El ritmo de cambio en el mundo digital actual ha ejercido una presión inmensa sobre las instituciones para modernizarse, y los bancos centrales no son una excepción.
Francisco Carrasco M.
Como guardianes de la estabilidad financiera, estas instituciones enfrentan nuevas demandas que van más allá de la política monetaria tradicional y la supervisión financiera. Ahora necesitan ser ágiles, impulsadas por datos y tecnológicamente avanzadas para mantenerse relevantes en un mundo cada vez más moldeado por la inteligencia artificial.
Los bancos centrales operan en un entorno únicamente complejo, equilibrando la confianza pública con la rigurosidad regulatoria y la precisión técnica. La introducción de IA, particularmente de IA generativa, abre nuevas posibilidades para la eficiencia operativa, la detección de fraudes, el análisis de datos y el cumplimiento regulatorio.
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Sin embargo, estas mismas tecnologías también presentan ciertos riesgos, que van desde el sesgo algorítmico hasta preocupaciones sobre la privacidad de datos y la amenaza de su mal uso. Para aprovechar el valor completo de la IA mientras se gestionan sus riesgos inherentes, los bancos centrales deben adoptar un enfoque holístico, responsable y práctico a la integración de inteligencia artificial.
Se requiere un cambio fundamental. Las organizaciones de TI dentro de los bancos centrales deben evolucionar de funciones de soporte tradicionales a facilitadoras de reinvención continua. Esto significa integrar la IA en su arquitectura central, no como una herramienta adicional, sino como una capacidad estratégica. Para hacerlo de manera efectiva, los bancos centrales deben comprender dónde y cómo se está implementando la inteligencia artificial en sus operaciones. Mantener un inventario detallado de los casos de uso, modelos y sistemas es el primer paso hacia la transparencia, la responsabilidad y la gobernanza.
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Desde una perspectiva técnica, el ciclo de vida de los sistemas de datos e IA es más complejo que nunca. Los riesgos ahora abarcan toda la cadena de suministro de datos, desde la ingesta y curación hasta la modelización, implementación y monitoreo. Cada paso presenta vulnerabilidades únicas: datos sesgados o de baja calidad, prompts y respuestas inapropiadas u ofensivas de los sistemas generativos y desviación en el rendimiento de los modelos a lo largo del tiempo. Estos no son problemas aislados, son sistémicos y requieren una respuesta integrada.
Hay ciertos pilares clave que los bancos centrales pueden adoptar para integrar la ética, seguridad y transparencia en sus estrategias de IA. Estos incluyen la equidad, la explicabilidad, la responsabilidad, la privacidad de datos y la sostenibilidad. Pero tener principios no es suficiente: los bancos centrales deben implementarlos a través de herramientas, procesos y controles tangibles. Esto implica diseñar para la trazabilidad y establecer mecanismos de prueba y validación rigurosos antes de implementar los modelos. El monitoreo continuo es esencial, especialmente en aplicaciones de alto riesgo.
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Igualmente importante es el aspecto humano de la transformación. La IA no es una solución "plug-and-play" – requiere nuevas formas de trabajar y estrategias de talento. Los bancos centrales deben invertir en el desarrollo de habilidades de su fuerza laboral, construyendo capacidades internas en ciencia de datos, aprendizaje automático y gobernanza de IA. Esto incluye preparar a la dirección para comprender las implicancias de la IA tanto a nivel estratégico como operativo. Tener un líder único responsable de la IA puede ayudar a impulsar la coherencia y consistencia en toda la organización.
El cumplimiento regulatorio es otro pilar fundamental de la adopción responsable de IA. El panorama en evolución, particularmente con nuevos marcos como el Reglamento de IA de la UE, significa que los bancos centrales deben estar a la vanguardia de los requisitos cambiantes. Necesitan taxonomías de riesgos que reflejen la naturaleza de los sistemas de IA, procesos para validar las salidas de los modelos y políticas que se alineen con las mejores prácticas internacionales. Importante, estos controles no deben sofocar la innovación, sino más bien habilitarla dentro de límites éticos y legales claramente definidos.
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Para que la IA sea verdaderamente transformadora, su adopción debe ser deliberada y responsable. La oportunidad no solo radica en digitalizar lo que ya existe, sino en reimaginar cómo operan las instituciones. Al fundamentar sus estrategias de IA en la responsabilidad y la excelencia operativa, los bancos centrales pueden desbloquear nuevo valor y cumplir su mandato público en evolución con confianza.
