Por Lucía Tróchez Ardila, Consultora en Marca y Liderazgo en PIT Policy Lab
La historia de la inteligencia artificial (IA) en el sector de pagos en Latinoamérica es relativamente reciente, pero ha experimentado un rápido crecimiento en los últimos años. La adopción de tecnologías como el reconocimiento facial y de huellas dactilares ha permitido mejorar la seguridad y la eficiencia de las transacciones en la región.
Uno de los hitos más importantes fue la introducción de los primeros sistemas de autenticación biométrica en cajeros automáticos y terminales de pago. Estos permitieron a las personas usuarias autenticarse de forma segura utilizando su huella dactilar o su rostro, eliminando la necesidad de utilizar tarjetas o contraseñas. Otro avance significativo fue la implementación de sistemas de detección de fraudes basados en IA, que abonaron a que las instituciones financieras identificaran y previnieran transacciones fraudulentas de manera más eficaz. Estos sistemas utilizan algoritmos avanzados para analizar patrones de comportamiento y detectar actividades sospechosas, protegiendo así a las personas usuarias de posibles fraudes.
En la actualidad, la IA se utiliza en una variedad de aplicaciones en el sector de pagos en Latinoamérica, desde la detección de fraudes hasta la personalización de servicios para los clientes. Sin embargo, su uso plantea importantes desafíos éticos y legales que deben abordarse para garantizar que se utilice de manera responsable y en beneficio de todas las personas usuarias.
Una de las principales preocupaciones éticas es la privacidad. La recopilación y el almacenamiento de datos biométricos pueden exponer a las personas a riesgos de violación de la privacidad y el uso indebido de su información personal. Es crucial que las empresas y los gobiernos implementen medidas de seguridad adecuadas para proteger estos datos y garantizar la confidencialidad de las personas usuarias.
Otro aspecto fundamental es la transparencia de los sistemas. Quien los usa debe ser informado claramente sobre cómo se utilizarán sus datos biométricos y tener la posibilidad de dar su consentimiento de manera voluntaria e informada. Además, también se plantean preocupaciones relacionadas con la equidad y la discriminación. Existe el riesgo de que los algoritmos de IA utilizados en el reconocimiento facial y de huellas dactilares puedan tener sesgos y discriminar a ciertos grupos de personas. Es necesario realizar pruebas rigurosas y auditorías periódicas para garantizar que estos algoritmos sean justos e imparciales.
La UNESCO ha propuesto una serie de recomendaciones éticas para el uso de la IA en el sector financiero, que pueden ser aplicables al contexto de Latinoamérica. Estas recomendaciones incluyen la necesidad de garantizar la equidad, la transparencia y la responsabilidad en el diseño y la implementación de sistemas de IA en esta industria.
En cuanto a la regulación de la IA en Latinoamérica, varios países de la región están avanzando en la elaboración de marcos normativos para abordar los desafíos éticos y legales asociados con esta tecnología. Por ejemplo, en México se ha propuesto una ley de IA que establece principios éticos para el desarrollo y uso de esta tecnología, incluido el respeto a la dignidad humana, la no discriminación y la transparencia en los algoritmos.
En Brasil, se está debatiendo un proyecto de ley de IA que busca regular el uso de esta tecnología en diversos sectores, incluido el financiero. El proyecto establece principios éticos y normas de transparencia y responsabilidad para el desarrollo y uso de sistemas de IA, con el objetivo de garantizar la protección de los derechos fundamentales de las personas. En otros países de la región, como Colombia y Argentina, también se están dando pasos hacia la regulación de la IA, con la elaboración de políticas y normativas que aborden los aspectos éticos y legales de esta tecnología en el sector financiero y otros sectores clave de la economía.
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