Gobernanza, auditoría y experiencia: los pilares para una IA confiable en las finanzas

Durante el panel “IA en Finanzas”, organizado en el marco de Moonlit 2026, de Mujeres en Finanzas (MEF) y CFA Society México, la moderadora y consejera independiente Angélica Arana, dijo que como seres humanos tenemos un límite, y por lo tanto es muy importante la gobernanza de los datos, así como su análisis e impacto. También advirtió que, en ocasiones, sacrificamos el entendimiento y la calidad de los datos.

Arana, una de las mayores expertas en tecnología y finanzas del país, también resaltó los procesos de De-skilling y Re-skilling que acontecen en la época actual con el auge de la Inteligencia Artificial (IA), es decir, los fenómenos en los que el avance tecnológico reduce la complejidad de un trabajo (descalificación laboral) y la subsecuente recapacitación que debe hacer un empleado para desempeñar un nuevo trabajo y no quedarse a la zaga de la tecnología.

Auditoría y actualización

Karla Galván, Stat & Tax Controller en Microsoft México, destacó la experiencia y el hecho de buscar datos para poder analizarlos. Por ello, exhortó a realizar la prueba de la auditoría a la IA, es decir, confiar en ella, pero exigirle pruebas.

También enfatizó que la actualización es muy relevante, sobre todo en el ámbito financiero, y recalcó que en este sector también son muy importantes los datos sintéticos, es decir, aquellos que no son reales, sino que se generan de forma artificial para alimentar y entrenar los modelos de IA.  

Explicabilidad, brecha de IA y CAG

Jorge Pérez, cofundador y Managing Partner de Business Data Scientists, compartió lo que denominó la paradoja explicabilidad de la IA, ya que, dijo, entre más complejo sea un modelo, menos explicable es y, por lo tanto, corre más riesgos de cometer alucinaciones.

El financiero también rememoró que hace tres décadas la llegada de Internet implicó la creación de una brecha digital, mientras que en la actualidad se está produciendo una brecha de Inteligencia Artificial (AI Divide) muy fuerte.

E indicó que, así como existe el paradigma RAG (Retrieval Augmented Generation), ahora ha surgido la arquitectura CAG (Cognitive Augmented Generation), en la que se prioriza la cognición humana para discernir qué es susceptible de ser automatizable, qué aumentado y qué no delegable.

Agentes: presente y futuro de la industria financiera

Consultada sobre cuál será la tecnología que tendrá el mayor impacto en los próximos años, Karla Galván respondió que los Agentes, ya que son los que consolidan todos estos avances, mientras que Jorge Pérez llamó la atención en la transición a sistemas de multiagentes, por lo que advirtió que será crucial la orquestación e interacción entre Agentes.

Por ello, concluyó que hay que enfocarse en la arquitectura de decisión y no en los Agentes en sí, y en la gobernanza y auditoría de los algoritmos.