{"id":748,"date":"2026-06-18T09:29:09","date_gmt":"2026-06-18T09:29:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rotharia.com\/uncategorized\/global-adoption-of-ai-in-risk-management\/"},"modified":"2026-06-18T09:29:09","modified_gmt":"2026-06-18T09:29:09","slug":"adopcion-mundial-de-la-inteligencia-artificial-en-la-gestion-de-riesgos","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.rotharia.com\/es\/wealth-management-software\/risk-management-tools\/global-adoption-of-ai-in-risk-management\/","title":{"rendered":"Adopci\u00f3n global de la inteligencia artificial en la gesti\u00f3n de riesgos"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-large\">\n<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"720\" src=\"https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260618_94ae76.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-747\" srcset=\"http:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260618_94ae76.jpg 1080w, http:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260618_94ae76-300x200.jpg 300w, http:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260618_94ae76-1024x683.jpg 1024w, http:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260618_94ae76-768x512.jpg 768w, http:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260618_94ae76-18x12.jpg 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/>\n<figcaption><em>Foto de lonely blue (@lonelyblue) en Unsplash<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n<style>body.single-post .cm-featured-image { display: none !important; }<\/style>\n\n\n\n    <meta charset=\"UTF-8\">\n    <meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1.0\">\n    <title>Adopci\u00f3n global de la inteligencia artificial en la gesti\u00f3n de riesgos<\/title><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La inteligencia artificial puede detectar pagos inusuales, analizar se\u00f1ales de deterioro crediticio y revisar miles de alertas de cumplimiento normativo con mayor rapidez que un equipo humano. Esto la convierte en una herramienta de gesti\u00f3n de riesgos potencialmente valiosa, pero no en un guardi\u00e1n aut\u00f3nomo de una entidad financiera. Los modelos pueden pasar por alto amenazas desconocidas, reproducir sesgos y crear nuevas dependencias respecto a los proveedores de datos y tecnolog\u00eda. Por lo tanto, la cuesti\u00f3n pr\u00e1ctica no es si un banco debe utilizar la IA, sino qu\u00e9 riesgos puede ayudar a gestionar y qu\u00e9 controles son necesarios para evitar que la tecnolog\u00eda se convierta en otra fuente de exposici\u00f3n.<\/span><\/p><h2><span>La adopci\u00f3n avanza m\u00e1s r\u00e1pido que la regulaci\u00f3n<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La inteligencia artificial ya se utiliza ampliamente en el sector bancario. La Autoridad Bancaria Europea inform\u00f3 en 2025 de que el 92 % de los bancos de la UE la estaban utilizando, mientras que el resto de las entidades estaban llevando a cabo proyectos piloto o estudiando posibles aplicaciones. El Banco de Inglaterra y la Autoridad de Conducta Financiera han constatado, de igual modo, un uso generalizado en los servicios financieros del Reino Unido.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>No obstante, las estad\u00edsticas sobre la adopci\u00f3n pueden exagerar el grado de maduraci\u00f3n de su implementaci\u00f3n. Un banco puede considerarse usuario de IA por el mero hecho de aplicar el aprendizaje autom\u00e1tico a la detecci\u00f3n de fraudes o de permitir a sus empleados utilizar un asistente generativo interno. Eso no significa que la inteligencia artificial est\u00e9 tomando sus decisiones fundamentales en materia de cr\u00e9dito, liquidez o riesgo de mercado.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Muchas instituciones siguen mostr\u00e1ndose cautelosas a la hora de incorporar la inteligencia artificial directamente en procesos de gran repercusi\u00f3n. Pueden utilizarla para identificar casos que requieran investigaci\u00f3n, al tiempo que mantienen los modelos establecidos y la aprobaci\u00f3n humana para la decisi\u00f3n final.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esta distinci\u00f3n es importante. La IA puede desempe\u00f1ar una funci\u00f3n de control sin asumir la responsabilidad del resultado. La entidad financiera sigue siendo responsable, independientemente de si el error se origin\u00f3 en un empleado, en un modelo desarrollado internamente o en un proveedor de tecnolog\u00eda externo.<\/span><\/p><h2><span>La detecci\u00f3n del fraude es uno de los casos de uso m\u00e1s s\u00f3lidos<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los sistemas de detecci\u00f3n de fraudes deben analizar un volumen muy elevado de transacciones y, al mismo tiempo, determinar cu\u00e1les requieren una intervenci\u00f3n. Las reglas convencionales pueden se\u00f1alar cualquier pago que supere un importe determinado o cualquier ubicaci\u00f3n inusual. Los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico pueden analizar una combinaci\u00f3n m\u00e1s amplia de comportamientos, incluyendo el historial de transacciones, la informaci\u00f3n del dispositivo, el momento en que se realizan y las relaciones entre cuentas.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esto puede ayudar a identificar patrones que una regla fija pasar\u00eda por alto. Adem\u00e1s, permite reducir las alertas innecesarias al distinguir entre un comportamiento realmente inusual y un cambio leg\u00edtimo en la forma en que un cliente utiliza su cuenta.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La ventaja no es simplemente una mayor capacidad de detecci\u00f3n. Un n\u00famero excesivo de falsos positivos puede provocar que se bloqueen pagos leg\u00edtimos, lo que impide a los clientes acceder a su dinero mientras los investigadores dedican tiempo a revisar actividades inofensivas.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La inteligencia artificial puede ayudar a priorizar las alertas, pero el fraude evoluciona en respuesta a los controles dise\u00f1ados para detenerlo. Los delincuentes ponen a prueba los sistemas, manipulan identidades y adaptan los patrones de transacci\u00f3n. Un modelo entrenado con los fraudes del pasado puede no funcionar bien frente a un m\u00e9todo nuevo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por lo tanto, las instituciones necesitan un seguimiento continuo, una retroalimentaci\u00f3n r\u00e1pida por parte de los investigadores y la capacidad de actualizar los controles sin dar por sentado que un modelo que haya tenido \u00e9xito anteriormente seguir\u00e1 siendo eficaz indefinidamente.<\/span><\/p><h2><span>Las inspecciones contra el blanqueo de capitales podr\u00edan centrarse m\u00e1s en aspectos concretos<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los bancos dedican importantes recursos a supervisar las transacciones e investigar posibles casos de blanqueo de capitales. Los sistemas actuales suelen generar un gran n\u00famero de alertas, muchas de las cuales no dan lugar a un informe de actividad sospechosa.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La inteligencia artificial puede mejorar este proceso al establecer conexiones entre clientes, empresas, cuentas y transacciones que, si se analizan por separado, parecen no tener relaci\u00f3n alguna. El an\u00e1lisis de redes puede revelar direcciones comunes, v\u00ednculos de propiedad o v\u00edas de pago entre varias entidades.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las herramientas de lenguaje natural tambi\u00e9n pueden ayudar a los investigadores a organizar los expedientes de los casos, resumir las actividades anteriores y recuperar las normas pertinentes. Esto puede reducir la carga administrativa y permitir que los especialistas se concentren en el fondo del asunto.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La tecnolog\u00eda no debe determinar por s\u00ed sola que un cliente est\u00e9 involucrado en actividades delictivas. Los patrones pueden tener explicaciones leg\u00edtimas, y las conclusiones autom\u00e1ticas pueden acarrear graves consecuencias para el acceso a la cuenta y la reputaci\u00f3n.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los bancos tambi\u00e9n deben evitar utilizar la inteligencia artificial \u00fanicamente para resolver las alertas con mayor rapidez. La eficiencia solo tiene valor cuando mejora la identificaci\u00f3n y la investigaci\u00f3n de los riesgos reales, en lugar de servir para cerrar los casos m\u00e1s r\u00e1pidamente.<\/span><\/p><h2><span>La evaluaci\u00f3n crediticia requiere especial atenci\u00f3n<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El aprendizaje autom\u00e1tico puede analizar los estados financieros, los historiales de pago, los patrones de flujo de caja y otra informaci\u00f3n para estimar la probabilidad de que un prestatario devuelva el pr\u00e9stamo. Puede identificar relaciones que resultan dif\u00edciles de detectar mediante los sistemas de puntuaci\u00f3n convencionales.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esto puede mejorar la rapidez y la coherencia de la evaluaci\u00f3n crediticia, sobre todo en el caso de las peque\u00f1as empresas o los consumidores con un historial crediticio tradicional limitado. Los datos alternativos tambi\u00e9n pueden ayudar a evaluar a los solicitantes que, de otro modo, ser\u00edan dif\u00edciles de evaluar.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Este mismo enfoque puede dar lugar a situaciones de discriminaci\u00f3n. Las variables que parecen neutras pueden actuar como indicadores indirectos de caracter\u00edsticas protegidas o de desventaja econ\u00f3mica. Un modelo podr\u00eda arrojar resultados diferentes seg\u00fan el barrio, la profesi\u00f3n o el tipo de dispositivo, incluso cuando esas caracter\u00edsticas no recojan expl\u00edcitamente el origen \u00e9tnico, el g\u00e9nero u otro atributo protegido.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los datos hist\u00f3ricos tambi\u00e9n reflejan decisiones de concesi\u00f3n de cr\u00e9ditos tomadas anteriormente. Si determinados grupos recibieron menos cr\u00e9dito o condiciones menos favorables en el pasado, un modelo puede aprender ese patr\u00f3n y reproducirlo como si se tratara de una prueba objetiva de riesgo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por lo tanto, las decisiones crediticias deben someterse a pruebas en los grupos de clientes pertinentes, deben justificarse claramente los resultados desfavorables y deben existir v\u00edas de revisi\u00f3n significativas. En virtud de la Ley de la UE sobre la IA, determinados sistemas de IA utilizados para evaluar la solvencia se clasifican como de alto riesgo y est\u00e1n sujetos a requisitos adicionales.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>En este contexto, la explicabilidad no es simplemente una cuesti\u00f3n t\u00e9cnica. A un cliente al que se le deniega un producto financiero importante no se le deber\u00eda dar como \u00fanica explicaci\u00f3n que \u201cas\u00ed lo ha decidido el algoritmo\u201d.<\/span><\/p><h2><span>Los modelos de riesgo de mercado pueden detectar patrones, pero no ofrecen certezas sobre el futuro<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las entidades financieras utilizan modelos para estimar c\u00f3mo pueden responder las carteras a los cambios en los tipos de inter\u00e9s, las divisas, los diferenciales de cr\u00e9dito y los precios de los activos. La inteligencia artificial puede procesar m\u00e1s variables y modelar relaciones m\u00e1s complejas que algunos enfoques tradicionales.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Puede ayudar a identificar concentraciones en las distintas carteras de negociaci\u00f3n o revelar que varias posiciones aparentemente diferentes dependen del mismo factor econ\u00f3mico subyacente. Tambi\u00e9n puede facilitar la detecci\u00f3n de anomal\u00edas en tiempo real durante per\u00edodos de tensi\u00f3n en los mercados.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El inconveniente es que las relaciones financieras cambian. Un modelo entrenado durante un per\u00edodo de inflaci\u00f3n estable o de abundante liquidez puede comportarse de forma diferente cuando la guerra, la pol\u00edtica o la estructura del mercado cambian de forma brusca.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los datos hist\u00f3ricos pueden contener pocos ejemplos del fen\u00f3meno extremo que la instituci\u00f3n est\u00e1 tratando de modelar. Un sistema puede llegar a ser muy preciso a la hora de explicar las condiciones habituales, pero subestimar el fen\u00f3meno que m\u00e1s importa.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por lo tanto, la inteligencia artificial deber\u00eda complementar, y no sustituir, las pruebas de resistencia. Las entidades siguen necesitando escenarios hipot\u00e9ticos que vayan m\u00e1s all\u00e1 de los datos hist\u00f3ricos y pongan a prueba las hip\u00f3tesis sobre la liquidez, las correlaciones y el comportamiento del mercado.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un modelo de riesgo no es fiable por el mero hecho de contener m\u00e1s variables. Es fiable cuando se comprenden sus limitaciones y las decisiones siguen siendo s\u00f3lidas aunque esas variables se comporten de forma diferente.<\/span><\/p><h2><span>El riesgo operativo va m\u00e1s all\u00e1 de la ciberseguridad<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La inteligencia artificial puede ayudar a las instituciones a identificar anomal\u00edas en los sistemas, predecir fallos en los equipos o el software y clasificar los incidentes. Tambi\u00e9n puede analizar las comunicaciones internas o procesar datos para detectar debilidades operativas emergentes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las herramientas generativas pueden ayudar a los empleados a consultar procedimientos y a responder ante situaciones rutinarias. Sin embargo, tambi\u00e9n pueden generar instrucciones err\u00f3neas precisamente en el momento en que el personal necesita una orientaci\u00f3n fiable.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El riesgo operativo aumenta cuando una entidad pasa a depender de un modelo o un proveedor sin disponer de una alternativa viable. Si un servicio de inteligencia artificial dejara de estar disponible, los procesos cr\u00edticos deber\u00edan poder seguir funcionando.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El banco debe saber qu\u00e9 funciones dependen del sistema, qu\u00e9 ocurre durante una interrupci\u00f3n del servicio y c\u00f3mo el personal pasar\u00e1 a utilizar procesos manuales o convencionales. Los planes de continuidad del negocio deben someterse a pruebas, en lugar de darse por sentados.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La automatizaci\u00f3n puede reducir un tipo de error humano, pero al mismo tiempo genera otro: una dependencia excesiva de un sistema cuyos fallos nos resultan menos familiares y que podr\u00edan tener un alcance mayor.<\/span><\/p><h2><span>La IA es tanto una defensa cibern\u00e9tica como una amenaza cibern\u00e9tica<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los equipos de seguridad pueden utilizar la inteligencia artificial para detectar accesos inusuales, analizar la actividad de la red y priorizar un gran n\u00famero de alertas. Puede identificar patrones sutiles en distintos dispositivos y cuentas con mayor rapidez que los analistas que trabajan de forma manual.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los atacantes utilizan tecnolog\u00edas similares. La IA generativa puede crear mensajes de phishing convincentes, imitar estilos de comunicaci\u00f3n y facilitar la ingenier\u00eda social. Las voces e im\u00e1genes sint\u00e9ticas facilitan suplantar la identidad de directivos o clientes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por lo tanto, las entidades financieras deber\u00edan combinar la supervisi\u00f3n t\u00e9cnica con controles rigurosos de los pagos y la identidad. Un mensaje de voz aparentemente aut\u00e9ntico procedente de un alto directivo no deber\u00eda anular el requisito de doble aprobaci\u00f3n ni la verificaci\u00f3n independiente.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los propios sistemas de IA pueden ser objeto de ataques. Se pueden manipular los datos de entrada para alterar el resultado, se puede extraer informaci\u00f3n confidencial y se pueden ocultar instrucciones maliciosas en los documentos procesados por herramientas generativas.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un modelo conectado a bases de datos internas o capaz de iniciar acciones requiere controles m\u00e1s estrictos que un sistema que genera res\u00famenes. El acceso debe limitarse en funci\u00f3n del da\u00f1o potencial que pueda causar la herramienta, y no \u00fanicamente en funci\u00f3n de la sensibilidad de la informaci\u00f3n a la que pueda acceder.<\/span><\/p><h2><span>La calidad de los datos es el primer control<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El Banco de Pagos Internacionales se\u00f1al\u00f3 en 2026 que la calidad de los datos sigue siendo uno de los principales obst\u00e1culos para la puesta en marcha de los sistemas de inteligencia artificial en el sector financiero. Las instituciones se enfrentan a problemas derivados de una informaci\u00f3n incompleta, incoherente, desactualizada o inadecuada para el fin previsto.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La IA no corrige autom\u00e1ticamente los datos de mala calidad. De hecho, puede agravar el problema al generar un resultado claro y certero a partir de datos poco fiables.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los grupos financieros suelen almacenar informaci\u00f3n sobre clientes, transacciones y riesgos en distintos sistemas creados en diferentes momentos. Las definiciones pueden variar entre las distintas unidades de negocio, mientras que las adquisiciones pueden dar lugar a varias versiones contradictorias de un mismo registro.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Antes de implantar un modelo avanzado, la instituci\u00f3n debe determinar qu\u00e9 datos son fiables, qui\u00e9n es su titular y c\u00f3mo se corrigen los errores. El conjunto de datos de entrenamiento debe ser representativo de las condiciones en las que funcionar\u00e1 el sistema.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El linaje de los datos es igualmente importante. Los equipos de gesti\u00f3n de riesgos deben poder rastrear el origen de un resultado importante y comprender c\u00f3mo se transform\u00f3 la informaci\u00f3n. Sin ese registro, resulta dif\u00edcil investigar una decisi\u00f3n inesperada.<\/span><\/p><h2><span>La explicabilidad debe estar en consonancia con las consecuencias<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>No todas las aplicaciones de IA requieren el mismo grado de explicaci\u00f3n. Un modelo que clasifica documentos internos tiene implicaciones diferentes a las de uno que influye en la concesi\u00f3n de un cr\u00e9dito o que identifica una transacci\u00f3n como potencialmente delictiva.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las autoridades reguladoras se inclinan cada vez m\u00e1s por un enfoque proporcionado. Cuanto mayor sea el impacto sobre los clientes, el capital o la estabilidad financiera, mayor deber\u00e1 ser la capacidad de la entidad para explicar, poner a prueba y cuestionar el modelo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Algunos sistemas avanzados no pueden ofrecer una descripci\u00f3n sencilla de todos los c\u00e1lculos internos. Eso no los hace inutilizables, pero las instituciones necesitan otras formas de garant\u00eda. Entre ellas pueden figurar comprobar c\u00f3mo var\u00edan los resultados cuando cambian los datos de entrada, comparar el modelo con un punto de referencia m\u00e1s sencillo y examinar el rendimiento en los distintos grupos de clientes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un gestor de riesgos debe ser capaz de explicar para qu\u00e9 est\u00e1 dise\u00f1ado el modelo, qu\u00e9 informaci\u00f3n utiliza, en qu\u00e9 aspectos presenta deficiencias y en qu\u00e9 casos no se debe confiar en sus resultados.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La tecnolog\u00eda opaca no deber\u00eda ser objeto de un escrutinio menos riguroso por el hecho de que su complejidad dificulte su explicaci\u00f3n.<\/span><\/p><h2><span>La dependencia de terceros se est\u00e1 convirtiendo en un problema sist\u00e9mico<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Muchas instituciones no desarrollan su infraestructura de IA \u00edntegramente de forma interna. Recurren a proveedores de servicios en la nube, desarrolladores de modelos base, empresas especializadas en datos y proveedores de software externos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esto puede facilitar el acceso a una tecnolog\u00eda cuya creaci\u00f3n por cuenta propia resultar\u00eda costosa. Adem\u00e1s, concentra los servicios esenciales en un n\u00famero relativamente reducido de proveedores a nivel mundial.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Si muchos bancos dependen del mismo modelo o de la misma plataforma en la nube, una interrupci\u00f3n del servicio, una vulnerabilidad o una actualizaci\u00f3n defectuosa podr\u00edan afectar a varias entidades al mismo tiempo. Adem\u00e1s, los modelos similares pueden responder a la informaci\u00f3n del mercado de forma similar, lo que aumenta la posibilidad de que se produzca un comportamiento correlacionado.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un banco sigue siendo responsable de los sistemas externalizados. Los contratos deben regular el acceso a los datos, la notificaci\u00f3n de incidentes, los derechos de auditor\u00eda, los cambios en los modelos, los subcontratistas y el proceso de recuperaci\u00f3n de la informaci\u00f3n cuando finalice la relaci\u00f3n.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La instituci\u00f3n tambi\u00e9n deber\u00eda saber si puede recurrir a otro proveedor o continuar el proceso de forma interna. Un plan de salida te\u00f3rico resulta insuficiente cuando el traslado de datos y la reconstrucci\u00f3n de las integraciones llevar\u00edan a\u00f1os.<\/span><\/p><h2><span>\u00bfEn qu\u00e9 merece la pena invertir?<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Es fundamental disponer de inventarios de modelos. Una instituci\u00f3n debe saber qu\u00e9 sistemas de IA utiliza, d\u00f3nde se emplean, a qu\u00e9 datos acceden y qui\u00e9n es el responsable de cada uno de ellos. Las herramientas no registradas que los empleados introducen de manera informal pueden generar riesgos que quedan fuera del \u00e1mbito de la supervisi\u00f3n oficial.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Tambi\u00e9n merece la pena financiar la validaci\u00f3n independiente. Las personas que eval\u00faan un modelo deben tener la autoridad y los conocimientos suficientes para cuestionar al equipo que lo ha desarrollado o adquirido.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El seguimiento debe continuar tras la implementaci\u00f3n. Es necesario revisar peri\u00f3dicamente la precisi\u00f3n, los falsos positivos, los resultados para los clientes y los incidentes operativos. Un modelo que haya superado sus pruebas iniciales puede deteriorarse a medida que cambian el comportamiento y las condiciones del mercado.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La formaci\u00f3n de los empleados debe ir m\u00e1s all\u00e1 de los aspectos t\u00e9cnicos del uso de la herramienta. El personal debe comprender los conceptos de confidencialidad, sesgo y verificaci\u00f3n, as\u00ed como saber cu\u00e1ndo es necesario escalar un caso.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Invertir en controles m\u00e1s sencillos puede, en ocasiones, aportar un mayor valor. Una mejor verificaci\u00f3n de la identidad, gesti\u00f3n de accesos o conciliaci\u00f3n de datos puede reducir el riesgo de forma m\u00e1s fiable que un modelo avanzado aplicado sobre unos procesos deficientes.<\/span><\/p><h2><span>Lo que las instituciones deben evitar<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>No se debe adquirir la IA \u00fanicamente porque la utilicen los competidores. La instituci\u00f3n necesita identificar un problema de riesgo concreto, establecer una referencia medible y explicar por qu\u00e9 la IA supone una mejora con respecto a un m\u00e9todo ya consolidado.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los sistemas de \u00abcaja negra\u00bb no deben utilizarse directamente en decisiones de gran trascendencia sin que se hayan sometido a pruebas y revisiones suficientes. Tampoco deben aceptarse las afirmaciones de un proveedor sobre el rendimiento sin que se hayan validado con los datos y las condiciones operativas de la propia instituci\u00f3n.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los bancos deben evitar que sus empleados introduzcan informaci\u00f3n confidencial sobre los clientes o sobre los riesgos en servicios generativos de acceso p\u00fablico. Las herramientas autorizadas deben contar con normas claras sobre el tratamiento de datos y restricciones t\u00e9cnicas, en lugar de basarse \u00fanicamente en una pol\u00edtica escrita.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las afirmaciones sobre una menor tasa de falsos positivos o una reducci\u00f3n de los costes operativos deben evaluarse teniendo en cuenta los casos no detectados, las quejas de los clientes y el trabajo adicional de revisi\u00f3n. Un sistema puede parecer m\u00e1s eficiente porque traslada los costes a otro departamento o genera errores que solo se detectan m\u00e1s adelante.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Y lo m\u00e1s importante: la IA no debe considerarse un sustituto de los profesionales con experiencia en gesti\u00f3n de riesgos. La tecnolog\u00eda puede ampliar el alcance del an\u00e1lisis, pero son las personas las que deben interpretar los casos excepcionales, cuestionar los resultados poco realistas y seguir siendo responsables de la decisi\u00f3n.<\/span><\/p><h2><span>Un marco pr\u00e1ctico para la implantaci\u00f3n<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Empieza por definir claramente un caso de uso y compara el sistema de IA con el proceso actual. Determina qu\u00e9 mejoras son necesarias en cuanto a precisi\u00f3n, velocidad, coste o detecci\u00f3n de riesgos antes de que comience la fase piloto.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Clasifica la aplicaci\u00f3n en funci\u00f3n de su impacto potencial. Una herramienta interna de bajo riesgo puede requerir controles b\u00e1sicos, mientras que un modelo que influya en las decisiones sobre cr\u00e9dito, exposici\u00f3n al mercado o actividades sospechosas necesita una validaci\u00f3n formal y supervisi\u00f3n por parte de altos cargos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Prueba el modelo con datos representativos, incluyendo casos dif\u00edciles y per\u00edodos de tensi\u00f3n. Examina el rendimiento en los distintos grupos de clientes y transacciones relevantes, en lugar de basarte en una tasa de precisi\u00f3n media.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Introduce la revisi\u00f3n humana en el momento en que pueda influir de forma significativa en el resultado. Una persona de la que solo se espera que apruebe cientos de recomendaciones automatizadas no lleva a cabo una supervisi\u00f3n eficaz.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Establece umbrales para suspender el modelo cuando el rendimiento se deteriore, los datos dejen de ser fiables o las condiciones del mercado se salgan del rango en el que se ha probado. Mant\u00e9n un proceso alternativo viable.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por \u00faltimo, comunica los resultados a la alta direcci\u00f3n y al consejo de administraci\u00f3n en un lenguaje que les permita plantearlos. La gobernanza fracasa cuando la IA se presenta como un tema t\u00e9cnico que escapa a la responsabilidad de los responsables de la toma de decisiones.<\/span><\/p><p><span>La IA puede agilizar y hacer m\u00e1s selectiva la gesti\u00f3n del riesgo financiero, especialmente en la detecci\u00f3n de fraudes, la supervisi\u00f3n de transacciones, el an\u00e1lisis de datos y los controles operativos. Tambi\u00e9n puede ocultar sesgos, generar una falsa sensaci\u00f3n de confianza y hacer que las instituciones se concentren en los mismos proveedores y modelos. Por lo tanto, la implementaci\u00f3n m\u00e1s s\u00f3lida no es la m\u00e1s aut\u00f3noma, sino aquella en la que los datos son fiables, las limitaciones son visibles y el personal cualificado conserva tanto la autoridad como la obligaci\u00f3n de intervenir.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La integraci\u00f3n de la inteligencia artificial en la gesti\u00f3n de riesgos est\u00e1 transformando la forma en que las entidades financieras protegen las inversiones. 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