Desglose del régimen sancionador del Reglamento UE 2024/1689 para empresas españolas: qué multas, a quién aplican, desde cuándo y qué excepciones existen para PYMEs.
📌 En resumen
El AI Act prevé tres tramos sancionadores en el artículo 99: hasta 35 M€ o 7% de facturación mundial por prácticas prohibidas; hasta 15 M€ o 3% por incumplir obligaciones de alto riesgo o transparencia; hasta 7,5 M€ o 1% por información incorrecta a autoridades. Para PYMEs se aplica la menor de las dos cuantías, no la mayor.
El ruido mediático del AI Act se ha concentrado en las multas de "hasta 35 millones de euros". La realidad es más matizada: hay tres tramos diferenciados, excepciones explícitas para PYMEs y una aplicación escalonada que entra en efecto sólo desde agosto de 2026. Este post desglosa el artículo 99 del Reglamento para que una empresa española pueda calcular su exposición real.
El reglamento distingue tres categorías de infracción con multas asimétricas:
| Tramo | Qué sanciona | Máximo |
|---|---|---|
| 1 | Uso o puesta en mercado de sistemas de IA prohibidos (art. 5): social scoring, manipulación subliminal, vigilancia biométrica en tiempo real en espacios públicos, categorización por datos sensibles. | 35 M€ o 7% facturación mundial |
| 2 | Incumplimiento de obligaciones de sistemas de alto riesgo (arts. 8-50), obligaciones de transparencia (art. 50) u obligaciones de proveedores de modelos GPAI. | 15 M€ o 3% facturación mundial |
| 3 | Suministro de información incorrecta, incompleta o engañosa a autoridades u organismos notificados. | 7,5 M€ o 1% facturación mundial |
En cada tramo, el importe efectivo es la mayor cifra entre el valor fijo y el porcentaje de facturación mundial del ejercicio anterior. Para una multinacional con 10.000 M€ de facturación, el tramo 1 puede suponer 700 M€. Para una pyme de 5 M€, el porcentaje cambia la lógica (ver siguiente apartado).
El artículo 99.6 del Reglamento establece que para PYMEs, incluidas las startups, se aplica la menor de las dos cuantías. Esto cambia completamente el cálculo:
| Empresa | Facturación anual | Tramo 1 máximo | Tramo 2 máximo | Tramo 3 máximo |
|---|---|---|---|---|
| Multinacional | 10.000 M€ | 700 M€ (7%) | 300 M€ (3%) | 100 M€ (1%) |
| Mediana grande | 100 M€ | 7 M€ (7%) | 3 M€ (3%) | 1 M€ (1%) |
| Mediana | 50 M€ | 3,5 M€ (7%) | 1,5 M€ (3%) | 500 K€ (1%) |
| Pyme | 5 M€ | 350 K€ (7%) | 150 K€ (3%) | 50 K€ (1%) |
| Pyme pequeña | 1 M€ | 70 K€ (7%) | 30 K€ (3%) | 10 K€ (1%) |
| Microempresa | 200 K€ | 14 K€ (7%) | 6 K€ (3%) | 2 K€ (1%) |
Para calificar como PYME se usa la definición de la Recomendación 2003/361/CE de la Comisión Europea: menos de 250 empleados y facturación anual ≤50 M€ o balance total ≤43 M€. La verificación del estatus de PYME es un proceso formal; no basta con auto-declararse.
| Fecha | Qué se vuelve sancionable |
|---|---|
| 2 febrero 2025 | Prácticas prohibidas (art. 5) y obligaciones de alfabetización en IA (art. 4). |
| 2 agosto 2025 | Obligaciones sobre modelos GPAI y gobernanza. |
| 2 agosto 2026 | La mayoría del reglamento: sistemas de alto riesgo del Anexo III, obligaciones de transparencia (art. 50), obligaciones de deployers. |
| 2 agosto 2027 | Sistemas de alto riesgo del Anexo I (productos armonizados: juguetes, dispositivos médicos, maquinaria, etc.). |
La autoridad nacional designada para el AI Act en España es la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA), creada por el Real Decreto 729/2023 y con sede en A Coruña. AESIA actúa como autoridad nacional de vigilancia del mercado (market surveillance authority) y podrá:
El régimen sancionador del AI Act es independiente del RGPD. Un mismo incidente puede acumular dos sanciones:
El art. 74 del AI Act obliga a AESIA y AEPD a coordinarse e intercambiar información, pero no fusiona los procedimientos. Es posible recibir varias resoluciones sancionadoras paralelas.
El artículo 99.7 del reglamento fija los criterios de graduación. AESIA tendrá en cuenta:
En la práctica, esto significa que tener el checklist de cumplimiento operativo antes de agosto de 2026 no solo previene la infracción — también actúa como atenuante si algo acaba saliendo mal.
El Reglamento solo prevé sanciones administrativas (multas). Las conductas que también infrinjan el Código Penal (por ejemplo, tratamiento ilícito de datos personales) pueden derivar en procedimientos penales paralelos, pero eso es competencia nacional y depende de cada Estado miembro.
Sí. Las resoluciones de AESIA son recurribles en alzada ante la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial y, agotada la vía administrativa, ante la jurisdicción contencioso-administrativa.
Desde el 2 de agosto de 2026. Antes de esa fecha, la obligación existe pero las sanciones no aplican al sistema de alto riesgo concreto del Anexo III. Los sistemas del Anexo I (productos armonizados) ven sus sanciones activarse el 2 de agosto de 2027.
Siguiente paso recomendado
Auditoría de IA y gobernanza mínima para reducir exposición sancionadora antes de agosto de 2026.
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Autor
Fundador y Consultor de Datos e IA
David Aldomar es fundador y consultor principal de MERIDIAN Data & IA, consultora especializada en ayudar a pymes y empresas medianas en España a tomar mejores decisiones con sus datos. Su trabajo se centra en cuatro áreas: diseño e implantación de plataformas de datos (data warehouses, pipelines ETL con dbt, integración de ERPs y CRMs), reporting y dashboards ejecutivos en Power BI, automatización de procesos de negocio con herramientas como n8n, y desarrollo de soluciones de inteligencia artificial aplicada — desde modelos de forecasting de demanda hasta copilots internos basados en RAG con LangChain y FastAPI. Ha liderado proyectos en sectores como logística y transporte, retail y distribución, servicios financieros, manufacturing y construcción, siempre con un enfoque pragmático: diagnóstico corto, entregables concretos y transferencia de conocimiento al equipo del cliente para que sea autónomo desde el primer día. Antes de fundar MERIDIAN, acumuló experiencia en consultoría de datos y transformación digital trabajando con stacks variados — desde entornos Microsoft (SQL Server, Power BI, Azure) hasta ecosistemas open source (Python, dbt, BigQuery). Su filosofía es que un buen proyecto de datos no se mide por la tecnología que usa, sino por las decisiones de negocio que permite tomar. Escribe regularmente en el blog de MERIDIAN sobre reporting, gobierno del dato, automatización e IA aplicada, con guías prácticas orientadas a responsables de negocio y equipos técnicos de empresas que quieren sacar partido real a sus datos sin depender de grandes consultoras.
Fuentes
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