Por Jesús Niño
Profesor de Derecho Digital.
El cumplimiento normativo (compliance), que usualmente se ha asociado al control interno, la moralidad empresarial y la evitación de riesgos jurídicos, está mutando radicalmente debido a la Inteligencia Artificial (IA). Con todo, las diferentes modalidades de IA no satisfacen por igual las demandas del cumplimiento. En un entorno donde la autonomía del dato y la salvaguarda de la información son pilares fundamentales, la implementación de inteligencia artificial en ambientes internos (IA local) se presenta como una de las alternativas más prometedoras para asegurar que la innovación tecnológica progrese sin poner en peligro la legislación ni la confidencialidad.
En un sentido general, el compliance se configura como un marco de gobernanza exhaustivo cuyo objetivo es impedir el quebrantamiento de normas, identificar anomalías e impulsar una cultura empresarial fundamentada en la rendición de cuentas. La evolución del modelo de cumplimiento ha migrado desde una postura exclusivamente reactiva —que solo buscaba eludir castigos— hacia un planteamiento proactivo y estratégico, en el que la información es el recurso fundamental.
La expansión digital ha incrementado exponencialmente la complejidad regulatoria. Los distintos regímenes legales —abarcando protección de datos, prevención de blanqueo de capitales, transparencia, derechos digitales y responsabilidad penal corporativa— demandan una trazabilidad ininterrumpida de cada elección y cada movimiento de información. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) se erige como un socio crucial, siempre que su implementación se guíe por estrictos parámetros de control y rendición de cuentas.
Sin embargo, el uso de inteligencia artificial en compliance no está exento de dilemas. Cuando los algoritmos se entrenan con datos externos o se alojan en servidores ajenos a la organización, surgen riesgos que pueden poner en entredicho los principios de confidencialidad, integridad y responsabilidad que sustentan todo programa de cumplimiento. Aquí es donde cobra sentido el concepto de IA local.
La IA local se basa en el despliegue de modelos de lenguaje y sistemas inteligentes dentro de la propia infraestructura de la organización, sin depender de servicios en la nube ni transferir información a terceros. Este enfoque permite procesar grandes volúmenes de documentación jurídica, auditorías, informes financieros o comunicaciones internas manteniendo un control absoluto sobre el ciclo de vida de los datos.
Para el responsable de cumplimiento (Compliance Officer), esta estructura representa una mejora sustancial: disponer de herramientas de análisis semántico e interpretación de documentos permite automatizar labores tediosas —tales como la identificación de discrepancias, la auditoría de políticas internas o la localización de referencias legales— sin comprometer la privacidad ni la titularidad de los datos.
A diferencia de los sistemas externos, donde los datos pueden quedar sujetos a jurisdicciones ajenas o a políticas opacas de almacenamiento, la IA local asegura que todo el tratamiento se realice bajo el marco jurídico aplicable a la organización. Esto facilita el cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), la Ley Orgánica de Protección de Datos (LOPDGDD) y los principios del Esquema Nacional de Seguridad (ENS). Además, refuerza la trazabilidad y la responsabilidad proactiva (accountability), pilares del compliance moderno.
Uno de los mayores retos en los programas de cumplimiento es la monitorización continua de los riesgos. Tradicionalmente, esta tarea requería una revisión manual de grandes cantidades de documentación, lo que la hacía lenta, costosa y susceptible de errores humanos. Los modelos de lenguaje de gran escala (LLM), cuando se ejecutan localmente, ofrecen la posibilidad de automatizar el cribado de información y generar alertas tempranas ante posibles desviaciones normativas o incongruencias en los registros.
Por ejemplo, mediante técnicas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), el sistema puede consultar de forma dinámica políticas internas, informes de auditoría o bases documentales jurídicas y ofrecer respuestas contextualizadas sin que la información salga del entorno corporativo. Esto no solo mejora la eficiencia, sino que permite construir una memoria institucional digital del cumplimiento, accesible y trazable para el auditor o el órgano de gobierno.
La implantación de IA local en compliance no busca sustituir al juicio profesional del responsable jurídico, sino amplificar su capacidad analítica y dotarle de herramientas que faciliten la supervisión constante del marco regulatorio. En este sentido, la tecnología actúa como una segunda capa de control, capaz de identificar incoherencias, vacíos de cumplimiento o riesgos emergentes antes de que se materialicen.
La IA local permite configurar modelos cuyo comportamiento puede auditarse internamente. La trazabilidad de cada interacción y el registro de las decisiones automatizadas constituyen elementos esenciales para acreditar el cumplimiento ante las autoridades o los órganos de control.
La ética del cumplimiento digital también pasa por garantizar que la inteligencia artificial respete los principios de proporcionalidad, minimización de datos y finalidad legítima. Al mantener los sistemas dentro del perímetro organizativo, se reducen los riesgos de sesgos derivados de fuentes externas y se asegura que el modelo solo opere sobre información relevante y consentida.
El futuro del compliance no se limita a la verificación del cumplimiento normativo, sino que evoluciona hacia la creación de ecosistemas inteligentes de gobernanza. En este nuevo modelo, la IA local se integra con otras tecnologías —como blockchain, IoT o sistemas de análisis de datos— para garantizar una trazabilidad total de los procesos y una validación automatizada de las evidencias de cumplimiento.
Esta convergencia entre tecnología y derecho configura un nuevo perfil profesional: el compliance technologist, un especialista capaz de traducir las obligaciones normativas en procesos digitales automatizables, con sensibilidad jurídica, ética y técnica.
El desafío actual no consiste solo en aplicar la IA, sino en aplicarla de forma responsable y jurídicamente segura. La IA local no es una moda tecnológica, sino una estrategia de soberanía digital y de protección de la integridad corporativa. Permite a las organizaciones aprovechar el potencial de los modelos de lenguaje sin renunciar a la confidencialidad ni a la independencia.
El compliance del futuro será híbrido: combinará la supervisión humana con la inteligencia artificial local para crear sistemas de vigilancia normativa más eficaces, precisos y éticamente sostenibles. Solo así se logrará una cultura organizativa donde la tecnología no sustituya al criterio, sino que lo potencie; donde el cumplimiento no sea una carga, sino un valor competitivo y una garantía de confianza ante la sociedad.