La inteligencia artificial (IA) está transformando la manera en que las organizaciones gestionan el riesgo y el cumplimiento. Pero esa misma velocidad con la que avanza también plantea nuevos desafíos: ¿cómo asegurar la trazabilidad de los datos, evitar sesgos en los algoritmos o garantizar que las decisiones críticas sigan en manos humanas?
Durante el webinar “IA y Compliance: Riesgos que evolucionan”, liderado por Fidel Gómez, especialista en riesgos y delitos financieros, exploramos cómo la IA está reconfigurando los controles tradicionales y qué pueden hacer los equipos de riesgo para adaptarse a este nuevo entorno. Estas son las principales lecciones.
Uno de los mensajes más claros del webinar fue que la IA no viene a sustituir al factor humano, sino a amplificarlo. Su verdadero valor está en automatizar tareas repetitivas, reducir el ruido operativo y permitir que los analistas se concentren en decisiones de alto impacto.
“En decisiones importantes, siempre debe haber criterio humano. La IA puede alertar, pero el último visto bueno sigue siendo del analista”, destacó Fidel Gómez.
Esta combinación —IA + criterio humano— no solo mejora la precisión, sino que también aporta algo que ningún algoritmo puede ofrecer: contexto, juicio y responsabilidad.
Los equipos de riesgo ya dominan las amenazas tradicionales: fraude, sanciones regulatorias, continuidad operativa o privacidad. Sin embargo, la IA introduce riesgos emergentes que deben ser monitoreados desde ahora:
Reconocer estos riesgos permite fortalecer los planes de mitigación y garantizar una IA confiable y ética.
La gestión de riesgos con IA exige abandonar los controles estáticos —basados en “fotografías” del pasado— y adoptar controles dinámicos, que se actualicen con cada cambio de contexto o de datos.
“Un control inteligente funciona como un video en tiempo real: aprende, se adapta y mejora con cada revisión”, explicó Gómez.
Estos controles deben incorporar reglas claras, aprendizaje automático y revisión humana documentada. La trazabilidad no es opcional: si no queda evidencia, el control no existe.
Sin datos de calidad, la IA puede convertirse en una fuente de error. La sesión enfatizó la necesidad de establecer un gobierno de datos sólido, con prácticas como:
La limpieza y trazabilidad de los datos no solo mejora la precisión de los modelos, sino que también protege a las organizaciones ante auditores y reguladores.
Los asistentes al webinar coincidieron en que la confianza no puede automatizarse. Por eso, Fidel insistió en establecer protocolos de revisión humana claros: cuándo interviene la persona, cómo justifica su decisión y cómo deja registro.
Un control bien documentado debería incluir al menos cinco campos obligatorios:
Esta práctica garantiza transparencia y facilita las auditorías internas y externas.
Aunque el AI Act aplica inicialmente en la Unión Europea, su enfoque por niveles de riesgo (inaceptable, alto, limitado y mínimo) ya sirve como referencia global.
Las aplicaciones de alto riesgo —como las que procesan información de clientes o datos biométricos— deben cumplir con requisitos estrictos: documentación técnica, explicabilidad mínima, pruebas de sesgo y supervisión humana continua.
Latinoamérica está siguiendo el mismo camino, y las empresas que se anticipen a este marco estarán mejor preparadas para futuras normativas locales.
El webinar también revisó dos casos emblemáticos:
Ambos ejemplos muestran que la falta de controles y gobernanza puede convertir la IA en un riesgo reputacional y financiero.
Fidel compartió un plan práctico para incorporar la IA a los sistemas de riesgo sin perder el control:
Empezar pequeño y bien medido vale más que diez proyectos inconclusos.
La sesión concluyó con una demostración de Pirani, donde se evidenció cómo la herramienta ya integra funciones de IA —como Pirani Copilot— para sugerir riesgos, analizar incidentes y mejorar la trazabilidad.
Pirani permite documentar decisiones, evidencias y responsables en un mismo entorno, asegurando cumplimiento con normas como ISO 27001 y ayudando a los equipos a mantener una gobernanza clara sobre sus controles.
Además, ofrece beneficios comprobados:
La IA es una herramienta poderosa que, usada con responsabilidad y evidencia, puede revolucionar la gestión de riesgos y el cumplimiento.
El futuro del compliance depende de cómo las organizaciones documentan, supervisan y gobiernan su uso.
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