal formulada puede ser ineficaz si se discute mala fe o incumplimientos graves.

En IA, además, es frecuente ver tensiones entre:

• un “cap” bajo (límite económico), y
• una indemnidad en contratos con IA muy amplia (que pretende cubrirlo todo).

Si ambas piezas no están alineadas, el contrato genera una falsa sensación de seguridad.

Cumplimiento normativo

El cumplimiento normativo en sistemas de IA ya no puede tratarse como un “anexo”. Afecta a obligaciones de transparencia, documentación, gobernanza, gestión de incidentes y, en determinados escenarios, a requisitos reforzados.

Por eso, además de indemnidad en contratos con IA, conviene pactar quién implementa controles y cómo se demuestra esa diligencia: etiquetado, trazabilidad, registro interno, evaluación de riesgos y respuesta a incidentes.

Garantías contractuales

Las garantías en contratos de IA deben adaptarse al producto. No es lo mismo un “asistente de redacción” que un sistema de scoring o decisiones automatizadas. Habitualmente se negocian garantías sobre:

• Origen lícito de datos y legitimación de uso.
• No infracción de derechos de terceros (en términos razonables y verificables).
• Medidas de seguridad coherentes con el riesgo.

También aporta mucho valor exigir garantías sobre documentación, logs y capacidad de explicar el comportamiento del sistema en términos operativos (qué hace, cuándo, con qué límites y con qué evidencias). Esto mejora la defensa ante reclamaciones y reduce discusiones probatorias.

Cómo redactar una cláusula de indemnidad en contratos con IA sólida (guía práctica)

Para que una cláusula de indemnidad en contratos con IA funcione, debe ser ejecutable: que se pueda activar sin discutir su significado en plena crisis.

Incluye, como mínimo:

• Supuestos cubiertos: datos, outputs, infracciones, sanciones, reclamaciones.
• Procedimiento: notificación, dirección de la defensa, cooperación, acuerdos/transacciones.
• Gastos cubiertos: abogados, peritos, tasas, acuerdos, condenas.
• Exclusiones: uso no autorizado, prompts del cliente, modificaciones, incumplimientos del cliente.
• Cap y carve-outs: coherentes con la limitación de responsabilidad.

Consejo práctico: si en la cláusula no queda claro quién controla la defensa y en qué plazos debe reaccionarse, en la práctica se pierde la ventaja de la indemnidad.

Buenas prácticas en contratos tecnológicos

Primero, define roles y control. En IA esto es decisivo: quién entrena, quién integra, quién despliega y quién decide los casos de uso. Sin esa “foto”, la indemnidad en contratos con IA se vuelve discutible.

Después, introduce obligaciones operativas que reduzcan riesgo y faciliten probar diligencia:

• Auditorías razonables.
• Logs y trazabilidad (prompts, versiones de modelo, outputs).
• Gestión de subproveedores.
• “Playbook” de incidentes (detección, retirada/corrección, notificación).

Protección frente a reclamaciones de terceros por indemnidad en contratos con IA

La mejor protección no es solo “pagar si ocurre”. Es evitar que ocurra. La indemnidad en contratos con IA debe ir acompañada de controles sobre los riesgos más frecuentes, especialmente los de propiedad intelectual y publicación de outputs.

Riesgos de propiedad intelectual en IA

Los riesgos de propiedad intelectual en IA suelen aparecer por similitud sustancial en outputs, por uso de marcas en prompts o por reutilización involuntaria de material protegido. Para reducirlos, conviene pactar:

• Filtros y restricciones (listas de exclusión, categorías prohibidas).
• Revisión humana en usos críticos.
• Descripción realista de salvaguardas (“guardrails”): qué cubren y qué no.

Esto evita expectativas incorrectas y, sobre todo, litigios por “incumplimiento” basados en promesas implícitas.

Riesgos por datos de entrenamiento

El riesgo se dispara cuando no se documenta el origen del dataset y su gobernanza. En la UE, la minería de textos y datos tiene excepciones y condiciones, y el opt-out de titulares puede ser relevante según el caso.

Buena práctica contractual: exigir evidencias de gobernanza del dato (fuentes, licencias, exclusiones, registros internos). Eso refuerza la posición del cliente si surge una reclamación y conecta directamente con las garantías contractuales.

Riesgos por outputs generados

La responsabilidad por outputs también puede activarse por difamación, publicidad engañosa, información errónea o contenido ilícito. Si esos outputs se publican (web, campañas, atención al cliente), el riesgo crece.

Por eso, es razonable pactar:

• Revisión humana en determinados casos.
• Políticas de uso aceptable.
• Trazabilidad de prompts y versiones.
• Canal rápido de retirada o corrección (“notice & fix”).

Conflictos con derechos de autor

En la práctica, muchos conflictos nacen por dos vías: entrenamiento con material protegido sin cobertura adecuada y outputs que reproducen elementos protegidos. Esto se gestiona mejor con obligaciones de documentación y con una indemnidad en contratos con IA bien delimitada.

Además, si la actividad incluye intermediación o difusión de contenido, conviene alinear contrato, políticas internas y mecanismos de notificación/retirada. Eso mejora el encaje con el cumplimiento normativo y reduce el daño reputacional cuando hay incidentes.

Responsabilidad sobre decisiones automatizadas

Cuando la IA toma decisiones con impacto relevante (selección, scoring, admisión, priorización), entra en juego el marco de protección de datos y, en particular, el derecho a no ser objeto de decisiones basadas únicamente en tratamiento automatizado cuando produzcan efectos jurídicos o significativamente similares.

En estos casos, el cumplimiento normativo exige pactar medidas como:

• Intervención humana.
• Información al interesado.
• Evaluaciones de impacto cuando proceda.
• Gobernanza del modelo (roles, controles, evidencias).

Si no se pacta, la discusión llega con la reclamación, y normalmente en el peor momento.

Conclusiones de la indemnidad en contratos con IA

Una buena cláusula de indemnidad en contratos con IA no es un “copiar y pegar”. Debe encajar con el caso de uso, con el reparto real de control y con los límites legales de la responsabilidad contractual.

Si tu empresa está implantando IA (o contratando un proveedor para hacerlo), una revisión contractual específica puede marcar la diferencia entre un incidente gestionable y un problema serio de costes, reputación y cumplimiento. En un despacho de abogados especializado en indemnidad en contratos con IA, normalmente trabajamos esta materia con un enfoque práctico: mapa de riesgos, asignación de responsabilidades y redacción de cláusulas ejecutables (indemnidad, garantías, límites, auditoría, incidentes y gobernanza).