El FSB prepara una guía global para auditar la IA en la banca

La inteligencia artificial dejó de ser una promesa de productividad para convertirse en un factor de riesgo dentro del sistema financiero global. La conversación, que durante años giró en torno a las oportunidades de automatización y ahorro, ahora se centra en cómo medir aquello que no se puede explicar del todo. En ese cruce entre innovación y prudencia, los reguladores y los grandes bancos vuelven a mirarse con desconfianza.

El Financial Stability Board (FSB) trabaja en una guía internacional que podría ofrecer a los bancos un punto de partida común para evaluar a sus proveedores de IA. La iniciativa responde a una preocupación concreta: los modelos de vanguardia ya superaron un umbral de capacidad que transforma el riesgo cibernético de un problema operativo aislado en un riesgo sistémico, correlacionado y en parte endógeno. Es decir, el fallo de un actor puede propagarse rápidamente a través de instituciones interconectadas que usan tecnologías similares.

La arquitectura regulatoria existente en Estados Unidos, Europa y otras jurisdicciones resulta necesaria pero insuficiente. Estados Unidos, por ejemplo, excluyó recientemente la IA generativa y agentiva de su guía revisada sobre riesgo de modelos, la SR 26-2. Esto deja un vacío en un momento en que los agentes autónomos empiezan a operar con mayor independencia en decisiones de crédito, cumplimiento y gestión de riesgos.

En paralelo, la concentración del mercado añade otra capa de vulnerabilidad. Un puñado de hiperescaladores domina la infraestructura de nube global: AWS con aproximadamente el 30 %, Azure cerca del 21 % y Google Cloud alrededor del 13 %. Quienes despliegan modelos de IA dependen de esa infraestructura, lo que concentra el riesgo en pocos actores y dificulta la diversificación.

Los grandes bancos, sin embargo, desaconsejan abandonar las inversiones en IA. Sostienen que el verdadero peligro no está en la tecnología sino en las regulaciones engorrosas que podrían frenar su adopción y, con ella, el desarrollo de herramientas útiles para la gestión de riesgos. Para los bancos españoles, por ejemplo, el sector está bien capitalizado —con un CET1 del 13,8 % a junio de 2025— y la IA ofrece vías para optimizar la supervisión interna, siempre que el marco normativo no se convierta en un obstáculo.

El punto más urgente es que la consulta sobre prácticas sólidas prevista para 2026 formalice al menos tres aspectos: la definición de responsabilidades claras en el uso de modelos de IA, la exigencia de explicabilidad en los casos de mayor impacto y la creación de mecanismos de monitoreo continuo. Sin estándares comunes, cada banco opera con criterios propios, lo que aumenta la fragmentación y dificulta la comparación entre instituciones.

Para América Latina, la discusión tiene un eco particular. Sin embargo, la dependencia de proveedores externos —muchos de ellos con sede fuera de la región— plantea interrogantes sobre soberanía de datos, continuidad del servicio y capacidad de supervisión local. Si los estándares internacionales no consideran las particularidades de mercados emergentes, las entidades latinoamericanas podrían quedar rezagadas o, peor, expuestas a sanciones por no cumplir criterios diseñados para otras realidades.

Las entidades financieras de la región deben prepararse para un escenario donde la regulación internacional influirá en la elección de proveedores y en la estructura de sus contratos. La pregunta ya no es si la IA generará riesgos, sino quién los mide y cómo se comparan entre instituciones y países. La respuesta que den reguladores y bancos en los próximos meses definirá, en buena parte, la confianza del sistema financiero en una tecnología que ya no puede ignorarse.

El desafío para los ejecutivos latinoamericanos es doble: adoptar la IA para seguir siendo competitivos y, al mismo tiempo, construir marcos internos de gobernanza que resistan el escrutinio regulatorio internacional. ¿Están sus equipos preparados para auditar un modelo que nadie puede explicar por completo?