Comparación con Ginebra, Zúrich y la Unión Europea
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Suiza y Singapur comparten la preferencia por los principios y la supervisión ordinaria frente a una ley específica. La Autoridad Federal de Supervisión de los Mercados Financieros (FINMA) expuso sus expectativas en la Comunicación de la FINMA 08/2024, de 18 de diciembre de 2024. Pidió a las entidades supervisadas que identificaran, evaluaran, gestionaran y vigilaran los riesgos de la inteligencia artificial y constató que la mayoría se encontraban «still in the early stages of development», con estructuras de gobernanza aún en fase de implantación.1 Los dos reguladores observaron la misma fase de adopción casi al mismo tiempo. La MAS (Monetary Authority of Singapore, la autoridad monetaria y supervisora financiera) fue después más lejos y convirtió sus observaciones en directrices detalladas con periodos transitorios, mientras que la FINMA se ha basado hasta ahora en su comunicación y en la supervisión ordinaria.
La Unión Europea optó por la legislación. Su Reglamento de Inteligencia Artificial entró en vigor el 1 de agosto de 2024 y se aplica por etapas. Las prácticas prohibidas pasaron a ser ilícitas a partir del 2 de febrero de 2025 y las normas sobre modelos de uso general se aplicaron desde el 2 de agosto de 2025. Las obligaciones para los sistemas de alto riesgo enumerados en el anexo III, que incluyen determinados usos financieros, fueron aplazadas al 2 de diciembre de 2027 por el reglamento ómnibus digital de 2026.2 Los bancos de Ginebra notan el efecto del régimen europeo cuando atienden a clientes de la Unión. Las entidades de Singapur lo notan sobre todo a través de sociedades matrices y clientes europeos.
La diferencia de método refleja una diferencia en el papel del regulador. En Ginebra, el volumen sobre Ginebra describe un adoptante prudente que espera a que la tecnología esté probada, con un centro financiero de unos 38 000 empleos.3 En Singapur, la MAS actúa como impulsora de consorcios sectoriales, financiadora de proyectos piloto y autora de directrices, una combinación que las autoridades suizas no intentan. Existen principios comparables en otras partes de Asia y en Europa. La Hong Kong Monetary Authority publicó en 2019 principios rectores sobre el análisis de big data y la inteligencia artificial, al igual que el banco central neerlandés con sus principios SAFEST. La posición más amplia de Hong Kong como competidor se examina en el capítulo K.III.4
La comparación ofrece una lección para ambos centros. La prudencia de Ginebra evita los costosos fracasos de los pioneros, aunque corre el riesgo de una distancia creciente respecto de los centros que aprenden sobre la marcha. El activismo de Singapur genera métodos comunes y una plantilla formada, al precio de un regulador estrechamente implicado en el sector que supervisa. Para un cliente que elige entre ambos centros, la pregunta más relevante es si la entidad de que se trate puede explicar cómo funcionan sus modelos y quién responde de ellos. En esa cuestión, las Guidelines de Singapur ofrecen al cliente un estándar más claro que invocar.
En cifras
FEAT Principles: 12 de noviembre de 2018, catorce principios. Consorcio Veritas: 17 miembros en 2019, 32 en la fase 3, Toolkit 2.0 el 26 de junio de 2023. Project MindForge, fase 2: 34 participantes. Consulta sobre las AI Risk Management Guidelines: del 13 de noviembre de 2025 al 31 de enero de 2026, respuesta de 7 de octubre de 2026 con 135 participantes. Transición: 12 meses para la gobernanza y el inventario, 24 meses para la plena implantación. FSTI 4.0: hasta 220 millones de S$ en tres años. Sector financiero: alrededor del 14 % del PIB y unos 200 000 empleados. AI Workforce Co-Lab: 23 entidades pioneras, más de 80 000 empleados que deben formarse para 2028. DBS: 1000 millones de S$ de valor económico atribuido a la inteligencia artificial en 2025. Tajudin (2025): condena personal en costas de 800 S$ por una cita ficticia generada por IA.
Notas
- FINMA, «FINMA guidance on governance and risk management when using artificial intelligence», FINMA Guidance 08/2024, 18 de diciembre de 2024 (finma.ch): los riesgos incluyen riesgos de modelo (robustez, corrección, explicabilidad, sesgo), riesgos de datos, riesgos informáticos y cibernéticos, dependencia de terceros y riesgos jurídicos y reputacionales; la mayoría de las entidades se encuentran «still in the early stages of development». ↩
- Wikipedia, «Artificial Intelligence Act» (consultado en noviembre de 2026): publicado en el Diario Oficial el 12 de julio de 2024, en vigor desde el 1 de agosto de 2024; prácticas prohibidas desde el 2 de febrero de 2025; normas sobre IA de uso general desde el 2 de agosto de 2025; Reglamento (UE) 2026/1744 (ómnibus digital), en vigor desde el 27 de julio de 2026, que aplaza las obligaciones de alto riesgo del anexo III al 2 de diciembre de 2027 y las del anexo I al 2 de agosto de 2028. ↩
- Ressos, Genève, place financière internationale, parte K, capítulo IV, sección sobre el empleo (que cita a Léman Bleu, 16 de octubre de 2025): cerca de 38 000 empleos en el sector financiero ginebrino. ↩
- MAS, Information Paper, diciembre de 2024, nota 21: la HKMA publicó en 2019 principios rectores para el análisis de big data y la IA que abarcan gobernanza y rendición de cuentas, equidad, transparencia e información, y privacidad de los datos; De Nederlandsche Bank publicó los principios SAFEST en 2019. ↩
Solo a efectos de información general. Este artículo no constituye asesoramiento jurídico ni fiscal, no sustituye el asesoramiento en un caso concreto y no crea una relación abogado-cliente. Refleja la situación jurídica a fecha de octubre 2026.