El avance vertiginoso de la inteligencia artificial (IA) ha transformado el sector financiero, ofreciendo oportunidades sin precedentes. Sin embargo, su adopción masiva plantea dilemas éticos y de regulación que deben abordarse con urgencia.
Este artículo explora el equilibrio necesario entre la innovación y la responsabilidad, brindando orientación práctica para asegurar que la IA genere valor sin comprometer la equidad y los derechos de todas las personas.
En julio de 2024, la Unión Europea aprobó la Ley de Inteligencia Artificial, el primer marco normativo integral que clasifica los usos de IA en cuatro niveles de riesgo. Este sistema equipa a reguladores y empresas con herramientas claras para minimizar impactos adversos.
Los objetivos clave de esta normativa incluyen:
Al categorizar riesgos, se busca prevenir efectos nocivos antes de que ocurran y fomentar la confianza pública en soluciones automatizadas.
La IA está revolucionando la banca y los seguros al optimizar procesos, personalizar servicios y aumentar la precisión de las predicciones. Uno de los avances más destacados es la detección de actividades sospechosas para prevenir fraudes de manera más eficiente que con métodos tradicionales.
Además, las redes neuronales del Proyecto Aurora del BPI demostraron cómo la IA puede identificar patrones complejos para detectar lavado de dinero con mayor eficacia que los enfoques convencionales.
Aunque los beneficios son claros, la IA conlleva peligros potenciales. Entre ellos, la discriminación algorítmica o exclusión financiera si los modelos se entrenan con datos sesgados.
Gary Gensler, presidente de la SEC, alerta sobre la fragilidad financiera que puede generar una dependencia excesiva de la IA, ya que actores distintos podrían reaccionar de forma idéntica ante señales emergentes.
La Ley de IA clasifica como alto riesgo los sistemas utilizados en tarificación y evaluación de pólizas de vida o salud. Esto impone obligaciones que incluyen:
La autoridad europea (EIOPA) exige una gobernanza sólida del dato para garantizar que los modelos se nutran de información representativa y libre de sesgos, y que los clientes comprendan las razones detrás de las decisiones.
En el ámbito privado, la Collective Impact Coalition (CIC) impulsa estándares de transparencia y equidad en IA. Respaldada por inversores que gestionan activos globales, la coalición exige reportes periódicos sobre la mitigación de riesgos y el respeto a los derechos humanos.
La World Benchmarking Alliance emplea el Digital Inclusion Benchmark para evaluar el acceso universal y la innovación responsable. Por su parte, Etica SGR se adhirió a la CIC en 2025 para asegurar que las empresas en las que invierte asuman compromisos contundentes en ética de IA.
Para 2025, el 67% de las empresas planea aumentar su inversión en IA, pero menos del 20% cuenta con un plan de ética y transparencia. Esta brecha revela la urgencia de integrar buenos hábitos desde el diseño de los sistemas.
Entre los principios de IA ética y transparente destacan:
La adopción de IA en finanzas ofrece una innovación con IA responsable capaz de elevar la eficiencia y personalizar servicios. No obstante, sin mecanismos de supervisión y transparencia, existe el riesgo de reforzar desigualdades y dañar la confianza pública.
Para avanzar de manera sostenible, las entidades financieras deben:
Solo así podremos garantizar que la inteligencia artificial sea una fuerza de cambio positivo, donde la tecnología y los valores humanos avancen juntos hacia un futuro financiero más justo y transparente.
Referencias
