El futuro de la regulación de la Inteligencia Artificial y su impacto en banca

Introducción y oportunidades de la inteligencia artificial

De forma inevitable al igual que en el resto de las industrias, la industria bancaria no es ajena a la aceleración de la adopción de la inteligencia artificial generativa de los últimos años. Esta tecnología trae consigo grandes promesas de oportunidades a aprovechar, siendo una de ellas las prestaciones potenciales a aplicar en la atención al cliente, donde destacan tres puntos principales:

• Eficiencia de costos y escalabilidad 
• Innovación y aceleración de procesos de transformación digital
• Mejora de nivel de servicio, retención de clientes y transacciones

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La inteligencia artificial como herramienta y la metodología como diferencial

A lo largo del tiempo las soluciones que ofrecen este tipo de servicios han ido evolucionando, adoptando diferentes formas de trabajo y logrando mayor o menor éxito a la hora de enfrentar diferentes casuísticas. 

Por ejemplo el enfoque Delto con su metodología “Skill Growth Strategy” parte de la base de lograr un control limitante sobre lo que puede (y lo que no puede) resolver la IA generativa que busca ir construyendo de menos a más, brilla a la hora de enfrentar casos complejos o de información sensible. Así mismo, existen otras soluciones, que parten de una base de menos restricciones que son más adecuadas para casos donde se puede dar más libertad (o incluso esto es un requisito) para que la IA pueda interactuar, crear o equivocarse sin mayores consecuencias. 

Por ende, como podemos deducir, a diferentes industrias hay diferentes complejidades, diferentes márgenes de error y diferentes consecuencias, que deben ser abordadas de diferente forma aunque se utilice una misma herramienta. 

La regulación sobre la inteligencia artificial se va aggiornando 

Recapitulando los párrafos anteriores, inicialmente encontramos una herramienta que nos abrió un mundo de posibilidades, en segundo lugar, entendimos que esa herramienta tiene que ser adaptada a conciencia dependiendo de las características del problema a resolver. En tercer lugar, adaptándose a su tiempo a esta disrupción tecnológica, llega la regulación y las leyes que van a marcar las pautas y requisitos de los próximos años en el uso de este tipo de soluciones. 

Hoy en día la referencia a nivel mundial, o al menos para el mundo occidental, en relación a regulación gubernamental es el AI Act elaborado por la Comisión Europea de la Unión Europea el cual fue aprobado en Julio de 2024 y será implementado en su 100% a lo largo de 2025. Si bien en Estados Unidos también existe un comunicado con recomendaciones de 2023 y una orden ejecutiva emitida por la Casa Blanca, son bastantes más acotados y primitivos que el elaborado por la Unión Europea. 

En resumen, el AI act, posiblemente será en los próximos años la fuente de inspiración y referencia para las regulaciones de todos los países de Latinoamérica y Estados Unidos. 

A modo de resumen, el AI Act, tiene un acercamiento a la regulación de los sistemas con componentes de AI basado en el riesgo que significa para el usuario final interactuar con ella. Esta clasificación se compone de los siguientes niveles:

• Riesgo inaceptable 
• Riesgo alto 
• Riesgo bajo 
• Riesgo mínimo 

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Los criterios de clasificación de la escala están detallados en el documento y no los profundizamos en esta nota, dejaremos recursos adicionales más adelante. Lo importante en relación a este artículo, es entender que además de la clasificación de riesgo, esto conlleva mucho trabajo que rodea al sistema, que aumenta en su complejidad en la medida en que aumenta el riesgo obviamente. 

Esto es importante por la índole de la información y las interacciones que forman parte de la actividad bancaria, algunas de las cuales pueden ser consideradas de potencial alto riesgo. 

Es clave entender que la clasificación de riesgo alto, no es una clasificación que busque limitar el uso de sistemas de IA para lo que se quiera hacer (para eso está la categoría de inaceptable) sino que hay que rodear al sistema de ciertos requisitos, estándares y protocolos que apoyen al sistema de forma adecuada para actual minimizando el potencial riesgo. 

A modo de referencia en el IA Act, a nivel regulatorio para los casos de riesgo alto se destaca lo siguiente como requisitos: 

• Establecer un sistema de gestión de riesgos y mitigación para fallos
• Llevar a cabo gobernanza de los datos, garantizando que los conjuntos de datos de formación, validación y prueba sean pertinentes, suficientemente representativos y, en la medida de lo posible, estén libres de errores y completos de acuerdo con la finalidad prevista.
• Elaborar documentación técnica para demostrar el buen funcionamiento y facilitar a las autoridades la información necesaria para evaluar el sistema.
• Diseñar el sistema para que tenga registro de actividad de los usuarios y poder rastrear las interacciones de ser necesario. 
• Proporcionar instrucciones de uso a los encargados de la implementación para permitir el cumplimiento por parte de estos últimos.
• Diseñar el sistema para que personas puedan realizar actividades de supervisión y ejecutar protocolos de mitigación. 
• Diseñar y probar el sistema para alcanzar los niveles adecuados de precisión, solidez y ciberseguridad.
• Establecer un sistema de gestión de la calidad para garantizar que se cumpla todo lo anterior. 

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En el caso de la unión europea, todo esto es auditado por las autoridades para comprobar que efectivamente se cumpla. 

Conclusión: ¿Cómo puede impactar esto a futuro en la industria bancaria?

Como todo lo relativo a las regulaciones y leyes, estos movimientos en los diferentes países son lentos, pero sin duda podemos pensar que es cuestión de tiempo para que legislaciones similares se apliquen en LATAM y USA. Por la naturaleza de la industria bancaria, sería prudente ir adaptando las soluciones que se implementen para cumplir con estos requerimientos, además de que también son prácticas que nos acercan a dar una mejor solución a los clientes finales y cuidar más la experiencia. 

Por nuestra parte en Delto estamos combinando todos estos requisitos con nuestra metodología de trabajo para cumplir con este tipo de requerimientos de inicio buscando dar el mejor servicio posible y también adelantarnos a estas regulaciones. De esta forma, además de asegurarnos de tener una solución robusta, nos ahorramos la posibilidad de que a futuro tengamos que reemplazar, dar de baja o hacer de cero una solución por una actualización regulatoria en el horizonte. 

Recomendamos fuertemente analizar este aspecto en detalle a la hora de elegir embarcarse en un proyecto de incorporación de inteligencia artificial generativa para atención al cliente. Son preguntas que si nos hacemos hoy, posiblemente nos ahorren muchos dolores y dinero en el futuro cercano. 

En caso de que quieras conocer sobre Delto y nuestra solución, puedes agendar una reunión con nosotros haciendo click aquí

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