El dilema de cumplimiento de la IA: la confianza sigue perteneciendo a los humanos

Roman Eloshvili es fundador y director ejecutivo de XData Group, una empresa de desarrollo de software B2B. Allí, dirige el desarrollo de IA en la banca, al tiempo que gestiona las relaciones con inversores y fomenta la escalabilidad del negocio. También es el fundador de ComplyControl, una startup de RegTech con sede en el Reino Unido que se especializa en soluciones tecnológicas de vanguardia para bancos.

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Bancos y fintechs de todo el mundo están buscando formas de usar la inteligencia artificial de muchas maneras: para acelerar las operaciones, reducir costos, mejorar las interacciones con los clientes y más. Y, sin embargo, cuando se trata del cumplimiento —posiblemente, una de las partes más exigentes y que más tiempo consume de las finanzas— la mayoría de las empresas aún se mantienen a la defensiva.

Una encuesta realizada a principios de 2025 encontró que solo una fracción diminuta de las empresas (menos del 2%) ha integrado realmente la IA por completo en sus flujos de trabajo. La mayoría de ellas, no obstante, aún permanecen en etapas iniciales de exploración y adopción. Si es que, de hecho, la adoptan.

La presión sobre las empresas para mantenerse al día con los cambios regulatorios sigue muy presente y, además, en aumento. Entonces, ¿por qué el cumplimiento tarda tanto en abrazar la IA, si podría ser de gran ayuda?

Intentemos averiguarlo.

Todavía Importa el Ojo Humano Para las Cosas

Probablemente lo primero y más importante que debemos tener en cuenta aquí es que el cumplimiento no se trata solo de seguir una lista de verificación. Se trata de tomar decisiones en situaciones que a menudo caen en zonas grises. El mundo de las decisiones financieras rara vez es todo blanco o todo negro. Las regulaciones difieren entre jurisdicciones, y la interpretación de esas normas rara vez es sencilla.

La IA es excelente para analizar datos a una velocidad vertiginosa y detectar anomalías. Pero, aunque puede señalar una transacción que parece sospechosa con base en patrones preestablecidos, eso no significa que pueda explicar claramente el “por qué” detrás de sus conclusiones. Más importante aún, tiene dificultades con los matices. Un responsable humano de cumplimiento puede detectar cuándo el comportamiento de un cliente, aunque sea inusual, es inofensivo. La IA, en cambio, tiene muchas más probabilidades de simplemente levantar una alarma sin contexto.

Por eso, los líderes de cumplimiento dudan en pasar el control aquí. Las máquinas, sin duda, pueden ayudar, pero la mayoría de las personas aún confían mucho más en la capacidad de un humano para ver el panorama general y juzgar en consecuencia.

Eficiencia vs. Riesgos Regulatorios y Reputacionales

La capacidad de una IA para analizar miles de transacciones en tiempo real es algo que ningún equipo de cumplimiento podría igualar si estuviera atado al modo manual. Así que, en términos de eficiencia, nadie puede discutir que sea una gran herramienta de apoyo, capaz de reducir la carga de trabajo para que el personal humano pueda centrarse en tareas más estratégicas y con más matices.

Pero el cumplimiento no es un área donde solo la rapidez gane. Si un sistema de IA comete un error de criterio, podría significar multas, daño reputacional o mayor escrutinio regulatorio. Todo esto puede ser muy perjudicial para un negocio, posiblemente incluso destructivo. Entonces, ¿es de extrañar que muchos quieran evitar invitar a complicaciones de este tipo a sus propias cabezas?

La mayoría de los reguladores también está de acuerdo en que, cuando se trata de toma de decisiones basada en IA, alguien debe seguir siendo responsable. Si un modelo de IA bloquea por error una transacción legítima o pasa por alto una fraudulenta, la responsabilidad finalmente sigue recayendo en la empresa. Y son los responsables humanos de cumplimiento quienes necesitan asumir esa responsabilidad.

Esto crea una cautela natural: los líderes de cumplimiento tienen que sopesar los beneficios del monitoreo más rápido frente a los riesgos de posibles sanciones regulatorias. Y hasta que los sistemas de IA se vuelvan más explicables y transparentes, es probable que muchas empresas se muestren reacias a permitirles tomar decisiones autónomas.

Cómo Avanzar Con la Adopción de IA de Forma Responsable

Una lección muy importante que se desprende de todo lo anterior es que la indecisión de los líderes de cumplimiento no significa que sean anti-IA. De hecho, muchos son optimistas sobre el papel que la IA tendrá en el futuro. Lo importante es encontrar la forma correcta de avanzar.

A mi juicio, el camino más natural y prometedor que tenemos es adoptar un modelo híbrido. Una colaboración entre humanos e IA, en la que la inteligencia artificial haga el trabajo pesado —analizar transacciones, señalar actividad inusual o generar informes. Y cuando estén listos los resultados finales, los humanos pueden revisarlos, interpretar el contexto de las decisiones de la IA y tomar la decisión final.

Pero para poder aplicar un modelo así, las empresas deberán asegurarse de que sus sistemas de IA sean explicables. El cumplimiento no se trata solo de detectar riesgos; se trata de demostrar que las decisiones son justas. Por eso, el mercado necesita más herramientas de IA que puedan explicar sus resultados en términos sencillos.

No se Trata de “Hombre vs. Máquina”

Hablando con realismo, no veo a la IA haciendo obsoletos a los responsables de cumplimiento. Mucho más probable es que sus funciones cambien: de hacer cosas a gestionar. Los oficiales pasarán menos tiempo realizando las verificaciones ellos mismos y, en su lugar, volverán a comprobar las decisiones de la IA, ocupándose de las zonas grises donde las máquinas aún se quedan cortas.

En esencia, el cumplimiento es un negocio humano. Y aunque la IA puede hacer que los equipos de cumplimiento sean más rápidos y efectivos, no puede asumir la responsabilidad moral y regulatoria que conlleva.

Por eso, es mi firme creencia que el futuro del cumplimiento se tratará menos de “hombre contra máquina” y más de “hombre con máquina” —trabajando juntos para mantener los sistemas financieros seguros y justos.