Colaboración global para establecer controles de IA en servicios financieros

Instituciones financieras y líderes tecnológicos se unen para establecer controles de IA

Un grupo destacado de instituciones financieras, entre las que se encuentran BMO, Citi, Microsoft, Morgan Stanley, RBC, Google Cloud, Red Hat y AWS, ha lanzado una iniciativa conjunta bajo el nombre de Common Controls for AI Services. Este esfuerzo busca definir controles estandarizados de código abierto para la adopción segura y conforme de la inteligencia artificial (IA) en el sector financiero.

FINOS, parte de la Linux Foundation, lidera esta colaboración, que tiene como objetivo establecer un marco común que permita a las instituciones financieras y a los proveedores de tecnología trabajar juntos en materia de requisitos de seguridad. Este modelo no solo facilitará la cooperación, sino que también permitirá a los reguladores observar y asignar normativas con mayor transparencia.

Colaboración estratégica en el sector financiero

El director ejecutivo de FINOS, Gabriele Columbro, destacó la importancia del momento actual para la IA en los servicios financieros. “El código abierto ofrece un modelo único que reduce las fricciones en la seguridad y el cumplimiento”, afirmó. En este sentido, Allison Nachtigal, vicepresidenta de Azure en Microsoft, subrayó que establecer estándares comunes es esencial para garantizar confianza y seguridad en un entorno donde la IA está cada vez más presente.

Ian Micallef, director general de Developer Enablement en Citi, expresó su orgullo por el avance hacia un enfoque compartido en la gobernanza de la IA. Asimismo, David Stone, director de Servicios Financieros en Google Cloud, enfatizó que los controles estandarizados son cruciales para una adopción segura y conforme a las normas.

Nuevas normas para un futuro seguro con IA

La iniciativa se basa en el éxito del proyecto Common Cloud Controls (CCC), ampliando su marco para abordar específicamente los servicios de IA. Entre sus objetivos destacan:

• Normas básicas neutrales desde el punto de vista tecnológico para el uso seguro de la IA;
• Marcos de gobernanza adaptados a la normativa mundial;
• Mecanismos de validación en tiempo real («Regulation-as-Code») para mejorar la transparencia operativa.