Redactado por Dolores Abuin, quien es -entre muchas otras cosas- Abogada especializada en Inteligencia Artificial Generativa y LLMs• Blog writer en Learn Prompting escribiendo sobre tendencias, herramientas y conceptos clave en IA Generativa (GenAI), Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs), ética de la IA y marcos legales• Experta independiente que participa en la elaboración del Código de Buenas Prácticas para la Comisión Europea y la Oficina Europea de la IA. El Código detallará las normas de la Ley de IA para los proveedores de modelos de IA de uso general• Investigadora en el proyecto AI Researcher de Google.org-OdiseIA Digital Futures Project, grupo 2.1 El futuro del empleo (nuevas tareas y profesiones)• Certificada por IBM-SkillsBuild en el Programa de Inteligencia Artificial 2024• Creadora de contenido de GenAI y LLMs en GlobalCobots, promoviendo los beneficios sociales y educativos de la IA y los robots• Miembro de OdiseIA, contribuyendo al desarrollo y difusión de mejores prácticas y estándares para la ética de la IA y la robótica, la gobernanza de datos y el pensamiento crítico• Colaboro con Diverse AI, una comunidad de profesionales que fomenta la diversidad e inclusión en el campo de la IA• Creadora de Human Biases, un espacio para entender cómo los sesgos humanos impactan en los algoritmos de IA.
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España, pionera en Europa con el primer sandbox de inteligencia artificial:
Quizás nunca hayas oído la palabra sandbox, o quizá te suene de algo y no tengas claro qué significa. La historia de este término es curiosa porque ha ido saltando de un ámbito a otro. En los años setenta apareció en informática con proyectos como Hydra, cuyo objetivo era aislar procesos para que un fallo no se propagara al resto del sistema. Era, en esencia, un entorno de pruebas seguro.
Poco después, en los ochenta, se convirtió en un concepto popular en los videojuegos. Títulos como Ultima I (1981) o Elite (1984) se describieron como sandbox porque ofrecían al jugador libertad total para explorar mundos abiertos y decidir cómo vivir la experiencia, en lugar de seguir un camino lineal.
Y ya en 2016, el término dio un salto a la regulación financiera. La autoridad británica FCA (Financial Conduct Authority), el equivalente a la CNMV española, creó el primer sandbox regulatorio para que las fintechs y las startups pudieran experimentar con productos innovadores bajo supervisión y sin miedo a sanciones inmediatas.
Ese es el espíritu de un sandbox. Se trata de un espacio para probar, fallar y aprender sin que las consecuencias sean irreversibles. Y aquí está la clave. Si eliminamos el miedo a la multa o al error fatal, las empresas se sentirán más libres para innovar.
España ha querido situarse a la vanguardia europea y ser pionera. Primero fue con la creación de la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA), con sede en A Coruña en 2023, y ahora con el lanzamiento el pasado abril de 2025 del primer Sandbox de Inteligencia Artificial de toda la Unión Europea.
La convocatoria, publicada a finales de 2024, atrajo a un total de 44 candidaturas. Tras el proceso de evaluación, fueron seleccionados 12 proyectos.
Este sandbox se regula con el Real Decreto 817/2023 y la Resolución de 20 de diciembre de 2024. Su funcionamiento está perfectamente descrito en la convocatoria oficial, disponible en avance.digital.gob.es. En pocas palabras, se trata de un espacio controlado en el que los sistemas de IA considerados de alto riesgo según el Reglamento europeo se ponen a prueba bajo el control de la AESIA y de la Secretaría de Estado de Digitalización. El objetivo es doble. Por un lado, que las empresas puedan adaptarse al cumplimiento del Reglamento antes de que sea exigible. Y por otro, que las autoridades conozcan casos reales y así puedan generar guías y buenas prácticas útiles para todo el mercado.
Si quieres conocer con más detalle todo lo que supone el sandbox regulatorio de IA, te recomiendo el excelente artículo de David Tejedor, “Todo lo que necesitas saber sobre la trascendental institución de los sandboxes regulatorios en el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (EU AI Act)”. Explica muy bien los fundamentos legales, los debates técnicos y cómo se articula este tipo de regulación en la práctica.
Las 12 empresas pioneras:
Los doce proyectos seleccionados cubren un número muy amplio de sectores, pero todos encajan dentro de los supuestos de “alto riesgo” definidos en el Anexo III del Reglamento Europeo de IA.
Acceso a servicios esenciales públicos o privados
- Dedomena Artificial Intelligence, SL: Sistema de IA para la calificación crediticia, análisis de solvencia y riesgo de impago de individuos a partir de sus datos transaccionales bancarios. Decide si una persona puede o no acceder a un crédito.
- Fundación CITIC (Galicia): Sistema de procesado de la transcripción inteligente de las comunicaciones de emergencias del centro de operaciones del 112 de Galicia. Trabaja en un sistema para procesar automáticamente las transcripciones de las llamadas al 112 en Galicia, con el fin de mejorar la gestión de emergencias.
Biometría
- Veridas Digital Authentication Solutions, SL: Sistema para verificar la edad de usuarios en máquinas de vending, asegurando el cumplimiento normativo en la venta de productos regulados como tabaco o también normativa pendiente de regular para vapeadores.
- Herta Security, SL: Solución 100% española de videovigilancia de alto rendimiento, que funciona por reconocimiento facial (mediante biometría). Está especialmente diseñada para la identificación simultánea de sujetos en entornos multitudinarios y muy cambiantes.
Empleo
- Adevinta Jobs, SLU (InfoJobs): Ranking de inscritos vía HyM (How you Match). Adecuación a la vacante mediante el cálculo de compatibilidad entre los currículos de los candidatos y los requisitos de las ofertas de empleo en InfoJobs. Se trata de un algoritmo que ordena candidatos en función de la adecuación de su currículum a la oferta de empleo.
- Shakers Global Solutions: “AI Matchmaker”. Sistema de emparejamiento impulsado por IA que utiliza recomendaciones personalizadas para conectar talento freelance con proyectos empresariales.
Infraestructuras críticas
- Imotion Analytics, SL: GuardianMobility AI. Supervisión avanzada en tiempo real diseñado para la seguridad y optimización de infraestructuras críticas de transporte. Detección temprana de incidentes y anomalías en vehículos, multitudes y espacios estratégicos.
- Loradix RED, SL: Ciberseguridad reforzada con IA en el control del flujo de datos ajenos al sistema eléctrico desde y hasta el sistema de telegestión de distribución de electricidad (IoT Loradix).
Maquinaria y salud digital
- Airbus Operations, SL: Asistente de operadores para el uso de SOIs. Aplicación web que mediante un chatbot responde a preguntas a partir de un documento de instrucciones operativas estándar (SOI) seleccionado.
- Bit&Brain Technologies, SL: CL@UDIA. Plataforma para la ayuda, tratamiento y prevención de los problemas del sueño. Recogiendo datos multimodales obtenidos mediante sistemas de adquisición vestibles utilizados por los usuarios en su propia casa.
- Tucuvi Care, SL: Tucuvi Health Manager. Software médico que automatiza la monitorización clínica de pacientes a través de llamadas telefónicas gestionadas por LOLA, un asistente virtual basado en IA conversacional.
Productos sanitarios para diagnóstico in vitro
- Made of Genes, SLU: MoGIA-MetCare. IA para la Prevención de Enfermedades Metabólicas. Integra datos clínicos (anamnesis) junto con marcadores analíticos y genéticos para evaluar de manera personalizada el riesgo de enfermedades metabólicas como la diabetes o la obesidad.
Estos sistemas de IA ya están en uso o próximos a entrar en el mercado y afectan a cuestiones tan sensibles como el crédito, el empleo, la sanidad o la seguridad en espacios públicos.
Obligaciones dentro del Sandbox:
Las empresas seleccionadas deben cumplir con una serie de obligaciones que más adelante exigirá el Reglamento de Inteligencia Artificial (RIA). Deben demostrar que gestionan los riesgos de sus sistemas, que los datos usados son de calidad y no introducen sesgos indebidos, que la documentación técnica describe con precisión cómo funcionan los algoritmos, y que se generan registros auditables que permitan rastrear cada decisión.
La transparencia en todo este proceso es la clave. Los usuarios deben saber que están interactuando con un sistema de IA y comprender, en términos claros, por qué reciben una determinada respuesta. Ningún sistema puede operar sin control, sino que debe existir supervisión humana, con capacidad real de corregir o suspender el uso de esa IA si algo falla. Además, se exige robustez técnica y ciberseguridad, así como un plan de seguimiento posterior a la comercialización.
Todo esto se traduce en ejemplos muy concretos. Si Dedomena deniega un crédito, tendrá que justificar que no lo hace por un sesgo oculto en los datos. Si InfoJobs ordena a los candidatos en una oferta, deberá garantizar que no discrimina por edad o género. Si Tucuvi recomienda una pauta de salud por teléfono, el proceso debe quedar registrado y ser comprensible para un médico lo supervise. Si Veridas pide una foto para verificar tu edad, debe informarte claramente qué datos usa y cómo los protege. Y si Loradix gestiona la red eléctrica, tendrá que estar preparada para resistir un ciberataque.
Luces y sombras:
El sandbox es un gran paso, pero eso no evita dudas en cuanto a su aplicación. Su duración es de un año, lo que puede resultar demasiado largo para una startup que necesita moverse rápido en el mercado. El hecho de participar no tiene coste económico directo, pero sí implica dedicar tiempo, personal y recursos técnicos que para una pyme que está empezando puede suponer un lastre.
Además, no sabemos si habrá más convocatorias o si se quedará en un experimento aislado. La gran promesa es que al final del proceso se publicarán guías técnicas y buenas prácticas, pero la utilidad real dependerá de si esas guías son claras, aplicables y prácticas. Si se convierten en documentos genéricos y burocráticos, el valor será limitado.
Por eso, una pyme puede plantearse si le merece la pena entrar o si es más rentable esperar a que otras hagan el camino y después aplicar las lecciones aprendidas. El riesgo es que el sandbox quede reducido a un entorno para grandes empresas, dejando fuera a las pequeñas que realmente son las que más apoyo necesitarían.
El verdadero impacto del sandbox no está solo en las 12 empresas seleccionadas, sino en la capacidad de “contagiar” su aprendizaje al resto del ecosistema. Una fintech que desarrolle microcréditos podrá aprender de las conclusiones sobre scoring bancario sin haber participado directamente. Una empresa de recursos humanos podrá aplicar lo aprendido en InfoJobs para evitar sesgos en sus algoritmos de selección. Una clínica privada tendrá una referencia clara para diseñar sistemas de telemonitorización inspirándose en Tucuvi. Una pyme de seguridad local sabrá hasta dónde puede llegar legalmente con el reconocimiento facial gracias a las pruebas de Herta.
En definitiva, el sandbox será un éxito si las guías resultantes se convierten en un manual de referencia regulatoria para cientos de empresas que no pasaron por el proceso.
Conclusiones:
El sandbox que España ha puesto en marcha es un experimento pionero que puede marcar cómo se aplicará la regulación de la IA en la práctica. Ser el primer país de la UE en dar este paso, tras haber creado la AESIA, refuerza la idea de que España quiere liderar no solo la innovación tecnológica, sino también la manera de gobernarla.
Las doce empresas seleccionadas son la prueba de ello. Desde el crédito y el empleo hasta la salud o las infraestructuras críticas, todas trabajan con sistemas de alto riesgo que afectan a la vida cotidiana de los ciudadanos. El objetivo del sandbox es demostrar que estas tecnologías pueden desarrollarse bajo reglas claras, con transparencia, seguridad y supervisión humana.
Pero también están las sombras. Un año de pruebas puede resultar demasiado largo para una startup que necesita moverse rápido. La participación no cuesta dinero, pero sí recursos y tiempo, que para una pyme son casi tan valiosos como el capital. Y todavía no sabemos si habrá nuevas convocatorias o si este esfuerzo quedará como un experimento aislado.
El éxito dependerá de que lo aprendido se traduzca en guías comprensibles y útiles. No se necesitan más documentos técnicos escritos en jerga legal que solo entiendan juristas, sino orientaciones claras que puedan aplicar ingenieros, médicos, directivos y emprendedores. Si esas guías llegan a convertirse en directrices básicas para cientos de empresas, el impacto del sandbox irá mucho más allá de estas doce seleccionadas.
El sandbox pretende ser un espacio donde innovar sin miedo, pero con reglas firmes que garanticen la seguridad. Y, al mismo tiempo, como en un sandbox de videojuegos, también pretende que sea un lugar para probar, equivocarse y volver a empezar sin perder la partida.
Ahora queda por ver si este espacio de pruebas se convierte en una herramienta real de confianza o si se queda en un experimento más. La verdadera medida de su éxito no estará en las doce empresas elegidas ni en los informes que se publiquen, sino en su capacidad para lograr que miles de pymes y ciudadanos entiendan, apliquen y confíen en la IA que marcará su futuro inmediato. El sandbox no será solo un laboratorio, sino la prueba de que se puede innovar y regular al mismo tiempo.
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Dolores Abuin
15 de septiembre del 2025
España, pionera en Europa con el primer sandbox de inteligencia artificial