La Gobernanza de IA que Necesita Kenia para un Acceso Justo al Crédito
Kenia nunca ha carecido de visión. Lo que necesitamos ahora es coherencia regulatoria, madurez institucional y un compromiso compartido con la equidad.
La reciente Encuesta sobre Inteligencia Artificial en el Sector Bancario, realizada por el Banco Central de Kenia (CBK), proporciona un relato honesto y alarmante sobre la situación del sector financiero del país en medio de la revolución de la IA. Esta encuesta se realiza en un momento en que Kenia está tomando pasos audaces para posicionarse en la economía digital global, y el lanzamiento de la Estrategia Nacional de IA a principios de este año refuerza esta intención. A través de esta estrategia, Kenia busca aprovechar la IA para la transformación económica y la innovación centrada en el ciudadano.
No obstante, como suele ocurrir con la rápida evolución tecnológica, la ambición política ahora se enfrenta a la preparación institucional. Según la encuesta, mientras el 50% de los prestamistas aún no han adoptado la tecnología, el 65% de aquellos que ya la utilizan aplican IA para la evaluación del riesgo crediticio. Esto no es sorprendente, ya que las decisiones de crédito son fundamentales para la confianza en el sistema financiero. Determinan quién tiene acceso a oportunidades y en qué condiciones. Sin embargo, es precisamente por eso que es imperativo no posponer la gobernanza de IA para un futuro incierto. Debe haber un esfuerzo urgente, deliberado y colectivo para abordar los problemas de gobernanza emergentes.
La IA es, sin duda, una herramienta poderosa que ofrece a las instituciones financieras una nueva forma de reinventar la evaluación de riesgos. A través de la IA, las instituciones financieras pueden alejarse de las rígidas soluciones de puntuación crediticia, que dependen en gran medida de colaterales, valores y recibos de pago, hacia un enfoque más dinámico y basado en datos, que refleje comportamientos del mundo real. Esto se ve enormemente respaldado por el aumento de huellas digitales, historias de transacciones, patrones de dinero móvil y análisis de comportamiento. Como resultado, se expande el acceso al crédito a poblaciones previamente no bancarizadas y desatendidas, particularmente en la economía informal, lo que profundiza la inclusión financiera.
Sin embargo, esta promesa conlleva una advertencia seria: si no se establece un marco de gobernanza bien diseñado y ético, la IA puede convertirse en un mal maestro, perpetuando la exclusión, el sesgo algorítmico y erosionando la transparencia. De hecho, la encuesta del CBK destaca esto. En la fracción de instituciones que aprovechan la IA para la evaluación crediticia, pocas han incorporado mecanismos para la detección de sesgos, la explicabilidad o la reparación al cliente. Esta revelación va más allá de ser un problema de cumplimiento, convirtiéndose en un riesgo sistémico.
Por lo tanto, los sistemas de IA, especialmente en créditos, no deben operar en cajas negras. Donde una institución niega un préstamo a un prestatario basándose en las recomendaciones de un algoritmo, la institución debe poder explicar esa decisión al prestatario. Un sistema que no puede justificar sus decisiones es no solo éticamente cuestionable, sino también legalmente vulnerable y peligrosamente perjudicial para su reputación. Este deber se intensifica en una sociedad que enfrenta desigualdad y división digital como la nuestra. En términos simples, el sector financiero no tiene la opción de perpetuar la exclusión bajo la apariencia de innovación y automatización.
Es en este punto donde la Estrategia Nacional de IA y el CBK deben converger. Los valores de inclusividad, ética y supervisión humana expuestos en la Estrategia de IA deben estar anclados en las directrices del CBK sobre la adopción de IA en el sector. Para asegurar un impacto significativo, no solo deben estos principios estar integrados en marcos regulatorios específicos del sector, sino también en expectativas claras de supervisión para la gobernanza de IA en los servicios financieros: expectativas que aborden la equidad, la integridad de datos, la responsabilidad algorítmica y la supervisión humana proporcional.
A medida que los reguladores exploran posibles vías para catalizar una agenda de reforma más amplia, incluyendo arenas regulatorias no solo para la precisión predictiva, sino también para la equidad, la transparencia y los daños no intencionados, la función de cumplimiento dentro de las instituciones financieras también debe evolucionar. Ya no es suficiente revisar la documentación al final del proceso de producto. Los equipos de cumplimiento deben estar involucrados en la etapa de diseño de los sistemas de IA, interrogando los datos utilizados, las suposiciones codificadas y los resultados optimizados. Debe haber un cambio estratégico de ser meros ejecutores de reglas a ser traductores de riesgos, modelando la ética interna y la responsabilidad externa de nuestras instituciones.
En última instancia, el futuro de la IA en el riesgo crediticio no será determinado solo por la tecnología. Será moldeado por cómo gobernamos, a quién incluimos y qué valores codificamos en nuestros sistemas. Debemos preguntarnos: ¿será la IA una herramienta para ampliar el acceso a las finanzas o un escudo para excluir a aquellos en los márgenes? ¿Reducirá el sesgo humano o lo empaquetará en un lenguaje técnico que ya no interrogamos?
La encuesta del CBK ha provocado una conversación importante. Si bien la Estrategia Nacional de IA proporciona una estrella guía, el trabajo duro aún está por delante. Las instituciones financieras deben realizar inversiones estratégicas, no cosméticas, en la gobernanza de IA. Los reguladores deben pasar de la observación a la obligación y establecer estándares y umbrales éticos exigibles, y el público debe exigir transparencia, especialmente cuando los algoritmos afectan su capacidad para construir medios de vida y dignidad a través del acceso al crédito.
Kenia nunca ha carecido de visión. Lo que necesitamos ahora es coherencia regulatoria, madurez institucional y un compromiso compartido con la equidad. Solo entonces podremos decir que estamos realmente listos para la IA, para el riesgo y para el futuro de las finanzas.
