Imagina que el blanqueo de capitales o, como se denomina en Latinoamérica, lavado de dinero, es como intentar convertir billetes manchados de barro en dinero reluciente que nadie pueda rastrear. Es un problema global gigantesco que busca esconder de dónde viene el dinero que se ha obtenido ilegalmente (Le-Khac et al., 2016), que incluye ganancias de actividades como el tráfico de drogas, el juego clandestino o la evasión de impuestos (Soltani et al., 2016; Salehi et al., 2017). Los delincuentes usan este proceso para que su dinero "sucio" parezca legal y legítimo (Suresh et al., 2016). Normalmente, el proceso tiene tres etapas: primero, meten el dinero en el sistema financiero; luego, lo mueven a través de un montón de transacciones complicadas para que sea difícil seguirle la pista; y al final, lo reintroducen en la economía como si fuera limpio (Alexandre & Balsa, 2015; Savage et al., 2016). El no tener buenos sistemas para combatir esto puede desestabilizar la economía de un país y dañar la confianza en todo el sistema financiero (Ahmed, 2017). Hoy en día, con tanta tecnología, a los criminales les resulta más fácil esconder este dinero ilícito (Eysenbrandt, 2023). Antes, los bancos usaban principalmente sistemas basados en reglas. Es decir, si una transacción pasaba de cierta cantidad o cumplía ciertos criterios, se encendía una "banderita roja" (Han et al., 2020; Chen et al., 2018). El problema es que estos métodos, que a menudo requerían que las personas revisaran montones de documentos, eran lentos, costosos y generaban muchísimas falsas alarmas (Kute et al., 2021). Los "lavadores" de dinero se han vuelto muy astutos, usando redes complejas, empresas fantasma e incluso criptomonedas para que sus movimientos de dinero sean casi invisibles (Efijemue et al., 2023). Esto significa que los sistemas antiguos ya no dan la talla (PricewaterhouseCoopers, 2020). La pandemia de COVID-19 solo empeoró las cosas, ya que la gente ecomenzó a usar más los servicios digitales, creando nuevas oportunidades para los criminales y haciendo que la detección avanzada fuera aún más urgente (Vulchi & Ackerman, 2024; Efijemue et al., 2023; Ahmad, 2018). Aquí es donde entra la Inteligencia Artificial (IA), junto con el aprendizaje automático – ML- y el aprendizaje profundo -DL- (M. Velasco, 2025).
Estas tecnologías son un cambio de juego en la lucha contra el blanqueo. Piensa que son como un detective súper inteligente que puede analizar volúmenes de datos enormes en tiempo real y detectar patrones y anomalías muy sutiles que a un humano se le pasarían por alto (Amoako et al., 2025; Efijemue et al., 2023; Saleous et al., 2023). Además, lo genial es que estos modelos de IA aprenden y se adaptan continuamente a medida que los delincuentes cambian sus tácticas (Amoako et al., 2025). ¿Y cómo funciona esta "magia"? El aprendizaje automático permite que las computadoras aprendan de la experiencia sin ser programadas explícitamente (Alzubi et al., 2018). Hay varias formas de hacerlo: • El aprendizaje supervisado es como enseñarle a un niño con ejemplos. Le damos al modelo datos de transacciones que ya sabemos si son "buenas" o "malas", y él aprende a reconocer esas características (Bakhshinejad et al., 2022; Labib et al., 2020). Por ejemplo, un sistema de dos capas, como el que propusieron Tertychnyi et al. (2020), primero quita las transacciones obviamente seguras y luego examina las de mayor riesgo con un ojo más crítico. • El aprendizaje no supervisado es para cuando no tenemos etiquetas. El modelo busca patrones ocultos y similitudes en los datos por sí mismo (Bakhshinejad et al., 2022; Labib et al., 2020). Esto es muy útil para descubrir nuevas tácticas de blanqueo. Un sistema como LaundroGraph, por ejemplo, usa redes neuronales para mapear las relaciones entre clientes y transacciones, revelando así estructuras complejas de "lavado" (Cardoso et al., 2022). • Por último, el aprendizaje semi-supervisado o el aprendizaje activo combinan lo mejor de ambos mundos. Usan una pequeña cantidad de datos etiquetados y una gran cantidad de datos sin etiquetar (Chapelle et al., 2006). En el aprendizaje activo, el sistema incluso le pregunta a un experto humano qué datos debe etiquetar para mejorar su aprendizaje (Ma et al., 2020). Un buen ejemplo es Amaretto, que usa la intervención de un analista de blanqueo para que revise y etiquete las transacciones sospechosas, haciendo que el sistema sea más preciso y eficiente con el tiempo (Labanca et al., 2022).
En síntesis la IA y el ML mejoran la eficiencia al reducir las falsas alarmas y permitir que los equipos de cumplimiento se centren en los casos realmente importantes (Amoako et al., 2025). De hecho, los estudios sugieren que estos modelos son mucho más precisos que los sistemas de reglas básicos (Tertychnyi et al., 2020; Cardoso et al., 2022; Labanca et al., 2022). Pero no todo es color de rosa. Implementar la IA en la lucha contra el blanqueo tiene muchos retos: • Desde el punto de vista técnico, se necesita una infraestructura muy potente y personal con conocimientos muy específicos (Canhoto, 2021; Fabri et al., 2022). La tecnología avanza tan rápido y hay tantas transacciones que procesar que la capacidad de computación es un problema para algunos bancos (Canhoto, 2021). Además, todavía no hay una forma estándar de comparar los modelos de IA, lo que dificulta saber cuál es el más efectivo (Oeben et al., 2019). Y, claro, los sistemas automatizados pueden ser un blanco para ciberataques (Fabri et al., 2022). • Los datos son otro punto crítico. La IA necesita datos de muy alta calidad para aprender bien (Husnaningtyas et al., 2023). Pero la información financiera es súper confidencial, y los bancos están obligados a proteger la privacidad de sus clientes (Fabri et al., 2022). Esto hace que sea muy difícil conseguir datos reales para entrenar los modelos, lo que retrasa la investigación (Han et al., 2020; Chen et al., 2018). A menudo se usan datos "sintéticos", pero estos, aunque se parezcan, no siempre capturan la complejidad del comportamiento humano real (Pourhabibi et al., 2020). Otro problema es que los datos de blanqueo están muy desequilibrados: la mayoría de las transacciones son normales, lo que complica mucho que la IA detecte las pocas que son sospechosas (Kute et al., 2021; Chen et al., 2018). Y la calidad de los datos también sufre porque los bancos no reciben retroalimentación de las autoridades sobre si sus informes de actividad sospechosa (SAR) realmente sirvieron para algo, lo que les impide saber si sus sistemas están funcionando bien (Kute et al., 2021; Han et al., 2020).
• En el ámbito empresarial, los controles contra el blanqueo se ven a menudo como una carga costosa para los bancos, ya que no generan beneficios directos (Pontes et al., 2022). La inversión inicial y el mantenimiento de los sistemas de IA son altos (Lokanan, 2022). Además, no hay una ventaja competitiva clara para los bancos que adopten IA en esta área, lo que reduce el incentivo (Fabri et al., 2022). Y los bancos suelen ser reacios a compartir información sobre el blanqueo con otros, por miedo a revelar secretos de su funcionamiento o por cuestiones legales (Pontes et al., 2022). • Finalmente, los retos legales y éticos son un gran obstáculo. Las leyes de privacidad de datos, como el GDPR en Europa, pueden chocar con la necesidad de procesar grandes cantidades de datos para la IA (Bertrand et al., 2021). Es básico que las decisiones de la IA sean transparentes y explicables para los clientes (Bertrand et al., 2021), lo cual es difícil con los modelos de "caja negra" que no muestran cómo llegan a sus conclusiones (Zednik, 2021). Las guías éticas para la IA, aunque importantes, suelen ser muy abstractas y difíciles de aplicar en la práctica (European Commission, 2019b). Para intentar solucionar algunos de estos problemas, especialmente los de privacidad de datos y la falta de colaboración, ha surgido el aprendizaje federado (FL), que también se llama aprendizaje colaborativo (C. Zhang et al., 2021). Conjetura que es como entrenar a un equipo de estudiantes, pero sin que cada uno tenga que entregar sus apuntes al profesor central. Cada estudiante aprende con sus propios apuntes, y solo comparte con el profesor un resumen de lo que ha aprendido. Así, el profesor puede mejorar la forma de enseñar para todos, sin ver los apuntes individuales de nadie (Shiffman et al., 2022; Yang et al., 2019).
En el mundo bancario, esto se traduce en que los bancos pueden entrenar un modelo de IA común sin necesidad de compartir los datos sensibles de sus clientes (Kanamori et al., 2022). Cada banco entrena una parte del modelo con sus propios datos locales, y solo envía al servidor central los parámetros o "aprendizajes" cifrados. El servidor los combina para crear un modelo global mejorado, que luego los bancos descargan y usan en sus propios sistemas (Yang et al., 2019; Kanamori et al., 2022). Esta técnica ya se ha usado con éxito en la medicina, por ejemplo, para detectar tumores sin que los hospitales compartieran los datos privados de los pacientes (Pati et al., 2022). En el sector financiero significa que los bancos pueden crear modelos más precisos para situaciones raras pero críticas, como la financiación del terrorismo, incluso si un solo banco no tiene suficientes datos (Shiffman et al., 2022). Este enfoque, que protege la privacidad y reduce costes, ha mostrado un aumento del 75% en la eficiencia en el descubrimiento de delitos financieros (Shiffman et al., 2022). Si bien el aprendizaje federado tiene sus propios retos, como los costos de comunicación o la heterogeneidad de los datos entre bancos (T. Li et al., 2020), ofrece una forma de colaborar y mejorar la detección de delitos financieros que antes era impensable (Shiffman et al., 2022). De hecho, los reguladores en Estados Unidos ya están animando a la banca a experimentar con estas nuevas herramientas (Shiffman et al., 2022). En conclusión, el blanqueo de capitales es un problema complejo en constante evolución, y las herramientas tradicionales ya no son suficientes. La IA y el aprendizaje automático ofrecen un potencial enorme para mejorar la detección y hacerla más eficiente y precisa (Amoako et al., 2025; Husnaningtyas et al., 2023). Pero hay retos importantes en lo tecnológico, la calidad de los datos, los costes y, sobre todo, en los aspectos legales y éticos (Amoako et al., 2025; Eysenbrandt, 2023; Husnaningtyas et al., 2023). El aprendizaje federado es una solución prometedora para superar algunas de estas barreras, permitiendo la colaboración entre bancos sin sacrificar la privacidad (Shiffman et al., 2022; Eysenbrandt, 2023). Para que la IA alcance su máximo potencial en esta lucha, es necesario que las regulaciones se adapten y que todas las partes implicadas colaboren de cerca (Amoako et al., 2025).
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