La inteligencia artificial (IA), aplicada con una gobernanza ética y transparente, no solo es una herramienta poderosa para la inclusión financiera, sino una necesidad estratégica para mantenerse competitivos y relevantes en un entorno financiero en constante evolución. Así de contundente se mostró en la 54.ª reunión de la Asamblea General de ALIDE Elías Bethencourt, Latam Sales Director de AIS Group, la consultora especialista en gestión de riesgo de crédito del grupo empresarial PFS.
En su intervención, Bethencourt abordó aspectos cruciales para implementar la inteligencia artificial en la Banca de Desarrollo de Latinoamérica, compartiendo aprendizajes y experiencias de proyectos con entidades financieras de la región, especialmente en materia de inclusión financiera y apoyo al crédito productivo.
«La inteligencia artificial está generando la transformación más relevante de nuestra historia. Sin embargo, para ponerla al servicio del desarrollo de Latinoamérica, debemos asegurar una gobernanza ética con el ser humano en el centro de las decisiones», afirma Bethencourt.
¿POR QUÉ ES TAN IMPORTANTE LA ÉTICA EN LA IA?
Es cierto que la IA generativa ha democratizado el acceso a la inteligencia artificial, dice el director de AIS. ChatGPT, Gemini, Copilot y Midjourney han puesto la IA al alcance de los usuarios de manera masiva. Pero la IA no se reduce a IA generativa. La IA generativa actual se enmarca dentro de lo que se llama ANI (Artificial Narrow Intelligence), es decir, la IA Estrecha, aquella en la que las máquinas se centran en tareas específicas y tienen unas habilidades limitadas. Tras este tipo de IA se vislumbran dos más, que se irán materializando a medida que la tecnología evolucione.
En primer lugar, llegará la IA General (AGI), una IA con la capacidad de aprender y comprender cualquier cosa, igual que un Homo sapiens, así como de adaptarse al entorno. Posteriormente llegaría la IA Superinteligente (ASI), una inteligencia más avanzada que la propia mente humana.
Actualmente, si bien hay una carrera global para desarrollar la IA General, nos encontramos aplicando técnicas de IA Estrecha y logrando con ello ser más eficientes, ser más ágiles, ser más productivos.
Estos algoritmos, aunque primitivos para lo que está por llegar, están revolucionando el mundo al realizar tareas que antes se consideraban intrínsecamente humanas. Y ahí surgen los dilemas éticos y los peligros si no se gestionan correctamente, tales como discriminaciones injustas, falta de transparencia y aplicaciones que afectan derechos fundamentales.
IA Y REGULACIÓN
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Como respuesta a estos desafíos, ha habido distintos lineamientos y recomendaciones de organismos internacionales, como la «Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial» de la Unesco, adoptada por 193 países, y las «Directrices Éticas para una IA Fiable» del Grupo de Expertos de Alto Nivel sobre Inteligencia Artificial de la Comisión Europea. Estos documentos han servido de base para la nueva norma europea AI ACT, la primera legislación que regula la inteligencia artificial.
Esta ley pionera en el mundo que ha sido aprobada en 2024, busca proteger los derechos fundamentales de los ciudadanos y no clasifica los algoritmos por su tecnología, sino por el riesgo asociado a su uso. Evalúa los sistemas de IA, según su potencial impacto sobre la salud, la seguridad y los derechos fundamentales. Los sistemas de IA de alto riesgo (entre los que se encuentran los modelos de calificación crediticia de las entidades financieras) deben someterse a un proceso continuo de gestión de riesgos, que incluye la identificación de peligros conocidos y previsibles, la evaluación de riesgos residuales y la implementación de medidas de mitigación adecuadas.
En el marco de la Alianza Digital Unión Europea-América Latina y el Caribe, muchos países de la región han firmado un acuerdo de convergencia regulatoria de la IA, «por lo que las entidades financieras deberán prepararse para adoptar medidas alineadas con esta normativa europea», revela el ejecutivo de AIS.
La lista de requisitos para los algoritmos de alto riesgo es extensa, pero podría resumirse en la necesidad de terminar con las «cajas negras» y asegurar una gobernanza ética en todo el ciclo de vida de los sistemas de IA. Esto se traduce en trabajar con las bases de datos para mitigar los sesgos, seleccionar algoritmos que permitan tener transparencia en las decisiones, contar con técnicas de construcción que eviten el sobreajuste, implementar métodos de validación para asegurar la robustez de los modelos en todos los grupos poblacionales, realizar un seguimiento periódico con vigilancia humana y contar con un proceso de rendición de cuentas y asignación de responsabilidades, entre otros aspectos relevantes para su implementación en gestión del riesgo.
IA Y BANCA DE DESARROLLO
Con más de 70 modelos machine learning implementados en gestión del riesgo en Argentina, Chile, Colombia, México, Perú, Paraguay, República Dominicana y Uruguay, AIS ha demostrado mejoras de, al menos, un 25 % en el poder de clasificación, no solo porque permiten trabajar con más información (pasando de 10 o 15 variables en regresiones logísticas a decenas o cientos en modelos avanzados), sino porque encuentran relaciones implícitas entre los datos.
Mejorar el poder de clasificación de un modelo de riesgo impacta directamente en llegar a más clientes con una mejor calidad de cartera y optimización de recursos, como demuestran casos reales en bancos de la región.
«Hablamos de llegar a un 20 % más de microempresarios manteniendo la mora en Colombia, de multiplicar por 3 la productividad y reducir por 9 los tiempos de entrega de créditos pymes en Perú, y de evaluar a personas físicas no bancarizadas con la misma calidad [con la] que solíamos evaluar a los que poseen historial crediticio en Chile…».
El experto concluye con tres pilares clave para lograr los impactos esperados: uso de fuentes alternativas de información, implementación de modelos avanzados y formación del personal/gestión del cambio cultural.
La IA tiene un enorme potencial en Latinoamérica para la misión de los bancos de desarrollo. «En una región donde menos de 4 de cada 10 personas y mipymes obtienen financiamiento en el sistema formal, la IA puede ser la llave para mejorar la vida de millones de personas y brindar mejores oportunidades a miles de empresas. El momento de aplicarla es hoy».
Fuente: Revista Banca y Desarrollo
Elías Bethencourt es speaker, egresado del Posgrado en Management Estratégico.
