Javier López y García de la Serrana - HispaColex
La responsabilidad civil de los vehículos autónomos
Autor: Javier López y García de la Serrana
Abogado y Doctor en Derecho. Socio-Director de HispaColex Abogados
Presidente de la Asociación Española de Abogados Especializados en R.C. y Seguro
Resumen
Este artículo analiza la responsabilidad civil derivada de los daños causados por vehículos autónomos de niveles 4 y 5, y cuestiona el consenso doctrinal que combina el régimen de responsabilidad por productos defectuosos —reformado por la Directiva (UE) 2024/2853— con una aplicación analógica del artículo 1905 del Código Civil. El trabajo defiende dos tesis. La primera sostiene que dicha analogía descansa sobre un paralelismo más débil de lo habitualmente admitido, al desatender diferencias causales, estructurales y temporales entre el riesgo animal y el riesgo tecnológico. La segunda sostiene que la ampliación del concepto de producto operada por la Directiva (UE) 2024/2853, aunque necesaria, no resuelve el problema de la causalidad difusa propio de los sistemas de aprendizaje continuo. A partir de ambas críticas, se propone un régimen autónomo de responsabilidad objetiva agravada, articulado en torno a un operador designado, un estándar de razonabilidad del proceso de desarrollo, un sistema estatutario de reparto interno de la responsabilidad y un seguro obligatorio específico.
Palabras clave: responsabilidad civil; inteligencia artificial; vehículos autónomos; productos defectuosos; artículo 1905 del Código Civil.
Abstract
This article examines civil liability for damage caused by level 4 and 5 autonomous vehicles and challenges the prevailing doctrinal consensus, which combines the product liability regime — recently reformed by Directive (EU) 2024/2853 — with an analogical application of Article 1905 of the Spanish Civil Code, governing liability for damage caused by animals. The article advances two theses. The first is that this analogy rests on a weaker parallel than commonly assumed, overlooking causal, structural and temporal differences between animal-related risk and engineered technological risk. The second is that the expanded concept of “product” introduced by Directive (EU) 2024/2853, while a necessary step, fails to resolve the problem of diffuse causation inherent in continuously learning systems. Building on both critiques, the article proposes an autonomous regime of aggravated strict liability, structured around a designated operator, a development-process reasonableness standard, a statutory scheme for internal apportionment of liability among value-chain actors, and a dedicated compulsory insurance scheme.
Keywords: civil liability; artificial intelligence; autonomous vehicles; product liability; Article 1905 of the Civil Code.
Sumario
I. Introducción: dos tesis frente al consenso doctrinal
II. El estado de la cuestión: por qué la culpa individual dejó de ser suficiente
III. La quiebra del paralelismo entre el animal y la máquina
IV. La Directiva (UE) 2024/2853 y el espejismo de la neutralidad tecnológica
V. El punto de fricción máxima: vehículos de niveles 4 y 5
VI. Hacia un régimen autónomo de responsabilidad objetiva agravada
VII. Un contraste necesario: precedentes de canalización de responsabilidad en el derecho comparado y en otros regímenes de riesgo
VIII. Conclusiones
Bibliografía
I. Introducción: dos tesis frente al consenso doctrinal
Durante más de un siglo, el derecho de daños ha descansado sobre una premisa que parecía indiscutible: detrás de todo accidente hay, tarde o temprano, una persona. Un conductor que frenó tarde, un fabricante que descuidó un tornillo, un propietario que no vigiló a su perro. La responsabilidad civil, tal y como la conocemos, es en el fondo una gramática para señalar con el dedo. Se pregunta quién hizo qué, si debía haberlo evitado y si el daño resultante puede atribuírsele con una certeza razonable. Esa gramática funcionó razonablemente bien mientras las máquinas se limitaban a obedecer. Pero algo ha cambiado.
La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa de laboratorio para convertirse en una presencia cotidiana, y en ningún ámbito resulta esa presencia tan visible —ni tan inquietante— como en el de los vehículos que ya no necesitan conductor. Cuando un coche decide por sí mismo cuándo frenar, cuándo esquivar y cuándo detenerse, la pregunta de quién responde si algo sale mal deja de tener una respuesta obvia. ¿El fabricante que diseñó el sistema? ¿El programador que escribió el algoritmo? ¿El propietario que lo compró? ¿La aseguradora? ¿O, en un giro que durante años pareció ciencia ficción, el propio sistema, como si fuera un sujeto de derecho?
Cuando un vehículo gobernado por un sistema de inteligencia artificial causa un daño, el jurista se enfrenta a una pregunta que el Código Civil de 1889 no estaba en condiciones de anticipar: ¿quién responde cuando la conducta lesiva no procede, en sentido estricto, de una persona, sino de un sistema que decide, aprende y se transforma después de haber salido de las manos de quien lo construyó? La respuesta que ha ido consolidándose en la doctrina española de los últimos años combina dos piezas: de un lado, el régimen de responsabilidad por productos defectuosos, hoy en pleno proceso de reforma tras la Directiva (UE) 2024/2853; de otro, y para colmar sus insuficiencias, una aplicación analógica del artículo 1905 del Código Civil —el precepto que regula la responsabilidad del poseedor de animales— a los daños causados por sistemas autónomos que actúan sin intervención humana inmediata. Esta solución híbrida, formulada con particular claridad en el reciente trabajo de Hernández Sen sobre la responsabilidad civil derivada de los vehículos sin conductor1, tiene la virtud de ofrecer una respuesta inmediata con las herramientas ya disponibles en nuestro ordenamiento, y por ello ha calado en buena parte de la literatura sobre la materia.
Este artículo se propone, sin embargo, poner en cuestión ambas piezas del consenso, no para negar la gravedad del problema —en eso la doctrina mayoritaria acierta plenamente— sino para sostener que las dos soluciones disponibles resuelven bastante menos de lo que a primera vista parece. Defenderé dos tesis. La primera es que el paralelismo entre el animal y el sistema de inteligencia artificial, aunque intuitivamente atractivo, descansa sobre una analogía más débil de lo que la doctrina mayoritaria admite, y que forzarla conduce a resultados que contradicen la propia lógica que se pretende aplicar. La segunda es que la Directiva (UE) 2024/2853, pese a ampliar el concepto de producto para incluir el software, no ofrece una respuesta satisfactoria al problema específico que plantean los vehículos autónomos de niveles 4 y 5: no porque falle en extender el círculo de responsables, sino porque el defecto que regula sigue pensado como una propiedad estática de un objeto, mientras que el riesgo real de estos sistemas es una propiedad dinámica y probabilística de un modelo que continúa aprendiendo después de su comercialización. De la conjunción de ambas críticas se sigue una conclusión que se aparta de la fórmula híbrida hoy dominante: lo que necesitamos no es sumar dos regímenes imperfectos, sino construir un tercero, autónomo, que abandone tanto la metáfora animal como la ficción de que un sistema de aprendizaje continuo puede evaluarse con el mismo test binario —defectuoso o no defectuoso— que sirve para un electrodoméstico.
II. El estado de la cuestión: por qué la culpa individual dejó de ser suficiente
Conviene partir de un punto en el que existe acuerdo generalizado. El artículo 1902 del Código Civil, columna vertebral de nuestra responsabilidad extracontractual, exige de forma inexorable una conducta humana que actúe como causa eficiente del daño2, exigencia que se traduce en la necesidad de identificar una acción u omisión, su antijuridicidad, el daño y el nexo causal entre ambos. Ese esquema, pensado para un mundo en el que los objetos obedecían y las personas decidían, empieza a resquebrajarse en cuanto la decisión lesiva procede de un sistema que ha sido entrenado —no programado línea a línea— para reaccionar ante situaciones que sus propios diseñadores no previeron con exactitud. La delegación de decisiones en sistemas automatizados no solo dificulta encontrar al autor de la conducta: además, altera el propio juicio de previsibilidad que tradicionalmente sirve para modular la culpa, porque ya no resulta evidente qué comportamientos futuros del sistema debía anticipar razonablemente su desarrollador en el momento del diseño3. Al margen del debate, hoy afortunadamente superado, sobre si convenía dotar de personalidad jurídica propia a los sistemas autónomos —debate que De Ángel Yágüez criticó tempranamente, calificando la figura de la «persona electrónica» de ficción innecesaria que solo beneficiaría a los fabricantes al ofrecerles un patrimonio de responsabilidad limitada tras el que resguardarse4—, la doctrina española ha concentrado sus esfuerzos en adaptar a la inteligencia artificial las categorías ya existentes en nuestro Código Civil.
A esta primera fisura se suma una segunda, de naturaleza más estructural. Barrio Andrés ha sistematizado con precisión las notas que hacen de la inteligencia artificial una tecnología jurídicamente disruptiva: su opacidad, su autonomía funcional y su capacidad de autoaprendizaje, tres rasgos que, combinados, erosionan el presupuesto tácito sobre el que descansa toda la teoría general de la responsabilidad civil, a saber, que el comportamiento dañoso puede reconducirse, con un esfuerzo probatorio razonable, a una decisión humana identificable5. Cuando ese presupuesto falla, el intérprete se enfrenta a una alternativa incómoda: o renuncia a aplicar las categorías tradicionales y espera a que el legislador construya un régimen nuevo —lo que, como veremos, todavía no ha ocurrido de forma satisfactoria—, o intenta estirar alguna de las instituciones ya existentes hasta que cubra el hueco. La doctrina española ha optado mayoritariamente por la segunda vía, y dentro de ella, por el artículo 1905 del Código Civil. Es esa elección la que conviene someter a un examen más exigente del que habitualmente recibe.
III. La quiebra del paralelismo entre el animal y la máquina
El razonamiento que sostiene la analogía con el artículo 1905 del Código Civil es, en su formulación estándar, el siguiente: dicho precepto permite imputar al poseedor de un animal los daños que este cause incluso en ausencia de culpa, exonerándole únicamente en caso de fuerza mayor, no de simple caso fortuito; y puesto que un sistema de inteligencia artificial también puede generar daños sin intervención directa de quien lo controla, como resultado de un comportamiento en cierta medida autónomo, el paralelismo resultaría natural. Se trataría, en definitiva, del precedente jurídico con mayor afinidad estructural para acoger analógicamente los daños producidos por el funcionamiento autónomo de los vehículos de niveles 4 y 5. Sostengo que esta afinidad es más aparente que real, y que se sostiene en una lectura superficial de lo que el artículo 1905 realmente presupone.
El primer defecto de la analogía es de naturaleza causal. El artículo 1905 del Código Civil no impone al poseedor una responsabilidad por el diseño del animal —nadie diseña a un animal—, sino por el deber de custodia y vigilancia que nace de una relación fáctica, continua y presente en el tiempo, entre el poseedor y una criatura cuya conducta obedece a instintos biológicos ajenos a cualquier intervención humana previa. Medina Alcoz ha señalado con acierto que trasladar este esquema a la inteligencia artificial supone una operación conceptualmente forzada, porque el comportamiento del sistema no nace de un instinto irreductible, sino de decisiones de diseño, de conjuntos de datos de entrenamiento y de parámetros de validación adoptados, todos ellos, por seres humanos identificables en momentos y lugares distintos de aquel en que se produce el daño6. Dicho de otro modo: cuando un perro muerde, la causa última del comportamiento agresivo escapa por completo al control de cualquier persona; cuando un sistema de percepción de un vehículo autónomo no detecta a un peatón, la causa última sí es, en algún punto de la cadena, controlable —un conjunto de entrenamiento insuficientemente representativo, un umbral de confianza mal calibrado, una validación incompleta—, solo que ese punto de control se sitúa, temporal y espacialmente, muy lejos del momento del accidente. Imputar la responsabilidad al poseedor del vehículo por la vía del artículo 1905 equivale a colocar el centro de gravedad de la responsabilidad exactamente donde no está: en quien menos control tuvo sobre la causa real del daño.
El segundo defecto afecta a la propia estructura del riesgo que cada institución pretende gestionar. Cavanillas Múgica ha argumentado, en un análisis que a mi juicio no ha recibido toda la atención que merece, que los esquemas de responsabilidad por actos ajenos o por la guarda de cosas y animales presuponen una entidad —el hijo menor, el dependiente, el animal— dotada de una agencia propia que el ordenamiento decide imputar a un tercero por razones de política jurídica, pero que en ningún caso identifica esa agencia con la del tercero responsable; y que esa construcción resulta inaplicable, sin más, a entes que carecen de cualquier forma de agencia biológica o volitiva, por más que su comportamiento externo pueda parecer «autónomo» a ojos del observador7. El riesgo que asume el poseedor de un animal es, en este sentido, un riesgo irreducible: por mucho cuidado que se ponga en la custodia, la naturaleza del animal impone un margen de imprevisibilidad que ninguna diligencia puede eliminar del todo, y de ahí que el legislador decidiera que ese residuo de riesgo debía recaer sobre quien se beneficia de la posesión del animal. El riesgo que genera un sistema de inteligencia artificial, en cambio, no es irreducible en el mismo sentido: es, en una proporción muy relevante, un riesgo de ingeniería, que podría haberse reducido mediante conjuntos de entrenamiento más amplios, procesos de validación más exigentes o arquitecturas más robustas. Tratar ambos riesgos como si fueran de la misma naturaleza —y por tanto merecedores del mismo régimen jurídico— equivale a convertir en fatalidad natural lo que en realidad es, al menos en parte, una decisión empresarial sobre cuánto invertir en seguridad antes de sacar el producto al mercado. Esta conflación no es inocente: beneficia sistemáticamente a quien diseñó el sistema, porque desplaza el debate sobre la suficiencia del proceso de desarrollo hacia una discusión, mucho más favorable al fabricante, sobre si el usuario custodió correctamente una «cosa» cuyo comportamiento se presenta como intrínsecamente impredecible.
El tercer defecto es de naturaleza estructural y afecta directamente a uno de los diagnósticos mejor establecidos de toda la literatura sobre inteligencia artificial y responsabilidad civil: la fragmentación de la cadena de valor. Gómez Pomar ha descrito con precisión cómo el desarrollo de un sistema de inteligencia artificial reparte la contribución causal al resultado final entre una pluralidad de agentes —el fabricante del hardware, el desarrollador del modelo, el proveedor de los datos de entrenamiento, el distribuidor, el proveedor del servicio de actualización— cuya intervención no puede reconducirse, sin pérdida de información relevante, a la figura unitaria del «poseedor8». El artículo 1905 del Código Civil fue redactado, precisamente, para un supuesto en el que existe un único responsable identificable, el poseedor del animal, sobre el que recae íntegramente el deber de custodia. Aplicarlo analógicamente a un vehículo autónomo exige, por tanto, una operación adicional que la propia analogía no resuelve: decidir a cuál de los múltiples operadores de la cadena de valor corresponde el papel de «poseedor» a efectos de esta responsabilidad objetiva, cuando lo cierto es que ninguno de ellos ocupa, respecto del sistema, una posición equivalente a la que el Código Civil atribuye al dueño de un animal. La consecuencia práctica de este defecto es paradójica: se recurre a una institución concebida para simplificar la imputación —responde el poseedor, y punto— precisamente para resolver un problema, el de la pluralidad de operadores, cuya dificultad reside en que no existe un poseedor único al que imputar sin más el resultado.
El cuarto y último defecto tiene una dimensión temporal que la doctrina suele pasar por alto. Navas Navarro ha subrayado que los productos de software evolutivo plantean un problema de fijación temporal del defecto que ninguna institución pensada para bienes estáticos puede metabolizar sin ajustes profundos: un sistema puede funcionar de manera segura en el momento de su comercialización y dejar de serlo después de sucesivas actualizaciones, o puede desplazar progresivamente su comportamiento a medida que incorpora nuevos datos de uso real, sin que exista un instante preciso al que pueda atribuirse la aparición del defecto9. El artículo 1905 del Código Civil, y su excepción de fuerza mayor, se construyeron sobre la premisa de un animal cuya naturaleza es sustancialmente constante en el tiempo; nada en su redacción, ni en la jurisprudencia que lo ha aplicado durante más de un siglo, ofrece herramientas para decidir si un ciberataque que altera el comportamiento del sistema de percepción de un vehículo, o una actualización remota defectuosa, deben tratarse como el equivalente funcional de la fuerza mayor que exonera al poseedor, o como un riesgo que, por el contrario, debe imputarse a quien controla la infraestructura de actualización. Pantaleón Prieto ha ido más allá al sugerir que la propia autonomía de la máquina, entendida en sentido fuerte, introduce una ruptura del nexo causal que ninguna analogía puede coser satisfactoriamente, porque lo que se necesita no es un puente entre dos categorías preexistentes, sino un reconocimiento honesto de que la cadena causal, en estos supuestos, se bifurca entre un momento de diseño remoto y un momento de daño inmediato sin que exista un tercero intermedio al que pueda imputarse, en sentido propio, la posesión de la cosa10.
De la conjunción de estos cuatro defectos —causal, estructural, distributivo y temporal— se sigue una conclusión que conviene formular sin rodeos: la analogía con el artículo 1905 del Código Civil no es una solución provisional razonable mientras se aprueba una regulación específica, como sostiene la doctrina hoy mayoritaria, sino una vía que introduce más problemas de los que resuelve, precisamente porque reproduce, bajo una apariencia de solución, la misma indeterminación causal y distributiva que se pretendía superar. Ello no significa que deba descartarse sin más el régimen de responsabilidad objetiva; significa, más bien, que dicho régimen debe construirse de manera autónoma, con criterios de imputación diseñados específicamente para una cadena de valor tecnológica, y no tomados en préstamo de una institución centenaria pensada para un problema de naturaleza completamente distinta. Volveré sobre esta propuesta en el capítulo final, una vez examinada la segunda pieza del consenso doctrinal: la reforma europea de los productos defectuosos.
IV. La Directiva (UE) 2024/2853 y el espejismo de la neutralidad tecnológica
El régimen de responsabilidad por productos defectuosos vigente en España hasta la fecha, sistematizado con detalle por Busto Lago en los años previos a la reforma europea11, ha experimentado con la Directiva (UE) 2024/2853 su transformación más profunda desde su incorporación al ordenamiento español en 1994. La Directiva se presenta, con razón, como el avance normativo más significativo de los últimos años en esta materia. Su ampliación del concepto de producto —que ahora incluye expresamente los programas informáticos, los archivos de fabricación digital y los bienes interconectados— responde a una necesidad real, señalada reiteradamente por la doctrina: la Directiva de 1985 pensaba en objetos tangibles y dejaba fuera, o al menos en una zona de sombra considerable, al software que gobierna buena parte de los productos que hoy circulan en el mercado. Plaza Penadés ha calificado esta ampliación como el elemento estructuralmente más relevante de toda la reforma, en la medida en que permite, por primera vez, someter el software de forma autónoma —y no solo como accesorio de un producto físico— al régimen de responsabilidad objetiva12, y Cuena Casas ha insistido en que esta decisión legislativa cierra, en el plano conceptual, un debate que la doctrina europea llevaba más de una década arrastrando sobre la naturaleza jurídica del software como bien susceptible de generar responsabilidad por producto defectuoso13.
Comparto ese diagnóstico en lo que tiene de acierto conceptual. Pero sostengo que ese acierto no resuelve el problema específico que plantean los vehículos autónomos de niveles 4 y 5, y que la confianza depositada en la Directiva como respuesta suficiente descansa sobre lo que cabría llamar un espejismo de neutralidad tecnológica: la idea de que basta con incluir el software dentro del concepto de producto para que el test de defectuosidad —diseñado para bienes de comportamiento estático— funcione igual de bien cuando se aplica a un sistema cuyo comportamiento cambia, de manera continua y a menudo imperceptible, después de su puesta en circulación.
El artículo 7 de la Directiva define el producto defectuoso como aquel que no ofrece la seguridad que una persona tiene derecho a esperar, y el artículo 10 exige, para que nazca la obligación de indemnizar, que dicho defecto pueda vincularse causalmente con el daño producido. Se trata de un test binario y, en su formulación, esencialmente estático: pregunta si el producto, considerado como una entidad con propiedades fijas, era o no seguro. Garcimartín Alférez ha analizado con detalle cómo ese test entra en tensión con los sistemas de aprendizaje continuo, cuyo comportamiento estadístico se desplaza gradualmente a medida que el modelo se expone a nuevos datos de uso real —un fenómeno que la literatura técnica conoce como deriva del modelo—, sin que exista, a diferencia de lo que ocurre con una actualización de software discreta y fechada, un momento preciso al que pueda atribuirse la aparición del defecto ni, por tanto, un instante concreto respecto del cual evaluar si el producto ofrecía o no la seguridad legítimamente esperada14. Las presunciones de defectuosidad que incorpora el artículo 10.4 de la Directiva —pensadas, precisamente, para aliviar la carga probatoria del perjudicado en supuestos de especial complejidad técnica— presuponen que existe, en algún punto, un defecto localizable que el juez puede presumir cuando el demandante encuentra excesivas dificultades para probarlo. Pero en un sistema de aprendizaje continuo, la dificultad no es solo probatoria: es epistémica. No se trata de que el defecto exista y resulte difícil de demostrar, sino de que la propia noción de «defecto», entendida como una propiedad discreta y localizable del producto, encaja mal con un modelo estadístico cuyo comportamiento agregado puede resultar razonablemente seguro en el noventa y nueve por ciento de los casos y fallar, de manera casi imprevisible, en un porcentaje residual de situaciones límite que ningún proceso de validación —por riguroso que sea— puede agotar por completo.
A esta dificultad se suma un segundo problema, señalado por Sarabia en relación con los sesgos y los datos de entrenamiento defectuosos: buena parte de los fallos más relevantes de los sistemas de conducción automatizada no proceden de un error de programación en sentido clásico, sino de una representación insuficiente o sesgada de determinados escenarios en el conjunto de datos utilizado para entrenar el modelo15. Este tipo de defecto —si es que conviene seguir llamándolo así— no se manifiesta como un fallo de diseño identificable en el código fuente, sino como una laguna estadística en la distribución de los datos de entrenamiento, cuya existencia solo se revela, casi siempre, después de que el sistema ya ha fallado en la práctica. El artículo 8 de la Directiva, al incorporar al proveedor de datos entre los operadores potencialmente responsables, reconoce implícitamente este problema, pero no ofrece un criterio sustantivo para distinguir entre una insuficiencia de datos que un desarrollador diligente debería haber previsto y anticipado, y una laguna que, dado el estado de la técnica en el momento del diseño, resultaba razonablemente imposible de detectar. La ampliación del círculo de responsables, por tanto, multiplica los posibles demandados sin resolver, en el plano sustantivo, el criterio con arreglo al cual debe repartirse entre ellos la responsabilidad final.
Existe, además, un tercer obstáculo que Castellanos Ruiz ha bautizado con acierto como el problema de la caja negra algorítmica en el proceso civil: los mecanismos de exhibición de pruebas que la Directiva refuerza en sus artículos 8 y 9 presuponen que existe información legible y susceptible de ser exhibida, capaz de acreditar el funcionamiento del sistema en el momento del accidente16. Pero una parte significativa de los sistemas de aprendizaje profundo que gobiernan la percepción y la toma de decisiones de un vehículo autónomo no son interpretables ni siquiera para sus propios desarrolladores: pueden generar registros exhaustivos de las señales de entrada y de la decisión final adoptada, pero no necesariamente una explicación causal, en términos jurídicamente utilizables, de por qué el sistema llegó a esa decisión en lugar de otra. Ordenar la exhibición de esos registros —lo que sin duda constituye un avance respecto de la situación anterior— no equivale a resolver el problema probatorio de fondo, porque exhibir datos ilegibles en términos causales no acredita, por sí solo, ni el defecto ni el nexo causal que exige el artículo 10 de la Directiva. El riesgo, en definitiva, es que la reforma europea proyecte una sensación de seguridad jurídica que no se corresponde con la dificultad real de aplicar sus categorías a la tecnología que pretende regular.
Por último, y enlazando con el problema de fragmentación ya expuesto en el capítulo anterior, la ampliación del círculo de operadores económicos del artículo 8 de la Directiva mejora, sin duda, la posición procesal del perjudicado, que ya no depende de identificar a un único fabricante frente al que dirigir su reclamación. Pero esa mejora se sitúa en el plano de la legitimación pasiva, no en el de la distribución sustantiva de la responsabilidad entre los distintos operadores. Cuando el daño resulta de la interacción entre un conjunto de datos de entrenamiento insuficiente, una arquitectura de percepción con márgenes de error conocidos y aceptados en la fase de diseño, y una actualización de software que modificó ligeramente el comportamiento del sistema semanas antes del accidente, la Directiva permite demandar conjuntamente a los tres operadores implicados, pero no ofrece un criterio propio para determinar, en el reparto interno de la responsabilidad, qué proporción corresponde a cada uno de ellos —cuestión que remite, de nuevo, al derecho nacional y, en último término, a los mismos criterios de imputación subjetiva cuya insuficiencia frente a la inteligencia artificial constituye el punto de partida de todo este debate. La reforma de 2024, en suma, resuelve con acierto el problema del sujeto pasivo, pero deja sustancialmente intacto el problema, mucho más profundo, de la causalidad difusa en sistemas de aprendizaje continuo.
V. El punto de fricción máxima: vehículos de niveles 4 y 5
Las dos críticas expuestas convergen con especial nitidez cuando se trasladan al supuesto de los vehículos de niveles 4 y 5 de automatización, en los que la intervención humana es mínima o directamente inexistente. Conviene detenerse en el motivo de esa convergencia, porque no es casual: ambas críticas señalan, desde ángulos distintos, la misma insuficiencia de fondo, a saber, que nuestras categorías jurídicas —tanto las contractuales y aquilianas del Código Civil como las armonizadas de la Directiva de producto defectuoso— fueron diseñadas para imputar responsabilidad a partir de un momento discreto y localizable, ya sea una conducta humana negligente, ya sea un defecto de fabricación fijado en el tiempo de la puesta en el mercado. Los sistemas de conducción automatizada de alto nivel no ofrecen, por su propia naturaleza, ese punto de anclaje temporal: su comportamiento es el resultado acumulado de decisiones de diseño remotas, de datos de entrenamiento cuya representatividad solo puede evaluarse retrospectivamente, y de un proceso de aprendizaje que, en los sistemas más avanzados, continúa después de la venta del vehículo.
Los litigios ya resueltos contra Tesla en distintas jurisdicciones —el caso Benavides, resuelto por un jurado de Miami en agosto de 2025 con una indemnización superior a los doscientos cuarenta millones de dólares, o los pleitos por frenadas fantasma sustanciados ante el Tribunal Regional de Traunstein en Alemania— ilustran, cada uno a su manera, la insuficiencia práctica de ambas piezas del consenso doctrinal aquí criticado. En el caso Benavides, el jurado no tuvo que decidir si el poseedor del vehículo debía responder por una suerte de deber de custodia sobre una «cosa» de comportamiento imprevisible; tuvo que evaluar si el diseño del sistema y las advertencias proporcionadas al usuario resultaban razonables a la luz de un dominio operacional que el propio fabricante había definido de forma insuficientemente restrictiva. Es decir: el litigio se resolvió, en sustancia, en el terreno del defecto de diseño y de la previsibilidad del uso indebido, no en el de la analogía animal ni en el de un test estático de defectuosidad, sino en una valoración compleja de las decisiones adoptadas por el fabricante a lo largo de todo el proceso de desarrollo del sistema —exactamente el terreno en el que, como se ha argumentado, la Directiva (UE) 2024/2853 ofrece herramientas todavía insuficientes.
El supuesto de las frenadas fantasma resulta, si cabe, más instructivo. El Tribunal Regional de Traunstein no discutió si el vehículo había incumplido una norma de seguridad concreta y fechada: constató, a través de la pericia técnica, que el sistema generaba un patrón de comportamiento peligroso —frenadas bruscas e injustificadas en determinadas condiciones de circulación— que ni el propio fabricante negaba en sus términos fácticos, aunque sí discutía su calificación jurídica como defecto. Se trata, en mi lectura, de un ejemplo casi paradigmático de lo que en el capítulo anterior denominaba una laguna estadística: un comportamiento que emerge de la interacción entre el modelo de percepción y determinadas condiciones del entorno —túneles, vehículos de gran tamaño, cambios de carril—, sin que exista una línea de código identificable a la que pueda atribuirse, en sentido clásico, el defecto. Que el tribunal alemán llegara, pese a ello, a una condena, se explica menos por la aplicación mecánica del test de defectuosidad que por una valoración de conjunto sobre si el vehículo ofrecía la funcionalidad que cabía esperar de un producto de ese precio y de esa naturaleza —un juicio de razonabilidad que se aproxima, en la práctica, mucho más al criterio de diseño defectuoso que se maneja en el derecho estadounidense que al test formal de la Directiva europea.
No conviene, sin embargo, presentar este problema como si fuera exclusivo de los sistemas más avanzados de conducción autónoma. El precedente estadounidense contra Nissan, resuelto en 2017 por un jurado del condado de Los Ángeles tras un accidente mortal ocurrido en 2012, condenó al fabricante por un defecto en el software de un sistema de frenado muy anterior, en su grado de sofisticación, a cualquier red neuronal de percepción, lo que demuestra que la dificultad de imputación aquí analizada no nace propiamente de la inteligencia artificial en sentido estricto, sino de un fenómeno más amplio y anterior: la sustitución de mecanismos puramente mecánicos por controladores de software en funciones críticas de seguridad. Si ya en 2012 un fallo de software bastaba para generar un problema de imputación que un jurado solo pudo resolver, años después, apreciando negligencia en el conjunto de la conducta empresarial del fabricante, cabe anticipar que la dificultad se agravará, y no se atenuará, a medida que ese software deje de ejecutar reglas fijas y pase a incorporar modelos entrenados sobre datos cuyo comportamiento, como se ha explicado, ni siquiera sus propios diseñadores pueden prever por completo. Los acuerdos extrajudiciales alcanzados por Tesla en los accidentes mortales de Alameda County y de Gardena, ambos de 2019, apuntan en la misma dirección: la ausencia de sentencia con motivación pública en ambos casos impide extraer de ellos una doctrina judicial explícita, pero la propia decisión empresarial de transigir antes de someter al fabricante al escrutinio de un jurado sobre el dominio operacional del Autopilot y sobre la suficiencia de sus mecanismos de supervisión del conductor sugiere que la compañía valoró como significativo el riesgo de una condena en los términos que, seis años después, terminó materializándose en el caso Benavides.
De estos casos se extrae una lección que conviene formular con precisión, porque delimita el alcance exacto de la propuesta que se defenderá en el capítulo siguiente. No se trata de sostener que los tribunales sean incapaces de alcanzar soluciones razonables aplicando el derecho vigente: los ejemplos de Miami, Traunstein y Los Ángeles demuestran justamente lo contrario. Se trata, más bien, de constatar que esas soluciones razonables se alcanzan a menudo forzando las categorías disponibles —el defecto de diseño, la previsibilidad del uso indebido, la insuficiencia de las advertencias— hasta un punto en el que dejan de operar como verdaderos criterios de imputación y pasan a funcionar como fórmulas flexibles que permiten al juzgador llegar, caso por caso, a la solución que intuitivamente le parece justa. Esa flexibilidad tiene un coste evidente en términos de seguridad jurídica, tanto para las víctimas, que no pueden anticipar con razonable certeza si su reclamación prosperará, como para los fabricantes, que no disponen de un estándar de diligencia claro frente al que calibrar sus decisiones de diseño. Es precisamente ese coste el que un régimen legislativo específico, diseñado desde el principio para sistemas de aprendizaje continuo, debería reducir.
VI. Hacia un régimen autónomo de responsabilidad objetiva agravada
Si la analogía con el artículo 1905 del Código Civil reproduce el problema de la fragmentación causal en lugar de resolverlo, y si la Directiva (UE) 2024/2853 mejora la posición procesal del perjudicado sin resolver la indeterminación sustantiva del defecto en sistemas de aprendizaje continuo, la conclusión que se impone no es la de renunciar a toda construcción jurídica y esperar a que la experiencia judicial decante, caso a caso, un criterio informal —el riesgo de inseguridad jurídica descrito en el capítulo anterior desaconseja esa vía—, sino la de diseñar un régimen específico que no tome prestada su arquitectura de ninguna de las dos instituciones examinadas, sino que se construya directamente a partir de los rasgos propios de la tecnología que pretende regular. Yzquierdo Tolsada ha insistido, en su tratamiento sistemático de la responsabilidad civil española, en que la coexistencia de regímenes especiales de responsabilidad objetiva junto al núcleo clásico de la culpa extracontractual no solo es compatible con nuestra tradición jurídica, sino que constituye la vía habitual por la que el derecho de daños ha ido incorporando actividades de riesgo específico —la navegación aérea, la energía nuclear, la circulación de vehículos a motor— sin necesidad de forzar la interpretación del artículo 1902 del Código Civil ni de recurrir a analogías con instituciones ajenas al fenómeno regulado17. Y el propio Tribunal Constitucional ha reconocido, en el marco de la responsabilidad civil derivada de la circulación de vehículos a motor, que la existencia de regímenes especiales, diferenciados del núcleo culpabilístico del artículo 1902, resulta plenamente compatible con las exigencias constitucionales de proporcionalidad y seguridad jurídica cuando responde a una finalidad razonable de mayor certeza en la reparación del daño18. Ese es, precisamente, el precedente institucional que conviene invocar para justificar un régimen nuevo, y no la analogía con el artículo 1905.
Conviene precisar, antes de entrar en el detalle de la propuesta, la técnica normativa que debería emplearse. No se trata de reformar de nuevo la Directiva (UE) 2024/2853 —cuyo objeto, la responsabilidad por producto en general, es demasiado amplio para acomodar sin distorsiones un régimen pensado específicamente para la conducción automatizada—, ni de introducir una disposición aislada en el Real Decreto Legislativo 8/2004, cuyo diseño presupone la existencia de un conductor humano en el sentido más elemental del término. La técnica más adecuada es la de una ley especial, de ámbito sectorial, siguiendo el modelo que en su día ofrecieron la legislación sobre navegación aérea o sobre energía nuclear: normas que no compiten con el Código Civil ni con el régimen general de producto, sino que se insertan junto a ellos para regular una actividad de riesgo específico con sus propias reglas de imputación, sus propios límites cuantitativos si se estiman necesarios, y su propio mecanismo asegurador. Esta opción tiene, además, la ventaja de permitir una revisión periódica más ágil que la de una directiva europea, algo especialmente valioso en un ámbito en el que el estado de la técnica —y, con él, lo que resulta razonablemente exigible a un fabricante— cambia con una velocidad muy superior a la del proceso legislativo ordinario.
Un régimen de este tipo debería descansar, a mi juicio, sobre cuatro decisiones de diseño normativo que se derivan directamente de las críticas expuestas en los capítulos tercero y cuarto. La primera consiste en abandonar la figura del «poseedor» como sujeto de imputación primaria y sustituirla por la de un operador designado —análogo, en su función, al operador nuclear en la legislación sobre responsabilidad por daños de esa naturaleza—, sobre el que recaiga una responsabilidad objetiva por el solo hecho de la puesta en circulación de un vehículo de nivel 4 o 5, sin necesidad de determinar previamente cuál de los múltiples agentes de la cadena de valor ocupa una posición equiparable a la de un poseedor en sentido civil clásico. La identidad de ese operador no debería depender de una investigación fáctica caso por caso, sino resultar directamente de un registro administrativo previo: del mismo modo que la homologación de un vehículo exige hoy identificar a un fabricante responsable a efectos de seguridad del producto, la puesta en servicio de un sistema de conducción automatizada de alto nivel debería exigir la inscripción de un operador designado en un registro público, de manera que la víctima nunca tenga que litigar para determinar frente a quién dirigir su reclamación inicial. Esta solución evita el defecto estructural señalado en el capítulo tercero: ya no es necesario forzar la analogía para decidir quién «posee» un sistema cuya arquitectura de responsabilidad es, por definición, distribuida, porque la condición de sujeto pasivo frente a la víctima se resuelve administrativamente, no analógicamente.
La segunda decisión consiste en sustituir el test binario de defectuosidad, adecuado para bienes de comportamiento estático, por un estándar de razonabilidad del proceso de desarrollo, que valore si el conjunto de datos de entrenamiento, los procedimientos de validación y los mecanismos de supervisión posterior a la comercialización se ajustaban al estado de la técnica en cada momento, en lugar de exigir la prueba de un defecto localizado en un instante temporal preciso. Este estándar no necesita construirse desde cero: el Reglamento (UE) 2024/1689, al clasificar los sistemas de inteligencia artificial destinados a la gestión del tráfico rodado entre los de alto riesgo, ya impone a sus proveedores obligaciones de gestión de riesgos, de gobernanza de datos y de vigilancia posterior a la comercialización que, hasta ahora, operan exclusivamente en el plano administrativo y sancionador. Nada impide, y todo aconseja, que el cumplimiento acreditado de esas obligaciones administrativas se erija en el criterio civil de razonabilidad del proceso de desarrollo, de manera que el incumplimiento de un estándar de gobernanza de datos exigido por el Reglamento de Inteligencia Artificial constituya, al mismo tiempo, un indicio cualificado —no ya una simple presunción residual, como ocurre hoy con el artículo 10.4 de la Directiva (UE) 2024/2853— de que el operador no actuó con la diligencia exigible. Esta solución recoge, en el plano normativo, la intuición que los tribunales de Miami y Traunstein ya aplicaron de facto, pero le otorga un anclaje legislativo explícito que hoy no existe, reduciendo así el margen de discrecionalidad judicial que el capítulo quinto identificaba como fuente de inseguridad jurídica, y tiene la ventaja añadida de tender un puente, hoy inexistente, entre la regulación administrativa de la inteligencia artificial y su régimen de responsabilidad civil.
La tercera decisión consiste en establecer, junto a la responsabilidad objetiva del operador designado frente a la víctima, un sistema estatutario de reparto interno entre los distintos agentes de la cadena de valor, que no dependa de la prueba judicial ordinaria de la contribución causal de cada uno —prueba que, como se ha visto, resulta extraordinariamente difícil cuando el fallo procede de una laguna estadística en los datos de entrenamiento o de una interacción entre componentes—, sino de criterios objetivos y predeterminados por vía reglamentaria. Cabría distinguir, a estos efectos, entre tres orígenes típicos del fallo, cada uno con una regla de reparto por defecto: cuando el análisis técnico posterior al accidente revele una insuficiencia en la representatividad del conjunto de datos de entrenamiento, la proporción mayor de responsabilidad debería recaer sobre el proveedor de datos o, en su defecto, sobre el desarrollador del modelo que asumió la responsabilidad de validar dicho conjunto; cuando revele una deficiencia en la arquitectura de percepción o de decisión que no guarde relación con los datos empleados, debería recaer sobre el fabricante del sistema; y cuando revele que el defecto surgió únicamente después de una actualización remota o de un fallo de mantenimiento, debería recaer sobre quien controlaba la infraestructura de actualización o de mantenimiento en el momento del hecho. Estas reglas de reparto por defecto no serían inamovibles —cualquiera de los operadores implicados conservaría la posibilidad de acreditar, mediante prueba en contrario, una distribución distinta de la contribución causal—, pero invertirían la lógica actual: en lugar de exigir a la víctima, o incluso al operador designado ya condenado, que reconstruya con detalle técnico exhaustivo el origen exacto del fallo antes de poder repetir contra el causante final, la carga de desvirtuar una distribución legal presunta recaería sobre quien pretenda apartarse de ella. Esta solución traslada además el problema probatorio del proceso judicial posterior al accidente —donde resulta casi insoluble, como advertía Castellanos Ruiz— a un momento anterior, el de la conservación de los registros de diseño, entrenamiento y validación, cuya llevanza debería configurarse como una obligación legal autónoma, con consecuencias adversas en caso de incumplimiento: el operador o desarrollador que no conserve esos registros con el detalle exigido debería soportar, precisamente por esa omisión, la presunción de haber sido la causa del fallo, invirtiendo así en su contra la regla general de reparto.
La cuarta decisión, finalmente, consiste en acompañar este régimen de un seguro obligatorio específico, dimensionado sobre bases actuariales propias del riesgo de los sistemas de conducción automatizada y no simplemente adaptado del seguro obligatorio de vehículos a motor tradicional, cuyas primas se calculan sobre una siniestralidad de origen predominantemente humano que no resulta directamente extrapolable a una flota de vehículos gobernados por el mismo modelo de conducción, en la que un único defecto de diseño puede multiplicar simultáneamente su efecto sobre miles de unidades. Junto a ese seguro, y siguiendo el precedente que ya ofrece el Consorcio de Compensación de Seguros en el ámbito de la circulación de vehículos tradicionales para los supuestos de conductor no identificado o no asegurado, convendría prever un fondo de garantía subsidiario, financiado mediante aportaciones de los propios operadores del sector, que cubra a la víctima en los supuestos —previsiblemente infrecuentes, pero no descartables dada la novedad de la tecnología— en que el operador designado resulte insolvente o no pueda ser identificado con la celeridad que la situación exige. La combinación de ambos mecanismos —que recoge y desarrolla, en una arquitectura distinta, la intuición aseguradora que la propia Hernández Sen defiende en su análisis del marco español actual19— garantizaría lo que, en último término, constituye el objetivo irrenunciable de todo este régimen: que la víctima de un accidente causado por un sistema de conducción automatizada disponga siempre, desde el primer momento, de un sujeto solvente al que dirigir su reclamación, con independencia de la complejidad técnica que more, en un segundo plano y entre los operadores implicados, la determinación de quién debe soportar, en última instancia, el coste económico del siniestro.
Cabe anticipar una objeción a esta propuesta, formulada habitualmente por quienes representan los intereses de la industria: que un régimen de responsabilidad objetiva agravada, unido a obligaciones de trazabilidad y a un seguro específico más costoso que el tradicional, encarecería el desarrollo de la conducción automatizada y podría retrasar la llegada de una tecnología que, como se recordará en las conclusiones, presenta indicios sólidos de mejorar la seguridad vial respecto de la conducción humana. La objeción no carece de fundamento, pero exagera el riesgo. La experiencia acumulada en otros sectores de responsabilidad objetiva agravada —la aviación comercial o la energía nuclear son los ejemplos más elocuentes— demuestra que un régimen de responsabilidad claro y predecible, combinado con un seguro obligatorio bien dimensionado, no ha impedido el desarrollo de esas industrias; al contrario, ha proporcionado el marco de previsibilidad necesario para que las compañías aseguradoras pudieran tarificar el riesgo, y para que los fabricantes internalizaran desde la fase de diseño el coste de sus decisiones de seguridad, en lugar de trasladarlo, como ocurre hoy, a un litigio incierto que se resuelve años después del accidente y con un resultado que, como han demostrado los propios casos de Tesla examinados en el capítulo quinto, resulta extraordinariamente difícil de anticipar tanto para las víctimas como para los propios fabricantes.
VII. Un contraste necesario: precedentes de canalización de responsabilidad en el derecho comparado y en otros regímenes de riesgo
La propuesta desarrollada en el capítulo anterior podría parecer, a primera vista, una construcción excesivamente novedosa para confiarla a un legislador que, en materia de responsabilidad civil, suele avanzar con prudencia. Conviene mostrar, por ello, que sus piezas fundamentales no son inéditas: existen ya, en el derecho comparado y en otros regímenes especiales de responsabilidad por riesgo, precedentes que acreditan la viabilidad práctica de cada uno de los elementos propuestos, aunque ninguno de ellos, tomado aisladamente, resuelva por completo el problema que aquí se plantea. Repasarlos permite, además, precisar con mayor exactitud qué aporta de verdaderamente original la propuesta de este trabajo frente a lo que ya existe.
El Reino Unido ofrece el precedente más directamente aprovechable en el ámbito específico de los vehículos automatizados. La Automated and Electric Vehicles Act de 2018 canaliza la responsabilidad frente a la víctima hacia la aseguradora del vehículo, que responde objetivamente por los daños causados mientras el sistema de conducción automatizada estuviera activado, sin necesidad de que el perjudicado acredite culpa ni defecto alguno, y sin perjuicio del derecho de la aseguradora a repetir después contra el fabricante o contra cualquier otro responsable conforme a las reglas generales. Se trata, en esencia, del mismo movimiento que propongo en el elemento primero de mi propuesta —sustituir la búsqueda de un poseedor o de un defecto por la designación anticipada de un sujeto solvente frente a la víctima—, solo que articulado sobre la figura del asegurador en lugar de sobre la de un operador registrado. La solución británica tiene la virtud de su sencillez, pero adolece precisamente de lo que constituye el núcleo de mi segunda y tercera propuesta: guarda silencio absoluto sobre cómo debe repartirse después la responsabilidad entre fabricante, desarrollador de software y proveedor de datos, remitiendo esa cuestión, sin más previsión legal, a las reglas ordinarias de responsabilidad por producto, con lo que el problema de la causalidad difusa que he descrito en el capítulo cuarto simplemente se traslada, sin resolverse, al pleito posterior entre la aseguradora y los operadores tecnológicos.
Alemania, por su parte, reformó en 2017 su Ley de Tráfico Vial para dar cabida a los vehículos de niveles 3 y 4, combinando la responsabilidad objetiva del propietario con la responsabilidad por culpa del conductor humano, y exigiendo que el sistema automatizado pueda desconectarse en cualquier momento. Este último requisito revela con claridad los límites del modelo alemán como precedente para la propuesta aquí defendida: al exigir la posibilidad de desconexión, la norma alemana presupone la persistencia de un conductor humano de reserva, y por tanto no ofrece respuesta alguna para los vehículos de nivel 5, que es precisamente el supuesto en el que la crítica desarrollada en los capítulos tercero y cuarto adquiere su mayor intensidad. El modelo alemán es, en este sentido, una solución de tránsito, pensada para una fase de la automatización que mi propuesta pretende superar, no un precedente al que pueda remitirse sin más para los sistemas plenamente autónomos.
Los precedentes más sólidos no proceden, sin embargo, del derecho de la circulación, sino de otros regímenes de responsabilidad objetiva agravada por actividades de riesgo, cuya arquitectura resulta sorprendentemente próxima a la que propongo. Los convenios internacionales sobre responsabilidad civil por daños nucleares, que canalizan la responsabilidad de manera exclusiva y objetiva hacia el explotador de la instalación —con independencia de cuántos contratistas, proveedores de componentes o ingenieros hayan intervenido en su diseño y construcción—, exigiendo a ese explotador la constitución de una garantía financiera obligatoria y previendo un mecanismo estatal subsidiario para los supuestos de insuficiencia de dicha garantía, constituyen el precedente institucional más próximo al operador designado y al fondo de garantía subsidiario que defiendo en los elementos primero y cuarto de mi propuesta. Yzquierdo Tolsada ya señalaba este régimen, junto con el de la navegación aérea, como ejemplo de la vía habitual por la que nuestro derecho de daños incorpora actividades de riesgo específico sin necesidad de recurrir a instituciones ajenas al fenómeno regulado20, y no deja de ser significativo que ese régimen resuelva, desde hace décadas y para una industria de complejidad técnica y pluralidad de operadores no muy distinta de la que hoy plantea la inteligencia artificial, exactamente el problema de fragmentación causal que el capítulo tercero de este trabajo identificaba como el defecto estructural más grave de la analogía con el artículo 1905 del Código Civil.
El régimen de responsabilidad aeronáutica ofrece, en fin, un matiz adicional que conviene incorporar a la propuesta. El Convenio de Montreal de 1999, que rige la responsabilidad de las compañías aéreas frente a los pasajeros, combina la responsabilidad objetiva de la compañía transportista —canalizada, de nuevo, hacia un único operador identificable con independencia de la pluralidad de fabricantes y proveedores que intervinieron en la aeronave— con un sistema de límites cuantitativos escalonados, que solo pueden superarse cuando la víctima acredita que el daño se debió a una acción u omisión temeraria y con conciencia de que probablemente causaría el daño. Trasladado a los vehículos autónomos, este matiz sugiere una posible objeción a mi propuesta que conviene despejar: si se establece una responsabilidad objetiva agravada sin límite cuantitativo alguno, ¿no se corre el riesgo de que las indemnizaciones alcancen cifras que ninguna aseguradora esté dispuesta a cubrir a un precio razonable, replicando así, por otra vía, el problema de encarecimiento excesivo que ya se examinó en el capítulo anterior? La respuesta que propongo es que, a diferencia de lo que ocurre en el transporte aéreo de pasajeros —donde el número de víctimas por siniestro es limitado y previsible—, un defecto de diseño en un sistema de conducción automatizada desplegado en toda una flota puede multiplicar su efecto dañoso de manera prácticamente ilimitada, por lo que un límite cuantitativo por víctima, del tipo que utiliza el derecho aeronáutico, resultaría aquí razonable y necesario para permitir que el riesgo sea asegurable, mientras que un límite agregado por fabricante o por modelo de vehículo no lo sería, porque dejaría sin cobertura suficiente precisamente a las víctimas de los siniestros más graves y más claramente imputables a un defecto sistémico de diseño. La propuesta, por tanto, debería incorporar límites individuales por víctima, ajustados periódicamente y asegurables con criterios actuariales ordinarios, pero rechazar cualquier límite agregado que pudiera dejar a las últimas víctimas de una serie de accidentes idénticos sin la reparación a la que, por definición, tienen el mismo derecho que las primeras.
Del repaso anterior se extrae una conclusión que conviene formular con precisión antes de cerrar este capítulo. El derecho comparado y los regímenes especiales de responsabilidad por riesgo no ofrecen, tomados individualmente, una solución trasladable sin más a los vehículos autónomos de niveles 4 y 5; pero, examinados en conjunto, revelan que cada una de las piezas de mi propuesta —la canalización hacia un operador designado, la fijación de límites individuales asegurables, el fondo de garantía subsidiario, y el estándar de razonabilidad del proceso de desarrollo— cuenta ya con un precedente funcional en algún sector del derecho de daños. Lo que ningún precedente ofrece, y lo que constituye la aportación específica de este trabajo, es la combinación de todas ellas en un único régimen, y su articulación, en particular, con las obligaciones de gobernanza algorítmica que el Reglamento (UE) 2024/1689 ya impone en el plano administrativo. Esa articulación es la que permitiría, a mi juicio, superar simultáneamente los dos defectos que este trabajo ha identificado en el consenso doctrinal vigente: la fragilidad estructural de la analogía con el artículo 1905 del Código Civil, y la insuficiencia de la Directiva (UE) 2024/2853 frente a la causalidad difusa de los sistemas de aprendizaje continuo.
VIII. Conclusiones
El recorrido realizado a lo largo de estas páginas permite formular una conclusión que se aparta, en un punto sustancial, del consenso doctrinal hoy dominante en torno a la responsabilidad civil derivada de los vehículos sin conductor. Ese consenso —bien representado, entre otros trabajos recientes, por el estudio de Hernández Sen sobre la materia21— propone una solución híbrida que combina el régimen de productos defectuosos, actualizado por la Directiva (UE) 2024/2853, con una aplicación analógica del artículo 1905 del Código Civil para los supuestos en los que aquel régimen resulte insuficiente. He sostenido que esta combinación, pese a su indudable atractivo práctico como respuesta inmediata dentro del derecho vigente, descansa sobre dos piezas más frágiles de lo que habitualmente se admite.
La analogía con la responsabilidad por animales fracasa, no porque la intuición que la inspira sea descabellada, sino porque desatiende diferencias estructurales relevantes entre el riesgo irreducible que representa un ser vivo y el riesgo de ingeniería, en gran medida evitable, que representa un sistema diseñado por seres humanos; porque colapsa en la figura unitaria del poseedor una cadena de valor que es, por definición, plural; y porque no ofrece herramienta alguna para resolver la dimensión temporal de un defecto que puede emerger progresivamente, mucho después de la puesta en circulación del vehículo, como consecuencia del propio proceso de aprendizaje del sistema. La Directiva (UE) 2024/2853, por su parte, acierta al ampliar el concepto de producto y el círculo de operadores responsables, pero mantiene, en su núcleo, un test de defectuosidad pensado para bienes estáticos que encaja mal con sistemas cuyo comportamiento se desplaza de manera continua, y no ofrece un criterio sustantivo para repartir la responsabilidad entre los múltiples agentes de una cadena de valor tecnológica cuando el fallo procede de una laguna estadística en los datos de entrenamiento antes que de un defecto localizado y fechable.
De ambas críticas se sigue la propuesta que cierra este trabajo: en lugar de remendar dos instituciones imperfectas, el legislador español y europeo debería construir un régimen autónomo de responsabilidad objetiva agravada, articulado en torno a la figura de un operador designado, a un estándar de razonabilidad del proceso de desarrollo que sustituya al test binario de defectuosidad, a un sistema estatutario de reparto interno de la responsabilidad entre los agentes de la cadena de valor, y a un seguro obligatorio específicamente dimensionado para este riesgo. Esta propuesta no pretende restar mérito al esfuerzo de sistematización que la doctrina española ha realizado en los últimos años sobre esta materia, ni ignorar que, mientras dicho régimen no se apruebe, los tribunales seguirán teniendo que resolver estos litigios con las herramientas hoy disponibles, incluida, llegado el caso, la analogía con el artículo 1905 del Código Civil como mal menor transitorio. Pretende, más modestamente, advertir de que esa vía transitoria no debe confundirse con una solución satisfactoria a medio plazo, y que la brecha entre la velocidad del desarrollo tecnológico y la capacidad de respuesta del ordenamiento jurídico solo se cerrará el día en que dejemos de buscar en nuestras categorías centenarias un traje que, por más que se estire, nunca llegará a ajustarse del todo a una tecnología que aprende, cambia y decide de un modo que el derecho de 1889 —y, en gran medida, también el de 2024— no estaba en condiciones de imaginar.
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Yzquierdo Tolsada, M. (2022). Sistema de Responsabilidad Civil, Contractual y Extracontractual. Dykinson.
Notas al pie:
1 Hernández Sen, I. (2026). La posible responsabilidad civil derivada de los vehículos sin conductor [Trabajo Fin de Máster en el Ejercicio de la Abogacía y la Procura]. Universidad Internacional de La Rioja. Director: F. J. López y García de la Serrana.
2 Reglero Campos, L. F. (2020). Tratado de Responsabilidad Civil. Aranzadi, p. 112. El autor destaca que el sistema clásico del artículo 1902 del Código Civil español exige de forma inexorable una conducta humana que actúe como causa eficiente del daño.
3 Salvador Coderch, P., y Castiñeira Jerez, J. (2018). Previsibilidad y Derecho de Daños. InDret, 2, p. 45. Analizan cómo la delegación de decisiones en sistemas automatizados altera el juicio de previsibilidad exigible al agente.
4 De Ángel Yágüez, R. (2019). ¿Personalidad jurídica para los robots? Un debate desenfocado. Revista de Derecho Civil, VI(3), pp. 89-104. El autor critica con dureza la propuesta de la «persona electrónica», calificándola de ficción innecesaria que solo beneficia a los fabricantes.
5 Barrio Andrés, M. (2021). Derecho de los Robots. Tirant lo Blanch, p. 78. Analiza las características de la IA (opacidad, autonomía, autoaprendizaje) y su impacto disruptivo en la teoría general de la responsabilidad.
6 Medina Alcoz, M. (2023). La responsabilidad por daños causados por animales como modelo para la IA: un análisis crítico. Revista de Derecho Civil, X(2), pp. 112-135.
7 Cavanillas Múgica, S. (2020). La responsabilidad por actos ajenos y su inaplicabilidad a los daños causados por robots. Revista de Derecho Privado, 84, pp. 45-67.
8 Gómez Pomar, F. (2022). La cadena de valor de la IA y la fragmentación de la responsabilidad civil. InDret, 4, pp. 12-35.
9 Navas Navarro, S. (2022). Derecho de daños e Inteligencia Artificial. Reus, p. 142. Analiza la dimensión temporal del defecto en productos de software evolutivo.
10 Pantaleón Prieto, F. (2021). Autonomía de la máquina y ruptura del nexo causal. Almacén de Derecho [en línea].
11 Busto Lago, J. M. (2021). La responsabilidad civil por productos defectuosos en España. Aranzadi, p. 210.
12 Plaza Penadés, J. (2025). La reforma del régimen de responsabilidad por productos defectuosos: análisis de la Directiva (UE) 2024/2853. Revista de Derecho Comunitario Europeo, 79, pp. 115-140.
13 Cuena Casas, M. (2025). El software como producto en la nueva Directiva de productos defectuosos. Almacén de Derecho [en línea].
14 Garcimartín Alférez, F. (2025). La prueba de la defectuosidad en los sistemas de IA bajo la Directiva 2024/2853. InDret, 1, pp. 89-112.
15 Sarabia, L. (2024). Responsabilidad civil por sesgos y datos de entrenamiento defectuosos en la IA. Diario La Ley, n.º 10421.
16 Castellanos Ruiz, E. (2023). El problema de la caja negra algorítmica en el proceso civil: propuestas de solución. Revista de Derecho Procesal, 1, pp. 55-78.
17 Yzquierdo Tolsada, M. (2022). Sistema de Responsabilidad Civil, Contractual y Extracontractual. Dykinson, p. 305.
18 Tribunal Constitucional. Sentencia 181/2000, de 29 de junio, FJ 8 (cuestión de inconstitucionalidad sobre el sistema de valoración tasada de daños personales derivados de la circulación de vehículos a motor, introducido por la Ley 30/1995). El Tribunal parte de la constatación de que el legislador había establecido con anterioridad regímenes especiales y diferenciados en materia de responsabilidad civil extracontractual, y concluye que dicha diversidad normativa, cuando responde a una finalidad razonable de mayor certeza y seguridad jurídica en la reparación del daño, no vulnera, considerada en su conjunto, el principio de interdicción de la arbitrariedad del artículo 9.3 de la Constitución.
19 Hernández Sen, I. (2026), op. cit. (nota 1).
20 Yzquierdo Tolsada, M. (2022), op. cit. (nota 17).
21 Hernández Sen, I. (2026), op. cit. (nota 1).