Por Stanley Foodman
Por qué los límites son más importantes que nunca en la era del procesamiento cuántico y basado en ADN
En 1942, el escritor de ciencia ficción Isaac Asimov propuso tres leyes simples para gobernar las máquinas inteligentes. Eran elegantes. Eran claras. Y, si has leído a Asimov, sabes que fallaron.
¿Por qué? Porque el contexto importa. Surgen vacíos. Y los sistemas diseñados por humanos heredan defectos humanos.
Hoy, las instituciones financieras en toda LATAM enfrentan una versión real de ese dilema: ¿cómo gobernamos máquinas que aprenden?
La IA ya está integrada en todo, desde modelos de riesgo crediticio hasta herramientas contra el lavado de dinero. Y a medida que entramos en una nueva era computacional-con el procesamiento cuántico en el horizonte y el ADN sintético explorado como medio de almacenamiento-la necesidad de una gobernanza de IA robusta y con visión de futuro nunca ha sido mayor.
Esto no es solo un asunto tecnológico. Es un tema de cumplimiento. De riesgo. De credibilidad.
Y el sector financiero de LATAM no puede darse el lujo de tomarlo a la ligera.
Gobernanza ≠ documentos de política: lo que requiere la supervisión real
La gobernanza de IA es el marco mediante el cual una institución supervisa cómo se desarrolla, implementa, monitorea y audita la inteligencia artificial. Incluye:
- Transparencia: ¿Se puede explicar cómo se tomó una decisión?
- Responsabilidad: ¿Quién es responsable de los resultados?
- Integridad: ¿El modelo funciona como se espera?
- Auditabilidad: ¿Los reguladores pueden rastrear y probar el sistema?
Demasiadas veces, las instituciones creen que un comité de revisión o una política interna equivale a gobernanza. Pero eso es como darle a un robot un libro de reglas y esperar que se comporte.
La verdadera gobernanza es dinámica. Evoluciona junto a los sistemas que supervisa, y ahí es donde las instituciones de LATAM enfrentan un punto de inflexión crítico.
Cuando el bot te traiciona
Aquí hay un escenario que veo venir:
Un banco implementa una herramienta de IA de un tercero para monitoreo de transacciones. Está entrenada con datos de los mercados de EE. UU. y la UE. Detecta ciertos comportamientos de alto riesgo, pero pasa por alto patrones comunes en el corredor del Caribe o no reconoce remesas atípicas y legítimas desde Venezuela.
El banco no lo detecta. El regulador sí.
Esto no es ciencia ficción. Ya está ocurriendo. Y no es porque la IA sea mala, sino porque falta gobernanza.
Un bot no te traicionará con mala intención. Lo hará por indiferencia, por omisión y por brechas invisibles. Por eso, los límites éticos, regionalizados y explicables ya no son opcionales.
La tecnología emergente romperá los límites actuales
Si crees que la gobernanza de IA es un reto ahora, piensa en lo que viene:
- El procesamiento cuántico permitirá que la IA evalúe enormes conjuntos de datos probabilísticos, ideal para la detección de fraudes, pero potencialmente opaco para la comprensión humana.
- El almacenamiento de datos en ADN y los chips neuromórficos (que imitan el cerebro humano) ampliarán la memoria, reducirán la latencia y harán que los sistemas de IA sean aún más difíciles de descomponer y auditar.
Estos avances son emocionantes y desestabilizadores.
Los sistemas de gobernanza que funcionan hoy pueden quedar obsoletos mañana. La “explicabilidad” será cada vez más esquiva.
Las instituciones financieras de LATAM deben empezar a preguntarse no solo “¿tenemos gobernanza hoy?”, sino “¿estamos construyendo sistemas que puedan gobernar la próxima generación de cómputo?”
Cómo se ve la gobernanza de IA en la práctica
- Comience con un marco de riesgos de IA dedicado
La gobernanza de IA merece su propio programa, no una subpolítica enterrada en la documentación de TI. Forme un equipo interdisciplinario que incluya cumplimiento, legal, tecnología, auditoría y áreas de negocio. Defina:- Casos de uso de IA permitidos y prohibidos
- Controles requeridos para adquisición, implementación y modificación
- Requisitos de supervisión humana según el tipo de modelo
- Insista en la explicabilidad
Si un proveedor externo no puede explicar cómo funciona su IA, descártelo. Esto es crítico según la GAFI, CRS 3.0 y las expectativas regionales de AML.- ¿Cuáles son las fuentes de datos de entrenamiento?
- ¿Se pueden rastrear y justificar las decisiones?
- ¿La lógica es configurable para su jurisdicción?
- Aplique inteligencia regional
Las herramientas de IA basadas en datos de la UE o Norteamérica suelen omitir indicadores de riesgo propios de LATAM.
La localización de la lógica, umbrales y criterios de alerta no es un “extra”, es central para la gobernanza. - Monitoree el desvío
Los modelos evolucionan. Cuando se desvían de sus parámetros originales, debe detectarlo. Establezca revisiones periódicas de desempeño y sistemas de registro para:- Cambios de umbrales
- Alertas suprimidas
- Tasas de falsos positivos/negativos
- Capacite para la responsabilidad
Los equipos de cumplimiento no deben “confiar ciegamente en la herramienta”. Invierta en capacitación o contrate profesionales que entiendan el ciclo de vida de la IA.
La gobernanza es tanto de personas como de sistemas.
Por qué las instituciones financieras de LATAM están en una posición única para liderar
A diferencia de las instituciones tradicionales en EE. UU. o Europa, muchas entidades financieras en LATAM son más jóvenes, ágiles digitalmente y abiertas a la innovación.
Eso es una fortaleza, si se combina con gobernanza disciplinada.
Actuando ahora, las instituciones financieras de LATAM pueden:
- Reducir el riesgo de incumplimiento bajo CRS 3.0, AMLD6 y GAFI
- Fortalecer relaciones con reguladores y bancos corresponsales
- Liderar la región en adopción de IA confiable y explicable
- Blindar su infraestructura ante disrupciones cuánticas y de ADN
Reflexión final: la gobernanza es el nuevo diferenciador
Antes, los bancos competían en producto, precio o servicio. Hoy, la confianza es la moneda. A medida que la IA asume más decisiones, las instituciones que ganen serán las que puedan demostrar que siguen en control.
La gobernanza de IA no es un centro de costos: es un motor de credibilidad.
Parafraseando a Asimov: las máquinas no necesitan ser malvadas para ser peligrosas. Solo necesitan ser incomprendidas.
Y la única forma de garantizar la comprensión es mediante la gobernanza.
En Foodman CPAs & Advisors, trabajamos con instituciones para asegurar que las tecnologías emergentes fortalezcan-y no comprometan-su credibilidad en cumplimiento. Porque en el entorno actual, la gobernanza no es opcional. Es una ventaja competitiva.
