--- title: Implementación de la IA agéntica en la banca source_page: https://www.sardine.ai/es/whitepapers/deploying-agentic-ai-in-banking canonical: https://www.sardine.ai/es/whitepapers/deploying-agentic-ai-in-banking format: text/markdown description: Una guía práctica preparada para la supervisión sobre el despliegue de agentes de IA en la banca: clasificación por niveles de riesgo, validación conforme a SR 11-7, arquitectura de auditoría y aprobaciones para la puesta en marcha. --- **Quick links:** [Human page](https://www.sardine.ai/es/whitepapers/deploying-agentic-ai-in-banking) · [Home](https://www.sardine.ai) · [Customers](https://www.sardine.ai/es/customers) · [Blog](https://www.sardine.ai/es/blog) · [Demo](https://www.sardine.ai/es/demo) --- # Implementación de la IA agéntica en la banca **Categories:** Compliance Una guía práctica preparada para la supervisión sobre el despliegue de agentes de IA en la banca: clasificación por niveles de riesgo, validación conforme a SR 11-7, arquitectura de auditoría y aprobaciones para la puesta en marcha. Los agentes de IA pueden reducir los tiempos de decisión de un banco de horas a minutos. También pueden hacer que un examen rutinario dé lugar a una observación cuando el registro de auditoría se detiene a las puertas del modelo. Esta guía práctica traduce el Marco de Supervisión Agéntica de Sardine en componentes listos para la supervisión, dirigidos a los equipos de gobernanza de modelos, supervisión de terceros y riesgo operativo. Abarca todo el ciclo de vida de la implementación, desde la clasificación del agente por nivel de riesgo hasta las aprobaciones documentadas necesarias antes de su puesta en marcha, en consonancia con los marcos que ya utilizan los supervisores: SR 11-7, FFIEC, las directrices de la OCC y la Ley de IA de la UE. En el interior, encontrarás: Un esquema de clasificación de tres niveles que ajusta la supervisión al impacto de los agentes, en consonancia con la gobernanza basada en riesgos de la OCC y el FFIEC Arquitectura de referencia para sistemas de IA preparados para auditorías: pasarelas de inferencia, registros inmutables, capas de explicabilidad y rutas alternativas Un manual de validación diseñado para cumplir con la SR 11-7, que abarca pruebas retrospectivas, pruebas adversariales, auditorías de sesgos y revisiones independientes Cláusulas contractuales que garanticen que los proveedores externos de IA puedan ser auditados, incluidos los derechos de auditoría, las certificaciones de seguridad y las garantías de portabilidad de los datos La lista de verificación previa al lanzamiento con las aprobaciones documentadas de las áreas de riesgo de modelos, seguridad de la información, privacidad y cumplimiento normativo Descárgalo ahora y obtén toda la información clave.