Innovación responsable: así garantiza BBVA el uso seguro de la de inteligencia artificial
BBVA ha desarrollado una estrategia de gobernanza de los datos y de los modelos de inteligencia artificial que le permite seguir expandiendo el uso de la IA en la organización de manera segura y responsable. El banco se basa en diferentes estándares alineados con las mejores prácticas de la industria y los estándares internacionales de regulación, mantiene un inventario de sus sistemas de IA y lleva a cabo un seguimiento para evaluar la precisión de los modelos, detectar desviaciones y mantenerlos actualizados.
La inteligencia artificial (IA) está redefiniendo el sector financiero, permitiendo a las entidades financieras ofrecer experiencias personalizadas a sus clientes, optimizar la gestión de riesgos y mejorar la eficiencia operativa. La IA generativa, combinada con la capacidad computacional proporcionada por las tecnologías ‘cloud’, ha multiplicado las oportunidades para innovar. Para BBVA, esta tecnología es un pilar clave de su estrategia de transformación, que le permite desarrollar soluciones más inteligentes y eficientes para mejorar la toma de decisiones y fortalecer la relación con sus clientes. El acuerdo global con Amazon Web Services para impulsar el uso de computación en la nube, la creación de la unidad de Analytics Transformation (que unifica el colectivo internacional de más de 2.500 científicos y especialistas de datos), la internacionalización de sus AI Factories o la integración de la IA generativa en su agente virtual Blue, son algunos de los últimos hitos del Grupo en esta estrategia.
Pero BBVA también quiere ser precursor en la mitigación de los riesgos derivados del desarrollo y uso de esta tecnología. El uso de la IA debe estar siempre respaldado por una gobernanza robusta, es decir, el establecimiento de una serie de prácticas y normas que garanticen su seguridad, transparencia y alineación con el marco regulatorio vigente. Como señala Ricardo García Martín, Head of Analytics Transformation de BBVA, “nuestra prioridad es darle primacía a la transparencia, minimizar sesgos y operar sobre una infraestructura segura con datos de alta calidad y que respete los estándares regulatorios de privacidad”.
¿Qué es el Riesgo de Modelo y cómo le impacta la IA?
El Riesgo de Modelo se refiere a la probabilidad de que un algoritmo genere resultados inexactos o sesgados, lo que impacta en la toma de decisiones y puede generar potenciales pérdidas. Con la creciente sofisticación de los modelos de IA, la explicabilidad (entender cómo los algoritmos generan sus resultados) y la trazabilidad (entender el proceso por el que el sistema lleva a cabo sus inferencias y genera sus resultados) se han convertido en desafíos clave. La Unión Europea, a través de la AI Act, exige que las empresas que operen con sistemas de inteligencia artificial en la Unión Europea implementen una gobernanza sólida para minimizar los riesgos asociados.
BBVA gestiona estos desafíos basándose en tres pilares fundamentales:
- Normativa robusta de gobierno de datos y modelos: el banco adopta un marco de gobernanza de los datos y de los sistemas de IA alineado con estándares internacionales, como los principios de BCBS 239 del BIS y la AI Act de la Unión Europea, garantizando el cumplimiento regulatorio además de impulsar la minimización de sesgos a lo largo de todas las etapas del ciclo de vida de los modelos.
- Inventario centralizado y actualizado de sistemas de IA: BBVA implementa una gestión detallada de sus modelos de IA para garantizar su supervisión y correcto uso, reduciendo la dependencia de expertos individuales y maximizando la reutilización de componentes analíticos.
- Seguimiento y mantenimiento continuo: se aplican procesos de monitorización constante para evaluar la precisión de los modelos, detectar desviaciones y realizar actualizaciones periódicas según sea necesario.
Gobernanza de datos y modelos de IA
BBVA dispone de un marco de gobernanza basado no solo en regulación sino también en estándares y mejores prácticas internacionales, con el objetivo de mitigar el Riesgo de Modelo. Estas normativas formalizan los criterios para el buen gobierno de los datos junto al desarrollo y uso de sistemas de IA, garantizando el cumplimiento de estándares en todas las fases del ciclo de vida de los modelos.
BBVA se anticipa proactivamente a los desarrollos regulatorios, como la AI Act, clasificando sus sistemas de IA por niveles de riesgo y desarrollando una hoja de ruta para garantizar su cumplimiento.
La importancia de un inventario completo y actualizado
Contar con un inventario sólido de modelos de IA es fundamental para identificar y conocer los aspectos clave sobre el estado de los modelos a lo largo de su ciclo de vida. Un inventario detallado no solo permite conocer el conjunto de sistemas de IA existentes en la organización, sino que también permite a los equipos entender mejor cada modelo, así como sus supuestos y limitaciones, reduciendo la dependencia de personas clave y maximizando la reutilización de componentes analíticos.
BBVA trabaja continuamente para disponer de un inventario centralizado y global de modelos en constante evolución y actualización, que permite reforzar la confianza en la toma de decisiones basada en la IA.
Seguimiento y mantenimiento continuo
El desarrollo de un modelo de IA marca el inicio de un proceso de mejora continua. Para garantizar su correcto funcionamiento y alineación con los objetivos del negocio, es fundamental establecer una monitorización constante que permita analizar la predictividad, detectar desviaciones y actualizar los modelos según sea necesario.
BBVA se asegura de que los roles y responsabilidades sobre cada modelo de IA están claramente definidos, permitiendo un mantenimiento estructurado y efectivo. El seguimiento continuo también contribuye a reforzar la confianza en la toma de decisiones basadas en IA, asegurando que los modelos sigan siendo precisos y estables en el tiempo.
Además, en modelos de alto impacto en la vida de las personas, como los utilizados en la gestión de riesgos, el Grupo aplica procesos adicionales de contraste y validación interna para reforzar su calidad antes de su despliegue en entornos productivos.
Equilibrio entre innovación y gobernanza sólida
La gobernanza de modelos de IA es fundamental para mitigar riesgos sin frenar la innovación. BBVA trabaja para garantizar un equilibrio entre el cumplimiento normativo, la gestión de riesgos y el impulso de la transformación de los procesos de negocio a través de estas nuevas tecnologías.
La implementación de estas estrategias proporciona seguridad en un entorno dinámico y en constante evolución, permitiendo que la IA genere valor sostenible tanto para BBVA como para la sociedad.