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Con la IA, los sistemas financieros ganan eficiencia, pero tambi茅n fragilidad. Estas son las claves para regular su uso sin frenar la innovaci贸n.

La inteligencia artificial est谩 transformando la forma en que las instituciones financieras, los bancos centrales y los mercados de capitales eval煤an el riesgo de cr茅dito, supervisan la actividad econ贸mica y ejecutan operaciones de compraventa.

Aunque la inteligencia artificial ofrece avances significativos en eficiencia, precisi贸n e inclusi贸n financiera, tambi茅n puede introducir nuevas vulnerabilidades en el sistema financiero, especialmente en lo que respecta a la estabilidad, la equidad y la gobernanza. Por eso, una respuesta regulatoria s贸lida y 谩gil no es solo necesaria, sino urgente. Si los organismos reguladores est谩n a la altura del desaf铆o, la IA puede convertirse en una herramienta poderosa para fortalecer el rendimiento del sistema financiero. Pero si no se gestiona adecuadamente, podr铆a erosionar los pilares de la confianza sobre los que se sustenta todo el sistema.

El informe Artificial Intelligence in Finance, elaborado por Thierry Foucault, Leonardo Gambacorta, Wei Jiang y el profesor del 天美传媒 Xavier Vives, y publicado por el Centre for Economic Policy Research (CEPR), analiza c贸mo la inteligencia artificial est谩 transformando los sistemas financieros a nivel mundial, as铆 como su impacto en la estabilidad financiera, la competencia en el sector y el dise帽o de pol铆ticas regulatorias eficaces.

La inteligencia artificial irrumpe en el coraz贸n de las finanzas

Dado que las finanzas se basan en la producci贸n, el an谩lisis y el uso intensivo de informaci贸n, el sector es especialmente vulnerable a la disrupci贸n que plantea la inteligencia artificial. Lejos de ser una tecnolog铆a auxiliar, la IA est谩 empezando a ocupar un lugar central en funciones clave como la intermediaci贸n financiera, la gesti贸n de activos, los sistemas de pago y la supervisi贸n regulatoria. La mayor铆a de los bancos ya han comenzado a implementar herramientas de IA generativa en distintas 谩reas de su actividad, y todo apunta a que su uso seguir谩 creciendo en los pr贸ximos a帽os.

La adopci贸n de inteligencia artificial en el sector financiero est谩 transformando los roles profesionales, las estructuras de informaci贸n y las din谩micas institucionales. Gracias al aprendizaje autom谩tico y al procesamiento de grandes vol煤menes de datos, muchas decisiones financieras que antes requer铆an el juicio humano 鈥揷omo la evaluaci贸n de la solvencia crediticia, la ejecuci贸n de 贸rdenes en los mercados o la supervisi贸n regulatoria鈥� las est谩n asumiendo cada vez m谩s algoritmos que aprenden y se perfeccionan continuamente.

La irrupci贸n de la IA en las finanzas no es solo un salto en velocidad o automatizaci贸n, sino tambi茅n una transformaci贸n cualitativa en la forma en que se toman decisiones, se alinean los incentivos y se transmite el riesgo dentro del sistema financiero. Adem谩s, genera nuevas formas de dependencia 鈥揹el software, de las infraestructuras de datos y de proveedores externos de servicios tecnol贸gicos鈥�, reconfigurando la arquitectura de las instituciones financieras y los mercados en los que operan.

Desaf铆os de la IA en finanzas: desigualdad, opacidad y fragilidad sist茅mica

Si bien la inteligencia artificial promete mayor eficiencia, mejor acceso al cr茅dito y previsiones m谩s precisas, estos beneficios no se distribuyen de forma equitativa y podr铆an acompa帽arse de nuevas fragilidades. La opacidad de muchos modelos de IA dificulta la rendici贸n de cuentas y plantea serios retos de gobernanza. Al mismo tiempo, la capacidad de ciertas empresas dominantes para desplegar estas tecnolog铆as a gran escala amenaza la competencia y la inclusi贸n financiera.

Adem谩s, la homogeneidad en el dise帽o de modelos algor铆tmicos puede amplificar los shocks sist茅micos, al sincronizar comportamientos de mercado y aumentar la vulnerabilidad ante errores o expectativas err贸neas. Esto es especialmente cr铆tico en el 谩mbito financiero, donde la propagaci贸n de errores, la conducta correlacionada y la sensibilidad a las expectativas son estructurales. Como en otras grandes innovaciones, la IA puede resolver problemas persistentes, pero tambi茅n generar nuevas externalidades y vulnerabilidades dif铆ciles de prever.

Estos son algunos de los principales vectores de transformaci贸n y los riesgos asociados:

• Cambio de paradigma en la intermediaci贸n financiera. Los modelos de IA superan ampliamente a los m茅todos tradicionales de puntuaci贸n crediticia, al agilizar la aprobaci贸n de pr茅stamos y ampliar el acceso al cr茅dito, especialmente para prestatarios hist贸ricamente desatendidos. No obstante, estos avances tambi茅n plantean preocupaciones persistentes sobre la equidad, la discriminaci贸n en precios y la p茅rdida de transparencia en los mercados crediticios.
• Disrupci贸n basada en los datos de los mercados de capitales. La creciente adopci贸n de modelos alternativos de negociaci贸n burs谩til, basados en inteligencia artificial y grandes vol煤menes de datos, est谩 alterando la din谩mica de los mercados financieros. Si bien estas herramientas pueden mejorar la liquidez y la precisi贸n en las previsiones, tambi茅n aumentan el riesgo de comportamientos sincronizados, episodios de desplome repentino (flash crashes) y tensiones sist茅micas.
• Nuevas exigencias de gobernanza y responsabilidad. La IA desaf铆a los modelos tradicionales de gobierno corporativo y los marcos legales existentes, especialmente cuando las decisiones emanan de sistemas de aprendizaje autom谩tico opacos y dif铆ciles de auditar. La presi贸n por garantizar la interpretabilidad y trazabilidad de los modelos, as铆 como por establecer normas que regulen la supervisi贸n h铆brida entre humanos y m谩quinas, es cada vez m谩s urgente.
• Emergencia de nuevos riesgos sist茅micos. La dependencia creciente de sistemas de IA poco transparentes puede concentrar el poder de mercado en unos pocos actores, generar vulnerabilidades a煤n desconocidas y debilitar los mecanismos tradicionales de la pol铆tica monetaria. Adem谩s, los shocks financieros podr铆an amplificarse por la correlaci贸n entre modelos, la fragilidad de las infraestructuras tecnol贸gicas compartidas y la menor flexibilidad de los contratos inteligentes.

Nueve consejos para regular el uso de la IA en las finanzas sin mermar la innovaci贸n

El informe subraya la urgencia de una regulaci贸n 谩gil, flexible y adaptada a los desaf铆os que plantea la IA en las finanzas. Estas son las principales recomendaciones:

1. Redefinir la responsabilidad en la era algor铆tmica. La normativa debe adaptarse a un contexto en el que sistemas capaces de aprender y evolucionar de forma aut贸noma toman muchas decisiones. Sin mecanismos s贸lidos de interpretabilidad y trazabilidad, las instituciones financieras se exponen a desplegar herramientas cuyo funcionamiento no pueden explicar y menos a煤n gobernar.
2. Impulsar una gobernanza h铆brida entre humanos y m谩quinas. En el caso de los contratos inteligentes 鈥揳cuerdos que se autoejecutan basados en datos en tiempo real鈥� ser谩 fundamental establecer controles humanos y cl谩usulas espec铆ficas para garantizar que no escapan a la supervisi贸n ni a los principios 茅ticos del sistema financiero.
3. Recalibrar las normas de acceso y transparencia de la informaci贸n. La inteligencia artificial est谩 reconfigurando la igualdad de acceso a la informaci贸n. Para evitar asimetr铆as perjudiciales, se recomienda estandarizar la informaci贸n p煤blica corporativa, promover el uso leg铆timo de datos alternativos y aumentar la transparencia en las instrucciones de negociaci贸n burs谩til.
4. Establecer pruebas de seguridad algor铆tmica. Para prevenir distorsiones como la colusi贸n algor铆tmica, es urgente desarrollar normas de seguridad y test sistem谩ticos que eval煤en la robustez de los algoritmos utilizados en los mercados financieros.
5. Anticipar la dimensi贸n geopol铆tica de la IA. La inteligencia artificial se est谩 convirtiendo en un activo estrat茅gico. La fragmentaci贸n de los reg铆menes de gobernanza digital en EE. UU., la UE y China dificulta el consenso global en torno a est谩ndares comunes. Al mismo tiempo, la concentraci贸n del poder computacional y del conocimiento de modelos en unas pocas empresas y jurisdicciones genera inquietudes sobre la soberan铆a tecnol贸gica y la resiliencia econ贸mica.
6. Promover la coordinaci贸n internacional. El futuro de la diplomacia financiera estar谩 marcado por temas como los flujos transfronterizos de datos, el acceso a modelos fundacionales y la interoperabilidad entre plataformas tecnol贸gicas.
7. Evaluar la importancia sist茅mica de la IA. As铆 como existen criterios para identificar bancos de importancia sist茅mica global, es necesario explorar m茅tricas para determinar el impacto sist茅mico potencial de la inteligencia artificial y anticipar posibles focos de riesgo.
8. Planificar en base a escenarios. Evaluar con antelaci贸n amenazas emergentes y probar la resiliencia institucional ante disrupciones tecnol贸gicas ser谩 esencial para una supervisi贸n proactiva y eficaz.
9. Fortalecer las capacidades regulatorias. Los organismos supervisores deben adquirir capacidades t茅cnicas avanzadas y considerar la creaci贸n de agencias especializadas en seguridad de la IA 鈥揷omo el AI Safety Institute en Reino Unido鈥� que establezcan est谩ndares, realicen pruebas de estr茅s algor铆tmico y lideren investigaciones aplicadas.

El 茅xito de la gobernanza financiera en la era de la inteligencia artificial depender谩 de la capacidad de los reguladores para equilibrar el fomento de la innovaci贸n con la contenci贸n de posibles fallos de mercado. Una regulaci贸n excesiva podr铆a sofocar el desarrollo de aplicaciones beneficiosas, mientras que una supervisi贸n insuficiente dejar铆a puntos ciegos que podr铆an desestabilizar el sistema. Alcanzar este equilibrio requerir谩 marcos normativos adaptables, revisi贸n constante de supuestos y una mayor interacci贸n con un ecosistema diverso de actores p煤blicos y privados.