Gestión del riesgo de modelo en la nueva era de la IA no tradicional

De qué trata

Walter Paiva Ramos, del Banco de Crédito del Perú (BCP), presentó en la IV Jornada Anual de Riesgos (17 de septiembre de 2026) cómo cambia la gestión del riesgo de modelo cuando la inteligencia artificial deja de ser un modelo predictivo y pasa a ser un sistema. Aclara que las opiniones son personales y académicas y no comprometen al BCP.

Las 9 diapositivas proponen distinguir la IA tradicional, centrada en el modelo, de la IA no tradicional, centrada en el sistema, con IA generativa y agéntica. Repasan la evolución de la IA y de la regulación de gestión de riesgo de modelo, desde el SR 11-7 de la Reserva Federal hasta la actualización de 2026, y proponen definiciones de modelo, sistema de IA y riesgo de modelo, y un gobierno integral de la IA en el que la gestión del riesgo de modelo es una pieza más.

Objetivos

• Distinguir la IA tradicional, centrada en el modelo, de la IA no tradicional, centrada en el sistema.
• Situar la gestión del riesgo de modelo en la evolución regulatoria global.
• Proponer definiciones y un esquema de gobierno integral de la IA con roles coordinados.

Ideas clave

1. En la IA tradicional el modelo es el objeto dominante de riesgo (regresión logística, árboles, GBM, redes neuronales); en la no tradicional el modelo es solo un componente de un sistema con datos, prompts, memoria, reglas, APIs y usuarios.
2. En la IA tradicional se inventariaban modelos; en la no tradicional conviene inventariar primero el caso de uso o el sistema y luego mapear sus modelos y controles.
3. La gestión del riesgo de modelo interviene cuando el sistema de IA incorpora riesgo de modelo material, y el riesgo del sistema puede exceder al del modelo.
4. El nuevo desafío es pasar de gobernar modelos a gobernar sistemas: más complejidad, más actores y más coordinación con las áreas de riesgos no financieros.
5. La presentación se apoya en un documento de trabajo de Paiva y Breeden (2026) sobre gobierno integral de la IA, que va de controles aislados a una gobernanza integrada.