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Gilbal04

Sector financiero

Cumplimiento regulatorio e IA explicable

Modelos de IA influían en decisiones sensibles con obligación de explicarlas ante entidades regulatorias.
Riesgo de sanciones retirado de la exposición
$2.8M
Explicabilidad de modelos
SHAP · LIME

Ficha del encargo

Año
2026
Tamaño de la organización
Transnacional
Rango de inversión evaluada
Dentro de la banda de 200 mil a 2 millones de dólares
Frente implicado
Inteligencia artificial
Periodo de medición
Acordado en la línea base firmada al inicio del encargo

Detalle del caso

Situación inicial medida

Los modelos de IA influían en decisiones sensibles y existía obligación de explicarlas ante entidades regulatorias. El riesgo estimado de sanciones ascendía a 2.8 millones de dólares, calculado sobre el régimen sancionatorio aplicable y el volumen de decisiones expuestas.

Método aplicado

  • Explicabilidad de modelos con SHAP y LIME
  • Validación de sesgos
  • Documentación de las variables influyentes en cada decisión
  • Fortalecimiento del gobierno de datos

Resultado contra la línea base

  • Políticas de IA explicable establecidas y documentadas
  • Capacidad demostrable de justificar cada decisión ante el regulador
  • Exposición de 2.8 millones de dólares retirada del perfil de riesgo

Atribución: El resultado corresponde al alcance de explicabilidad, sesgos y gobierno de datos ejecutado por Gilbal04.

Frente implicado: Inteligencia artificial

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El costo de una mala decisión tecnológica se paga durante años

La conversación inicial dura 30 minutos y termina con una lectura ejecutiva preliminar por escrito: el riesgo principal identificado en la operación descrita, las preguntas que el proveedor tendrá que responder antes de la firma y el criterio sobre si el encargo procede.

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