Por Canuto  

Los supervisores financieros están delineando controles de supervisión humana, pruebas, datos y gestión de riesgos para la IA, aunque los anuncios citados no conforman una regulación única para su uso en empresas cripto. El cambio puede afectar a exchanges, emisores de stablecoins y firmas de análisis blockchain que usan sistemas automatizados para orientar decisiones de cumplimiento.
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  • Los supervisores esperan que las empresas comprendan, prueben y vigilen los sistemas de IA que influyen en sus decisiones de riesgo.
  • Las herramientas pueden escalar la detección de operaciones, pero la responsabilidad sigue en manos de las empresas y no de los modelos o proveedores.
  • Según el calendario citado en el reporte, las expectativas de Singapur comenzarían a aplicarse en octubre de 2027 y contemplarían disposiciones adicionales en octubre de 2028.

La IA ya eleva las exigencias de control para las empresas cripto

Las empresas de criptomonedas podrían tener que reforzar sus controles de inteligencia artificial antes de que exista una regulación única para el sector. La orientación de varios supervisores financieros apunta a una expectativa común: las organizaciones deben conservar supervisión humana, probar sus sistemas, cuidar la calidad de los datos y entender los riesgos que acompañan el uso de estas herramientas.

La discusión adquiere relevancia para exchanges, emisores de stablecoins y proveedores de análisis de blockchain, mientras aumenta el uso de IA en la revisión de transacciones y la gestión de riesgos. Una nota de Ahmed Barakat publicada por Cryptonews sostiene que la pregunta para estas firmas ya no es únicamente si la automatización agiliza el monitoreo, sino si pueden explicar y auditar los sistemas que orientan sus decisiones.

Supervisión humana y pruebas para los sistemas de IA

El gobernador del Banco de Inglaterra, Andrew Bailey, planteó el 30 de septiembre la necesidad de conservar una intervención humana significativa en los sistemas de IA. También destacó la importancia de realizar pruebas rigurosas para entender los riesgos asociados, incluidas las amenazas de ciberseguridad que pueden afectar al sector financiero.

El 1 de octubre, Patrick Montagner, miembro del Consejo de Supervisión del Banco Central Europeo, puso el acento en responsabilidades claramente asignadas, datos de alta calidad y seguimiento durante todo el ciclo de vida de la IA en los bancos. Ese planteamiento implica que el control no se limita a la etapa de adquisición: también debe continuar mientras la herramienta opera y evoluciona.

Fernando Restoy afirmó que la IA está transformando las operaciones bancarias y que la supervisión debe considerar la resiliencia financiera en un sentido amplio, además de los controles de cada empresa. La observación conecta la gestión de una herramienta individual con la capacidad del sistema financiero para responder a fallos o interrupciones.

El 7 de octubre, la Autoridad Monetaria de Singapur publicó expectativas para una adopción responsable de IA, con énfasis en la supervisión, los riesgos a lo largo del ciclo de vida y el uso de tecnologías de terceros. Según el calendario citado en el reporte, las disposiciones principales entrarían en vigor en octubre de 2027 y habría medidas adicionales en octubre de 2028. Se trata, por tanto, de un calendario futuro y no de una aplicación inmediata.

La automatización no traslada la responsabilidad

La gestión de riesgos en cadena depende de herramientas capaces de procesar volúmenes crecientes de operaciones, una necesidad que puede intensificarse con la expansión de las transacciones liquidadas mediante stablecoins. La IA puede ayudar a organizar alertas y priorizar casos para revisión, pero la adopción de un modelo no releva a la empresa de responder por sus decisiones de cumplimiento.

Una puntuación automatizada puede influir en la manera en que una firma investiga una operación o define una respuesta, de modo que la transparencia del sistema resulta central. Si el modelo funciona como una caja negra o se alimenta de datos deficientes, sus resultados pueden ser poco confiables y orientar mal la evaluación de riesgo, incluso cuando la herramienta procese información con rapidez.

Bailey advirtió contra una regulación apresurada de la IA, aunque defendió que los responsables conozcan los sistemas que despliegan y mantengan supervisión humana. Montagner, por su parte, destacó la necesidad de un marco de control capaz de seguir siendo pertinente a medida que cambian los riesgos, mientras Restoy subrayó que actuar con rapidez es importante para gestionar amenazas cibernéticas.

El reporte de Elliptic describe un estándar de ocho principios para la gestión de riesgos en cadena, centrado en transparencia, gobernanza, datos de calidad, resiliencia empresarial y rendición de cuentas. Esos principios coinciden con varios temas presentes en las expectativas de los supervisores, pero el estándar de una firma de análisis no equivale a una norma obligatoria ni reemplaza las decisiones de las autoridades.

Expectativas supervisoras sin una regla cripto unificada

Los anuncios reseñados no conforman una regulación financiera única para el uso de IA en todas las empresas de criptomonedas. Las declaraciones de Bailey se refieren a los servicios financieros en general y no establecen, por sí mismas, un marco especializado para cripto; además, el calendario de Singapur confirma que sus expectativas no empezarían a aplicarse de inmediato.

La ausencia de una regla sectorial unificada no significa que las empresas puedan ignorar las señales de supervisión. Los controles que las autoridades esperan para un uso responsable de IA pueden influir en organizaciones cripto que operan dentro del ámbito financiero, especialmente cuando incorporan modelos a sus procesos para evaluar operaciones y riesgos.

Para esas empresas, la cuestión práctica será demostrar que comprenden cómo funcionan las herramientas, que las someten a pruebas y que revisan la calidad de los datos que las alimentan. También deberán poder explicar cómo monitorean sus resultados, gestionan riesgos de terceros y mantienen mecanismos para que una persona intervenga cuando una decisión automatizada requiera revisión.

El avance de los pagos agénticos, la expansión de las stablecoins y la sofisticación de los actores criminales forman parte del contexto que vuelve más relevante esta gobernanza, según la información publicada. A medida que la automatización gana peso en el análisis blockchain, su utilidad dependerá tanto de la capacidad para procesar transacciones como de la responsabilidad con que las firmas evalúen sus resultados.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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