La integración de la inteligencia artificial (IA) en el asesoramiento financiero en Europa es una realidad imparable, que se va abriendo camino, y cada vez con mayor impulso. Ofrece un universo hasta ahora desconocido de posibilidades tanto para el asesor como para el inversor.
La precisión que ofrecen las herramientas automatizadas, capaces de procesar enormes volúmenes de datos de una forma rápida y eficaz, nos abre una nueva la puerta a una nueva era en el análisis cuantitativo y la planificación, así como en cuanto la adecuación de las recomendaciones y su grado de personalización. No obstante, las enormes posibilidades que ofrecen los sistemas de IA en este campo, también enfrentan una serie de desafíos regulatorios, que van a resultar determinantes para que veamos su adopción extenderse de forma generalizada y segura.
Desafíos y obstáculos
Si miramos los desafíos y obstáculos más significativos, podemos identificar y destacar los siguientes:
La protección de datos y privacidad (Reglamento General de Protección de Datos – RGPD)
El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) es una de las leyes más estrictas sobre privacidad de datos a nivel mundial y establece un marco riguroso para la gestión de datos personales en Europa. Dado que los algoritmos de IA requieren grandes volúmenes de datos para ofrecer recomendaciones personalizadas, cumplir con las exigencias del RGPD es uno de los principales desafíos para las empresas financieras. A continuación desgranamos las principales preocupaciones relativas a esta protección de datos.
- Consentimiento informado: Las empresas deben obtener el consentimiento claro de los usuarios para recopilar y procesar sus datos, algo que puede ser complicado cuando se usan algoritmos opacos de IA.
- Minimización de datos: El RGPD exige que solo se recopilen los datos necesarios para el propósito específico, lo que puede entrar en conflicto con la naturaleza de la IA, que tiende a necesitar una cantidad considerable de información para realizar predicciones precisas.
- Derecho a la explicación: El RGPD otorga a los individuos el derecho a conocer cómo se toman las decisiones automatizadas basadas en sus datos. Esto puede resultar complejo para los sistemas de IA que operan con modelos opacos, también conocidos como cajas negras.
Desafíos de la supervisión y responsabilidad de las decisiones automatizadas
Las autoridades reguladoras europeas, como la Autoridad Europea de Valores y Mercados (ESMA) y los reguladores nacionales, mantienen un intenso debate sobre cuál es la fórmula más adecuada para garantizar que las decisiones de inversión automatizadas cumplan con las normativas financieras existentes, como la Directiva de Mercados en Instrumentos Financieros (MiFID II). Podemos identificar dos áreas principales en las que se centran las preocupaciones del regulador:
- Responsabilidad en las recomendaciones: Aunque los robo-advisors o plataformas basadas en IA pueden automatizar gran parte del asesoramiento financiero, sigue siendo necesario determinar quién es legalmente responsable cuando una decisión automatizada resulta en pérdidas para el inversor. Esto abre un complejo debate, ya que podemos encontrar situaciones en las que el desarrollador de la IA y el distribuidor de su recomendación no sean el mismo, y pueden generarse conflictos o responsabilidades compartidas.
- Transparencia: Las normativas como MiFID II requieren que los asesores proporcionen una justificación clara de las recomendaciones de inversión, lo que plantea un desafío cuando las decisiones son tomadas por algoritmos que son complejos y difíciles de explicar.
IA, el sesgo algorítmico y la discriminación
El uso de IA en finanzas también introduce el riesgo de los llamados sesgos algorítmicos, que pueden llevar a decisiones discriminatorias. En Europa, existen fuertes regulaciones contra la discriminación, y los algoritmos que afectan decisiones financieras podrían ser objeto de escrutinio si generan desigualdades. Los desafíos regulatorios aquí incluyen:
- Sesgo en los datos: Los modelos de IA se basan en datos históricos, que pueden contener sesgos sistémicos. Si no se abordan adecuadamente, estos sesgos pueden ser perpetuados o amplificados por la IA, afectando negativamente a ciertos grupos de inversores.
- Control y supervisión de sesgos: Las regulaciones en Europa podrían requerir que las empresas implementen mecanismos más rigurosos para detectar y corregir sesgos en los algoritmos, lo que añade complejidad y representa un desafío tanto técnico como regulatorio.
La transparencia de los modelos de IA
Los reguladores en Europa están cada vez más preocupados por la explicabilidad de los algoritmos que utiliza la IA en el asesoramiento financiero. El concepto de “IA explicable” (Explainable AI) se refiere a la capacidad de los sistemas de IA para proporcionar explicaciones comprensibles sobre cómo y por qué se toman ciertas decisiones de inversión.
- Cajas negras: Muchos modelos de IA, especialmente aquellos basados en redes neuronales profundas, se pueden considerar opacos por naturaleza. Esto por tanto va a dificultar que los asesores financieros cumplan con los requisitos de transparencia exigidos por las normativas financieras europeas, que requieren que los inversores entiendan el razonamiento que hay detrás de las recomendaciones.
- Supervisión regulatoria: Para abordar este desafío, los reguladores podrían exigir el uso de modelos de IA más transparentes y que sean además más auditables. Esta exigencia podría limitar la adopción de ciertos tipos de IA que ofrecen altos niveles de precisión pero poca o ninguna transparencia.
El cumplimiento con las normas prudenciales
La regulación financiera en Europa, como la Directiva sobre Requisitos de Capital (CRD IV) y el Reglamento sobre Requisitos de Capital (CRR), exige que las instituciones financieras gestionen de manera prudente los riesgos que asumen. Esto incluye los riesgos operativos, y aquí podemos encontrar aquellos asociados con el uso de IA en el asesoramiento financiero.
- Gestión de riesgos: Las empresas financieras deben demostrar que comprenden y gestionan adecuadamente los riesgos asociados con el uso de IA, como, por ejemplo, la posibilidad de que se cometan “errores” en las recomendaciones automatizadas, la existencia de fallos técnicos o vulnerabilidades cibernéticas.
- Auditoría y control interno: Los reguladores podrían requerir que las empresas desarrollen y mantengan mecanismos robustos de auditoría interna para monitorear y evaluar continuamente el rendimiento y los riesgos de los sistemas de IA, lo que agrega complejidad en términos de cumplimiento regulatorio.
Interoperabilidad y estándares comunes
Otro desafío es la falta de estándares comunes para la implementación de IA en el sector financiero en Europa. La Unión Europea está trabajando en el desarrollo de una Estrategia Europea de IA que busca establecer directrices claras para la IA en diversos sectores, incluidas las finanzas. Sin embargo, en este momento no existe un conjunto unificado de reglas para la adopción de IA en asesoramiento financiero, lo que crea incertidumbre tanto para las instituciones como para los reguladores.
- Interoperabilidad: La falta de estándares comunes también puede afectar la interoperabilidad entre diferentes sistemas de IA y plataformas financieras, lo que podría limitar la capacidad de integrar la IA de manera eficiente y efectiva en la toma de decisiones financieras.
¿A dónde nos puede llevar la aplicación de la IA en el asesoramiento financiero?
La integración de la IA en el asesoramiento financiero en Europa ofrece enormes oportunidades para mejorar la eficiencia y la precisión en la toma de decisiones de inversión, pero también enfrenta desafíos regulatorios significativos. Las empresas financieras deben navegar cuidadosamente por un paisaje regulatorio complejo que abarca desde la protección de datos hasta la responsabilidad por decisiones automatizadas, pasando por la gestión de sesgos y la necesidad de garantizar la transparencia de los modelos de IA.
A medida que la tecnología avanza, es probable que los reguladores europeos trabajen en armonizar las leyes para fomentar la innovación, sin comprometer la seguridad, la equidad y la protección del inversor. En este sentido, la IA responsable, transparente y explicable será clave para superar estos desafíos y lograr una integración exitosa en el sector financiero europeo.