{"id":79746,"date":"2026-06-29T22:44:59","date_gmt":"2026-06-30T03:14:59","guid":{"rendered":"https:\/\/elmundodelosnegocios.com.do\/v1\/de-los-datos-a-la-inferencia-por-que-ia-es-importante-para-los-bancos-centrales-en-las-economias-en-desarrollo\/"},"modified":"2026-06-29T22:44:59","modified_gmt":"2026-06-30T03:14:59","slug":"de-los-datos-a-la-inferencia-por-que-ia-es-importante-para-los-bancos-centrales-en-las-economias-en-desarrollo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/elmundodelosnegocios.com.do\/v1\/de-los-datos-a-la-inferencia-por-que-ia-es-importante-para-los-bancos-centrales-en-las-economias-en-desarrollo\/","title":{"rendered":"De los datos a la inferencia: por qu\u00e9 IA es importante para los bancos centrales en las econom\u00edas en desarrollo."},"content":{"rendered":"<div>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los bancos centrales se encuentran entre las instituciones p\u00fablicas con mayor volumen de datos. A medida que modernizan los pagos digitales y la supervisi\u00f3n financiera, el an\u00e1lisis basado en inteligencia artificial (IA) y la tecnolog\u00eda de supervisi\u00f3n (SupTech) les permiten establecer conexiones entre los grandes conjuntos de datos que manejan. De este modo, estas herramientas ampl\u00edan la capacidad de los bancos centrales para inferir informaci\u00f3n sobre entidades jur\u00eddicas e individuos m\u00e1s all\u00e1 de lo que se encuentra directamente en cualquier conjunto de datos individual.<\/p>\n<figure data-wp-context='{\"imageId\":\"6a4334b03cc25\"}' data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"6a4334b03cc25\" class=\"wp-block-image size-full wp-lightbox-container\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"889\" height=\"500\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--pointerdown=\"actions.preloadImage\" data-wp-on--pointerenter=\"actions.preloadImageWithDelay\" data-wp-on--pointerleave=\"actions.cancelPreload\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" src=\"https:\/\/elmundo-delosnegocios.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/AI-and-finance-concept.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-62128\" srcset=\"https:\/\/elmundo-delosnegocios.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/AI-and-finance-concept.jpg 889w, https:\/\/elmundo-delosnegocios.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/AI-and-finance-concept-300x169.jpg 300w, https:\/\/elmundo-delosnegocios.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/AI-and-finance-concept-768x432.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 889px) 100vw, 889px\"><button class=\"lightbox-trigger\" type=\"button\" aria-haspopup=\"dialog\" data-wp-bind--aria-label=\"state.thisImage.triggerButtonAriaLabel\" data-wp-init=\"callbacks.initTriggerButton\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-style--right=\"state.thisImage.buttonRight\" data-wp-style--top=\"state.thisImage.buttonTop\"><br \/>\n\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"12\" height=\"12\" fill=\"none\" viewbox=\"0 0 12 12\">\n\t\t\t\t<path fill=\"#fff\" d=\"M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z\"><\/path>\n\t\t\t<\/svg><br \/>\n\t\t<\/button><\/figure>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En muchos mercados emergentes y econom\u00edas en desarrollo (EMDE), se les exige a los bancos centrales que hagan m\u00e1s con sus datos: facilitar pagos m\u00e1s r\u00e1pidos, mejorar la detecci\u00f3n de riesgos y fortalecer la capacidad de supervisi\u00f3n. Sin embargo, a menudo estos avances se impulsan mientras los mecanismos de protecci\u00f3n de datos, supervisi\u00f3n y reparaci\u00f3n a\u00fan est\u00e1n en desarrollo.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Garantizar que la gobernanza se mantenga al ritmo de la creciente capacidad de inferencia de los bancos centrales es fundamental para la inclusi\u00f3n financiera, la confianza institucional y la legitimidad de la reforma financiera digital. Como se\u00f1ala un\u00a0<a href=\"https:\/\/documents1.worldbank.org\/curated\/en\/099110525115015626\/pdf\/P180967-538291e2-656d-4682-adba-4f314244f6fd.pdf\"><u>informe reciente del Banco Mundial sobre IA para la supervisi\u00f3n del sector financiero<\/u><\/a>\u00a0, las autoridades supervisoras de los pa\u00edses emergentes y en desarrollo ya identifican la privacidad de los datos, la seguridad y la ciberseguridad como desaf\u00edos clave para la adopci\u00f3n de la IA.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La inferencia basada en inteligencia artificial plantea una cuesti\u00f3n jur\u00eddica m\u00e1s compleja: no solo qu\u00e9 datos se almacenan, sino qu\u00e9 se puede inferir y c\u00f3mo se rigen y limitan esas inferencias en las distintas funciones del banco central.<br \/>\u00a0<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>La inferencia est\u00e1 cambiando la ecuaci\u00f3n de la protecci\u00f3n de datos.<\/strong><\/h3>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los bancos centrales operan bajo diversos marcos de protecci\u00f3n de datos (Tabla 1). Sin embargo, tanto en las econom\u00edas de altos ingresos como en las econom\u00edas emergentes y en desarrollo, surge una brecha com\u00fan: los bancos centrales pueden reconocer que procesan datos personales, pero sus materiales p\u00fablicos de protecci\u00f3n de datos (por ejemplo,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.resbank.co.za\/en\/home\/quick-links\/sarb-group-privacy-policy\">la Pol\u00edtica de Protecci\u00f3n de Informaci\u00f3n Personal del Banco de la Reserva de Sud\u00e1frica<\/a>\u00a0) o sus estrategias de IA (por ejemplo,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.bankofengland.co.uk\/about\/governance-and-funding\/staff-codes-and-policies\/the-banks-ai-strategy\">el Banco de Inglaterra<\/a>\u00a0) no explican claramente c\u00f3mo se rigen la elaboraci\u00f3n de perfiles o las inferencias derivadas de la IA.<br \/>\u00a0<\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Tabla 1<\/strong><\/h4>\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/s7d1.scene7.com\/is\/image\/wbcollab\/Miggiani-Table-1-central-banks-operation?qlt=90&amp;fmt=webp&amp;resMode=sharp2\" alt=\"Imagen\"><\/figure>\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/twitter.com\/\">Los derechos de protecci\u00f3n de datos no pueden ejercerse de manera efectiva sin visibilidad sobre c\u00f3mo se procesan los datos personales.<\/a>En los pa\u00edses en desarrollo ,\u00a0esta opacidad aumenta el riesgo de que las personas sean objeto de escrutinio p\u00fablico por parte de las instituciones p\u00fablicas antes de que los marcos legales vigentes puedan responder. Por ejemplo, los tribunales de Kenia suspendieron el programa de identificaci\u00f3n digital\u00a0<em>Huduma Namba<\/em>\u00a0hasta que se implementaran las protecciones legales adecuadas, lo que ilustra c\u00f3mo la infraestructura digital de un pa\u00eds puede avanzar m\u00e1s r\u00e1pido que la ley.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El an\u00e1lisis avanzado puede generar una amplia gama de inferencias, incluso a partir de conjuntos de datos existentes. El\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ecb.europa.eu\/stats\/ecb_statistics\/anacredit\/html\/index.en.html\"><u>conjunto de datos AnaCredit<\/u><\/a>\u00a0del Banco Central Europeo (BCE) , que registra los pr\u00e9stamos otorgados a personas jur\u00eddicas (no a personas f\u00edsicas), es un buen ejemplo. En\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ecb.europa.eu\/ecb\/access_to_documents\/data_protection\/shared\/pdf\/ecb.dpr.anacredit.en.pdf\"><u>2025, el BCE reconoci\u00f3 que una persona podr\u00eda ser identificable<\/u><\/a>\u00a0si el nombre de una persona jur\u00eddica incluye el nombre de una persona junto con una direcci\u00f3n. Esto demuestra c\u00f3mo los datos de supervisi\u00f3n a nivel institucional pueden tener implicaciones para los datos personales, especialmente a medida que el an\u00e1lisis basado en IA aumenta el riesgo de identificabilidad o \u201d\u00a0<a href=\"https:\/\/iapp.org\/news\/a\/privacy-by-proxy-regulating-inferred-identities-in-ai-systems\">identidades inferidas<\/a>\u00a0\u201d antes de que la informaci\u00f3n sea reconocida o clasificada formalmente como datos personales.<br \/>\u00a0<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Pagos digitales y monedas digitales de bancos centrales (CBDC)<\/strong><\/h3>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estos problemas son particularmente evidentes en los sistemas de pago. Si bien los bancos centrales tradicionalmente carecen de acceso rutinario a los datos de transacciones minoristas, esto puede cambiar cuando operan infraestructuras de pago minorista o sistemas de monedas digitales de banco central (CBDC) que centralizan los flujos transaccionales. Por ejemplo, el sistema de pago r\u00e1pido PIX de Brasil le brinda al\u00a0<em>Banco Central do Brasil<\/em>\u00a0visibilidad de todas las transacciones en la plataforma.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/twitter.com\/\">La IA puede extraer informaci\u00f3n valiosa de los datos de pago que va m\u00e1s all\u00e1 de los fines para los que se recopilaron originalmente dichos datos.<\/a>Esto es importante en los pagos digitales y las monedas digitales de banco central (CBDC), donde los responsables pol\u00edticos ya intentan equilibrar la protecci\u00f3n de datos con objetivos legales como la lucha contra el blanqueo de capitales y la financiaci\u00f3n del terrorismo (AML\/CTF). Si bien el tratamiento de datos personales en este contexto suele justificarse por obligaci\u00f3n legal o inter\u00e9s p\u00fablico, las bases legales amplias a\u00fan pueden permitir an\u00e1lisis transaccionales exhaustivos y la elaboraci\u00f3n de perfiles basados \u200b\u200ben inferencias, como la puntuaci\u00f3n o la categorizaci\u00f3n de individuos.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para las econom\u00edas en desarrollo, lo que est\u00e1 en juego es mucho. Seg\u00fan el informe de supervisi\u00f3n de IA del Banco Mundial, la calificaci\u00f3n crediticia basada en IA es com\u00fan en algunos pa\u00edses africanos, en parte porque muchos consumidores carecen de historiales crediticios formales. Los riesgos se agravan cuando las alertas basadas en IA desencadenan un escrutinio adicional sin una revisi\u00f3n humana significativa ni salvaguardias para impugnar los errores. En los pa\u00edses que buscan implementar sistemas de pago r\u00e1pido y monedas digitales de banco central (CBDC) para promover la inclusi\u00f3n financiera y los objetivos de la econom\u00eda digital, tales errores de juicio pueden afectar de manera desproporcionada a las personas menos capacitadas para comprenderlos o impugnarlos. En este contexto, una gobernanza d\u00e9bil en torno a la inferencia puede desalentar la participaci\u00f3n y socavar los mismos objetivos de desarrollo que estos sistemas pretenden impulsar.<br \/>\u00a0<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfQu\u00e9 deber\u00eda cambiar?<\/strong><\/h3>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las medidas de seguridad deben ampliarse a medida que los sistemas de IA se vuelven m\u00e1s aut\u00f3nomos y capaces de actuar en funci\u00f3n de la informaci\u00f3n inferida. Deben abarcar la informaci\u00f3n generada, las acciones desencadenadas y las\u00a0<a href=\"https:\/\/www.fsb.org\/uploads\/P101025.pdf\">vulnerabilidades<\/a>\u00a0asociadas a las herramientas basadas en IA.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estas cuestiones no deben limitarse a las leyes de protecci\u00f3n de datos o a los marcos emergentes de gobernanza de la IA. Tambi\u00e9n deben abordarse mediante las normas que rigen las funciones de los bancos centrales, como los sistemas de pago y la pr\u00e1ctica de supervisi\u00f3n,\u00a0<sup><a href=\"https:\/\/blogs.worldbank.org\/en\/allaboutfinance\/from-data-to-inference--why-ai-governance-matters-for-central-ba#1\">\u00b9<\/a><\/sup>\u00a0as\u00ed como mediante la orientaci\u00f3n pr\u00e1ctica y la gobernanza de las herramientas de IA.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por lo tanto, destacan tres prioridades para las EMDE:<\/p>\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li class=\"\"><strong>Transparencia institucional.<\/strong>\u00a0Los bancos centrales deber\u00edan\u00a0mantener un inventario de las herramientas basadas en inteligencia artificial, describiendo el prop\u00f3sito de cada herramienta, los tipos o categor\u00edas de datos personales que puede procesar, si influye en las decisiones y de qu\u00e9 manera, y si genera o se basa en inferencias sobre las personas, incluidas aquellas que no proporcionaron directamente sus datos.<\/li>\n<li class=\"\"><strong>Supervisi\u00f3n humana efectiva<\/strong>\u00a0. La supervisi\u00f3n debe basarse en evaluaciones de riesgo continuas a lo largo del ciclo de vida del an\u00e1lisis. Esto incluye una intervenci\u00f3n humana efectiva, revisi\u00f3n independiente, evaluaciones de impacto, registros auditables y posibilidad de impugnaci\u00f3n. En muchos pa\u00edses en desarrollo, esto es fundamental, ya que los recursos legales pueden ser limitados o costosos.<\/li>\n<li class=\"\"><strong>Separaci\u00f3n y control de datos<\/strong>\u00a0. Establecer normas claras para el intercambio y la reutilizaci\u00f3n de datos, aplicar controles de acceso y utilizar tecnolog\u00edas que mejoren la privacidad puede ayudar a prevenir la proliferaci\u00f3n de funciones, la propagaci\u00f3n de inferencias y el uso indebido de datos para el control pol\u00edtico. En los pa\u00edses emergentes y en desarrollo, las medidas de protecci\u00f3n deben ser proporcionales, basarse en el riesgo y adaptarse a la capacidad local.<\/li>\n<\/ol>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para los bancos centrales, una gobernanza eficaz es esencial para proteger los datos personales en la era de la IA. El riesgo de que estas poderosas herramientas superen los mecanismos de supervisi\u00f3n es real e inminente. Sin embargo, con transparencia institucional, supervisi\u00f3n humana y s\u00f3lidos controles de datos, los bancos centrales pueden fortalecer la gobernanza incluso a medida que aumenta su capacidad de inferencia. El reto consiste en aprovechar estas herramientas de manera que fomenten la inclusi\u00f3n financiera y mantengan la confianza p\u00fablica en la reforma digital.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los bancos centrales se encuentran entre las instituciones p\u00fablicas con mayor volumen de datos. 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