Adopción de IA en las finanzas: normativa, gobernanza y eficiencia
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Adopción de IA en las finanzas: normativa, gobernanza y eficiencia

Matt Saunders
Published on 23 de junio de 2025
9 min de lectura


Matt Saunders
Published on 23 de junio de 2025
9 min de lectura
Descubre cómo tu organización de servicios financieros puede beneficiarse de la inteligencia artificial y la automatización sin comprometer el cumplimiento normativo.
En el sector de los servicios financieros, no hay forma de escapar de la burocracia. Las entidades bancarias y otras instituciones financieras están muy reguladas por una buena razón, lo que significa que todas las herramientas, los procesos y las personas involucradas deben estar perfectamente adaptados a la normativa y garantizar su cumplimiento. Por lo tanto, es comprensible que, cuando se introducen la IA y la automatización en la ecuación, no sea tan sencillo como elegir una herramienta y dejar que haga el trabajo por ti.
Aquí exploramos las complejidades de la adopción de la IA y la automatización para un sector tan regulado como el financiero. Desde el mantenimiento del cumplimiento normativo y cómo integrar estas nuevas herramientas con los sistemas heredados hasta la importancia de la escalabilidad y la adaptabilidad, así como la forma en que estas tecnologías pueden optimizar los flujos de trabajo y reducir los costes operativos.
Cumplir con la normativa, mantener la conformidad
A la hora de adoptar nuevas tecnologías de IA y automatización, las organizaciones financieras tienen más consideraciones que otros sectores. Sus herramientas deben cumplir con normativas estrictas, como el RGPD, la Ley de IA de la UE y los mandatos de la FCA del Reino Unido, para no generar más problemas de los que pretenden resolver.
Para navegar por los cambiantes entornos normativos mientras se utilizan herramientas de IA, se pueden tener en cuenta las siguientes estrategias:
Implementar un programa de conformidad con la IA
Esto debería incluir un marco de gobernanza de la IA con políticas y procedimientos claros, funciones y responsabilidades sobre cómo se desarrollan y utilizan las herramientas de IA. Y un marco ético con directrices para el desarrollo, que garantice la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas.
También necesitarás responsables de cumplimiento. Son miembros del equipo que supervisan el cumplimiento de la IA y se aseguran de que cumple con su marco de gobernanza. Y no te olvides de aplicar medidas de seguridad de datos sólidas para anonimizar los datos siempre que sea posible y solicitar el consentimiento explícito del cliente cuando sea necesario.
Efectuar una gestión proactiva de los riesgos.
Esto debe incluir evaluaciones de riesgos exhaustivas, en las que se identifiquen y clasifiquen los sistemas de IA en función de los niveles de riesgo, para examinar rigurosamente las aplicaciones de mayor riesgo. También será necesario llevar a cabo un seguimiento continuo para identificar los riesgos potenciales en tiempo real y garantizar el cumplimiento normativo.
Una evaluación eficaz de los riesgos también implica realizar un seguimiento de cualquier cambio normativo y predecir las tendencias futuras para adaptar los flujos de trabajo en consecuencia. También se pueden utilizar algoritmos de IA para analizar las transacciones, tanto con fines de cumplimiento normativo como para detectar actividades sospechosas.
Usar la IA como apoyo
Como se ha mencionado, la IA y la automatización pueden ser herramientas que hacen las veces de supervisión estratégica. Se pueden automatizar los procesos de revisión y validación de documentos para mejorar la precisión y la eficiencia, y utilizar la IA para pronosticar posibles riesgos futuros basándose en patrones de datos históricos. Los chatbots con IA también pueden ser útiles, ya que proporcionan respuestas a preguntas sobre cumplimiento normativo y guían a los miembros del equipo a través de los procesos de cumplimiento.
Integración con sistemas heredados
La mayoría de las organizaciones del sector financiero se enfrentan a sistemas heredados basados en tecnologías obsoletas. Adoptar herramientas de inteligencia artificial y automatización junto con estos sistemas puede resultar complicado, especialmente si implica muchos cambios de contexto para los desarrolladores. En su lugar, debes centrar tu atención en soluciones diseñadas para superar este reto, que funcionen a la perfección con tus sistemas existentes, en lugar de contra ellos.
Herramientas como el procesamiento inteligente de documentos (IDP) pueden automatizar la extracción de datos de formularios escaneados sin necesidad de realizar cambios en el sistema central. Las plataformas de observabilidad basadas en IA pueden mostrar información de los registros heredados junto con las aplicaciones modernas en una vista unificada. Del mismo modo, los motores de flujo de trabajo de bajo código pueden envolver los servicios obsoletos con API modernas, lo que permite una modernización gradual.
Escalabilidad y adaptabilidad
Al igual que con todas las inversiones en tecnología, tu elección de herramientas de IA y automatización debe seguir siendo eficiente y útil, incluso a medida que la tecnología avanza y las necesidades de tu negocio cambian. Esto es especialmente importante para las organizaciones del sector financiero, donde los entornos normativos evolucionan rápidamente. Ya sea porque estás entrando en nuevos mercados, cumpliendo con las actualizaciones normativas o adaptándote a las demandas de los clientes, es importante que estas herramientas que ahorran tiempo sean escalables y relevantes a largo plazo.
Las herramientas rígidas pueden quedar obsoletas rápidamente. Te obligan a realizar costosas modificaciones y perturban los flujos de trabajo de los desarrolladores. A medida que cambian las necesidades empresariales, sus herramientas deben poder escalarse y adaptarse sin perturbar los sistemas centrales ni la productividad. Una automatización eficiente y preparada para el futuro garantiza un retorno de la inversión continuo, reduce la deuda técnica y favorece la innovación sostenible. Y lo que es más importante, las herramientas adaptables permiten a los equipos responder rápidamente a los cambios, lo que te ayuda a mantener tu competitividad, cumplir con la normativa y centrarte en el cliente.
Eficiencia operativa y reducción de costes
Por último, la IA y la automatización pueden desempeñar un papel estratégico en la optimización de los flujos de trabajo de gobernanza y cumplimiento normativo, al reducir la necesidad de intervención manual, mejorar la precisión y acelerar los tiempos de respuesta normativa. Por ejemplo, las herramientas de procesamiento del lenguaje natural pueden revisar e interpretar las normas cambiantes de la legislación y los organismos reguladores financieros, señalando cualquier cambio relevante para tu negocio.
Por otra parte los procesos automatizados pueden agilizar las tareas basadas en reglas y de gran volumen, como la verificación KYC y la prevención del blanqueo de capitales, garantizando la precisión y mejorando la auditabilidad. Las herramientas de IA también pueden ayudar a detectar anomalías en tus conjuntos de datos de transacciones para identificar más rápidamente los fraudes o los incumplimientos normativos. Todo ello reduce los costes operativos y refuerza tus controles de riesgo.
Toda la IA, nada de compromiso
No hay razón por la que las organizaciones del sector financiero como la tuya no puedan beneficiarse del poder de la IA y herramientas de automatización. Sí, sigue siendo necesario cumplir con la normativa, pero esta nueva tecnología puede gestionarse con cuidado e incluso ayudarte a garantizar el cumplimiento normativo. Las herramientas adecuadas pueden integrarse perfectamente en tus sistemas heredados esenciales y ser capaces de adaptarse y escalar a medida que cambian tus necesidades.
En última instancia, las ventajas operativas son demasiado buenas como para ignorarlas, por lo que es tan importante adoptar un enfoque estratégico.
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Escrito por

Jefe de DevOps
Con experiencia como administrador de sistemas Linux, Matt es una autoridad en todo lo relacionado con DevOps. En Adaptavist y en otros ámbitos, promueve los métodos de trabajo de DevOps y ayuda a los equipos a sacar el máximo partido de las personas, los procesos y la tecnología para ofrecer software de forma eficaz y segura.
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