Por Alfonso Pulido, jefe de Orientación Profesional del IEB.
La inteligencia artificial forma parte, desde hace tiempo, de la operativa financiera ordinaria: la gestión del riesgo, el algorithmic trading, la relación con el cliente y el análisis de grandes volúmenes de datos. La disrupción actual, sin embargo, no es tecnológica, sino jurídica. El Reglamento (UE) 2024/1689 de Inteligencia Artificial, en vigor desde agosto de 2024, convierte la capacitación de los equipos financieros en una cuestión de cumplimiento normativo. Con ello obliga a repensar los grados, la orientación profesional y el posgrado.
La norma gradúa sus obligaciones según el riesgo de cada sistema. En finanzas, considera de alto riesgo los que evalúan la solvencia de las personas físicas o fijan precios en los seguros de vida y salud. El Reglamento (UE) 2026/1744 (Ómnibus Digital) ha retrasado hasta diciembre de 2027 las exigencias aplicables a estos sistemas, lo que da más margen a las entidades, pero no las exime de prepararse.
Hay, además, una obligación ya vigente para cualquier empresa que use IA, con independencia del riesgo de la herramienta: alfabetizar a su personal, es decir, procurar que cada empleado sepa qué hace la aplicación que utiliza, cuándo puede equivocarse y qué consecuencias tienen sus resultados para los clientes. El Ómnibus ha suavizado este deber, pues ya no exige garantizar un nivel concreto de conocimiento, sino adoptar medidas que lo promuevan. Pero sin esa base difícilmente habrá una supervisión humana solvente.
La supervisión humana exige nuevas competencias
Es precisamente en esa supervisión donde más se nota el vínculo entre norma y competencias. Los sistemas de alto riesgo deben permitir a quien los vigila comprender sus limitaciones, interpretar sus resultados y, si es necesario, desestimarlos o detenerlos, sin caer en el sesgo de automatización: aceptar sin cuestionar lo que propone el algoritmo.
Ya intervenga el humano en cada decisión, siga el funcionamiento en tiempo real o conserve el control estratégico del conjunto, esa vigilancia solo es real si quien la ejerce tiene fundamento técnico para discrepar del modelo. Por eso la norma exige encomendarla a personas con la competencia, la formación y la autoridad necesarias.
La presión no se limita al riesgo alto. El algorithmic trading sigue regido principalmente por MiFID II, y la convivencia de ambos marcos exige profesionales capaces de moverse entre los dos. El analista de inversiones, el gestor de carteras y el asesor financiero ven automatizarse sus tareas más procedimentales, mientras su valor se desplaza hacia el juicio crítico sobre los resultados de los modelos. El sector demanda a la vez upskilling, para profundizar en las competencias del puesto, y reskilling, para asumir nuevas funciones.
El reto de formar perfiles híbridos
Plantear esta transición como la conversión de los graduados en ADE o Derecho en ingenieros de software es un error de diagnóstico. El mercado no busca programadores, sino profesionales capaces de cuestionar un modelo predictivo, exigir su transparencia, documentar su trazabilidad y controlarlo de forma efectiva y no meramente formal. Ese perfil híbrido, que suma a su formación de origen el criterio ético y regulatorio, es hoy el más escaso en model risk management, compliance y auditoría interna.
Esta realidad traslada una responsabilidad ineludible a la educación superior. Los planes de estudio económico-jurídicos corren el riesgo de incurrir en una obsolescencia prematura si limitan su respuesta a la introducción de asignaturas tecnológicas optativas. Las disciplinas troncales de estas carreras deben asimilar orgánicamente la lectura crítica de modelos, los fundamentos de la ciencia de datos y la gobernanza algorítmica.
La formación teórica clásica conserva su vigencia, pero debe redefinir su relación con la práctica tecnológica. Esta reforma curricular quedaría incompleta sin una orientación profesional a la altura del desafío. Esa orientación debe descodificar la evolución de la demanda en sectores de alta complejidad como las finanzas cuantitativas, la ciberseguridad financiera o el RegTech. También debe guiar a los estudiantes hacia nichos de alto valor estratégico e inculcar el aprendizaje continuo (lifelong learning) como una constante del desarrollo laboral.
El papel del posgrado en la actualización profesional
El otro gran vector de esta transformación reside en el posgrado. Mientras que el grado universitario proporciona el tiempo necesario para estructurar un pensamiento analítico abstracto y sólido, el posgrado ofrece la agilidad requerida para responder a la velocidad del cambio técnico y regulatorio. Los programas más competitivos serán aquellos que integren el análisis cuantitativo y la gestión del riesgo con las exigencias de gobernanza de la IA que impone el Reglamento. Lo harán mediante metodologías de aprendizaje práctico (learning by doing), basadas en simulaciones de mercado y casos reales de compliance, y mediante estructuras modulares apoyadas en microcredenciales. Así se crea una pasarela de actualización tanto para recién graduados como para directivos en activo que precisan compatibilizar su recualificación con el ejercicio profesional.
En conclusión, el Reglamento de IA ha reconfigurado de forma irreversible los estándares de competencia exigidos en las finanzas. Las entidades que descuiden la inversión en el reskilling y el upskilling de sus equipos comprometerán su eficiencia operativa y se expondrán a riesgos sancionadores y reputacionales.
Paralelamente, las universidades que posterguen la revisión de sus programas formarán a alumnos desalineados con la realidad del mercado desde su graduación. El escenario actual exige que el grado, la orientación profesional y el posgrado converjan en una estrategia unificada. Las instituciones académicas tienen ante sí la oportunidad de ejercer un auténtico liderazgo intelectual en esta transición, diseñando hoy los programas formativos que sostendrán el rigor y la seguridad del sector financiero del mañana.
Tribuna publicada en Funds People.
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