Las directrices de riesgo de IA de la MAS: una plantilla útil más allá de la banca

La normativa escrita para los bancos rara vez entusiasma al marketing. Esta debería, al menos, hacerle tomar notas. El 7 de octubre, la Monetary Authority of Singapore publicó sus Guidelines on Artificial Intelligence Risk Management. Los bancos, las aseguradoras y otras entidades financieras son el público directo. Pero la lógica de las directrices es una plantilla limpia para cualquier equipo que use la IA para tomar decisiones sobre clientes, incluido el de marketing.

Qué ha pasado

Según el comunicado de prensa de la MAS, las directrices se aplican a todas las entidades financieras y a todas las formas de tecnología de IA, con un “enfoque basado en principios y proporcional al riesgo”. La MAS las sometió a consulta en noviembre de 2025.

Las expectativas se agrupan en unos pocos bloques. Los consejos y la alta dirección deben supervisar los riesgos de la IA y fijar funciones claras, el apetito de riesgo y los marcos de actuación; no se exige un comité específico de IA si las estructuras existentes ofrecen una supervisión adecuada. Las entidades deben identificar su uso de la IA, mantener inventarios, evaluar la importancia de cada uso y aplicar controles proporcionales a lo largo del ciclo de vida, que abarquen la gobernanza de datos, las pruebas, la supervisión humana, la ciberseguridad, el seguimiento y la gestión de cambios. Siguen siendo responsables de la IA utilizada en sus servicios aunque proceda de terceros, y deben obtener garantías y aplicar controles compensatorios, o limitar, suspender o sustituir un servicio cuyos riesgos queden fuera de su apetito.

Las directrices entran en vigor el 7 de octubre de 2027, y algunas secciones se aplicarán a partir del 7 de octubre de 2028. La MAS también señaló el creciente uso de sistemas de IA agéntica capaces de actuar de forma autónoma y usar herramientas, y dijo que tiene previsto consultar al sector en 2027 sobre qué orientaciones adicionales serían útiles.

Por qué importa

Observe dónde toca hoy la IA a los clientes en un banco: recomendaciones de productos, motores de siguiente mejor oferta, chatbots, marketing de crédito, detección de fraude, contenido generado en campañas. Gran parte lo gestiona o lo encarga el marketing. Según estas directrices, buena parte debe figurar en un inventario, evaluarse por su importancia y gobernarse a lo largo de su ciclo de vida.

La cláusula sobre terceros es la que más importa al marketing. Los equipos de marketing compran mucha IA: a plataformas publicitarias, proveedores de martech, agencias y freelancers que usan sus propias herramientas. La MAS deja claro que la entidad sigue siendo responsable. “Lo hizo el proveedor” no es un control.

Y el plazo es generoso, pero no largo. Un año hasta que entren en vigor las secciones principales basta para construir bien un inventario, pero no para hacerlo en el último trimestre.

Lo que dice mi investigación

Di una charla en WSDM 2023 titulada Under the Hood of Social Media Advertising: How Do We use AI Responsibly for Advertising Targeting and Creative Evaluation. El argumento central era que las cuestiones éticas y de privacidad en torno al perfilado automatizado, la segmentación y la puntuación creativa no son abstractas. Surgen de decisiones de diseño concretas que pueden documentarse y controlarse.

Eso es exactamente lo que obliga a hacer un inventario de IA. Para cada uso, anote qué datos entran, qué decisión sale, quién la revisa y qué ocurre cuando algo falla. Mi investigación sobre IA explicable para marketing, de Against Opacity (ACM Multimedia 2023) a MindFuse (ACM Multimedia 2025), se basó en el mismo instinto: si la recomendación de un modelo afecta al dinero o a los clientes, los responsables deben poder ver por qué la hizo.

También he defendido en Forbes que la transparencia importa para las empresas orientadas al marketing. Los reguladores están convirtiendo ese principio en expectativas de supervisión. Los equipos que ya practican la explicabilidad verán que el cumplimiento les sale mucho más barato.

Una lista de comprobación práctica para equipos de marketing (en finanzas y más allá)

• Construya el inventario. Enumere todos los sistemas de IA que usa o encarga el marketing: segmentación, recomendaciones, chatbots, generación de contenido, puntuación creativa, analítica.
• Valore la importancia con honestidad. Una herramienta que redacta notas internas es de bajo riesgo. Un modelo que decide qué clientes ven una oferta de crédito no lo es.
• Identifique a los terceros. Para cada proveedor y agencia, registre qué IA usan en su nombre y qué garantías ha recibido.
• Ponga personas donde importa. Defina dónde se requiere revisión humana antes de publicar resultados de cara al cliente.
• Supervise después del lanzamiento. Los modelos se desvían y las campañas cambian. Programe revisiones, sobre todo tras las actualizaciones de modelos de los proveedores.
• Siga la consulta sobre IA agéntica. Si está probando agentes que actúan sobre datos de clientes, cuente con orientaciones específicas y diseñe ya pensando en la auditabilidad.

Los reguladores de Singapur suelen redactar directrices que luego se convierten en la norma regional por defecto. Si su empresa opera en el Sudeste Asiático, es razonable tratar estas directrices como un anticipo, aunque no sea un banco.

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