El ritmo de cambio en el mundo digital actual ha ejercido una presión inmensa sobre las instituciones para modernizarse, y los bancos centrales no son una excepción.
Como guardianes de la estabilidad financiera, estas instituciones enfrentaron nuevas demandas que iban más allá de la política monetaria tradicional y la supervisión financiera.
Ahora necesitaban ser ágiles, impulsadas por datos y tecnológicamente avanzadas para mantenerse relevantes en un mundo cada vez más moldeado por la inteligencia artificial.
Los bancos centrales operaron en un entorno únicamente complejo, equilibrando la confianza pública con la rigurosidad regulatoria y la precisión técnica.
La introducción de IA, particularmente de IA generativa, abrió nuevas posibilidades para la eficiencia operativa, la detección de fraudes, el análisis de datos y el cumplimiento regulatorio.
Sin embargo, estas mismas tecnologías también presentaron ciertos riesgos, que iban desde el sesgo algorítmico hasta preocupaciones sobre la privacidad de datos y la amenaza de su mal uso.
Para aprovechar el valor completo de la IA mientras se gestionaban sus riesgos inherentes, los bancos centrales debieron adoptar un enfoque holístico, responsable y práctico a la integración de inteligencia artificial.
Se requirió un cambio fundamental. Las organizaciones de TI dentro de los bancos centrales debieron evolucionar de funciones de soporte tradicionales a facilitadoras de reinvención continua.
Esto significó integrar la IA en su arquitectura central, no como una herramienta adicional, sino como una capacidad estratégica.
Para hacerlo de manera efectiva, los bancos centrales debieron comprender dónde y cómo se estaba implementando la inteligencia artificial en sus operaciones.
Mantener un inventario detallado de los casos de uso, modelos y sistemas fue el primer paso hacia la transparencia, la responsabilidad y la gobernanza.
Desde una perspectiva técnica, el ciclo de vida de los sistemas de datos e IA fue más complejo que nunca. Los riesgos abarcaron toda la cadena de suministro de datos, desde la ingesta y curación hasta la modelización, implementación y monitoreo.
Cada paso presentó vulnerabilidades únicas: datos sesgados o de baja calidad, prompts y respuestas inapropiadas u ofensivas de los sistemas generativos y desviación en el rendimiento de los modelos a lo largo del tiempo.
Estos no fueron problemas aislados, sino sistémicos, que requirieron una respuesta integrada.
