Los límites y desafíos de la regulación financiera global y local de la Inteligencia artificial

La IA parece estar actuando como un poderoso catalizador de cambios en el futuro del trabajo, ampliando la brecha digital entre países, con fuertes impactos en el segmento económico y financiero.

En términos concretos la regulación de la IA en el sistema financiero enfrenta algunos desafíos que le son propios y otros que son más generales a todo el ecosistema.

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Determinadas problemáticas relevantes para nuestra subsistencia como especie resultan difíciles de coordinar globalmente, dada la existencia de intereses concretos opuestos e ideologías diferentes.

El cambio climático, la proliferación de armas nucleares o el uso de la inteligencia artificial (IA) constituyen algunos ejemplos diversos de casos donde estas dificultades se ponen en evidencia, con el telón de fondo de una disputa geopolítica multipolar en la que sobresale el enfrentamiento tecnológico entre Estados Unidos y China.

Según una nota publicada por el New York Times el pasado 2 de julio la distribución desigual del poder computacional de la IA ha dividido al mundo en dos bandos: las naciones que dependen de China y las que dependen de Estados Unidos, ya que ambos no solo controlan la mayor cantidad de centros de datos, sino que también están dispuestos a utilizar restricciones comerciales u otorgar préstamos para controlar qué países pueden comprar chips de IA potentes.

En lo que hace a la inteligencia artificial su impacto en el entramado social, económico y cultural parecería orientarse, de no mediar intervenciones públicas que morigeren estas tendencias, a un reformateo profundo del mundo del trabajo acompañado de un proceso de redistribución desigual de la riqueza y a una mayor concentración de los mecanismos de poder en pocos actores, ampliando la brecha digital entre países.

En este marco, el reemplazo de una parte significativa de las tareas humanas por parte de estos dispositivos “inteligentes” ha llevado a numerosos intelectuales de ideologías contrapuestas (desde intervencionistas hasta liberales) a plantear la necesidad de contar con un ingreso universal como herramienta imprescindible para mantener la convivencia social y política (y la demanda) de una población cada vez más envejecida.

En este contexto general es que puede analizarse el impacto de la IA en el mundo financiero abordándolo como un subsistema con sus peculiaridades.

En términos concretos la regulación de la IA en el sistema financiero enfrenta algunos desafíos que le son propios y otros que son más generales a todo el ecosistema.

Un ejemplo de estos últimos es la elevada concentración que se observa en un número pequeño de grandes empresas “bigtechs” que “producen” la IA a nivel global.

Los riesgos de concentrar la producción de IA.

De acuerdo con un informe publicado por el Banco de Pagos Internacionales (BIS) en marzo del 2025 titulado “La cadena de oferta de la IA”, el rápido avance de esta se explica en una compleja y concentrada cadena de suministros compuesta por cinco capas clave: hardware, infraestructura en la nube, datos de entrenamiento, modelos de base y aplicaciones de IA.

Actualmente, la estructura de mercado de las dos primeras capas (hardware e infraestructura en la nube) esta caracterizado por el dominio de muy pocos jugadores.

El informe del BIS sostiene que en el caso del hardware más utilizado por las aplicaciones de IA (los chips especializados en cálculos complejos denominados GPUs unidades de procesamiento gráficos), la empresa Nvidia, con sede en Estados Unidos, concentra la mayor parte del mercado con una participación que supera el 90 %.

Por su parte, el segmento de la computación en la nube (dedicado a “alquilar” poder de cómputo, almacenamiento y software) está dominado por tres grandes empresas tecnológicas: Amazon Web Services (AWS), con una cuota de mercado del 31 %, Microsoft Azure, con el 24 % y Google Cloud Platform, con el 11 %.

Mas preocupante aún es el hecho que estos mismos actores concentran, a través de un ecosistema de productos y plataformas, tales como navegadores (Google Chrome), redes sociales (Instagram, Facebook), servicios de mensajería (WhatsApp) o aplicaciones (Microsoft Office) una cantidad enorme de datos personales que masajeados con herramientas de IA les permite capturar nuestra atención e influir en nuestra voluntad (y en nuestros consumos sean bienes materiales, culturales o políticos). Amazon, Microsoft, Google y Meta se han comprometido a invertir más de 300.000 millones de dólares este año, gran parte de los cuales se destinarán a infraestructura de IA.

Por último, y en lo que hace al mercado de aplicaciones de IA orientadas al usuario final (tales como Chatgpt, Gemini, Copilot, Meta AI), si bien actualmente puede observarse una proliferación de soluciones, es probable que la dinámica misma del mercado conduzca a que muy pocos ganadores terminen concentrando e integrando toda la cadena productiva de la IA.

Ante este escenario, han surgido iniciativas concretas en distintas regiones del mundo, como LatamGPT —impulsada desde Chile y a la que se han sumado Brasil y otros países latinoamericanos— buscan disputar el control algorítmico ejercido por las bigtechs, promoviendo una inteligencia artificial arraigada en las necesidades, los lenguajes y la soberanía digital de América Latina.

La concentración de este mercado en pocos actores no es inocua, genera riesgos de dependencia tecnológica afectando la soberanía digital de empresas, gobiernos y personas en todo el planeta.

Dado este panorama la selección de proveedores de IA en sus distintos niveles representa un desafío estratégico para los distintos entes que actúan en el sistema financiero, los que no siempre cuentan con el conocimiento o las herramientas para evaluar sus distintas implicancias y riesgos.

IA y sistema financiero

Las instituciones financieras llevan muchos años utilizando la inteligencia artificial (IA), cuyo origen se remonta a finales de la década de 1950. El crecimiento significativo de la potencia informática y la disponibilidad de datos permitieron que el campo del aprendizaje automático avanzara significativamente a partir de la década de 1990.

En el mercado financiero de la IA por el lado de la oferta se destacan los avances en los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), las técnicas de aprendizaje profundo, el acceso a más fuentes de datos no estructurados y el aumento de la potencia computacional.

Desde la óptica de la demanda de IA, las instituciones financieras están adoptando aceleradamente estas herramientas para aumentar su rentabilidad, lograr avances en la gestión de riesgos, mejorar su productividad, cumpliendo con la normativa de forma más eficiente.

La frontera en la que trabajan actualmente los principales laboratorios son los agentes de IA, es decir, sistemas que se basan en LLM avanzados como GPT-4 o Claude 3 y que están dotados de cierta autonomía con capacidades de planificación, memoria a largo plazo y, por lo general, acceso a herramientas externas como la capacidad de ejecutar código informático, usar internet o realizar operaciones de mercado.

Estos agentes son los que representan la mayor amenaza a los puestos de trabajo del sector financiero.

El futuro del empleo en el mundo financiero

La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que las entidades y los reguladores financieros utilizan el capital humano del que disponen.

Una pregunta clave sobre el rol de los agentes de IA es si mejorarán las habilidades humanas actuando como "copilotos" o si serán capaces de convertirse en herramientas autónomas reemplazando a los operadores humanos.

Un informe publicado por Globant en junio de este año destaca que el impacto de la IA en el empleo ya es tangible: los agentes de IA están modificando funciones tradicionales, como atención al cliente, prevención de fraudes, gestión del conocimiento y asesoría personalizada, reemplazando tareas rutinarias y generando la necesidad de nuevas habilidades en los trabajadores.

Según un informe publicado por la agencia de noticias Bloomberg este año la IA podría suprimir alrededor de 200.000 empleos en los próximos 3 a 5 años en el sector financiero.

Sin embargo, y pese a numerosos casos y estimaciones de este tipo la narrativa predominante (y tranquilizadora) sostiene que la IA transformará los puestos de trabajo en el sector financiero más que eliminarlos en masa, siendo las tareas rutinarias y repetitivas las más susceptibles de ser automatizadas.

Los riesgos de la IA en el sistema financiero

Los principales riesgos que trae aparejada la IA a la estabilidad y funcionamiento del sistema financiero son:

• la falta de transparencia de los complejos modelos de aprendizaje automático,
• la dependencia de grandes volúmenes de datos,
• las amenazas a la privacidad del consumidor,
• la ciberseguridad,
• las “alucinaciones” y el sesgo algorítmico, y
• la concentración en un número pequeño de proveedores.

Sin embargo, diversos organismos internacionales, como la OCDE (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico), IOSCO (que reúne a los supervisores de los mercados de capitales) y el BIS( que agrupa a los bancos centrales) , coinciden en que el uso de la inteligencia artificial en el sistema financiero no necesariamente crea riesgos nuevos, sino que tiende a exacerbar los ya existentes. Entre ellos se destacan el riesgo de modelo, el uso indebido de datos, la opacidad en la toma de decisiones y la concentración en pocos proveedores tecnológicos. En estos casos la escala, velocidad y autonomía de la IA amplifican estos desafíos, haciendo aún más necesaria una supervisión adecuada.

Regular la IA. Desafíos y limitaciones

En el mundo financiero suele suceder que la regulación llega inevitablemente más tarde que la innovación, lo que algunos consideran positivo en la medida que permite que esta florezca sin marchitarla antes de tiempo.

Sin embargo, en el caso de tecnologías tan disruptivas y potentes como la IA esta mirada puede ser ingenua (o interesada) ya que la velocidad y la magnitud de esa brecha puede ocasionar daños severos en la estabilidad financiera y en la protección de los usuarios.

A estas dificultades, y más allá de sus miradas más o menos regulacionistas, se agrega el hecho que la mayoría de los supervisores financieros de todo el planeta carecen de los recursos humanos y tecnológicos necesarios para enfrentar estas complejas innovaciones.

Posturas diversas

En tal sentido, un primer paso necesario para enfrentar este fenómeno universal es tratar de articular una cooperación internacional efectiva entre las diferentes autoridades competentes locales.

Sin embargo, esta necesidad choca con temperamentos regulatorios diversos que siguen las principales áreas de poder.

Mientras que China promueve y controla estos desarrollos bajo la severa mirada del Partido comunista, en Estados Unidos las grandes tecnológicas aprovechan la escasez de normas para innovar mientras acumulan cada vez mayor poder, influencia y dinero.

Por su parte la Unión Europea (UE) mantiene su tradicional abordaje más regulacionista, habiendo aprobado recientemente un enfoque basado en riesgo, categorizando los sistemas de IA según el daño potencial que podrían causar a las personas y a la sociedad. Por ejemplo, los servicios financieros que utilizan IA en aplicaciones de alto riesgo, como la calificación crediticia, la detección de fraudes y el comercio algorítmico, están sujetos a estrictos requisitos regulatorios

A su vez los reguladores financieros globales, tanto el BIS como IOSCO, bajo el paraguas de coordinación del Foro de Estabilidad Financiera han producido numerosos documentos este año analizando este fenómeno, encarando encuestas y diseñando lineamientos para los organismos nacionales, poniendo especial énfasis en la necesidad que los reguladores nacionales se capaciten y actualicen tecnológicamente.

La dificultad de regular un fenómeno como la IA en constante cambio ha hecho que algunos reguladores, como Chile o Brasil, siguiendo lineamientos de la OCDE adoptan un enfoque “tecnológicamente neutral”, que no se centra en normar una tecnología específica, sino en abordar los efectos, usos o riesgos asociados, independientemente de cómo se implementen técnicamente

Conclusiones

La IA parece estar actuando como un poderoso catalizador de cambios en el futuro del trabajo, ampliando la brecha digital entre países, con fuertes impactos en el segmento económico y financiero.

Si bien el sector financiero es uno de los que más se verán impactados por este fenómeno, el elevado grado de penetración que ha logrado en nuestra sociedad lo hace un fenómeno difícil de abordar sectorialmente.

La tarea de regular la IA en el sistema financiero excede a los reguladores tradicionales, como bancos centrales o comisiones de valores, que además muchas veces carecen de los recursos para encarar esa tarea.

No debemos olvidar que los algoritmos son instrucciones creadas por seres humanos cargadas de los sesgos e intereses económicos, políticos y culturales de quienes los elaboran.

Quizás uno de los principales desafíos de la Política en los próximos años sea construir una conciencia y voluntad colectiva para que esos poderosos algoritmos se transformen en herramientas de inclusión y desarrollo.

Expresidente de la Comisión Nacional de Valores. Profesor de Fintechs, Bigtechs y Criptoactivos. Universidad de Buenos Aires.