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  "title": "Las repercuscusiones de la inteligencia artificial en las finanzas",
  "sourceUrl": "https://www.imf.org/es/publications/fandd/issues/2023/12/ai-reverberations-across-finance-kearns",
  "canonical": "https://www.imf.org/es/publications/fandd/issues/2023/12/ai-reverberations-across-finance-kearns",
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  "summary": "Se prevé que las instituciones financieras dupliquen su gasto en inteligencia artificial de aquí a 2027",
  "sections": [
    {
      "heading": "Resumen y contexto",
      "content": "- Publicación: FINANZAS & DESARROLLO — JEFF KEARNS — Diciembre de 2023.\n- Observación central: Las herramientas de inteligencia artificial (IA) y quienes las utilizan son elementos imprescindibles para instituciones financieras y bancos centrales.\n- Hitos temporales:\n  - Debut de ChatGPT en noviembre de 2022.\n  - Datos de contratación: en junio de 2023 JPMorgan Chase & Co. registraba 3.600 anuncios de empleo relacionados con la IA.\n  - Advertencia de alcance macro: la IA puede aumentar la fragilidad financiera y requerir “intervenciones a nivel de todo el sistema o de política macroprudencial”."
    },
    {
      "heading": "Adopción y gasto en IA (estadísticas clave)",
      "content": "- Ventas globales de software, hardware y servicios para sistemas de IA:\n  - Subirán 29% este año, hasta USD 166.000 millones.\n  - Llegarán a USD 400.000 millones en 2027.\n- Gasto del sector financiero en IA:\n  - Aumentará más del doble, hasta USD 97.000 millones en 2027.\n  - Tasa de crecimiento anual compuesta de 29%.\n- Uso empresarial y de mercado:\n  - ChatGPT llegó a 100 millones de usuarios con rapidez tras su lanzamiento.\n  - Encuesta de BNP Paribas sobre fondos con USD 250.000 millones en activos combinados: casi la mitad de los fondos utiliza ChatGPT de forma profesional; más de dos tercios lo utiliza para escribir textos de marketing o resumir informes.\n- Datos institucionales:\n  - Amundi SA gestiona EUR 2 billones (USD 2,1 billones) y atiende a más de 100 millones de clientes.\n  - JPMorgan dedica más de USD 15.000 millones al año a la tecnología; aproximadamente 300.000 empleados en total; un grupo de investigación sobre IA cuenta con 200 empleados.\n  - Mercado bursátil supervisado por la SEC de EE. UU.: USD 46 billones en acciones."
    },
    {
      "heading": "Aplicaciones prácticas en instituciones financieras",
      "content": "- Banca comercial y gestión de inversiones:\n  - Personalización de carteras a partir de preferencias de riesgo de clientes (ej.: Amundi).\n  - Asesores robóticos y herramientas para investigación macroeconómica y de mercados.\n  - Prospectiva, marketing, gestión del riesgo, prevención del fraude y procesamiento de pagos.\n- Fondos de cobertura:\n  - Adopción de IA generativa para tareas profesionales y de producción de contenidos.\n- Detección de fraude y lavado de dinero:\n  - Proyecto Aurora (BPI): redes neuronales para detectar patrones y anomalías que los métodos tradicionales no identifican.\n  - Herramientas de aprendizaje automático para detectar anomalías en presentaciones regulatorias (Banco de Canadá)."
    },
    {
      "heading": "Bancos centrales y supervisión",
      "content": "- Casos de uso:\n  - Prototipos de robots para clasificar quejas de consumidores (Banco Central de Brasil).\n  - Contratación de consultoras para implantar IA en supervisión (Banco de la Reserva de India).\n  - Clasificación automática de datos de 10 millones de entidades y extracción automática de datos de sitios web (BCE).\n  - Exploración de modelos grandes de lenguaje para escribir código, probar software y clarificar comunicaciones públicas (BCE).\n- Beneficios mencionados:\n  - Mejora de la eficiencia en concesión de préstamos, decisiones de crédito y prevención del lavado de dinero (Comité de Supervisión Bancaria de Basilea).\n  - Liberación de personal para seguimiento analítico cuando la IA realiza tareas automatizadas y tediosas.\n- Riesgos regulatorios y de gobernanza:\n  - Modelos opacos, potencial de sesgos y aumento de ciberriesgos (Comité de Supervisión Bancaria de Basilea).\n  - Necesidad de distinguir innovación responsable de irresponsable y de adaptar procesos de supervisión."
    },
    {
      "heading": "Riesgos para la estabilidad financiera",
      "content": "- Riesgos sistémicos y de concentración:\n  - La IA podría fomentar la concentración de posiciones si actores siguen la misma señal de un modelo base, aumentando fragilidad financiera.\n  - Advertencia de que el uso extendido del aprendizaje profundo puede generar riesgos sistémicos que las regulaciones existentes no contemplan por completo.\n- Riesgo de amplificación de crisis:\n  - Herramientas entrenadas con datos pasados pueden fallar en situaciones sin precedentes y exacerbar interacciones negativas en una “policrisis”.\n- Limitaciones en la toma de decisiones:\n  - En situaciones inesperadas y de alto impacto, la IA puede ser menos capaz que los humanos para integrar conocimientos económicos, históricos, éticos y filosóficos en la toma de decisiones.\n- Llamamientos de expertos:\n  - Necesidad de una “nueva reflexión” sobre intervenciones macroprudenciales y sobre cómo los bancos centrales y supervisores deben responder conforme los beneficios y amenazas se clarifiquen."
    },
    {
      "heading": "Observaciones y recomendaciones implícitas",
      "content": "- Prioridades operativas:\n  - Anticipar la “lucha por el talento” en IA y construir capacidad interna.\n  - Implementar marcos seguros, éticos y normativos para el uso de IA.\n  - Complementar la IA con interpretación humana: comprobación, comprensión e interpretación de resultados algorítmicos.\n- Para la supervisión y política:\n  - Evaluar y adaptar procesos de supervisión para juzgar qué es seguro y prudente.\n  - Considerar instrumentos macroprudenciales y de alcance sistémico ante riesgos potenciales de amplificación y concentración.\n- En investigación y desarrollo:\n  - Probar aplicaciones específicas (detección de anomalías, clasificación masiva de datos, extracción de precios en tiempo real) y documentar limitaciones en datos no estructurados.\n  - Mantener un enfoque gradual en la adopción por parte de bancos centrales: “Todavía no sabemos qué tiene sentido para los bancos centrales. Esto recién empieza”.\n\nFondo Monetario Internacional, FINANZAS & DESARROLLO — \"Las repercusiones de la inteligencia artificial en las finanzas\", JEFF KEARNS, Diciembre de 2023.\n\n---\n\n\nSource: https://www.imf.org/es/publications/fandd/issues/2023/12/ai-reverberations-across-finance-kearns"
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    "Authors: Jeff Kearns",
    "Published: December 14, 2023",
    "Publicación: FINANZAS & DESARROLLO — JEFF KEARNS — Diciembre de 2023.",
    "Observación central: Las herramientas de inteligencia artificial (IA) y quienes las utilizan son elementos imprescindibles para instituciones financieras y bancos centrales.",
    "Hitos temporales:",
    "Ventas globales de software, hardware y servicios para sistemas de IA:",
    "Gasto del sector financiero en IA:",
    "Uso empresarial y de mercado:",
    "Datos institucionales:",
    "Banca comercial y gestión de inversiones:",
    "Fondos de cobertura:",
    "Detección de fraude y lavado de dinero:",
    "Casos de uso:",
    "Beneficios mencionados:",
    "Riesgos regulatorios y de gobernanza:",
    "Riesgos sistémicos y de concentración:",
    "Riesgo de amplificación de crisis:",
    "Limitaciones en la toma de decisiones:",
    "Llamamientos de expertos:",
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    "Para la supervisión y política:",
    "En investigación y desarrollo:"
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