Entrevista: Ricardo García Giorgana y Xavier Careaga sobre IA, M&A y el futuro de la regulación en México

En Latin Counsel nos complace conversar con dos de las voces más destacadas en la intersección entre fusiones y adquisiciones, regulación digital e inteligencia artificial en México y América Latina.

Ricardo García Giorgana, socio de M&A y Tecnología de Galicia Abogados, ha participado en algunas de las transacciones y operaciones tecnológicas más sofisticadas de la región en la última década.

Por su parte, Xavier Careaga, counsel de AI, Tecnología y Medios del despacho, cuenta con más de tres años de trayectoria en Galicia y previamente se desempeñó como General Counsel para Latinoamérica de Meta. Su experiencia in-house y visión estratégica del lado del cliente lo han posicionado como asesor en asuntos de alta relevancia en materia de tecnología, inteligencia artificial y regulación, en un contexto en el que la IA está transformando no solo los modelos de negocio, sino también la arquitectura legal y estratégica de las transacciones corporativas.

Desde la transformación de los procesos de due diligence y asignación de riesgos en operaciones de M&A, hasta los nuevos desafíos regulatorios vinculados a datos, algoritmos, plataformas digitales y modelos "as a service", ambos abogados aportan una visión particularmente valiosa sobre cómo empresas, fondos y asesores legales deben prepararse para una economía cada vez más impulsada por inteligencia artificial y tecnología.

Es un verdadero privilegio presentar esta conversación con dos referentes reconocidos por su profundo conocimiento del ecosistema corporativo, tecnológico y regulatorio de México, así como por su capacidad para anticipar las tendencias que marcarán el futuro de los negocios y del derecho en la región.

LATIN COUNSEL: ¿Cómo está redefiniendo la inteligencia artificial la forma de estructurar, negociar y ejecutar transacciones de M&A en México, desde el due diligence hasta la asignación de riesgos y la valoración de activos intangibles?

Ricardo García Giorgana: La IA por supuesto está transformando el M&A desde adentro y a través de todo el proceso.

El due diligence es sin lugar a dudas el proceso que ha recibido mayor atención por parte de los equipos legales, identificando las áreas de oportunidad que pueden beneficiarse de inmediato de herramientas de IA que permiten generar matrices con términos contractuales puntuales, filtrar y generar listados con umbrales fácilmente ajustables, que identifican riesgos contractuales, contingencias regulatorias y patrones en cientos de documentos. En el buy side de una transacción la utilización de IA es hoy en día indispensable, pues permite desarrollar en días (por no decir, horas) el trabajo que antes tomaba semanas o meses.

A su vez, esas misma herramientas pueden utilizarse, especialmente en el sell side para la generación de los anexos de divulgación que van atados a las declaraciones y garantías de un contrato de transacción; tanto el special counsel (firma externa) como el in house team de un vendedor o target según sea el caso, puede y debe hoy en día apoyarse en la IA para la generación de esos documentos cuyo efecto es identificar, mitigar los riesgos en una transacción que a su vez pueden traducirse en las obligaciones de indemnización que con mayor frecuencia vemos ejercer post-cierre de una transacción.

No es difícil pensar que en el futuro próximo -inmediato- la habilidad de un abogado de trabajar con varias IAs (en cualquier etapa del desarrollo de su carrera profesional) será tan útil e importante como poseer el dominio de los conocimientos jurídicos con los que se presume que ya cuenta.

Por ello, uno de los retos más relevantes a los que nos enfrentamos los abogados y en general los despachos es el entrenamiento y la capacitación para implementar la IA en este tipo de procesos de la forma más responsable, eficiente y cuidadosa.

Esto lo estamos logrando a partir de capacitaciones, políticas de uso claras y compartir casos de uso en focus groups semanales. En México, el vacío regulatorio añade incertidumbre en transacciones cross-border, especialmente cuando el comprador extranjero exige estándares de su propia jurisdicción. En nuestra práctica ya utilizamos IA responsablemente en procesos de revisión documental, lo que nos permite ser más ágiles y precisos, pero siempre con el criterio jurídico del abogado al frente y como prioridad.

LATIN COUNSEL: ¿Qué oportunidades y qué nuevos retos jurídicos están viendo en las operaciones vinculadas a empresas cuyo valor depende de la IA, los datos y los modelos "as a service", especialmente para fondos de capital privado y compradores estratégicos?

Ricardo García Giorgana: Las empresas cuyo núcleo es la IA, los datos o modelos SaaS/AIaaS representan una nueva categoría de target que los fondos de capital privado y compradores estratégicos están evaluando con mucho interés. En due diligence surgen preguntas críticas nuevas como la determinación de quién es dueño de los datos de entrenamiento, si hay licencias de terceros involucradas o el modelo fue entrenado con datos personales y bajo qué marco regulatorio.

Los modelos "as a service" presentan riesgos contractuales novedosos: dependencia de APIs de terceros, cláusulas de uso aceptable que cambian unilateralmente, y continuidad operativa post-cierre. Para los fondos de capital privado, el activo real no es solo el código, es el ecosistema completo de datos, talento y contratos que rodea al modelo. Ese es el enfoque que hay que traer al análisis.

LATIN COUNSEL: Como abogado reconocido simultáneamente en M&A y en TMT, ¿en qué momento una operación deja de ser principalmente una transacción corporativa para convertirse en un asunto que exige una estrategia legal tecnológica completamente distinta?

Ricardo García Giorgana: El punto de inflexión ocurre cuando el activo más valioso de la operación no está en el balance tradicional, cuando lo que realmente se está comprando es un modelo de IA, un dataset o una arquitectura tecnológica, las herramientas del M&A clásico simplemente no alcanzan, por lo que debe evolucionar y adaptarse. En la práctica, este momento surge cuando el due diligence corporativo convencional empieza a generar más preguntas que respuestas: ¿de quién son los datos de entrenamiento?, ¿hay dependencias críticas de APIs de terceros?, ¿cómo se licencia el software subyacente?

También ocurre cuando las reps & warranties estándar no cubren los riesgos reales como sesgos algorítmicos, cumplimiento con regulaciones de privacidad, o la obsolescencia acelerada del activo tecnológico post-cierre. En joint ventures, la estrategia cambia desde la primera negociación, se dedican muchos esfuerzos de ambas partes en alcanzar acuerdos respecto de quién controla los datos generados, identificar el vehículo correcto que funcionará como titular de la propiedad intelectual compartida y cómo protegerla, así como en establecer las reglas de gobierno corporativo alrededor de ese vehículo, las reglas de transferencia del equity sobre ese mismo vehículo y los mecanismos a implementar si el joint venture se disuelve o termina de manera prematura.

El reto está en identificar ese momento temprano, antes de que la estructura corporativa ya esté tomada y sea costoso corregir.

LATIN COUNSEL: ¿Estamos ante una tecnología que acelera transacciones, expande negocios y mejora eficiencia, o ante una que exige rehacer por completo el marco legal y competitivo?

Ricardo García Giorgana: Ambas, es esa tensión precisamente donde está el trabajo más relevante y fino para los abogados de M&A hoy. La IA indudablemente acelera transacciones, ya que permite acortar tiempos de due diligence, mejora la identificación de riesgos y da mayor precisión en valoraciones.

Eso es un hecho que ya vivimos en nuestra práctica. Pero también obliga a repensar estructuras jurídicas que dábamos por sentadas o que están estandarizadas, como: ¿quién responde cuando un modelo genera un daño?

Nuestra tarea es pensar en todas las alternativas para cubrir todos los frentes. Por otra parte, y sin ser experto en competencia económica, surge un problema a partir de la alta concentración de datos y capacidad de procesamiento en pocas manos está generando conversaciones antimonopolio que antes eran impensables en contextos tecnológicos.

Mi visión se basa en que no hay que elegir entre ambas narrativas. Los clientes que ganen serán quienes aprovechen la velocidad que da la IA sin perder de vista que el marco legal está en construcción, y que hay que construirlo estratégicamente con ellos.

LATIN COUNSEL: ¿Cuáles son hoy los principales desafíos y oportunidades regulatorias que plantea la inteligencia artificial para el ecosistema digital en México, y cómo pueden las empresas innovar sin perder de vista cumplimiento, transparencia y protección de derechos?

Xavier Careaga: En México, se han presentado ante el Congreso más de 170 iniciativas legislativas relacionadas con IA, lo que refleja voluntad política, pero sin una estrategia clara y organizada o sin un profundo conocimiento técnico por parte de los legisladores y autoridades, no podrá alcanzarse un estándar regulatorio suficiente.

Se anticipa que en el último trimestre de 2026 o inicios de 2027 se presente una Ley General de IA con posibilidades de avance, lo que hace urgente que las empresas comiencen a prepararse desde ahora y no cuando la ley ya esté vigente. El principal desafío es la fragmentación, debido a que hemos identificado múltiples iniciativas aisladas por sector o por temas específicos como la materia penal, sin una arquitectura común de principios, lo que genera incertidumbre para quienes diseñan productos de IA.

La oportunidad está en participar activamente en la conversación normativa. Las empresas que implementen IA y documenten hoy sus prácticas de cumplimiento, transparencia y mitigación de riesgos tendrán ventaja competitiva cuando llegue la regulación. Innovar responsablemente exige diseño legal desde el inicio del producto, privacy by design, fairness by design, y no como una capa que se agrega al final. Y la tendencia señala que futuras regulaciones incluirán obligaciones en este sentido, en especial con respecto a la infancia en el entorno digital.

LATIN COUNSEL: Desde tu experiencia, ¿qué sectores y modelos de negocio enfrentarán mayor escrutinio regulatorio por el uso de IA y qué tendencias internacionales deberían observar las empresas mexicanas para anticiparse a la evolución normativa?

Xavier Careaga: Los sectores de mayor riesgo regulatorio inminente son: servicios financieros (scoring crediticio, AML automatizado), salud (diagnóstico y decisiones clínicas asistidas por IA) y plataformas con sistemas de recomendación algorítmica.

También hay mucha atención creciente en sistemas de IA aplicados a empleo, educación y cualquier decisión automatizada que impacte derechos individuales de forma significativa. El EU AI Act es el referente más estructurado, clasificando sistemas por nivel de riesgo e impone requisitos proporcionales, lo cual no es totalmente adecuado con respecto a la naturaleza de la IA, pero hemos visto tendencias en México, y una regulación y arquitectura en este sentido será inevitablemente al momento de legislar.

Estados Unidos avanza de manera más fragmentada, tanto por sector como por Estado, pero con lineamientos de agencias que marcan tendencias relevantes que seguimos de cerca. Japón y Singapur ofrecen modelos interesantes de regulación por principios, distribución de responsabilidad y sandboxes regulatorios, particularmente útiles para ecosistemas que buscan no frenar la innovación mientras construyen certeza jurídica. Las empresas mexicanas con operaciones o inversión extranjera ya están sujetas a muchas de estas reglas hoy, aunque en ocasiones no lo sepan.

LATIN COUNSEL: ¿Qué está obligando a repensar la IA en México: la innovación, el riesgo regulatorio o la concentración de poder en datos y tecnología?

Xavier Careaga: Estos tres factores operan simultáneamente, pero si hay que identificar la más estructural considero que sería el riesgo regulatorio. La llegada de regulaciones es inminente, y ejemplos de iniciativas recientes que no han tenido avance, muestran el desconocimiento de la realidad técnica del funcionamiento de la IA, lo que obligará a las empresas a realizar cambios operativos para cumplir.

México genera enormes volúmenes de datos, pero la infraestructura de procesamiento, los modelos fundacionales y los grandes sistemas de IA están concentrados en unas cuantas empresas globales.

El riesgo regulatorio está empujando a las empresas hacia mejores prácticas de gobernanza de IA, lo cual es positivo, pero no puede ser solo una respuesta reactiva. La anticipación es la estrategia ganadora. La innovación, por su parte, demuestra que la IA puede resolver problemas reales en México, como el acceso a servicios, eficiencia institucional, inclusión financiera, lo que justifica una regulación que proteja sin paralizar.

Lo que más me interesa repensar es el rol del abogado en todo esto, no como guardián de cumplimiento, sino como arquitecto de soluciones que sean legalmente sostenibles, socialmente responsables y competitivamente viables a largo plazo.