El creciente despliegue de la inteligencia artificial en la banca plantea una tensión estructural entre la opacidad algorítmica y la obligación institucional de justificar decisiones bajo escrutinio supervisor, judicial y sistémico. Si bien la complejidad técnica puede mejorar el desempeño predictivo, al mismo tiempo puede debilitar la capacidad de las instituciones financieras para reconstruir y defender vías de toma de decisiones cuando se las cuestiona formalmente.
Este artículo introduce el concepto de Tolerancia a la opacidad (TfO) como marco umbral para evaluar el nivel de opacidad compatible con una reconstructibilidad institucional estable. Reconstructibilidad se entiende como la capacidad institucional para rearticular ex post la cadena causal, normativa y probatoria que subyace a una decisión asistida por IA en una forma que sigue siendo defendible en condiciones de escrutinio formal. El artículo sostiene que la opacidad no se vuelve problemática simplemente porque limita la interpretabilidad; se vuelve prudencialmente relevante cuando se acerca a un nivel en el que la reconstructibilidad puede degradarse abruptamente.
El análisis desarrolla el problema umbral de manera conceptual más que cuantitativa. Propone un mapa de gobernanza estructurado para visualizar la interacción entre la opacidad agregada y la capacidad institucional, identificando zonas de estabilidad e inestabilidad dentro de entornos bancarios impulsados por IA. El objetivo no es eliminar la opacidad, sino limitar sus consecuencias institucionales.
Situado en el contexto de la próxima implementación de la Ley de Inteligencia Artificial de la UE y su interacción con las obligaciones de supervisión financiera existentes, el marco busca aclarar cómo debe evolucionar la arquitectura prudencial para preservar la rendición de cuentas bajo una complejidad tecnológica cada vez mayor.
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