Inteligencia artificial, compliance y derecho: estándares 2026 y desafíos
Cómo se articulan los estándares de FATF, BIS, ESMA, FINRA y FSB con las Leyes N° 19.913, N° 20.393 y N° 21.595 en el uso de inteligencia artificial para funciones de cumplimiento.
- Compliance
- Inteligencia artificial
- Ley N° 20.393
- Ley N° 21.595
- Ley N° 19.913
De herramienta experimental a pieza de gestión
La adopción de Inteligencia Artificial (IA) generativa en funciones jurídicas y de cumplimiento normativo ha pasado de ser una herramienta experimental a una pieza clave de la gestión moderna. Su capacidad para analizar información, identificar riesgos y generar documentos jurídicos en segundos transforma la labor de abogados y oficiales de cumplimiento, aunque plantea nuevos deberes de control y ética profesional.
La evidencia empírica confirma que la IA, bajo revisión humana, puede reducir entre un 12 % y un 63 % el tiempo y costo en la elaboración de productos jurídicos y de compliance, sin sustituir la pericia profesional ni la responsabilidad final del operador humano.
Eficiencia y evidencia empírica
El estudio GDPval (2025) midió el desempeño de modelos de IA en tareas económicas y jurídicas complejas, demostrando que el trabajo combinado entre humano e IA logra mejoras significativas en productividad, reduciendo una jornada completa a medio día. Las funciones con mayor impacto en el ámbito jurídico-compliance incluyen la redacción de contratos, la clasificación de riesgos y la síntesis normativa, siempre acompañadas de revisión legal final.
Los prompts en la esfera compliance pueden ser instrucciones estructuradas del tipo:
- «Analiza un contrato y detecta cláusulas de riesgo conforme a la Ley N° 20.393…»
- «Evalúa una operación financiera según la Ley N° 19.913 y las Recomendaciones del GAFI…»
- «Elabora una política anticorrupción conforme a la Ley N° 21.595 y la norma ISO 37001…»
- «Evalúa el manual de cumplimiento de la empresa financiera a la luz de la Circular UAF N° 62 y las Recomendaciones FATF 15 y 16 sobre transferencias electrónicas…»
- «Simula la redacción de una cláusula contractual que limite la responsabilidad de asesores externos en materia de compliance, conforme a la Ley N° 21.595 y al principio de buena fe contractual…»
Estándares FATF/GAFI y la Ley N° 19.913
El Grupo de Acción Financiera Internacional (GAFI) ha señalado que las nuevas tecnologías, incluida la IA, pueden hacer que los programas de prevención de lavado de activos (AML/CFT) sean «más rápidos, más baratos y más eficaces». No obstante, para alcanzar dichos beneficios se requieren condiciones mínimas: datos de calidad, gobernanza clara, trazabilidad y protección de la privacidad.
Estas recomendaciones se alinean con la Ley N° 19.913, que impone a los sujetos obligados el deber de prevenir, detectar y reportar operaciones sospechosas a la UAF. Es precisamente aquí donde la IA puede contribuir mediante el análisis automatizado de patrones transaccionales, la segmentación dinámica y la detección temprana de anomalías.
Expectativas supervisoras internacionales
El Banco de Pagos Internacionales (BIS), en su informe FSI Insights N° 63 (diciembre 2024), enfatiza la necesidad de una gobernanza de modelos robusta, inventarios actualizados, validaciones independientes y gestión del riesgo de modelo. Asimismo, advierte sobre la importancia de la calidad de datos, la prevención de sesgos y la supervisión de proveedores externos de IA.
Por otro lado, la Autoridad Europea de Valores y Mercados (ESMA) sostuvo en mayo de 2024 que el uso de IA no exime de responsabilidad a los directorios ni a los altos directivos, debiendo estos comprender y supervisar los sistemas empleados. A su vez, en Estados Unidos, la Financial Industry Regulatory Authority (FINRA) incorporó en su Annual Regulatory Oversight Report 2024 y en la Regulatory Notice 24-09 exigencias de documentación, trazabilidad y pruebas de robustez para toda herramienta de IA generativa. Finalmente, el Financial Stability Board (FSB) alertó que la adopción masiva y concentrada de IA puede amplificar riesgos sistémicos, exigiendo monitoreo microprudencial.
Marco chileno: delitos económicos y responsabilidad corporativa
La Ley N° 21.595 sobre Delitos Económicos amplía el catálogo de ilícitos y exige a las personas jurídicas implementar modelos de prevención delictual efectivos, en coherencia con la Ley N° 20.393. La IA puede asistir en la actualización normativa, auditoría de controles y elaboración de matrices de riesgo, pero la supervisión y evaluación de dichos modelos son indelegables y deben recaer en personas designadas por la empresa.
En el plano operativo, la Ley N° 19.913 continúa siendo la base del sistema de cumplimiento financiero en Chile, donde la IA actúa como herramienta de apoyo y no de sustitución.
Riesgos y salvaguardas
Entre los riesgos más relevantes destacan:
- Exactitud y validación. La IA puede incurrir en errores de interpretación; se requiere validación jurídica ex ante y ex post, trazabilidad y posibilidad de auditoría.
- Privacidad de datos. Las soluciones deben ajustarse a la Ley N° 19.628 sobre Protección de la Vida Privada, asegurando minimización y finalidad.
- Tercerización tecnológica. Los contratos con proveedores deben incluir cláusulas de seguridad, continuidad y auditoría.
- Dependencia excesiva. El uso acrítico de IA puede degradar capacidades analíticas humanas.
- Responsabilidad profesional. La IA carece de discernimiento moral; la supervisión humana sigue siendo esencial.
Gobernanza proporcional al riesgo
La IA se ha convertido en parte integral del toolkit jurídico y de compliance, que permite eficiencias tangibles, mejora la priorización de riesgos y fortalece la gestión jurídica. No obstante, su uso responsable exige gobernanza proporcional al riesgo, validación humana y transparencia.
En Chile, armonizar los estándares internacionales (FATF, BIS, ESMA, FINRA y FSB) con las leyes nacionales N° 19.913, N° 21.595 y N° 20.393 constituye la vía para alcanzar un compliance moderno, eficaz y éticamente sólido.
Fuentes
- OpenAI (2025). GDPval: Evaluating AI Model Performance on Real-World Economically Valuable Tasks.
- FATF (2021). Opportunities and Challenges of New Technologies for AML/CFT. París: Financial Action Task Force.
- FATF (2021). Digital Transformation Report.
- BIS (2024). FSI Insights No. 63: Regulating AI in the Financial Sector: Recent Developments and Main Challenges. Basilea.
- ESMA (2024). Public Statement on AI and Investment Services (ESMA35-335435667-5924). Bruselas.
- FINRA (2024). 2024 Annual Regulatory Oversight Report. Washington D.C.
- FINRA (2024). Regulatory Notice 24-09: Generative Artificial Intelligence. Washington D.C.
- FSB (2024). The Financial Stability Implications of Artificial Intelligence. Basilea.
Lectura complementaria: inteligencia artificial y clasificación de riesgo del SII.
Las referencias normativas deben contrastarse contra el texto vigente en LeyChile (BCN) antes de su uso en un escrito dirigido a tribunal.
Áreas de práctica vinculadas
- Diseño y revisión de modelos de prevención del delito para conocer el servicio de compliance.
- Defensa por lavado de activos para consultar la práctica penal relacionada.
- Defensa penal en delitos informáticos para asuntos comprendidos en esta especialidad.
Publicado originalmente por el autor en LinkedIn el 18 de enero de 2026. Ver publicación original →