{"id":698,"date":"2026-06-15T09:39:49","date_gmt":"2026-06-15T09:39:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rotharia.com\/uncategorized\/the-rise-of-ai-in-risk-management\/"},"modified":"2026-06-15T09:39:49","modified_gmt":"2026-06-15T09:39:49","slug":"el-auge-de-la-inteligencia-artificial-en-la-gestion-de-riesgos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rotharia.com\/es\/wealth-management-software\/risk-management-tools\/the-rise-of-ai-in-risk-management\/","title":{"rendered":"El auge 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_20260615_0aed4a.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-697\" srcset=\"https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260615_0aed4a.jpg 1080w, https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260615_0aed4a-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260615_0aed4a-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260615_0aed4a-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260615_0aed4a-18x12.jpg 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/>\n<figcaption><em>Foto de m. (@m_____me) en Unsplash<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n<style>body.single-post .cm-featured-image { display: none !important; }<\/style>\n\n<p class=\"isSelectedEnd\"><span>La inteligencia artificial est\u00e1 ganando terreno en las funciones de gesti\u00f3n de riesgos de los bancos y las instituciones financieras. Es capaz de revisar un mayor n\u00famero de transacciones, detectar patrones inusuales y actualizar las evaluaciones con mayor rapidez que los sistemas convencionales. Seg\u00fan Accenture, las entidades financieras que utilizan la IA han logrado una mejora de la eficiencia operativa del 20%. Sin embargo, un an\u00e1lisis m\u00e1s r\u00e1pido no implica necesariamente un mejor control. La calidad del resultado sigue dependiendo de los datos, las hip\u00f3tesis y las personas que hay detr\u00e1s del modelo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La gesti\u00f3n de riesgos siempre ha implicado disponer de informaci\u00f3n incompleta. Los bancos deben decidir qu\u00e9 prestatarios tienen probabilidades de devolver el pr\u00e9stamo, qu\u00e9 operaciones requieren una investigaci\u00f3n y c\u00f3mo pueden comportarse las carteras ante condiciones de mercado cambiantes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Tradicionalmente, estas decisiones se basaban en modelos estad\u00edsticos, normas establecidas y el criterio de empleados con experiencia. Este enfoque sigue siendo importante, pero cada vez resulta m\u00e1s dif\u00edcil aplicarlo a la escala y con la rapidez que exige el sector financiero moderno.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>En la actualidad, las instituciones procesan un gran volumen de pagos, posiciones de mercado y registros de clientes. Los riesgos pueden surgir en distintos sistemas y jurisdicciones, a menudo antes de que se reflejen en los informes convencionales.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La IA ofrece una forma de analizar estas se\u00f1ales de forma conjunta. Es capaz de identificar anomal\u00edas, comparar comportamientos en grandes conjuntos de datos y dirigir la atenci\u00f3n humana hacia los casos que merecen un an\u00e1lisis m\u00e1s detallado.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Su principal valor no es la previsi\u00f3n. Es la capacidad de ampliar el alcance de la b\u00fasqueda y responder con mayor rapidez.<\/span><\/p><h2><span>De las reglas fijas a los patrones cambiantes<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los sistemas de gesti\u00f3n de riesgos tradicionales suelen funcionar mediante umbrales predefinidos. Una transacci\u00f3n que supere un determinado valor puede dar lugar a una revisi\u00f3n. Un prestatario con determinadas caracter\u00edsticas financieras puede recibir una calificaci\u00f3n crediticia espec\u00edfica.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Estas normas son transparentes y relativamente f\u00e1ciles de auditar. Sin embargo, tambi\u00e9n pueden resultar poco flexibles.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los estafadores adaptan su comportamiento para eludir los controles conocidos. Las relaciones del mercado cambian. Una transacci\u00f3n que, considerada de forma aislada, parece inofensiva, puede resultar sospechosa cuando se compara con un patr\u00f3n de actividad m\u00e1s amplio.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico pueden analizar estas relaciones sin basarse exclusivamente en reglas fijas. Pueden detectar cambios sutiles en el comportamiento de pago, el acceso a las cuentas o las redes de transacciones que ser\u00edan dif\u00edciles de identificar manualmente.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El mismo principio se aplica al riesgo crediticio y al riesgo de mercado. La inteligencia artificial puede procesar una gama m\u00e1s amplia de variables y actualizar las evaluaciones a medida que se dispone de nueva informaci\u00f3n.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esto da lugar a un sistema m\u00e1s \u00e1gil. Adem\u00e1s, hace que la supervisi\u00f3n sea m\u00e1s exigente, sobre todo cuando el modelo no puede explicar sus conclusiones con claridad.<\/span><\/p><h2><span>JPMorgan demuestra el atractivo de la econom\u00eda de escala<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>JPMorgan Chase ha realizado importantes inversiones en inteligencia artificial en las \u00e1reas de negociaci\u00f3n, cumplimiento normativo, detecci\u00f3n de fraudes y riesgo operativo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Para un banco de su envergadura, el atractivo es evidente. Incluso unas mejoras modestas en la rapidez o la precisi\u00f3n del an\u00e1lisis de riesgos pueden generar un ahorro considerable cuando se aplican a millones de transacciones y relaciones con los clientes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las herramientas basadas en la inteligencia artificial pueden ayudar a los empleados a detectar actividades inusuales, revisar documentos y priorizar las alertas. Adem\u00e1s, permiten reducir el tiempo dedicado a investigaciones repetitivas que, al final, no revelan ning\u00fan problema.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esto no significa que las decisiones sobre el riesgo se deleguen por completo a las m\u00e1quinas. Los casos de mayor riesgo siguen requiriendo una interpretaci\u00f3n, pruebas que los respalden y un juicio documentado.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La experiencia de JPMorgan refleja una tendencia generalizada en el sector. Las grandes instituciones est\u00e1n utilizando la inteligencia artificial para reforzar los sistemas de control existentes, en lugar de sustituir los departamentos de riesgos por modelos aut\u00f3nomos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La tecnolog\u00eda resulta m\u00e1s \u00fatil cuando ayuda a los especialistas a decidir d\u00f3nde buscar.<\/span><\/p><h2><span>La adopci\u00f3n se extiende por todo el sector<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Una encuesta de Deloitte revel\u00f3 que el 76 % de las entidades financieras estaban invirtiendo en inteligencia artificial para mejorar sus capacidades de gesti\u00f3n de riesgos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La implantaci\u00f3n abarca los riesgos de cr\u00e9dito, de mercado, de liquidez, operativos y de cumplimiento. El grado de madurez de estas aplicaciones var\u00eda considerablemente.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La detecci\u00f3n del fraude es uno de los casos de uso m\u00e1s consolidados, ya que las instituciones ya disponen de grandes vol\u00famenes de datos sobre transacciones y pueden comparar las alertas del modelo con los resultados conocidos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La evaluaci\u00f3n crediticia es m\u00e1s compleja. La inteligencia artificial puede tener en cuenta datos sobre el flujo de caja, el historial de pagos y otras variables que los sistemas de puntuaci\u00f3n tradicionales pasan por alto. Esto permite obtener una visi\u00f3n m\u00e1s detallada del solicitante de cr\u00e9dito.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Adem\u00e1s, puede hacer que las decisiones sean m\u00e1s dif\u00edciles de explicar.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los modelos de riesgo de mercado se enfrentan a un reto diferente. Aunque pueden identificar correlaciones entre valores y clases de activos, las relaciones hist\u00f3ricas suelen debilitarse en per\u00edodos de tensi\u00f3n.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las aplicaciones relacionadas con el riesgo operativo abarcan desde la supervisi\u00f3n de la ciberseguridad hasta el an\u00e1lisis de los procesos internos. En este \u00e1mbito, la inteligencia artificial puede detectar actividades inusuales en el sistema, comportamientos an\u00f3malos de los empleados o concentraciones de transacciones fallidas.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>No existe un \u00fanico sistema de gesti\u00f3n de riesgos de la IA. El t\u00e9rmino abarca una amplia gama de herramientas destinadas a resolver problemas muy diversos.<\/span><\/p><h2><span>Las empresas m\u00e1s peque\u00f1as acceden al mercado a trav\u00e9s de proveedores<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El uso de la inteligencia artificial no se limita a los bancos internacionales.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las empresas fintech y las entidades financieras m\u00e1s peque\u00f1as pueden acceder a herramientas de gesti\u00f3n de riesgos a trav\u00e9s de plataformas en la nube y proveedores de tecnolog\u00eda especializados. Esto reduce el coste de la detecci\u00f3n de fraudes, la verificaci\u00f3n de identidad y el an\u00e1lisis de datos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Plaid, por ejemplo, utiliza sistemas automatizados para garantizar la seguridad de los datos e identificar posibles actividades fraudulentas en las transacciones financieras.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las plataformas externas permiten a las instituciones m\u00e1s peque\u00f1as acceder a capacidades que no podr\u00edan permitirse desarrollar internamente. Adem\u00e1s, generan nuevas dependencias.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Una empresa puede externalizar la tecnolog\u00eda, pero no puede externalizar la responsabilidad. Debe saber qu\u00e9 datos utiliza el proveedor, c\u00f3mo se prueban los sistemas y qu\u00e9 ocurre cuando el servicio falla.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La concentraci\u00f3n de proveedores constituye en s\u00ed misma un riesgo. Si muchas instituciones dependen de los mismos modelos o de la misma infraestructura, una deficiencia t\u00e9cnica podr\u00eda afectar simult\u00e1neamente a una gran parte del sistema financiero.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por lo tanto, hay que encontrar un equilibrio entre la comodidad y el control.<\/span><\/p><h2><span>Las predicciones tienen l\u00edmites evidentes<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El an\u00e1lisis predictivo suele presentarse como la principal ventaja de la gesti\u00f3n de riesgos basada en la inteligencia artificial.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los modelos pueden estimar la probabilidad de impago, fraude o p\u00e9rdidas de mercado mediante el an\u00e1lisis de resultados anteriores. A medida que se reciben nuevos datos, esas estimaciones pueden actualizarse.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El proceso es \u00fatil, pero el lenguaje de las predicciones puede generar una falsa sensaci\u00f3n de seguridad.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El riesgo financiero rara vez surge en condiciones estables. El comportamiento de los prestatarios cambia durante las recesiones. La liquidez del mercado puede desaparecer r\u00e1pidamente. Las decisiones pol\u00edticas, los ciberataques y las cat\u00e1strofes naturales pueden dar lugar a acontecimientos que no est\u00e1n debidamente reflejados en los datos hist\u00f3ricos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un modelo puede funcionar bien en condiciones normales y fallar precisamente cuando sus resultados son m\u00e1s importantes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por este motivo, la inteligencia artificial deber\u00eda complementar, y no sustituir, el an\u00e1lisis de escenarios y las pruebas de resistencia. Las instituciones deben examinar qu\u00e9 podr\u00eda suceder fuera del rango de resultados que el modelo considera probables.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La gesti\u00f3n de riesgos no solo se ocupa de la probabilidad, sino tambi\u00e9n de las consecuencias.<\/span><\/p><h2><span>La automatizaci\u00f3n libera capacidad, pero puede ocultar puntos d\u00e9biles<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La inteligencia artificial puede automatizar parte de la recopilaci\u00f3n de datos, la clasificaci\u00f3n de alertas, la documentaci\u00f3n y la elaboraci\u00f3n de informes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esto permite a los profesionales del riesgo dedicar m\u00e1s tiempo a investigaciones complejas y cuestiones estrat\u00e9gicas. Adem\u00e1s, puede reducir las inconsistencias que surgen cuando los controles rutinarios se realizan de forma manual.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La mejora en la eficiencia resulta atractiva. Accenture se\u00f1ala que las empresas financieras que utilizan tecnolog\u00edas de IA han logrado mejoras del 20%.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Pero la automatizaci\u00f3n puede ocultar procesos deficientes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Si un modelo se entrena con clasificaciones inexactas, es posible que las reproduzca con mayor eficacia. Si los distintos departamentos utilizan datos de clientes o transacciones incoherentes, un procesamiento m\u00e1s r\u00e1pido no resolver\u00e1 el problema subyacente.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las instituciones tambi\u00e9n pueden llegar a ser menos capaces de funcionar sin sistemas automatizados. Los empleados que rara vez realizan una tarea de forma manual pueden tener dificultades para darse cuenta de cu\u00e1ndo falla la tecnolog\u00eda.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La resiliencia requiere la capacidad de cuestionar el sistema, no solo de utilizarlo.<\/span><\/p><h2><span>Los modelos de riesgo reflejan las decisiones humanas<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>A veces se dice que la inteligencia artificial es m\u00e1s objetiva que el juicio humano. En la pr\u00e1ctica, los modelos se construyen a partir de decisiones humanas.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los desarrolladores deciden qu\u00e9 datos incluir, qu\u00e9 resultados optimizar y c\u00f3mo clasificar las decisiones anteriores. Estas decisiones influyen en las conclusiones del modelo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>En el \u00e1mbito del riesgo crediticio, los datos hist\u00f3ricos pueden reflejar un acceso desigual al cr\u00e9dito o un trato diferenciado hacia determinados grupos de clientes. Un modelo entrenado con esos registros puede reproducir esos patrones sin utilizar expl\u00edcitamente caracter\u00edsticas protegidas.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los sistemas de detecci\u00f3n de fraudes pueden generar alertas desproporcionadas en el caso de clientes cuyas transacciones se desv\u00eden de la norma, incluso cuando su actividad sea leg\u00edtima.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El problema no se resuelve eliminando los nombres o la informaci\u00f3n demogr\u00e1fica. Otras variables pueden servir de indicadores sustitutivos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por lo tanto, las instituciones deben comprobar los resultados de los modelos en diferentes grupos de clientes e investigar las disparidades inexplicables.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un sistema estad\u00edsticamente preciso puede, aun as\u00ed, dar lugar a decisiones injustas, inadecuadas o dif\u00edciles de defender desde el punto de vista jur\u00eddico.<\/span><\/p><h2><span>La explicabilidad se convierte en una cuesti\u00f3n normativa<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los modelos complejos pueden generar predicciones s\u00f3lidas sin ofrecer una explicaci\u00f3n sencilla de c\u00f3mo se han obtenido.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esto resulta especialmente problem\u00e1tico cuando una decisi\u00f3n afecta a un cliente. El rechazo de una solicitud de cr\u00e9dito, la congelaci\u00f3n de una transacci\u00f3n o una clasificaci\u00f3n de riesgo m\u00e1s elevada pueden requerir una explicaci\u00f3n clara.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los organismos reguladores y los \u00f3rganos de gobierno interno tambi\u00e9n deben evaluar si los modelos funcionan dentro de los l\u00edmites aprobados.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por lo tanto, es posible que algunas instituciones prefieran modelos m\u00e1s sencillos en aplicaciones de alto riesgo, incluso cuando los sistemas m\u00e1s complejos ofrezcan una precisi\u00f3n predictiva ligeramente superior.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Hay que elegir entre el rendimiento y la interpretabilidad.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>No todos los modelos de IA tienen que revelar todos los c\u00e1lculos t\u00e9cnicos a todos los usuarios. Sin embargo, las instituciones deben ser capaces de describir los factores importantes que subyacen a una decisi\u00f3n y demostrar que el sistema ha sido sometido a pruebas.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un resultado que no se puede impugnar es dif\u00edcil de gestionar.<\/span><\/p><h2><span>La seguridad de los datos pasa a formar parte de la gesti\u00f3n de riesgos<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los sistemas de inteligencia artificial necesitan un amplio acceso a informaci\u00f3n financiera, transaccional y personal.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esto genera una tensi\u00f3n evidente. La tecnolog\u00eda tiene por objeto reducir el riesgo, pero la concentraci\u00f3n y el tratamiento de datos sensibles pueden crear nuevas vulnerabilidades.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las instituciones deben proteger la informaci\u00f3n durante su recopilaci\u00f3n, almacenamiento y an\u00e1lisis. El acceso debe estar restringido, registrarse y revisarse peri\u00f3dicamente.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los proveedores externos de IA deben ser objeto de un escrutinio especial. Las empresas deben saber si sus datos se utilizan para entrenar otros modelos, d\u00f3nde se procesa la informaci\u00f3n y con qu\u00e9 rapidez deben notificarse los incidentes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los ciberdelincuentes tambi\u00e9n pueden intentar manipular los sistemas de inteligencia artificial. Al alterar los datos de entrada o imitar un comportamiento normal, pueden intentar evitar ser detectados.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por lo tanto, el propio modelo puede convertirse en un objetivo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La seguridad de los datos y la seguridad de los modelos no pueden considerarse disciplinas independientes. Ambas forman parte del marco general de riesgos de la instituci\u00f3n.<\/span><\/p><h2><span>Los modelos requieren una supervisi\u00f3n continua<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>A menudo se dice que los sistemas de IA aprenden y mejoran con el tiempo. Ese proceso debe gestionarse con cuidado.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un modelo que se actualiza por s\u00ed solo sin controles eficaces puede alejarse de su objetivo original. Los cambios en los datos pueden alterar gradualmente la forma en que clasifica el riesgo, incluso cuando no se haya tomado ninguna decisi\u00f3n formal de revisar la metodolog\u00eda.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las instituciones deben supervisar la precisi\u00f3n, los falsos positivos y los cambios inesperados en el comportamiento. El rendimiento debe someterse a pruebas en diferentes condiciones de mercado y econ\u00f3micas.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los cambios en el modelo de materiales deben documentarse y aprobarse. Los empleados deben saber qu\u00e9 versi\u00f3n se est\u00e1 utilizando y en qu\u00e9 se diferencia de las versiones anteriores.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La validaci\u00f3n independiente sigue siendo fundamental. El equipo que desarrolla un modelo no debe ser el \u00fanico responsable de determinar si este funciona.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El aprendizaje continuo no sustituye a la gobernanza continua.<\/span><\/p><h2><span>El criterio humano se centra en las excepciones<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La inteligencia artificial cambiar\u00e1 la distribuci\u00f3n de tareas dentro de los departamentos de riesgos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los casos rutinarios se pueden tramitar cada vez m\u00e1s de forma autom\u00e1tica. Los empleados se centrar\u00e1n en las excepciones, las situaciones ambiguas y los riesgos que no se ajusten a los patrones establecidos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esto hace que el criterio humano sea m\u00e1s importante, no menos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los casos remitidos a especialistas suelen ser los m\u00e1s dif\u00edciles. Los empleados deben conocer el modelo lo suficientemente bien como para cuestionar sus conclusiones y saber cu\u00e1ndo se necesitan pruebas adicionales.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Tambi\u00e9n necesitan la facultad de anular las recomendaciones autom\u00e1ticas.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un sistema que solo permite la intervenci\u00f3n humana en teor\u00eda no ofrece una supervisi\u00f3n significativa. Las empresas deber\u00edan supervisar con qu\u00e9 frecuencia los empleados discrepan de los modelos y si se ven presionados a seguir los resultados automatizados.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El objetivo no es mantener el trabajo manual por el simple hecho de hacerlo. Se trata de garantizar que las decisiones importantes sigan estando sujetas a rendici\u00f3n de cuentas.<\/span><\/p><h2><span>La IA tambi\u00e9n puede generar un riesgo sist\u00e9mico<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La adopci\u00f3n de modelos similares en todo el sector financiero podr\u00eda dar lugar a nuevas formas de exposici\u00f3n com\u00fan.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Si las entidades utilizan datos y algoritmos comparables, pueden responder a las se\u00f1ales del mercado de manera similar. En per\u00edodos de tensi\u00f3n, esto podr\u00eda intensificar las ventas, reducir la liquidez o provocar cambios bruscos en la disponibilidad de cr\u00e9dito.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un modelo concreto puede ser racional desde el punto de vista de una empresa, pero contribuir a la inestabilidad del sistema en su conjunto.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La dependencia de un n\u00famero reducido de proveedores de servicios en la nube y de tecnolog\u00eda supone un riesgo de concentraci\u00f3n adicional. Una interrupci\u00f3n que afectara a un proveedor importante podr\u00eda comprometer los controles de riesgo de varias entidades al mismo tiempo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por lo tanto, los reguladores deber\u00e1n ir m\u00e1s all\u00e1 del rendimiento de los modelos individuales. Deben tener en cuenta c\u00f3mo la inteligencia artificial modifica el comportamiento en las instituciones y los mercados.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Una mayor eficiencia a nivel de empresa no se traduce autom\u00e1ticamente en una mayor resiliencia a nivel del sistema.<\/span><\/p><h2><span>El valor potencial es considerable<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>McKinsey ha calculado que la inteligencia artificial podr\u00eda generar hasta 1 bill\u00f3n de d\u00f3lares en valor anual para el sector bancario mundial.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Solo una parte de este valor provendr\u00e1 directamente de la gesti\u00f3n de riesgos. No obstante, una mejor detecci\u00f3n del fraude, unos menores costes de cumplimiento normativo y unas decisiones crediticias m\u00e1s precisas podr\u00edan suponer una contribuci\u00f3n significativa.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los beneficios no se obtendr\u00e1n simplemente porque las instituciones adquieran herramientas de inteligencia artificial.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las empresas necesitan datos fiables, objetivos claros y empleados capaces de utilizar los resultados de los modelos. Deben invertir en pruebas, seguridad y gobernanza, adem\u00e1s de en el desarrollo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Algunas aplicaciones no lograr\u00e1n generar el rendimiento prometido. Otras pueden resultar demasiado dif\u00edciles de explicar o demasiado sensibles a los cambios en las condiciones.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por lo tanto, los responsables de la gesti\u00f3n de riesgos deber\u00edan partir de problemas concretos en lugar de ambiciones generales. Un sistema dise\u00f1ado para reducir las falsas alertas de fraude puede evaluarse en funci\u00f3n de un resultado claro. Una promesa general de \u201ctransformar la gesti\u00f3n de riesgos\u201d no puede hacerlo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La inversi\u00f3n en IA deber\u00eda evaluarse en funci\u00f3n de su impacto en la toma de decisiones, y no por el grado de sofisticaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda.<\/span><\/p><h2><span>Advertencias m\u00e1s r\u00e1pidas, no menos incertidumbres<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Es probable que la inteligencia artificial se convierta en un componente habitual de la gesti\u00f3n del riesgo financiero.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Es capaz de detectar patrones en grandes conjuntos de datos, automatizar los controles rutinarios y ayudar a las instituciones a reaccionar con mayor rapidez. Estas capacidades resultan muy valiosas en un sistema financiero en el que los riesgos evolucionan r\u00e1pidamente y, a menudo, traspasan los l\u00edmites de las organizaciones.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>No hacen que las instituciones sean inmunes al error.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los modelos de IA pueden malinterpretar situaciones inusuales, reproducir sesgos hist\u00f3ricos y crear dependencias dif\u00edciles de detectar. La rapidez con la que generan resultados puede llevar a las empresas a confiar m\u00e1s en las predicciones de lo que justifican los datos subyacentes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los marcos de gesti\u00f3n de riesgos m\u00e1s s\u00f3lidos combinar\u00e1n el an\u00e1lisis automatizado con la revisi\u00f3n humana, la validaci\u00f3n independiente y una clara rendici\u00f3n de cuentas.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La IA puede mejorar el sistema de alerta. Sin embargo, no puede decidir qu\u00e9 riesgos debe asumir una instituci\u00f3n, cu\u00e1nta incertidumbre puede soportar ni qu\u00e9 medidas resultan responsables cuando los datos no son concluyentes.<\/span><\/p><p><span>Esas decisiones siguen estando en manos de la gente.<\/span><\/p><br>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La inteligencia artificial est\u00e1 revolucionando la gesti\u00f3n de riesgos, al ofrecer nuevas herramientas y metodolog\u00edas a los gestores patrimoniales. 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