Bancos adoptan IA, Europa refuerza regulación sin perder juicio experto

La banca española intensifica la implementación de inteligencia artificial en sus operaciones, coincidiendo con la entrada en vigor de nuevas regulaciones de la Unión Europea desde el 2 de agosto. Este marco normativo busca asegurar la transparencia en el uso de sistemas de IA, garantizando que los ciudadanos estén informados al interactuar con ellos. Mientras tanto, entidades como Banco Santander han integrado estas tecnologías en áreas clave como el crédito y la gestión del fraude, sin dejar de lado el juicio profesional en decisiones cruciales.

La banca española está intensificando su adopción de inteligencia artificial (IA) coincidiendo con la implementación de una nueva fase del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act) por parte de la Unión Europea. Este reglamento, que entró en vigor el 2 de agosto, impone nuevas obligaciones de transparencia para ciertos sistemas de IA, asegurando que los ciudadanos puedan identificar cuándo interactúan con una máquina. Este cambio ocurre en un momento en que la tecnología ya se ha integrado en procesos bancarios cotidianos, como el crédito, la prevención del fraude, la gestión de riesgos, el conocimiento del cliente (KYC) y la atención al cliente.

Transformación en el sector bancario

Banco Santander es un ejemplo de la transformación en curso. La entidad ha implementado más de 280 agentes de automatización y utiliza sistemas de IA en diversas áreas, incluyendo crédito y fraude. En España, la institución emplea el aprendizaje automático y datos en tiempo real para evaluar la elegibilidad de nuevos clientes para productos financieros. Con el objetivo de generar más de 1.000 millones de euros en valor de negocio con IA entre 2026 y 2028, Santander ya ha alcanzado 35 millones de euros en el primer trimestre de 2026. Además, ha extendido el acceso a herramientas de IA a sus 185.000 empleados.

Regulación y control en la aplicación de IA

El AI Act considera de alto riesgo algunos sistemas utilizados para evaluar la solvencia de personas físicas o facilitar el acceso al crédito, imponiendo exigencias adicionales en cuanto a gestión de riesgos, calidad de datos, trazabilidad y supervisión humana. Sin embargo, la actualización del 2 de agosto no requiere que todos los sistemas de IA bancaria cumplan de inmediato con estas exigencias. Las obligaciones para usos de alto riesgo en el ámbito bancario tendrán un calendario de aplicación posterior, comenzando en diciembre de 2027.

CaixaBank, por su parte, está fortaleciendo el control de sus sistemas de IA mediante un riguroso proceso de inventario, clasificación regulatoria y evaluación de riesgos. La entidad aclara que la IA se utiliza para apoyar decisiones, pero no reemplaza el juicio profesional en cuestiones relevantes. Además, ha establecido una Oficina de Inteligencia Artificial con un enfoque en gobernanza y estrategia, cubriendo todo el ciclo de vida de las soluciones de IA.

Transparencia y margen para la implementación

Una de las novedades del AI Act es que los usuarios deben ser informados cuando interactúan con un sistema de IA, a menos que sea obvio por las circunstancias. Las obligaciones de transparencia del artículo 50 ya están en vigor desde el 2 de agosto.

Lucía Pacheco, responsable de Regulación Digital de BBVA, destaca que el debate se centra en “cómo aprovechar el potencial de la IA garantizando la confianza y la seguridad”.

BBVA valora positivamente el aplazamiento de algunas obligaciones para sistemas de alto riesgo, ya que proporciona mayor seguridad jurídica y plazos más realistas para implementar un marco regulatorio complejo.

Desafíos tecnológicos y de seguridad

El avance de la IA en la banca también plantea desafíos tecnológicos. Miguel López, de Barracuda Networks, señala que la expansión de la IA requiere un refuerzo en ciberseguridad, trazabilidad y control de datos y modelos, especialmente en áreas como crédito y fraude.

En conclusión, la nueva fase del AI Act no detiene la apuesta de los bancos por la IA, sino que impulsa un despliegue más acelerado bajo un marco regulatorio más estricto. El desafío principal radica en demostrar la funcionalidad de cada sistema, los datos que maneja, los riesgos que implica y la responsabilidad en decisiones que afectan las finanzas de los clientes.

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Isabel Jiménez

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