1 Introducción
La incorporación de inteligencia artificial, en adelante también IA, a la empresa suele ser presentada como una cuestión tecnológica, operativa o de eficiencia. Sin embargo, cuando la IA comienza a intervenir en la identificación de riesgos, la selección de inversiones, la fijación de precios, la contratación, la evaluación de trabajadores, la previsión de flujos financieros o la determinación de estrategias comerciales, ya no se trata solamente del ámbito de la gestión empresarial. Aparece, en realidad, un problema de derecho societario, como lo es el alcance de administrar una sociedad cuando una parte creciente de la formación de la voluntad empresarial se encuentra mediada por sistemas algorítmicos.
El derecho societario atribuye la decisión – y la responsabilidad consecuente - a sujetos jurídicamente determinados, como lo son los administradores, directores, representantes, gerentes y órganos sociales. La utilización de IA no altera, por sí misma, esa atribución jurídica. Un algoritmo puede recomendar, predecir, clasificar, simular o incluso ejecutar determinadas operaciones, pero no se convierte por ello en administrador, director o representante de la sociedad.
El problema está en que decisión formalmente humana puede estar materialmente condicionada por una arquitectura algorítmica que el órgano social no comprende enteramente, no controla directamente o incluso no puede reconstruir retrospectivamente.
Esto obliga a revisar categorías tradicionales como las de diligencia, lealtad, información, supervisión, delegación, conflicto de intereses y responsabilidad de los administradores. No es necesario, en mi opinión, crear una personalidad jurídica para la IA ni reconocerle capacidad orgánica. Es necesario construir una teoría jurídica de la administración societaria asistida, condicionada o parcialmente automatizada por algoritmos.
Podría, en este escenario, hablarse de una incipiente teoría algorítmica de la administración societaria, pero no porque el algoritmo sustituya al órgano, sino porque modifica las condiciones bajo las cuales el órgano conoce, decide, controla y responde.
2 El derecho societario uruguayo
La Ley N.º 16.060 atribuye a los administradores la gestión de los negocios sociales y la representación de la sociedad, sin perjuicio de las modalidades que puedan establecerse contractual o estatutariamente. Su artículo 83 establece que administradores y representantes deben actuar con lealtad y con la diligencia de un buen hombre de negocios, respondiendo por los daños derivados de su acción u omisión.
Para las sociedades anónimas, su artículo 375 dispone que la administración estará a cargo de un administrador o de un directorio, mientras que el artículo 383 establece que administradores y directores desempeñarán personalmente sus cargos, aunque el órgano pueda designar gerentes y otorgar mandatos, sin que ello excluya la responsabilidad de sus integrantes.
Esta última es de considerar en nuestro tema, porque si bien la incorporación de un sistema algorítmico puede aumentar exponencialmente la capacidad técnica del órgano, claramente no desplaza la titularidad jurídica de la función de administrar. La contratación de una plataforma de IA, de un proveedor tecnológico o de un sistema autónomo no equivale a una transferencia de la responsabilidad societaria.
El artículo 391 de la Ley de Sociedades Comerciales o LSC, por su parte, refuerza la idea, al establecer la responsabilidad de administradores y directores por los daños derivados de la violación de la ley, el estatuto o el reglamento, del mal desempeño del cargo conforme al criterio del artículo 83 y de determinados supuestos de abuso, dolo o culpa grave.
Por tanto, frente a la IA no importa preguntarse si quien decidió fue el director o el algoritmo, estrictamente es necesario determinar qué deberes tenía el director respecto del sistema algorítmico que utilizó para decidir.
3 La IA como instrumento de administración
Hay tres posibles planos de consideración conceptual.
En primer lugar, considerar la IA como una simple herramienta instrumental, equivalente - aunque mucho más sofisticada - a una hoja de cálculo, un sistema contable o un software de gestión. En este modelo, el algoritmo carece de relevancia autónoma, pues la responsabilidad permanece íntegramente en quien adopta la decisión.
En segundo lugar, reconocer que determinados sistemas de IA no son meras herramientas pasivas, porque generan recomendaciones, inferencias o decisiones que no están predeterminadas de manera exhaustiva por el usuario. La IA adquiere entonces una función cognitiva o decisional auxiliar.
En tercer lugar, una posición más disruptiva, sería considerar que determinadas funciones administrativas pueden quedar materialmente automatizadas. En esta línea de ideas, un sistema podría establecer límites de crédito, seleccionar proveedores, modificar precios dentro de determinados parámetros o ejecutar operaciones financieras conforme a modelos predictivos.
Esta última situación no convierte jurídicamente al sistema en órgano societario. Sin embargo, es muy novedoso cómo se plantea la distancia entre la decisión jurídicamente imputable al órgano y el proceso tecnológico que produjo materialmente el resultado.
La teoría tradicional de la administración societaria parte de una relativa unidad entre conocimiento, deliberación y decisión. La aplicación de la IA rompe esa unidad. El administrador puede ser quien formalmente decide, pero el conocimiento que sustenta esa decisión puede haber sido producido por un modelo que procesa millones de variables y cuya estructura no resulta enteramente inteligible para aquel. Por ello, hoy se habla de la posible desagregación algorítmica de la función administrativa.
4 Del deber de diligencia al deber de diligencia algorítmica
La noción de "buen hombre de negocios" no puede interpretarse como una categoría estática. Su contenido depende del estándar de conducta razonablemente exigible al administrador en el contexto económico, tecnológico y organizativo en el que desarrolla su actividad.
Si una empresa opera en un mercado en el cual la utilización de sistemas de IA constituye una práctica habitual, es difícil sostener que un administrador diligente pueda ignorar completamente sus riesgos. La diligencia puede comenzar a exigir conocimientos, procedimientos y controles específicos sobre los sistemas tecnológicos utilizados para adoptar decisiones relevantes.
Sobre esta observación se puede hablar del deber de diligencia algorítmica.
No se trata de imponer al administrador la obligación de convertirse en programador o especialista en aprendizaje automático, sino de exigirle que conozca suficientemente la naturaleza, finalidad, limitaciones y riesgos del sistema que utiliza, en proporción a la importancia de las decisiones para las que ese sistema es empleado.
La diligencia algorítmica podría comprender, al menos, cinco dimensiones.
En primer lugar, como deber de conocimiento funcional, que el administrador debe saber para qué sirve el sistema, qué variables utiliza, qué tipo de resultados produce y cuáles son sus principales limitaciones.
En segundo lugar, como deber de evaluación de riesgos, que antes de incorporar IA a una función decisional relevante, debe evaluarse razonablemente la posibilidad de errores, sesgos, alucinaciones, manipulaciones, fallos de seguridad o resultados incompatibles con los intereses sociales.
En tercer lugar, como deber de supervisión, que cuanto mayor sea la autonomía práctica del sistema y mayor el impacto de sus decisiones, mayor debería ser la intensidad del control humano.
En cuarto lugar, como deber de trazabilidad, que las decisiones relevantes apoyadas en IA deberían poder ser reconstruidas, al menos en sus elementos esenciales, de manera que posteriormente pueda determinarse qué información se utilizó, qué sistema intervino, qué recomendación produjo y qué decisión adoptó finalmente el órgano.
En quinto lugar, como deber de revisión, que ningún sistema algorítmico debería quedar convertido en una infraestructura decisional incuestionable.
Los modelos deben ser evaluados periódicamente y sus resultados contrastados con la realidad empresarial.
Estos elementos encuentran un importante paralelo en el AI Risk Management Framework del National Institute of Standards and Technology (NIST), cuya arquitectura propone cuatro funciones permanentes para la gestión de riesgos de IA: gobernar, mapear, medir y gestionar. El modelo concibe la gobernanza como una función transversal que debe integrarse durante todo el ciclo de vida del sistema. https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
Aunque el NIST AI RMF no constituye derecho societario y es un marco voluntario, ofrece una metodología particularmente útil para traducir la diligencia empresarial tradicional a un contexto algorítmico.
5 La “caja negra” societaria y las decisiones de administración
Un directorio puede recibir un informe producido por un sistema de IA que indique que determinada inversión presenta una probabilidad del 83 % de éxito. ¿Qué significa exactamente haber decidido "informadamente" en esas condiciones?
La respuesta no puede consistir en aceptar acríticamente la recomendación algorítmica, ni exigir al directorio una reconstrucción matemática completa del modelo. El criterio jurídicamente adecuado debería situarse entre ambos extremos.
El punto más importante es si el administrador tuvo información suficiente y razonablemente confiable para comprender el significado de la recomendación y valorar sus consecuencias.
La explicabilidad adquiere así una dimensión societaria. No necesariamente se necesita conocer todo el código fuente del sistema, pero sí deben poder identificarse sus variables fundamentales, fuentes de información, márgenes de error, limitaciones y contexto de utilización cuando ello sea relevante para la decisión.
Los Principios de IA de la OCDE, actualizados en 2024, articulan precisamente transparencia, explicabilidad, robustez, seguridad y responsabilidad. Exigen, entre otros aspectos, información suficiente para comprender las capacidades y limitaciones de los sistemas y, cuando sea posible y útil, información sobre los datos, factores, procesos o lógica que condujeron a una predicción, recomendación o decisión (OECD, 2024).
Aplicado al Derecho societario, esto permite formular una regla de principio, en cuanto no puede considerarse plenamente informada una decisión del órgano social cuando el administrador utiliza un sistema de IA respecto del cual desconoce elementos esenciales para valorar razonablemente el resultado producido.
La "caja negra" tecnológica puede transformarse, de ese modo, en una caja negra de gobierno corporativo.
6 IA y business judgment rule
La justificación clásica de la business judgment rule, consiste en evitar que los tribunales sustituyan retrospectivamente el juicio empresarial de los administradores cuando estos actuaron de buena fe, sin conflicto de intereses, con información suficiente y dentro de un proceso racional de decisión.
La utilización de IA no debería alterar esa lógica, pero sí modifica la pregunta acerca de qué significa haber actuado "informadamente".
Supongamos que un directorio decide una inversión basándose en un modelo predictivo que posteriormente resulta equivocado. El mero error del algoritmo no debería generar automáticamente responsabilidad del directorio. La actividad empresarial implica incertidumbre y el Derecho no puede convertir el resultado desfavorable en prueba retrospectiva de negligencia.
Sin embargo, el análisis cambia si los directores utilizaron un sistema que no había sido validado, desconocían sus limitaciones, ignoraron advertencias técnicas, no verificaron datos manifiestamente defectuosos o delegaron completamente en el algoritmo una decisión que requería deliberación humana.
En ese caso, el problema no sería que la IA se equivocó. El problema sería que el órgano social no administró diligentemente el riesgo derivado de utilizar IA.
La business judgment rule, por lo tanto, no puede convertirse en una protección frente a los errores algorítmicos en cuanto tales. Debería proteger el juicio empresarial razonable, incluido el juicio razonable acerca de cuándo, cómo y hasta qué punto utilizar IA.
En síntesis, de podría decir que la utilización diligente de IA puede formar parte del proceso protegido por la business judgment rule, mientras que la delegación irreflexiva de la decisión en la IA no debería quedar protegida por ella.
7 Delegación tecnológica y límites de la transferencia de responsabilidad
La legislación societaria uruguaya ya contiene un precepto central sobre delegación, y es que la delegación funcional no supone necesariamente una transferencia de responsabilidad.
El artículo 383 de la Ley N.º 16.060 permite al órgano de administración designar gerentes y otorgar mandatos, pero establece expresamente que ello no excluye las responsabilidades personales de sus integrantes.
Corresponde proyectar igual lógica sobre la IA en la dimensión que estamos analizando.
El administrador que contrata un sistema de inteligencia artificial no puede utilizar al proveedor tecnológico como una suerte de "administrador de hecho" que absorba la responsabilidad derivada de las decisiones societarias. Tampoco podría sostenerse, como regla general, que la sociedad queda exonerada porque el modelo fue diseñado por un tercero.
Esto no significa que el proveedor tecnológico sea jurídicamente irrelevante. Podrá existir responsabilidad contractual, extracontractual, regulatoria o derivada de otras normas aplicables. No obstante, desde la perspectiva estrictamente societaria se puede afirmar, de manera diferencial, que el proveedor controla una tecnología, mientras que el órgano social controla la decisión societaria.
La contratación de tecnología puede generar obligaciones adicionales de selección, auditoría, supervisión y control. Cuanto más crítica sea la función confiada al sistema, mayor será la necesidad de due diligence tecnológica.
8 La trazabilidad en la documentación societaria
La administración societaria tradicional genera documentos tales como actas, informes, estados contables, contratos, memorias y comunicaciones internas. Por su parte, la administración algorítmica agrega una nueva categoría documental: los registros del proceso de decisión automatizado o asistido.
En este punto es importante la lógica regulatoria del Reglamento (UE) 2024/1689, conocido como AI Act. Para determinados sistemas de alto riesgo, el régimen europeo contempla exigencias relativas a gestión de riesgos, transparencia, documentación y conservación de registros. Su artículo 9 configura la gestión de riesgos como un proceso continuo e iterativo durante todo el ciclo de vida del sistema, mientras que el artículo 13 exige niveles adecuados de transparencia que permitan interpretar los resultados y utilizarlos apropiadamente.
Aunque esas reglas no sean directamente aplicables a toda sociedad comercial uruguaya, contienen una orientación normativa significativa: la gobernanza de la IA exige evidencia del proceso.
En el ámbito societario, esa evidencia puede resultar decisiva para determinar posteriormente si un administrador actuó diligentemente.
Debería poder reconstruirse, al menos en decisiones relevantes tales como:
a qué sistema se utilizó;
a qué versión del modelo estaba operativa;
c qué información se proporcionó;
d qué resultado produjo;
e qué advertencias o niveles de confianza presentó;
f qué controles humanos se realizaron;
g qué información adicional fue considerada por los administradores; y
h cuál fue finalmente la razón de la decisión.
Se puede ir planteando que en la documentación societaria corresponde también que se incorpore la documentación algorítmica de la decisión.
9 Conflictos de intereses, sesgos y opacidad
Un sistema puede ser técnicamente correcto y, sin embargo, encontrarse condicionado por intereses económicos de quien lo desarrolla, provee, entrena o configura. El proveedor puede tener vínculos con determinados clientes, productos o mercados. Los datos utilizados pueden incorporar sesgos históricos. Los parámetros pueden privilegiar determinados resultados económicos.
¿El análisis del conflicto de intereses tiene que alcanzar también a los participantes de la propia estructura tecnológica que influye en la toma de decisiones? Puede parecer exagerado, pero entendiendo la selección de los datos o bases de datos a incorporar con uno de los factores de incidencia en los sesgos de cualquier aplicación de IA, es un aspecto del cual ocuparse. Por supuesto que puede acreditarse que se utilizaron aplicaciones de sotware antisesgos, reclamar transparencia en los datos entrenados y demás aspectos técnicos, pero en definitiva estamos ante parte de los nuevos riesgos de la tecnología actual.
La OCDE ha advertido que la calidad y gobernanza de los datos son componentes esenciales de una IA confiable y que su utilización inadecuada puede contribuir a sesgos, comportamientos de convergencia y concentración de mercados. https://www.oecd.org/en/publications/oecd-business-and-finance-outlook-2021_ba682899-en.html
La IA no constituye únicamente una nueva herramienta de administración, sino – eventualmente - un nuevo vector de poder económico dentro y fuera de la sociedad comercial.
10 Órgano de administración y la IA
Una consecuencia particularmente profunda consiste en que el directorio ya no puede limitarse a decidir si la sociedad "utiliza o no utiliza IA", debe comenzar a decidir cómo se gobierna la IA dentro de la sociedad. Ello implica determinar varios aspectos o factores como qué funciones pueden automatizarse, qué decisiones requieren intervención humana, qué sistemas pueden contratarse, qué controles deben implementarse, qué información debe conservarse, qué riesgos deben ser reportados, qué proveedores resultan aceptables, cuándo debe suspenderse un sistema y quién tiene competencia interna para supervisarlo. Entre tantos otros y más que pueden ser necesarios según la actividad de la sociedad comercial que se trate.
La gobernanza tecnológica comienza a convertirse, de esta forma, en una dimensión del gobierno corporativo.
El NIST AI RMF resulta ilustrativo porque coloca la función "Govern" como elemento transversal del sistema de gestión de riesgos y no como una actividad secundaria posterior a la incorporación tecnológica. (NIST AI Resource Center)
https://airc.nist.gov/airmf-resources/airmf/5-sec-core/
Desde el derecho societario, esto podría traducirse en una nueva obligación organizativa, que consiste en que el órgano de administración debe establecer una política interna de gobernanza de IA proporcional al grado de dependencia de la sociedad respecto de sistemas algorítmicos.
En grandes sociedades, ello podría justificar comités especializados, auditorías algorítmicas, responsables internos de IA, protocolos de validación y sistemas de escalamiento hacia el directorio. En pequeñas empresas, probablemente bastarán procedimientos más sencillos. El principio debe ser proporcionalidad, no burocratización.
11 La SAS uruguaya y la administración algorítmica
La Ley N.º 19.820 reconoce una importante autonomía en materia de organización interna. Su artículo 21 permite determinar libremente en los estatutos la estructura orgánica y las normas de funcionamiento de la sociedad. A falta de estipulación, las funciones administrativas y de representación corresponden al representante legal.
El artículo 29 establece, por otro lado, que la SAS no está obligada a tener administrador, directorio u órgano de administración colegiado y permite que las funciones de administración y representación recaigan en el representante legal, salvo disposición estatutaria diferente.
Esta flexibilidad permite pensar en estructuras de gobierno corporativo particularmente adaptables a empresas tecnológicas, aunque no significa que la IA pueda constituir per se un órgano social.
El artículo 12 de la citada ley exige que los estatutos determinen la forma de administración y las facultades de los administradores, asegurando siempre la existencia de al menos un representante legal.
La autonomía estatutaria puede, por tanto, utilizarse para diseñar protocolos de utilización de IA, distribución interna de competencias, mecanismos de aprobación, sistemas de supervisión y procedimientos de control. De todas maneras, el diseño estatutario no debería utilizarse para vaciar las responsabilidades legales del órgano.
En definitiva, puede diseñarse contractualmente una administración societaria tecnológicamente sofisticada, pero no puede contractualizarse la desaparición de la responsabilidad jurídica del administrador.
12 ¿Puede existir un "directorio algorítmico"?
Un "directorio algorítmico" describe una organización en la cual buena parte de la información, análisis, evaluación de alternativas y recomendaciones que llegan al órgano social son producidos por sistemas de IA. Podría referirse a un sistema en el que decisiones operativas relevantes son adoptadas automáticamente dentro de parámetros previamente establecidos.
En cualquiera de ambos casos conviene preservar una distinción: automatización de funciones no equivale a atribución de personalidad orgánica.
La sociedad sigue necesitando un centro de imputación jurídica de la voluntad y de la responsabilidad. La IA puede participar en la formación material de esa voluntad, pero el Derecho societario necesita identificar quién responde por la configuración, supervisión y utilización del sistema.
Por ello, probablemente sea más correcto hablar de órganos sociales algorítmicamente asistidos que de órganos sociales algorítmicos.
Esta diferencia no es meramente terminológica. Evita construir prematuramente una teoría de personalidad jurídica de la IA cuando el problema actual puede resolverse mediante una reformulación de los deberes de los órganos humanos.
13 Incidencia en la responsabilidad
La responsabilidad societaria frente a la IA debería organizarse sobre tres niveles.
En el primer nivel se encuentra la responsabilidad por la decisión, que corresponde al administrador o director que adopta la decisión societaria.
En el segundo nivel, aparece la responsabilidad por gobernanza tecnológica, que corresponde determinar si el órgano seleccionó, implementó y supervisó razonablemente el sistema.
En el tercer nivel, se encuentra la responsabilidad por infraestructura tecnológica, que corresponde analizar la eventual responsabilidad del proveedor, desarrollador, integrador o tercero que intervino en la construcción o funcionamiento del sistema.
Esta estructura evita dos errores opuestos. El primero es responsabilizar automáticamente al administrador por cualquier error producido por IA. El segundo, sería permitir que el administrador invoque la autonomía tecnológica del sistema como mecanismo de exoneración.
14 El surgimiento de una teoría algorítmica de la administración societaria
La teoría algorítmica de la administración societaria puede sintetizarse alrededor de cinco principios.
En primer lugar, está el principio de imputación humana. Las decisiones societarias jurídicamente relevantes continúan siendo imputables a los órganos y representantes previstos por la ley y el estatuto.
En segundo lugar, se ubica el principio de diligencia tecnológica proporcional. El grado de conocimiento, evaluación y supervisión exigible al administrador debe aumentar en función de la autonomía, complejidad y potencial lesivo del sistema utilizado.
En tercer lugar, se puede hablar de principio de trazabilidad decisional. Las decisiones societarias relevantes basadas en IA deben poder ser reconstruidas razonablemente.
En cuarto lugar se encuentra el principio de supervisión humana efectiva. La intervención humana no debe ser meramente ceremonial. Debe existir capacidad real de comprender, cuestionar, modificar o detener la decisión algorítmica cuando las circunstancias lo exijan. Esta concepción resulta coherente con los Principios de IA de la OCDE, que destacan la capacidad de agencia y supervisión humana, la transparencia, la robustez y la responsabilidad. https://www.oecd.org/en/topics/ai-principles.html
En quinto lugar, está el principio de no exoneración por automatización. La utilización de IA no puede convertirse, por sí misma, en una causa de irresponsabilidad del órgano social.
Estos principios permitirán integrar la innovación tecnológica dentro de categorías societarias existentes sin necesidad de destruirlas.
EN DEFINITIVA.
La IA no sustituye al administrador, pero no se puede dudar que transforma lo que significa administrar.
Los administradores con más frecuencia cada vez toman decisiones mediante sistemas que producen conocimiento, predicciones, recomendaciones y acciones que ellos mismos no generan directamente. De manera que se ha modificado el contenido de la función administrativa.
El administrador del siglo XXI, en adelante, no será necesariamente aquel que conozca personalmente todos los datos relevantes. Será quien sepa organizar un sistema de decisión en el que datos, especialistas, algoritmos y personas interactúan de manera jurídicamente responsable.
Por ello, el deber de diligencia ya no puede limitarse a la prudencia frente a la operación concreta. Deberá comprender también la prudencia frente a la infraestructura cognitiva mediante la cual la sociedad decide.
La IA introduce, en definitiva, una nueva dimensión del gobierno corporativo: la gobernanza del propio proceso de formación de la voluntad empresarial.
En Uruguay, la Ley N.º 16.060 ofrece principios suficientemente amplios - gestión, representación, lealtad, diligencia, responsabilidad, supervisión y límites de la delegación - para construir buena parte de esta respuesta sin necesidad de una inmediata reforma legislativa. La Ley N.º 19.820, por su parte, proporciona a la SAS un espacio particularmente fértil para experimentar con estructuras estatutarias flexibles de gobernanza tecnológica, siempre dentro de los límites legales y de protección de terceros.
No vamos a tener un "administrador artificial", siempre será fundamental determinar qué debe hacer un administrador humano cuando una parte creciente de su capacidad de conocer, prever y decidir se encuentra incorporada a sistemas artificiales. Ello inciden también en el concepto de diligencia societaria, que ya no reside en saber decidir, sino que alcanza también saber cuándo confiar en un algoritmo, cuándo desconfiar de él, cómo supervisarlo y cómo responder jurídicamente por haberlo utilizado.
Referencias bibliográficas y links para profundizar
National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) (NIST AI 100-1). U.S. Department of Commerce. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1. https://www.nist.gov/publications/artificial-intelligence-risk-management-framework-ai-rmf-10
National Institute of Standards and Technology. (2026). AI Risk Management Framework. U.S. Department of Commerce. https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
Organisation for Economic Co-operation and Development. (2024). OECD AI Principles. OECD. https://www.oecd.org/en/topics/ai-principles.html
Organisation for Economic Co-operation and Development. (2024). Governing with Artificial Intelligence: Are Governments Ready? OECD Publishing. https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2024/06/governing-with-artificial-intelligence_f0e316f5/26324bc2-en.pdf
Organisation for Economic Co-operation and Development. (2025). Governing with Artificial Intelligence: The State of the Art and Way Forward in Core Government Functions. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/795de142-en. https://www.oecd.org/en/publications/2025/06/governing-with-artificial-intelligence_398fa287.html
Parlamento Europeo y Consejo de la Unión Europea. (2024). Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024, por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial (Reglamento de Inteligencia Artificial). Diario Oficial de la Unión Europea.
Uruguay. (1989). Ley N.º 16.060 de 4 de setiembre de 1989, Ley de sociedades comerciales, grupos de interés economico y consorcios. IMPO.
Uruguay. (2019). Ley N.º 19.820 de 18 de setiembre de 2019, Ley de fomento del emprendedurismo y régimen de las sociedades por acciones simplificadas. IMPO.
Uruguay. (2019). Decreto N.º 399/019, reglamentación del Título II de la Ley N.º 19.820 relativo a las sociedades por acciones simplificadas. IMPO.
Imagen: Public Domain Review
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