SupTech impulsado por IA para la inclusión financiera: cómo las autoridades de mercados emergentes pueden desbloquear su potencial

El CGAP, en su nuevo artículo AI-Powered Suptech for Financial Inclusion, indica que la adopción de Inteligencia Artificial (IA) está transformando rápidamente el sector financiero, con un gasto proyectado en tecnología de IA que pasará de USD 35.000 millones en 2023 a USD 97.000 millones en 2027. En este escenario, las autoridades del sector financiero (FSAs, por sus siglas en inglés) en mercados emergentes y economías en desarrollo (EMDEs) enfrentan la presión de supervisar esta adopción en los proveedores y de integrar la IA en sus propias operaciones. El documento revela una brecha de adopción significativa: mientras el 85% de las autoridades en economías avanzadas utiliza tecnología de supervisión (SupTech) impulsada por IA, solo un 53% lo hace en los EMDEs. Sin embargo, el interés se está acelerando, evidenciado por el hecho de que el 30% de las autoridades en EMDEs ya está probando o desplegando herramientas de IA de forma limitada (frente al 17% en 2024), y el uso de IA generativa se duplicó del 8% en 2023 al 18% en 2025.

La implementación de SupTech impulsado por IA ofrece a las autoridades tres ventajas fundamentales que se refuerzan mutuamente: eficiencia operativa, mayor alcance analítico y toma de decisiones aumentada. Según el reporte, la mayoría de las autoridades en EMDEs destaca que el SupTech ha logrado automatizar y simplificar el trabajo (71%), mejorar la precisión y confiabilidad de los datos (64%) y fortalecer las capacidades de detección y mitigación de riesgos (62%). Estas herramientas se aplican transversalmente en tres funciones: apoyo (como la mejora de la calidad de datos y gestión de talento), regulación (evaluación de impacto y claridad normativa) y supervisión (detección temprana de riesgos y monitoreo del mercado). Esta capacidad analítica tiene canales de transmisión directos hacia la inclusión financiera, ya que permite reducir los costos de cumplimiento normativo para los proveedores, incrementar la confianza de los consumidores en el sistema financiero y potenciar los mandatos de competencia y protección.

Para materializar estos beneficios, las autoridades deben sortear debilidades estructurales importantes. El principal obstáculo es la inadecuada infraestructura de datos y TI, sumada a la falta de datos granulares de alta calidad que sean verdaderamente inclusivos para entrenar los modelos. Adicionalmente, el marco legal es un reto, pues más del 60% de las autoridades en EMDEs señala las preocupaciones sobre protección de datos y privacidad como barreras principales para la adopción. A esto se suma una brecha de conocimiento, donde casi el 90% de los bancos centrales encuestados enfrenta dificultades para reclutar talento especializado en áreas como ciencia de datos, ciberseguridad e IA. A su vez, la adopción tecnológica introduce riesgos críticos que deben mitigarse activamente, tales como el sesgo de automatización (sobre-dependencia humana en los resultados de la IA), las fallas cibernéticas, los sesgos demográficos en los datos de entrenamiento y el riesgo asociado a la dependencia de unos pocos proveedores globales de la nube.

Como hoja de ruta, el documento propone cinco recomendaciones estratégicas prioritarias para las autoridades en EMDEs. Primero, fortalecer los cimientos legales para garantizar la protección de datos, la privacidad y el uso ético de la IA, habilitando al mismo tiempo el uso de computación en la nube. Segundo, implementar una agenda de transformación digital ambiciosa pero realista que modernice la infraestructura de TI y los esquemas de reporte regulatorio. Tercero, mejorar la gestión de riesgos de IA priorizando el uso de modelos explicables e interpretables bajo el principio de supervisión humana. Cuarto, transformar la cultura organizacional rompiendo los silos departamentales, integrando equipos multidisciplinarios y promoviendo la innovación. Finalmente, potenciar la colaboración nacional e internacional para compartir recursos y desarrollar soluciones conjuntas frente a los desafíos del SupTech y la concentración de proveedores.