Autor: Hilary J. Allen Fuente: American University
Diez años después de que la Autoridad de Conducta Financiera del Reino Unido lanzara el sandbox regulador de fintech, este modelo se ha popularizado a nivel mundial, pero su núcleo—la combinación de relajación regulatoria y orientación—carece aún de evidencias sólidas sobre su efectividad real. Las pruebas existentes solo muestran que el sandbox beneficia a las empresas participantes, pero no han demostrado su impacto en el sistema regulatorio en su conjunto o su amplia capacidad para generar innovaciones. Las dos principales preocupaciones que surgieron al nacer el sandbox (la debilitación de la efectividad regulatoria y la duda sobre la eficacia del aprendizaje regulatorio) no solo no se han disuelto en diez años de práctica, sino que en ocasiones se han intensificado. Aunque la optimización del diseño puede aliviar algunos problemas, el desafío fundamental radica en la necesidad de revisar el modelo del sandbox en sí, especialmente en el contexto actual de su promoción para fomentar la innovación en inteligencia artificial generativa. Dado que la expansión de la IA generativa enfrenta limitaciones inherentes y ya ha tenido un impacto negativo significativo en la privacidad, la propiedad intelectual y el medio ambiente, adoptar de manera imprudente un mecanismo de sandbox que podría debilitar la protección legal para impulsar la IA conlleva un riesgo demasiado alto. El Instituto de Investigación de Fintech de la Universidad Renmin de China ha compilado una parte central de este estudio.
I. Introducción
Los organismos reguladores de todo el mundo y de diversos sectores están explorando activamente caminos regulatorios adecuados para la innovación tecnológica. En 2015, la Autoridad de Conducta Financiera del Reino Unido (FCA) anunció la creación de un mecanismo de sandbox regulatorio para fintech, y en la década siguiente, este modelo se expandió rápidamente por todo el mundo. El diseño central del sandbox regulatorio radica en: seleccionar empresas que puedan llevar a cabo pruebas limitadas de productos en un entorno con restricciones regulatorias reducidas y menor riesgo de ejecución. Su objetivo tiene una doble naturaleza: por un lado, busca reducir las barreras de entrada que podrían obstaculizar la innovación en fintech; por otro lado, proporciona a los organismos reguladores la oportunidad de comprender nuevas tecnologías emergentes, para ajustar sus estrategias regulatorias durante el proceso de ensayo del sandbox. En los últimos años, los encargados de la formulación de políticas en varios países también han mostrado un gran interés en utilizar el mecanismo de sandbox para fomentar la innovación en inteligencia artificial y construir un nuevo marco regulatorio para la IA. Sin embargo, la práctica de diez años del sandbox de fintech indica que trasladarlo al ámbito de la IA como herramienta política carece de fundamentos suficientes.
A pesar de que los entornos regulatorios de prueba se han adoptado ampliamente, la evidencia empírica para evaluar el grado de logro de sus objetivos sigue siendo escasa. Las investigaciones empíricas existentes se centran en indicadores de innovación: la capacidad de financiamiento de las empresas participantes, la cantidad de patentes obtenidas, entre otros. Estos datos no solo no pueden revelar el impacto del mecanismo de sandbox en el panorama regulatorio general de las fintech, sino que tampoco pueden demostrar si los resultados innovadores generados por el sandbox benefician a grupos fuera de los sujetos innovadores.
La falta de apoyo de datos es crucial: las perspectivas de que los sandbox de fintech logren sus objetivos no son optimistas. En primer lugar, no está claro si la innovación en fintech puede generar suficientes beneficios sociales para justificar la relajación de cláusulas regulatorias importantes, que originalmente estaban destinadas a proteger a los consumidores y al sistema financiero de daños. En segundo lugar, debido a la falta de representatividad de la muestra de participantes en el sandbox y al entorno especial que puede inducir a la captura regulatoria, el conocimiento que los reguladores obtienen de los experimentos tiene limitaciones significativas. Los canales a través de los cuales los reguladores comparten el conocimiento obtenido en el sandbox también están restringidos.
Dos, la base teórica de la caja de arena regulatoria
En 2016, la Autoridad de Conducta Financiera del Reino Unido (FCA) definió su primer sandbox regulatorio como "un 'espacio seguro' donde las empresas pueden probar productos, servicios, modelos de negocio y mecanismos de entrega innovadores, siempre que se garantice una protección adecuada para los consumidores". Durante la siguiente década, los participantes del sandbox de la FCA se centraron principalmente en el desarrollo de nuevos productos de crédito, inversión, banca y pagos mediante el uso de tecnología. Muchas jurisdicciones en todo el mundo han seguido su ejemplo estableciendo mecanismos de sandbox regulatorio para fintech. Aunque los sandboxes diseñados por diferentes entidades reguladoras presentan diferencias significativas en su estructura y objetivos, su objetivo central suele incluir los siguientes elementos:
Apoyar a las empresas de tecnología financiera que buscan ofrecer productos, servicios o modelos de negocio innovadores;
Construir un sistema de servicios financieros más eficiente y con una gestión de riesgos más completa;
Aclarar la relación interactiva entre las nuevas tecnologías y modelos de negocio y el marco regulatorio, identificando las posibles barreras de entrada al mercado.
Promover una competencia efectiva que beneficie a los consumidores;
Mejorar la inclusión de los servicios financieros.
Los sandbox regulatorios son generalmente considerados como un mecanismo de tres ganadores: ayudan a los innovadores a obtener financiamiento y aceleran el lanzamiento de productos; aseguran que los consumidores tengan acceso a más productos de tecnología financiera; y permiten a las autoridades regulatorias comprender los productos de tecnología financiera y su relación con las regulaciones (sin mencionar que también ayudan a moldear una imagen de "amigable con la innovación" en la jurisdicción).
Desde que fue creado por la FCA, el concepto de sandbox regulatorio ha trascendido el ámbito de las fintechs, expandiéndose a diversos escenarios como la conducción autónoma y la práctica legal. El informe de la OCDE de 2023 muestra que en todo el mundo ya se habían implementado alrededor de 100 programas de sandbox. Especialmente en el ámbito de la inteligencia artificial, está creciendo la demanda de suspender la regulación a través de sandbox para promover experimentos de IA.
El sandbox regulatorio tiene múltiples ventajas:
Fomentar la innovación: La iteración de la tecnología AI es rápida y el entorno regulador es difícil de sincronizar. El sandbox reduce el riesgo de cumplimiento en el desarrollo tecnológico en un entorno controlado, y las prácticas han demostrado que puede acortar significativamente el "ciclo de lanzamiento" de productos innovadores, aumentando la certeza legal para las empresas y, por ende, estimulando la vitalidad de la innovación. 2. Aumentar la velocidad de respuesta: El proceso legislativo actual (como el "Reglamento de Inteligencia Artificial" de la UE) avanza lentamente; esta legislación fue propuesta en abril de 2021 y aún está en revisión, y se espera que no entre en vigor hasta 2025/26. Más grave aún, una vez que este tipo de legislación tradicional se aprueba, será extremadamente difícil realizar modificaciones para adaptarse al desarrollo tecnológico. En cierto sentido, esta legislación nació en una época anterior a la aparición de AI generativa como ChatGPT, y ya está obsoleta. En comparación, el sandbox, como herramienta de respuesta flexible, puede ajustarse rápidamente para enfrentar nuevos desafíos. 3. Reforzar la protección al consumidor: Los sistemas de AI pueden causar daños a los consumidores, y el sandbox asegura la seguridad tecnológica al probar sistemas en un entorno controlado, identificando y reduciendo riesgos potenciales, lo que mantiene la confianza del consumidor en las nuevas tecnologías. 4. Impulsar la gobernanza colaborativa: El sandbox reúne a reguladores, empresas y otros interesados para promover conjuntamente el desarrollo de la tecnología AI, equilibrando la necesidad de innovación con la seguridad pública, lo que genera reglas regulatorias más eficientes. Este aprendizaje bidireccional entre reguladores y regulados crea una situación beneficiosa para ambos, aumentando la confianza en la tecnología y acelerando la aplicación.
En la práctica, algunas jurisdicciones han iniciado pruebas de sandbox de IA. Los operadores de sandbox de tecnología financiera en lugares como el Reino Unido y Singapur han comenzado a explorar aplicaciones financieras de la IA (Estados Unidos al menos ha propuesto un proyecto de ley para establecer un sandbox para que las instituciones financieras realicen experimentos de IA). También han surgido sandboxes especiales de IA independientes de la regulación financiera: el Reino Unido, Noruega y otros lugares han establecido sandboxes de IA centrados en la regulación de la privacidad. A medida que la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea exige a los Estados miembros que operen al menos un sandbox de regulación de IA o participen en un sandbox multinacional antes del 2 de agosto de 2026, este tipo de mecanismos aumentará significativamente en la Unión Europea en los próximos años. La ley prevé la posibilidad de sandboxes de IA transfronterizos, dado que las empresas de IA operan en múltiples jurisdicciones y, debido a la naturaleza interdisciplinaria de la tecnología de IA, los sandboxes dentro de una única jurisdicción también necesitan la colaboración de múltiples departamentos de regulación.
Para abordar las características transfronterizas de los servicios financieros, la Red Global de Innovación Regulatoria Financiera (GFIN) se estableció en 2019, y su mecanismo de "Pruebas Transfronterizas (CBT)" (también conocido como "sandbox global") se dedica a "crear un entorno que permita a las empresas probar nuevas tecnologías, productos o modelos de negocio de forma continua o simultánea en múltiples jurisdicciones". En octubre de 2020, GFIN lanzó la primera ronda de solicitudes para pruebas transfronterizas, exigiendo a los solicitantes cumplir con los estándares de admisión de todas las jurisdicciones objetivo. Los resultados de implementación no fueron satisfactorios: de 38 solicitudes, solo 9 pasaron la evaluación, y finalmente solo 2 empresas entraron en la fase de pruebas en el mundo real. Hasta la fecha, este mecanismo no ha iniciado una segunda ronda, lo que genera preocupaciones sobre la práctica del sandbox transfronterizo. Pero, ¿es suficiente la evidencia empírica existente?
Tres, evidencia empírica del funcionamiento del sandbox durante diez años
La Autoridad de Conducta Financiera del Reino Unido (FCA) publicó en 2017 el primer "informe de resultados" del sandbox regulador, evaluando por sí misma sus experimentos iniciales. El informe afirma de manera positiva la efectividad del sandbox en las siguientes áreas:
Acortar el tiempo de lanzamiento de los resultados de innovación y potencialmente reducir costos
Ampliar las vías de financiación para los innovadores mediante la reducción de la incertidumbre regulatoria
Facilitar la entrada de más productos en pruebas y con posibilidades de lanzarse al mercado
Fomentar la colaboración entre los reguladores y los innovadores, integrando mecanismos de protección al consumidor en los nuevos productos y servicios.
Los tres primeros objetivos benefician directamente a los sujetos de innovación, mientras que el último se centra en el interés público: la parte de satisfacción del FCA con respecto al cuarto objetivo se basa en "elaborar medidas de garantía de pruebas personalizadas en conjunto con las empresas".
Hasta ahora, la investigación empírica independiente sobre los entornos regulativos de pruebas sigue siendo insuficiente. Un importante estudio publicado por economistas del Banco de Pagos Internacionales (BIS) en 2024 señala: "A pesar de que los entornos regulativos de pruebas se utilizan ampliamente y reciben mucha atención en el ámbito de políticas, aún falta evidencia empírica sistemática sobre si realmente ayudan a las empresas de tecnología financiera a financiarse, innovar o establecer modelos de negocio viables." El BIS, a través del análisis de la obtención de capital, la tasa de supervivencia y los datos de patentes de las empresas en el entorno regulativo de pruebas del Reino Unido, confirma que "el entorno de pruebas ha logrado uno de sus objetivos centrales: ayudar a las nuevas empresas de tecnología financiera a financiarse e incentivar las actividades innovadoras."
Este tipo de investigación, al igual que la autoevaluación de la FCA, se centra en el impacto de la sandbox en los actores de la innovación, demostrando que unirse a la cola de la sandbox es beneficioso para las empresas. Sin embargo, esta conclusión podría generar preocupaciones sobre el "seleccionador de ganadores" por parte de las agencias gubernamentales: las empresas no seleccionadas podrían enfrentar un entorno de innovación más severo. Aunque los investigadores del BIS reconocen que la ventaja de financiamiento de los participantes de la sandbox "se ajusta a la lógica de que la sandbox reduce las barreras de información de inversión y financiamiento y los costos de incertidumbre regulatoria", no descartan otra explicación: "la elegibilidad para participar en la sandbox podría convertirse en un respaldo crediticio, beneficiando la financiación de las empresas."
Lo que es aún más crucial es que la limitada investigación existente solo ha respondido a la punta del iceberg de si "los sandbox regulatorios son en general beneficiosos para la política". Los autores del BIS enfatizan especialmente: "Los resultados de la investigación no demuestran necesariamente que el sandbox mejore claramente el bienestar social. La operación del sandbox a menudo requiere apoyo de fondos públicos, y ayudar a las empresas con financiamiento es solo uno de los objetivos: mejorar el bienestar del consumidor y mantener la estabilidad financiera son igualmente importantes." Además, la investigación del BIS se basa en la suposición de que "el sandbox permite a los reguladores prever el impacto en el bienestar social antes de que el producto salga al mercado". Sin embargo, el profesor de derecho Doug Sarro, basado en la última investigación sobre la práctica del sandbox de criptomonedas por parte de las autoridades regulatorias en Canadá, indica que incluso después de que un producto se lanza al público, el impacto del sandbox en el bienestar del consumidor y la estabilidad financiera sigue presente.
Saro descubrió que, a pesar de la expectativa general de que las empresas "graduadas" cumplirían con todas las regulaciones, las autoridades provinciales de valores de Canadá "no solo supervisan las plataformas de intercambio dentro del sandbox, sino que también implementan regulaciones a largo plazo después de su (nominal) salida del sandbox". Además, cuestionó la efectividad de las medidas de protección al consumidor diseñadas para el sandbox:
Los reguladores a menudo no logran anticipar los nuevos riesgos de las plataformas de trading, y solo toman medidas cuando los riesgos son similares a los del ámbito de valores tradicionales, o ya han causado un daño significativo a los consumidores que genera cuestionamientos públicos.
La Oficina del Enviado Especial del Secretario General de las Naciones Unidas para las Finanzas Inclusivas (UNSGSA) y el Centro de Finanzas Alternativas de Cambridge (CCAF) también plantearon otras interrogantes en su informe de 2019, cuyas conclusiones principales son las siguientes:
Las experiencias de los primeros entornos regulatorios de prueba indican que este mecanismo no es necesario ni suficiente para promover la inclusión financiera. Aunque los entornos de prueba tienen ventajas, su establecimiento es complejo y costoso de mantener. La práctica ha demostrado que la mayoría de los problemas regulatorios involucrados en las pruebas de entornos de prueba se pueden resolver de manera efectiva sin un entorno de prueba en la realidad. Herramientas como oficinas de innovación pueden lograr efectos similares a un costo menor.
En otras palabras, si el sandbox de fintech que consume muchos recursos se trasladara a otros lugares, podría ser más eficaz (el informe señala que las autoridades regulatorias de varios países no anticiparon la intensidad del consumo de recursos del sandbox). La razón principal de la alta intensidad de recursos es que los reguladores deben proporcionar orientación personalizada a los participantes; este "apoyo regulatorio" es costoso, pero si falta, la efectividad del sandbox es preocupante (evaluado desde la perspectiva de las empresas participantes). Estos hallazgos inevitablemente conducen a preguntas más profundas: ¿es realmente necesario el alivio regulatorio del sandbox para promover la innovación en fintech? ¿Bastaría con proporcionar orientación para incentivar la innovación (y la mayoría de las autoridades reguladoras ya han establecido "centros de innovación" para ofrecer este tipo de servicios)? Pero la pregunta más fundamental es: ¿es conforme al interés público utilizar recursos públicos para fomentar la innovación en el sector privado?
Cuatro, preocupaciones profundas
Investigaciones anteriores han revelado múltiples riesgos de este modelo: los reguladores seleccionan empresas en el sandbox en realidad "eligiendo ganadores", lo que perjudica la equidad regulatoria; los costos de operación del sandbox a menudo superan las expectativas; sus beneficios fluyen más hacia los innovadores que hacia el público; con la difusión global de los sandboxes, el beneficio marginal de las señales de políticas "amigables con la innovación" continúa disminuyendo. Investigaciones recientes se centran más en la contradicción central: el sandbox de tecnología financiera exige posponer la ejecución de regulaciones clave destinadas a proteger a los consumidores y al sistema financiero.
Los partidarios de la sandbox aceptan por defecto el aumento de posibles daños públicos, fundamentando su teoría en dos puntos: primero, la innovación beneficiará al público al mejorar la eficiencia y la competencia; segundo, la sandbox ayuda a los reguladores a comprender el desempeño del mercado de nuevas tecnologías, optimizando así la regulación a largo plazo. Sin embargo, esta sección argumentará que estas suposiciones no resisten el escrutinio en el ámbito de las fintech, y son igualmente difíciles de sostener en el campo de la inteligencia artificial. Es necesario señalar de antemano que la innovación no necesariamente beneficia a la sociedad: aunque se considera una condición necesaria para mejorar la eficiencia y la competencia, el significado concreto de "eficiencia" y "competencia" siempre está sujeto a disputas contextuales, y muchas interpretaciones en realidad no contribuyen al bienestar social en su conjunto. Además, cuando los reguladores financieros se convierten en "porristas" y patrocinadores de la innovación que eligen, su objetividad y disposición para compartir conocimientos se verán debilitadas, y la cognición regulatoria en sí misma ya presenta sesgos debido a la existencia selectiva de los participantes en la sandbox.
A. Como un sandbox para el aprendizaje regulatorio
La participación de las empresas en el sandbox es completamente voluntaria, por lo que el sandbox solo acepta a los sujetos innovadores que solicitan activamente su inclusión. Esto da lugar a una doble zona ciega de conocimiento: los reguladores no pueden conocer a las empresas que cumplen completamente con la normativa, ya que no necesitan participar en el sandbox, y tampoco pueden entender a aquellos que creen no estar sujetos a la normativa vigente. Incluso entre las empresas solicitantes, los criterios de selección suelen ser poco claros, y muchas solicitudes son rechazadas sin una base clara.
El conocimiento que los reguladores obtienen del sandbox, por lo tanto, tiene sesgos intrínsecos. Aunque la percepción de la muestra sesgada sigue siendo valiosa, no se debe considerar el sandbox como la única o la mejor forma de adquirir conocimiento. Como ha observado la agencia de la ONU: los reguladores pueden aprender nuevas tecnologías de las startups a través de canales informales. La desregulación no es en absoluto una condición necesaria para comprender la tecnología financiera o la inteligencia artificial.
Otra deficiencia en la generación de conocimientos regulatorios en el sandbox es que el mecanismo de acceso fomenta relaciones anormales entre el gobierno y las empresas, lo que agrava el riesgo de "captura regulatoria". En términos simples, la "captura regulatoria" se refiere a cuando los reguladores colocan los intereses de la industria por encima del interés público, y sus incentivos pueden ser o explícitos (como la corrupción) o implícitos. Un ejemplo típico de captura implícita es cuando los reguladores obtienen información principalmente de la propia industria (sin consultar a investigadores independientes y grupos de consumidores), lo que inevitablemente impregna su perspectiva con la visión de la industria y, por lo tanto, se asimila. Este proceso se denomina "captura cognitiva", y la complejidad técnica superficial de los modelos de negocio de fintech facilita aún más este fenómeno. Si los reguladores no establecen una base de conocimiento técnico a través de la incorporación de talento o la capacitación interna, su capacidad para realizar evaluaciones críticas de las afirmaciones de la industria estará limitada. Este problema también es prominente en la regulación de la IA: las empresas de IA a nivel global están capturando activamente a los reguladores con narrativas como "la regulación frena la innovación" y "obliga a los emprendedores a irse".
En resumen, la capacidad del sandbox para realmente mejorar la capacidad de los reguladores para desempeñar sus funciones merece ser cuestionada. El autor ha señalado: "El sandbox regulatorio puede ayudar ocasionalmente a los reguladores financieros a cumplir con sus funciones de control de riesgos, pero su raíz en la popularidad radica en una suposición superficial: que la innovación en tecnología financiera del sector privado necesariamente se alinea con el mejor interés social." El siguiente texto se centrará en examinar la razonabilidad de esta suposición.
B. Innovación como objetivo de regulación
Como dice la profesora de derecho Dierdre Ahern, la idea del sandbox regulatorio se basa en "la función de interés público del regulador para mejorar la elección del consumidor, los precios y la eficiencia" - lo cual presenta una divergencia fundamental con la lógica regulatoria centrada en "el control de riesgos". Sin embargo, hay razones suficientes para cuestionar: ¿realmente las "competencias" y "eficiencias" generadas por el sandbox de tecnología financiera benefician al público? Abandonar el control de riesgos podría resultar ser un juicio erróneo. Cada vez hay más indicios de que las dudas sobre el beneficio público de la innovación en IA también son válidas. En este contexto, la razonabilidad de políticas que debilitan los mecanismos de protección pública para fomentar la innovación es cuestionable - y esta es precisamente la lógica esencial del diseño del sandbox.
Limitaciones de la innovación en fintech y AI generativa
Las políticas que promueven la innovación deben beneficiar principalmente a los propios innovadores. La premisa teórica es que la innovación generará beneficios secundarios para otros, sin embargo, en la realidad, no todas las innovaciones son beneficiosas para ambas partes, y esta premisa no siempre se sostiene. Por ejemplo, Doug Sarro, a través de un estudio del sandbox de criptomonedas en Canadá, descubrió que: "Las prácticas regulatorias al menos parcialmente confirmaron las preocupaciones: el sandbox puede priorizar a los innovadores sobre los consumidores". Investigaciones previas realizadas por el autor y otros académicos también revelaron que muchos productos de tecnología financiera, además de tener interfaces de aplicación fluidas, carecen de innovaciones tecnológicas sustantivas, y algunos productos son incluso perjudiciales en su "absorción depredadora" - superficialmente sirven a grupos marginales que han sido excluidos, pero en realidad implementan una explotación sistemática. Las fuentes de ganancias de la tecnología financiera a menudo no provienen de ventajas tecnológicas, sino de eludir las reglas de protección al consumidor que deberían cumplirse bajo el nombre de "innovación".
Cada vez hay más evidencia que sugiere que las dudas sobre el "win-win" de la IA generativa también son válidas (la IA en sentido amplio abarca diversas tecnologías; la IA generativa se refiere específicamente a herramientas que generan nuevo contenido al identificar patrones de asociación a través de grandes volúmenes de datos de entrenamiento). Desde 2024, el mundo académico ha comenzado a cuestionar agudamente el valor real de la IA generativa. Por ejemplo, Jim Covello, jefe de investigación de acciones de Goldman Sachs, un veterano que ha seguido la industria tecnológica desde la burbuja de Internet, señala que la IA generativa desarrollada en Silicon Valley carece de escenarios de aplicación claros. Además, advierte: "Nunca en la historia ha habido una tecnología que, al salir al mercado, obtenga una predicción de valoración de un billón de dólares... en el pasado, la iteración tecnológica siempre significó que soluciones económicas reemplazaban a las costosas, pero ahora, una tecnología costosa intenta reemplazar mano de obra de bajo costo, esta lógica es fundamentalmente difícil de sostener."
El defecto central de esta forma de IA radica en la tendencia a alucinar: el modelo genera con frecuencia respuestas que parecen autoritarias pero son erróneas en realidad. Los errores típicos incluyen: el modelo de Google sugiere añadir pegamento Elmer para que la pizza tenga más hilos; el modelo de OpenAI no puede contar correctamente la cantidad de letras "r" en la palabra fresa (strawberry). Aún más, la IA a menudo inventa literatura para respaldar sus conclusiones: un estudio de la BBC en 2025 encontró que "el 13% de las citas de los asistentes de IA de la BBC contenían tergiversaciones o no tenían correspondencia con el texto original".
Si las empresas implementan modelos de este tipo sin supervisión, podrían pagar un alto precio: la lección de Air Canada es una prueba clara de ello. Su chatbot dio respuestas incorrectas sobre políticas funerarias, y la aerolínea llegó a argumentar que "el chatbot debería ser responsable", pero el tribunal civil falló a favor de compensar al cliente y multar a la empresa. Introducir un "mecanismo de intervención humana" puede reducir el riesgo de errores, pero diluye la ventaja de costo que la IA busca lograr. Detectar y corregir las ilusiones de salida de la IA requiere una gran cantidad de mano de obra especializada: un estudio de Upwork de 2024 encontró que el 96% de los ejecutivos espera que las herramientas de IA mejoren la productividad empresarial (39% las usan obligatoriamente / 46% las fomentan), pero casi el 47% de los empleados que usan IA admiten "no saber cómo alcanzar los objetivos de aumento de eficiencia requeridos por el empleador".
Dado las limitaciones mencionadas, no es sorprendente que los escenarios de aplicación comercial de la IA generativa sean limitados. Las empresas generalmente se resisten a estas herramientas, lo que podría ser una buena noticia: investigaciones recientes revelan que la dependencia de herramientas de IA tiene una correlación negativa significativa con la capacidad de pensamiento crítico. A pesar de que la IA es promocionada como una herramienta que "libera a la humanidad de las tareas básicas para concentrarse en la creación de alto nivel", la realidad es que las habilidades avanzadas a menudo provienen de la forja en la práctica básica.
La crisis profunda de la regulación orientada a la innovación
Incluso dejando de lado el examen específico del mecanismo de sandbox, todavía existen dudas razonables sobre esta herramienta regulatoria. Los formuladores de políticas deben estar especialmente alerta a los incentivos distorsionados que puede generar el sandbox: en un estado ideal, la ley y las agencias reguladoras deben transmitir a la industria la clara señal de que "la innovación conforme a la normativa es la única forma de garantizar el interés público", pero el sandbox puede ser interpretado como "sacrificar la autoridad legal en favor de la innovación".
"Competencia" y "eficiencia" son en realidad pruebas de Rorschach que reflejan los valores de los reguladores. Tomando "eficiencia" como ejemplo, lleva consigo diferentes juicios de valor en distintos ámbitos, lo que fundamentalmente impide que sea un objetivo regulador neutral y unificado. Los objetivos de eficiencia y competencia dificultan que los reguladores proporcionen una guía clara: al evaluar un sandbox, los reguladores deben preguntarse "¿Desde qué perspectiva determinamos la competencia y la eficiencia? ¿Es desde la perspectiva de las empresas participantes, de toda la industria o del público?"
En lugar de gastar esfuerzo construyendo un sandbox que acomode la innovación, los reguladores deberían adoptar una estrategia de prevención proactiva para contener los daños públicos de las nuevas tecnologías. Michael Su, exsubdirector de la Oficina de Moneda, propuso un marco regulatorio de tecnología financiera denominado "acomodar y domesticar", que también es aplicable a la regulación de la innovación tecnológica en sentido amplio.
La política de acomodación puede respaldar tecnologías defectuosas y mantener artificialmente modelos de negocio que no tienen capacidad de supervivencia. Dado que los innovadores generalmente carecen de una comprensión global del entorno operativo (como se mencionó anteriormente), a menudo domesticar es un camino más favorable. La académica de la cultura tecnológica, Arati Vade, señala sobre las herramientas de IA:
La capacidad de los expertos en tecnología de inteligencia artificial para evaluar su impacto sociopolítico es muy inferior a la de los profesionales que afirman estar revolucionando el campo. Grupos profesionales como médicos, maestros, trabajadores sociales y formuladores de políticas no son ajenos al discutir la IA; de hecho, son los más calificados para comprender los riesgos potenciales de abuso de las tecnologías de automatización en sus respectivos ámbitos.
Es necesario aclarar: a veces, la legislación escrita debe evolucionar por el interés público, pero cuando la reforma regulatoria avanza de manera fragmentada y beneficia principalmente a unas pocas empresas de sandbox, se debe tener precaución. Si los reguladores deben experimentar nuevas estrategias, antes del surgimiento del sandbox ya había muchas herramientas aplicables a toda la industria disponibles. Al evaluar los sandboxes de fintech, las agencias de la ONU enfatizan: "Un sistema de licencias basado en el principio de proporcionalidad o en el riesgo puede reducir los costos de cumplimiento para las startups, y a diferencia de las pruebas de sandbox, cubre a todos los participantes del mercado."
Los métodos de regulación informal pueden ser efectivos al tratar con tecnologías de rápida iteración, pero siempre conllevan un costo, especialmente la falta de derechos de participación pública y transparencia en la toma de decisiones regulatorias. Estos costos son aún más evidentes en el contexto de las "sandbox": las empresas privadas tienen un peso significativo en la formulación de términos regulatorios, y los grupos afectados a menudo ni siquiera conocen el contenido de dichos términos, y mucho menos pueden presentar objeciones. Cuando la complejidad técnica de los productos de las empresas de sandbox es extremadamente alta, los reguladores a menudo se ven sometidos a su "autoridad técnica", lo que facilita que dominen la formulación de términos.
Los reguladores actúan como "porristas" de las empresas de sandbox, lo que provoca una continua disminución de los estándares regulatorios. El caso canadiense muestra que las empresas de criptomonedas aún no pueden operar de manera compliant después de "graduarse", ya que su naturaleza de ganancias depende del arbitraje regulatorio en lugar de la innovación tecnológica. Cuando vence la exención temporal, los reguladores enfrentan una difícil decisión: forzar el cumplimiento llevará al cierre de empresas, o hacer la exención permanente. La realidad político-económica a menudo obliga a elegir la segunda opción: la cadena ecológica de empleados y clientes que forman las empresas crea una red de intereses creados, lo que dificulta a los reguladores endurecer las reglas.
El resultado es una ruptura de las reglas, diferentes empresas aplican estándares diferenciados, lo que genera un entorno de competencia desleal y se aleja completamente de la intención original del "sandbox" de "cultivar el cumplimiento integral". Los formuladores de políticas deben tener una comprensión clara: una vez que una empresa entra en el sandbox, los reguladores caen en una trampa de complacencia pasiva, viéndose obligados a tolerar riesgos públicos a largo plazo. La solución fundamental radica en cambiar hacia un modelo de domesticación: restringir los límites de la innovación a través de un marco regulatorio unificado, en lugar de sacrificar el interés público a cambio del desarrollo tecnológico.
C. Dilemas de gobernanza del sandbox transfronterizo
La "Ley de Inteligencia Artificial" de la UE promueve un mecanismo de sandbox transnacional, destacando los desafíos especiales de la regulación transfronteriza: la contradicción entre la necesidad de las empresas de operar en múltiples jurisdicciones y la dependencia de la eficacia de las pequeñas jurisdicciones. Sin embargo, la implementación transfronteriza enfrenta obstáculos profundos: la fragmentación de los estándares regulatorios, los altos costos de coordinación y la disolución de las señales políticas, lo que respalda las dudas razonables sobre la herramienta de sandbox.
La Red Global de Innovación Financiera (GFIN), establecida en 2019, tiene como objetivo operar un sandbox transfronterizo de tecnología financiera. Hasta ahora, solo ha completado con éxito una prueba transfronteriza, y solo dos empresas han entrado en la fase de pruebas en el mundo real. Una de las principales razones de la baja tasa de adopción es que los participantes deben cumplir con los requisitos regulatorios diferenciados de diferentes jurisdicciones. Para reducir los costos de coordinación del consenso en múltiples jurisdicciones, GFIN ha adoptado el mecanismo de "agente regulador líder", pero admite:
Las agencias regulatorias principales enfrentan una enorme presión de recursos: deben coordinar la gestión de 38 solicitudes con 23 agencias regulatorias, dedicando una gran cantidad de recursos humanos y materiales para garantizar que las dudas de las empresas y las partes reguladoras se resuelvan a tiempo, asegurando que el proceso de solicitud avance de manera conforme y oportuna.
La mejora de la utilidad del sandbox transfronterizo requiere necesariamente la coordinación y unificación de los estándares legales, pero la coordinación transfronteriza es en realidad un proceso altamente politizado, a menudo afectado por las luchas de interés de los grupos nacionales. Cualquier beneficio de la "señal política" del sandbox se disipará en el proceso de coordinación: cuando todas las jurisdicciones adopten estándares unificados, ya no habrá "jurisdicciones judiciales amigables con la innovación". Los problemas de distribución de recursos y responsabilidades también continuarán existiendo, tanto en operaciones transfronterizas como en la cooperación entre instituciones dentro del país. A pesar de que el sandbox se presenta como un medio para fomentar nuevas tecnologías, estos desafíos de coordinación de recursos son en realidad temas recurrentes, y el sandbox regulatorio no ha ofrecido ninguna solución innovadora.
Cinco, Conclusión
Este artículo continúa la investigación previa del autor, defendiendo que en el ámbito de la tecnología financiera, los reguladores deben priorizar la prevención de riesgos públicos sobre la mejora de la eficiencia y la competencia a través de la innovación privada. La evidencia cada vez más evidente sugiere que este principio también se aplica al campo de la inteligencia artificial generativa, por lo que existen múltiples preocupaciones sobre la implementación de sandbox de IA.
Si bien el ingenioso diseño de "sandbox" puede mitigar algunos riesgos, no debemos saltar a cuestionar la naturaleza fundamental y discutir directamente las soluciones técnicas: la prioridad es reexaminar la aplicabilidad de los "sandbox" regulatorios en contextos específicos. La sociedad necesita urgentemente una reflexión colectiva sobre la "adoración a la innovación al estilo de Silicon Valley", y aumentar la vigilancia sobre el modelo de "sandbox" (y los enfoques regulatorios que promueve) debe ser una parte central de esta reflexión. Después de todo, han pasado más de diez años desde que la Autoridad de Conducta Financiera del Reino Unido creó el primer "sandbox" regulatorio, y hasta ahora, hay pocas pruebas contundentes que demuestren que estas herramientas regulatorias intensivas en recursos realmente han mejorado el bienestar público.
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sandbox regulatorio: diez años después
Autor: Hilary J. Allen Fuente: American University
Diez años después de que la Autoridad de Conducta Financiera del Reino Unido lanzara el sandbox regulador de fintech, este modelo se ha popularizado a nivel mundial, pero su núcleo—la combinación de relajación regulatoria y orientación—carece aún de evidencias sólidas sobre su efectividad real. Las pruebas existentes solo muestran que el sandbox beneficia a las empresas participantes, pero no han demostrado su impacto en el sistema regulatorio en su conjunto o su amplia capacidad para generar innovaciones. Las dos principales preocupaciones que surgieron al nacer el sandbox (la debilitación de la efectividad regulatoria y la duda sobre la eficacia del aprendizaje regulatorio) no solo no se han disuelto en diez años de práctica, sino que en ocasiones se han intensificado. Aunque la optimización del diseño puede aliviar algunos problemas, el desafío fundamental radica en la necesidad de revisar el modelo del sandbox en sí, especialmente en el contexto actual de su promoción para fomentar la innovación en inteligencia artificial generativa. Dado que la expansión de la IA generativa enfrenta limitaciones inherentes y ya ha tenido un impacto negativo significativo en la privacidad, la propiedad intelectual y el medio ambiente, adoptar de manera imprudente un mecanismo de sandbox que podría debilitar la protección legal para impulsar la IA conlleva un riesgo demasiado alto. El Instituto de Investigación de Fintech de la Universidad Renmin de China ha compilado una parte central de este estudio.
I. Introducción
Los organismos reguladores de todo el mundo y de diversos sectores están explorando activamente caminos regulatorios adecuados para la innovación tecnológica. En 2015, la Autoridad de Conducta Financiera del Reino Unido (FCA) anunció la creación de un mecanismo de sandbox regulatorio para fintech, y en la década siguiente, este modelo se expandió rápidamente por todo el mundo. El diseño central del sandbox regulatorio radica en: seleccionar empresas que puedan llevar a cabo pruebas limitadas de productos en un entorno con restricciones regulatorias reducidas y menor riesgo de ejecución. Su objetivo tiene una doble naturaleza: por un lado, busca reducir las barreras de entrada que podrían obstaculizar la innovación en fintech; por otro lado, proporciona a los organismos reguladores la oportunidad de comprender nuevas tecnologías emergentes, para ajustar sus estrategias regulatorias durante el proceso de ensayo del sandbox. En los últimos años, los encargados de la formulación de políticas en varios países también han mostrado un gran interés en utilizar el mecanismo de sandbox para fomentar la innovación en inteligencia artificial y construir un nuevo marco regulatorio para la IA. Sin embargo, la práctica de diez años del sandbox de fintech indica que trasladarlo al ámbito de la IA como herramienta política carece de fundamentos suficientes.
A pesar de que los entornos regulatorios de prueba se han adoptado ampliamente, la evidencia empírica para evaluar el grado de logro de sus objetivos sigue siendo escasa. Las investigaciones empíricas existentes se centran en indicadores de innovación: la capacidad de financiamiento de las empresas participantes, la cantidad de patentes obtenidas, entre otros. Estos datos no solo no pueden revelar el impacto del mecanismo de sandbox en el panorama regulatorio general de las fintech, sino que tampoco pueden demostrar si los resultados innovadores generados por el sandbox benefician a grupos fuera de los sujetos innovadores.
La falta de apoyo de datos es crucial: las perspectivas de que los sandbox de fintech logren sus objetivos no son optimistas. En primer lugar, no está claro si la innovación en fintech puede generar suficientes beneficios sociales para justificar la relajación de cláusulas regulatorias importantes, que originalmente estaban destinadas a proteger a los consumidores y al sistema financiero de daños. En segundo lugar, debido a la falta de representatividad de la muestra de participantes en el sandbox y al entorno especial que puede inducir a la captura regulatoria, el conocimiento que los reguladores obtienen de los experimentos tiene limitaciones significativas. Los canales a través de los cuales los reguladores comparten el conocimiento obtenido en el sandbox también están restringidos.
Dos, la base teórica de la caja de arena regulatoria
En 2016, la Autoridad de Conducta Financiera del Reino Unido (FCA) definió su primer sandbox regulatorio como "un 'espacio seguro' donde las empresas pueden probar productos, servicios, modelos de negocio y mecanismos de entrega innovadores, siempre que se garantice una protección adecuada para los consumidores". Durante la siguiente década, los participantes del sandbox de la FCA se centraron principalmente en el desarrollo de nuevos productos de crédito, inversión, banca y pagos mediante el uso de tecnología. Muchas jurisdicciones en todo el mundo han seguido su ejemplo estableciendo mecanismos de sandbox regulatorio para fintech. Aunque los sandboxes diseñados por diferentes entidades reguladoras presentan diferencias significativas en su estructura y objetivos, su objetivo central suele incluir los siguientes elementos:
Apoyar a las empresas de tecnología financiera que buscan ofrecer productos, servicios o modelos de negocio innovadores;
Construir un sistema de servicios financieros más eficiente y con una gestión de riesgos más completa;
Aclarar la relación interactiva entre las nuevas tecnologías y modelos de negocio y el marco regulatorio, identificando las posibles barreras de entrada al mercado.
Promover una competencia efectiva que beneficie a los consumidores;
Mejorar la inclusión de los servicios financieros.
Los sandbox regulatorios son generalmente considerados como un mecanismo de tres ganadores: ayudan a los innovadores a obtener financiamiento y aceleran el lanzamiento de productos; aseguran que los consumidores tengan acceso a más productos de tecnología financiera; y permiten a las autoridades regulatorias comprender los productos de tecnología financiera y su relación con las regulaciones (sin mencionar que también ayudan a moldear una imagen de "amigable con la innovación" en la jurisdicción).
Desde que fue creado por la FCA, el concepto de sandbox regulatorio ha trascendido el ámbito de las fintechs, expandiéndose a diversos escenarios como la conducción autónoma y la práctica legal. El informe de la OCDE de 2023 muestra que en todo el mundo ya se habían implementado alrededor de 100 programas de sandbox. Especialmente en el ámbito de la inteligencia artificial, está creciendo la demanda de suspender la regulación a través de sandbox para promover experimentos de IA.
El sandbox regulatorio tiene múltiples ventajas:
En la práctica, algunas jurisdicciones han iniciado pruebas de sandbox de IA. Los operadores de sandbox de tecnología financiera en lugares como el Reino Unido y Singapur han comenzado a explorar aplicaciones financieras de la IA (Estados Unidos al menos ha propuesto un proyecto de ley para establecer un sandbox para que las instituciones financieras realicen experimentos de IA). También han surgido sandboxes especiales de IA independientes de la regulación financiera: el Reino Unido, Noruega y otros lugares han establecido sandboxes de IA centrados en la regulación de la privacidad. A medida que la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea exige a los Estados miembros que operen al menos un sandbox de regulación de IA o participen en un sandbox multinacional antes del 2 de agosto de 2026, este tipo de mecanismos aumentará significativamente en la Unión Europea en los próximos años. La ley prevé la posibilidad de sandboxes de IA transfronterizos, dado que las empresas de IA operan en múltiples jurisdicciones y, debido a la naturaleza interdisciplinaria de la tecnología de IA, los sandboxes dentro de una única jurisdicción también necesitan la colaboración de múltiples departamentos de regulación.
Para abordar las características transfronterizas de los servicios financieros, la Red Global de Innovación Regulatoria Financiera (GFIN) se estableció en 2019, y su mecanismo de "Pruebas Transfronterizas (CBT)" (también conocido como "sandbox global") se dedica a "crear un entorno que permita a las empresas probar nuevas tecnologías, productos o modelos de negocio de forma continua o simultánea en múltiples jurisdicciones". En octubre de 2020, GFIN lanzó la primera ronda de solicitudes para pruebas transfronterizas, exigiendo a los solicitantes cumplir con los estándares de admisión de todas las jurisdicciones objetivo. Los resultados de implementación no fueron satisfactorios: de 38 solicitudes, solo 9 pasaron la evaluación, y finalmente solo 2 empresas entraron en la fase de pruebas en el mundo real. Hasta la fecha, este mecanismo no ha iniciado una segunda ronda, lo que genera preocupaciones sobre la práctica del sandbox transfronterizo. Pero, ¿es suficiente la evidencia empírica existente?
Tres, evidencia empírica del funcionamiento del sandbox durante diez años
La Autoridad de Conducta Financiera del Reino Unido (FCA) publicó en 2017 el primer "informe de resultados" del sandbox regulador, evaluando por sí misma sus experimentos iniciales. El informe afirma de manera positiva la efectividad del sandbox en las siguientes áreas:
Acortar el tiempo de lanzamiento de los resultados de innovación y potencialmente reducir costos
Ampliar las vías de financiación para los innovadores mediante la reducción de la incertidumbre regulatoria
Facilitar la entrada de más productos en pruebas y con posibilidades de lanzarse al mercado
Fomentar la colaboración entre los reguladores y los innovadores, integrando mecanismos de protección al consumidor en los nuevos productos y servicios.
Los tres primeros objetivos benefician directamente a los sujetos de innovación, mientras que el último se centra en el interés público: la parte de satisfacción del FCA con respecto al cuarto objetivo se basa en "elaborar medidas de garantía de pruebas personalizadas en conjunto con las empresas".
Hasta ahora, la investigación empírica independiente sobre los entornos regulativos de pruebas sigue siendo insuficiente. Un importante estudio publicado por economistas del Banco de Pagos Internacionales (BIS) en 2024 señala: "A pesar de que los entornos regulativos de pruebas se utilizan ampliamente y reciben mucha atención en el ámbito de políticas, aún falta evidencia empírica sistemática sobre si realmente ayudan a las empresas de tecnología financiera a financiarse, innovar o establecer modelos de negocio viables." El BIS, a través del análisis de la obtención de capital, la tasa de supervivencia y los datos de patentes de las empresas en el entorno regulativo de pruebas del Reino Unido, confirma que "el entorno de pruebas ha logrado uno de sus objetivos centrales: ayudar a las nuevas empresas de tecnología financiera a financiarse e incentivar las actividades innovadoras."
Este tipo de investigación, al igual que la autoevaluación de la FCA, se centra en el impacto de la sandbox en los actores de la innovación, demostrando que unirse a la cola de la sandbox es beneficioso para las empresas. Sin embargo, esta conclusión podría generar preocupaciones sobre el "seleccionador de ganadores" por parte de las agencias gubernamentales: las empresas no seleccionadas podrían enfrentar un entorno de innovación más severo. Aunque los investigadores del BIS reconocen que la ventaja de financiamiento de los participantes de la sandbox "se ajusta a la lógica de que la sandbox reduce las barreras de información de inversión y financiamiento y los costos de incertidumbre regulatoria", no descartan otra explicación: "la elegibilidad para participar en la sandbox podría convertirse en un respaldo crediticio, beneficiando la financiación de las empresas."
Lo que es aún más crucial es que la limitada investigación existente solo ha respondido a la punta del iceberg de si "los sandbox regulatorios son en general beneficiosos para la política". Los autores del BIS enfatizan especialmente: "Los resultados de la investigación no demuestran necesariamente que el sandbox mejore claramente el bienestar social. La operación del sandbox a menudo requiere apoyo de fondos públicos, y ayudar a las empresas con financiamiento es solo uno de los objetivos: mejorar el bienestar del consumidor y mantener la estabilidad financiera son igualmente importantes." Además, la investigación del BIS se basa en la suposición de que "el sandbox permite a los reguladores prever el impacto en el bienestar social antes de que el producto salga al mercado". Sin embargo, el profesor de derecho Doug Sarro, basado en la última investigación sobre la práctica del sandbox de criptomonedas por parte de las autoridades regulatorias en Canadá, indica que incluso después de que un producto se lanza al público, el impacto del sandbox en el bienestar del consumidor y la estabilidad financiera sigue presente.
Saro descubrió que, a pesar de la expectativa general de que las empresas "graduadas" cumplirían con todas las regulaciones, las autoridades provinciales de valores de Canadá "no solo supervisan las plataformas de intercambio dentro del sandbox, sino que también implementan regulaciones a largo plazo después de su (nominal) salida del sandbox". Además, cuestionó la efectividad de las medidas de protección al consumidor diseñadas para el sandbox:
Los reguladores a menudo no logran anticipar los nuevos riesgos de las plataformas de trading, y solo toman medidas cuando los riesgos son similares a los del ámbito de valores tradicionales, o ya han causado un daño significativo a los consumidores que genera cuestionamientos públicos.
La Oficina del Enviado Especial del Secretario General de las Naciones Unidas para las Finanzas Inclusivas (UNSGSA) y el Centro de Finanzas Alternativas de Cambridge (CCAF) también plantearon otras interrogantes en su informe de 2019, cuyas conclusiones principales son las siguientes:
Las experiencias de los primeros entornos regulatorios de prueba indican que este mecanismo no es necesario ni suficiente para promover la inclusión financiera. Aunque los entornos de prueba tienen ventajas, su establecimiento es complejo y costoso de mantener. La práctica ha demostrado que la mayoría de los problemas regulatorios involucrados en las pruebas de entornos de prueba se pueden resolver de manera efectiva sin un entorno de prueba en la realidad. Herramientas como oficinas de innovación pueden lograr efectos similares a un costo menor.
En otras palabras, si el sandbox de fintech que consume muchos recursos se trasladara a otros lugares, podría ser más eficaz (el informe señala que las autoridades regulatorias de varios países no anticiparon la intensidad del consumo de recursos del sandbox). La razón principal de la alta intensidad de recursos es que los reguladores deben proporcionar orientación personalizada a los participantes; este "apoyo regulatorio" es costoso, pero si falta, la efectividad del sandbox es preocupante (evaluado desde la perspectiva de las empresas participantes). Estos hallazgos inevitablemente conducen a preguntas más profundas: ¿es realmente necesario el alivio regulatorio del sandbox para promover la innovación en fintech? ¿Bastaría con proporcionar orientación para incentivar la innovación (y la mayoría de las autoridades reguladoras ya han establecido "centros de innovación" para ofrecer este tipo de servicios)? Pero la pregunta más fundamental es: ¿es conforme al interés público utilizar recursos públicos para fomentar la innovación en el sector privado?
Cuatro, preocupaciones profundas
Investigaciones anteriores han revelado múltiples riesgos de este modelo: los reguladores seleccionan empresas en el sandbox en realidad "eligiendo ganadores", lo que perjudica la equidad regulatoria; los costos de operación del sandbox a menudo superan las expectativas; sus beneficios fluyen más hacia los innovadores que hacia el público; con la difusión global de los sandboxes, el beneficio marginal de las señales de políticas "amigables con la innovación" continúa disminuyendo. Investigaciones recientes se centran más en la contradicción central: el sandbox de tecnología financiera exige posponer la ejecución de regulaciones clave destinadas a proteger a los consumidores y al sistema financiero.
Los partidarios de la sandbox aceptan por defecto el aumento de posibles daños públicos, fundamentando su teoría en dos puntos: primero, la innovación beneficiará al público al mejorar la eficiencia y la competencia; segundo, la sandbox ayuda a los reguladores a comprender el desempeño del mercado de nuevas tecnologías, optimizando así la regulación a largo plazo. Sin embargo, esta sección argumentará que estas suposiciones no resisten el escrutinio en el ámbito de las fintech, y son igualmente difíciles de sostener en el campo de la inteligencia artificial. Es necesario señalar de antemano que la innovación no necesariamente beneficia a la sociedad: aunque se considera una condición necesaria para mejorar la eficiencia y la competencia, el significado concreto de "eficiencia" y "competencia" siempre está sujeto a disputas contextuales, y muchas interpretaciones en realidad no contribuyen al bienestar social en su conjunto. Además, cuando los reguladores financieros se convierten en "porristas" y patrocinadores de la innovación que eligen, su objetividad y disposición para compartir conocimientos se verán debilitadas, y la cognición regulatoria en sí misma ya presenta sesgos debido a la existencia selectiva de los participantes en la sandbox.
A. Como un sandbox para el aprendizaje regulatorio
La participación de las empresas en el sandbox es completamente voluntaria, por lo que el sandbox solo acepta a los sujetos innovadores que solicitan activamente su inclusión. Esto da lugar a una doble zona ciega de conocimiento: los reguladores no pueden conocer a las empresas que cumplen completamente con la normativa, ya que no necesitan participar en el sandbox, y tampoco pueden entender a aquellos que creen no estar sujetos a la normativa vigente. Incluso entre las empresas solicitantes, los criterios de selección suelen ser poco claros, y muchas solicitudes son rechazadas sin una base clara.
El conocimiento que los reguladores obtienen del sandbox, por lo tanto, tiene sesgos intrínsecos. Aunque la percepción de la muestra sesgada sigue siendo valiosa, no se debe considerar el sandbox como la única o la mejor forma de adquirir conocimiento. Como ha observado la agencia de la ONU: los reguladores pueden aprender nuevas tecnologías de las startups a través de canales informales. La desregulación no es en absoluto una condición necesaria para comprender la tecnología financiera o la inteligencia artificial.
Otra deficiencia en la generación de conocimientos regulatorios en el sandbox es que el mecanismo de acceso fomenta relaciones anormales entre el gobierno y las empresas, lo que agrava el riesgo de "captura regulatoria". En términos simples, la "captura regulatoria" se refiere a cuando los reguladores colocan los intereses de la industria por encima del interés público, y sus incentivos pueden ser o explícitos (como la corrupción) o implícitos. Un ejemplo típico de captura implícita es cuando los reguladores obtienen información principalmente de la propia industria (sin consultar a investigadores independientes y grupos de consumidores), lo que inevitablemente impregna su perspectiva con la visión de la industria y, por lo tanto, se asimila. Este proceso se denomina "captura cognitiva", y la complejidad técnica superficial de los modelos de negocio de fintech facilita aún más este fenómeno. Si los reguladores no establecen una base de conocimiento técnico a través de la incorporación de talento o la capacitación interna, su capacidad para realizar evaluaciones críticas de las afirmaciones de la industria estará limitada. Este problema también es prominente en la regulación de la IA: las empresas de IA a nivel global están capturando activamente a los reguladores con narrativas como "la regulación frena la innovación" y "obliga a los emprendedores a irse".
En resumen, la capacidad del sandbox para realmente mejorar la capacidad de los reguladores para desempeñar sus funciones merece ser cuestionada. El autor ha señalado: "El sandbox regulatorio puede ayudar ocasionalmente a los reguladores financieros a cumplir con sus funciones de control de riesgos, pero su raíz en la popularidad radica en una suposición superficial: que la innovación en tecnología financiera del sector privado necesariamente se alinea con el mejor interés social." El siguiente texto se centrará en examinar la razonabilidad de esta suposición.
B. Innovación como objetivo de regulación
Como dice la profesora de derecho Dierdre Ahern, la idea del sandbox regulatorio se basa en "la función de interés público del regulador para mejorar la elección del consumidor, los precios y la eficiencia" - lo cual presenta una divergencia fundamental con la lógica regulatoria centrada en "el control de riesgos". Sin embargo, hay razones suficientes para cuestionar: ¿realmente las "competencias" y "eficiencias" generadas por el sandbox de tecnología financiera benefician al público? Abandonar el control de riesgos podría resultar ser un juicio erróneo. Cada vez hay más indicios de que las dudas sobre el beneficio público de la innovación en IA también son válidas. En este contexto, la razonabilidad de políticas que debilitan los mecanismos de protección pública para fomentar la innovación es cuestionable - y esta es precisamente la lógica esencial del diseño del sandbox.
Las políticas que promueven la innovación deben beneficiar principalmente a los propios innovadores. La premisa teórica es que la innovación generará beneficios secundarios para otros, sin embargo, en la realidad, no todas las innovaciones son beneficiosas para ambas partes, y esta premisa no siempre se sostiene. Por ejemplo, Doug Sarro, a través de un estudio del sandbox de criptomonedas en Canadá, descubrió que: "Las prácticas regulatorias al menos parcialmente confirmaron las preocupaciones: el sandbox puede priorizar a los innovadores sobre los consumidores". Investigaciones previas realizadas por el autor y otros académicos también revelaron que muchos productos de tecnología financiera, además de tener interfaces de aplicación fluidas, carecen de innovaciones tecnológicas sustantivas, y algunos productos son incluso perjudiciales en su "absorción depredadora" - superficialmente sirven a grupos marginales que han sido excluidos, pero en realidad implementan una explotación sistemática. Las fuentes de ganancias de la tecnología financiera a menudo no provienen de ventajas tecnológicas, sino de eludir las reglas de protección al consumidor que deberían cumplirse bajo el nombre de "innovación".
Cada vez hay más evidencia que sugiere que las dudas sobre el "win-win" de la IA generativa también son válidas (la IA en sentido amplio abarca diversas tecnologías; la IA generativa se refiere específicamente a herramientas que generan nuevo contenido al identificar patrones de asociación a través de grandes volúmenes de datos de entrenamiento). Desde 2024, el mundo académico ha comenzado a cuestionar agudamente el valor real de la IA generativa. Por ejemplo, Jim Covello, jefe de investigación de acciones de Goldman Sachs, un veterano que ha seguido la industria tecnológica desde la burbuja de Internet, señala que la IA generativa desarrollada en Silicon Valley carece de escenarios de aplicación claros. Además, advierte: "Nunca en la historia ha habido una tecnología que, al salir al mercado, obtenga una predicción de valoración de un billón de dólares... en el pasado, la iteración tecnológica siempre significó que soluciones económicas reemplazaban a las costosas, pero ahora, una tecnología costosa intenta reemplazar mano de obra de bajo costo, esta lógica es fundamentalmente difícil de sostener."
El defecto central de esta forma de IA radica en la tendencia a alucinar: el modelo genera con frecuencia respuestas que parecen autoritarias pero son erróneas en realidad. Los errores típicos incluyen: el modelo de Google sugiere añadir pegamento Elmer para que la pizza tenga más hilos; el modelo de OpenAI no puede contar correctamente la cantidad de letras "r" en la palabra fresa (strawberry). Aún más, la IA a menudo inventa literatura para respaldar sus conclusiones: un estudio de la BBC en 2025 encontró que "el 13% de las citas de los asistentes de IA de la BBC contenían tergiversaciones o no tenían correspondencia con el texto original".
Si las empresas implementan modelos de este tipo sin supervisión, podrían pagar un alto precio: la lección de Air Canada es una prueba clara de ello. Su chatbot dio respuestas incorrectas sobre políticas funerarias, y la aerolínea llegó a argumentar que "el chatbot debería ser responsable", pero el tribunal civil falló a favor de compensar al cliente y multar a la empresa. Introducir un "mecanismo de intervención humana" puede reducir el riesgo de errores, pero diluye la ventaja de costo que la IA busca lograr. Detectar y corregir las ilusiones de salida de la IA requiere una gran cantidad de mano de obra especializada: un estudio de Upwork de 2024 encontró que el 96% de los ejecutivos espera que las herramientas de IA mejoren la productividad empresarial (39% las usan obligatoriamente / 46% las fomentan), pero casi el 47% de los empleados que usan IA admiten "no saber cómo alcanzar los objetivos de aumento de eficiencia requeridos por el empleador".
Dado las limitaciones mencionadas, no es sorprendente que los escenarios de aplicación comercial de la IA generativa sean limitados. Las empresas generalmente se resisten a estas herramientas, lo que podría ser una buena noticia: investigaciones recientes revelan que la dependencia de herramientas de IA tiene una correlación negativa significativa con la capacidad de pensamiento crítico. A pesar de que la IA es promocionada como una herramienta que "libera a la humanidad de las tareas básicas para concentrarse en la creación de alto nivel", la realidad es que las habilidades avanzadas a menudo provienen de la forja en la práctica básica.
Incluso dejando de lado el examen específico del mecanismo de sandbox, todavía existen dudas razonables sobre esta herramienta regulatoria. Los formuladores de políticas deben estar especialmente alerta a los incentivos distorsionados que puede generar el sandbox: en un estado ideal, la ley y las agencias reguladoras deben transmitir a la industria la clara señal de que "la innovación conforme a la normativa es la única forma de garantizar el interés público", pero el sandbox puede ser interpretado como "sacrificar la autoridad legal en favor de la innovación".
"Competencia" y "eficiencia" son en realidad pruebas de Rorschach que reflejan los valores de los reguladores. Tomando "eficiencia" como ejemplo, lleva consigo diferentes juicios de valor en distintos ámbitos, lo que fundamentalmente impide que sea un objetivo regulador neutral y unificado. Los objetivos de eficiencia y competencia dificultan que los reguladores proporcionen una guía clara: al evaluar un sandbox, los reguladores deben preguntarse "¿Desde qué perspectiva determinamos la competencia y la eficiencia? ¿Es desde la perspectiva de las empresas participantes, de toda la industria o del público?"
En lugar de gastar esfuerzo construyendo un sandbox que acomode la innovación, los reguladores deberían adoptar una estrategia de prevención proactiva para contener los daños públicos de las nuevas tecnologías. Michael Su, exsubdirector de la Oficina de Moneda, propuso un marco regulatorio de tecnología financiera denominado "acomodar y domesticar", que también es aplicable a la regulación de la innovación tecnológica en sentido amplio.
La política de acomodación puede respaldar tecnologías defectuosas y mantener artificialmente modelos de negocio que no tienen capacidad de supervivencia. Dado que los innovadores generalmente carecen de una comprensión global del entorno operativo (como se mencionó anteriormente), a menudo domesticar es un camino más favorable. La académica de la cultura tecnológica, Arati Vade, señala sobre las herramientas de IA:
La capacidad de los expertos en tecnología de inteligencia artificial para evaluar su impacto sociopolítico es muy inferior a la de los profesionales que afirman estar revolucionando el campo. Grupos profesionales como médicos, maestros, trabajadores sociales y formuladores de políticas no son ajenos al discutir la IA; de hecho, son los más calificados para comprender los riesgos potenciales de abuso de las tecnologías de automatización en sus respectivos ámbitos.
Es necesario aclarar: a veces, la legislación escrita debe evolucionar por el interés público, pero cuando la reforma regulatoria avanza de manera fragmentada y beneficia principalmente a unas pocas empresas de sandbox, se debe tener precaución. Si los reguladores deben experimentar nuevas estrategias, antes del surgimiento del sandbox ya había muchas herramientas aplicables a toda la industria disponibles. Al evaluar los sandboxes de fintech, las agencias de la ONU enfatizan: "Un sistema de licencias basado en el principio de proporcionalidad o en el riesgo puede reducir los costos de cumplimiento para las startups, y a diferencia de las pruebas de sandbox, cubre a todos los participantes del mercado."
Los métodos de regulación informal pueden ser efectivos al tratar con tecnologías de rápida iteración, pero siempre conllevan un costo, especialmente la falta de derechos de participación pública y transparencia en la toma de decisiones regulatorias. Estos costos son aún más evidentes en el contexto de las "sandbox": las empresas privadas tienen un peso significativo en la formulación de términos regulatorios, y los grupos afectados a menudo ni siquiera conocen el contenido de dichos términos, y mucho menos pueden presentar objeciones. Cuando la complejidad técnica de los productos de las empresas de sandbox es extremadamente alta, los reguladores a menudo se ven sometidos a su "autoridad técnica", lo que facilita que dominen la formulación de términos.
Los reguladores actúan como "porristas" de las empresas de sandbox, lo que provoca una continua disminución de los estándares regulatorios. El caso canadiense muestra que las empresas de criptomonedas aún no pueden operar de manera compliant después de "graduarse", ya que su naturaleza de ganancias depende del arbitraje regulatorio en lugar de la innovación tecnológica. Cuando vence la exención temporal, los reguladores enfrentan una difícil decisión: forzar el cumplimiento llevará al cierre de empresas, o hacer la exención permanente. La realidad político-económica a menudo obliga a elegir la segunda opción: la cadena ecológica de empleados y clientes que forman las empresas crea una red de intereses creados, lo que dificulta a los reguladores endurecer las reglas.
El resultado es una ruptura de las reglas, diferentes empresas aplican estándares diferenciados, lo que genera un entorno de competencia desleal y se aleja completamente de la intención original del "sandbox" de "cultivar el cumplimiento integral". Los formuladores de políticas deben tener una comprensión clara: una vez que una empresa entra en el sandbox, los reguladores caen en una trampa de complacencia pasiva, viéndose obligados a tolerar riesgos públicos a largo plazo. La solución fundamental radica en cambiar hacia un modelo de domesticación: restringir los límites de la innovación a través de un marco regulatorio unificado, en lugar de sacrificar el interés público a cambio del desarrollo tecnológico.
C. Dilemas de gobernanza del sandbox transfronterizo
La "Ley de Inteligencia Artificial" de la UE promueve un mecanismo de sandbox transnacional, destacando los desafíos especiales de la regulación transfronteriza: la contradicción entre la necesidad de las empresas de operar en múltiples jurisdicciones y la dependencia de la eficacia de las pequeñas jurisdicciones. Sin embargo, la implementación transfronteriza enfrenta obstáculos profundos: la fragmentación de los estándares regulatorios, los altos costos de coordinación y la disolución de las señales políticas, lo que respalda las dudas razonables sobre la herramienta de sandbox.
La Red Global de Innovación Financiera (GFIN), establecida en 2019, tiene como objetivo operar un sandbox transfronterizo de tecnología financiera. Hasta ahora, solo ha completado con éxito una prueba transfronteriza, y solo dos empresas han entrado en la fase de pruebas en el mundo real. Una de las principales razones de la baja tasa de adopción es que los participantes deben cumplir con los requisitos regulatorios diferenciados de diferentes jurisdicciones. Para reducir los costos de coordinación del consenso en múltiples jurisdicciones, GFIN ha adoptado el mecanismo de "agente regulador líder", pero admite:
Las agencias regulatorias principales enfrentan una enorme presión de recursos: deben coordinar la gestión de 38 solicitudes con 23 agencias regulatorias, dedicando una gran cantidad de recursos humanos y materiales para garantizar que las dudas de las empresas y las partes reguladoras se resuelvan a tiempo, asegurando que el proceso de solicitud avance de manera conforme y oportuna.
La mejora de la utilidad del sandbox transfronterizo requiere necesariamente la coordinación y unificación de los estándares legales, pero la coordinación transfronteriza es en realidad un proceso altamente politizado, a menudo afectado por las luchas de interés de los grupos nacionales. Cualquier beneficio de la "señal política" del sandbox se disipará en el proceso de coordinación: cuando todas las jurisdicciones adopten estándares unificados, ya no habrá "jurisdicciones judiciales amigables con la innovación". Los problemas de distribución de recursos y responsabilidades también continuarán existiendo, tanto en operaciones transfronterizas como en la cooperación entre instituciones dentro del país. A pesar de que el sandbox se presenta como un medio para fomentar nuevas tecnologías, estos desafíos de coordinación de recursos son en realidad temas recurrentes, y el sandbox regulatorio no ha ofrecido ninguna solución innovadora.
Cinco, Conclusión
Este artículo continúa la investigación previa del autor, defendiendo que en el ámbito de la tecnología financiera, los reguladores deben priorizar la prevención de riesgos públicos sobre la mejora de la eficiencia y la competencia a través de la innovación privada. La evidencia cada vez más evidente sugiere que este principio también se aplica al campo de la inteligencia artificial generativa, por lo que existen múltiples preocupaciones sobre la implementación de sandbox de IA.
Si bien el ingenioso diseño de "sandbox" puede mitigar algunos riesgos, no debemos saltar a cuestionar la naturaleza fundamental y discutir directamente las soluciones técnicas: la prioridad es reexaminar la aplicabilidad de los "sandbox" regulatorios en contextos específicos. La sociedad necesita urgentemente una reflexión colectiva sobre la "adoración a la innovación al estilo de Silicon Valley", y aumentar la vigilancia sobre el modelo de "sandbox" (y los enfoques regulatorios que promueve) debe ser una parte central de esta reflexión. Después de todo, han pasado más de diez años desde que la Autoridad de Conducta Financiera del Reino Unido creó el primer "sandbox" regulatorio, y hasta ahora, hay pocas pruebas contundentes que demuestren que estas herramientas regulatorias intensivas en recursos realmente han mejorado el bienestar público.