Nuestros valores
Cómo hemos llegado hasta aquí
2021
Nacimiento de la idea
La idea de AI Guardian Protocol surge al observar que muchas entidades utilizaban modelos complejos para apoyar decisiones financieras, pero carecían de una visión clara sobre por qué el sistema sugería ciertas acciones. Nuestro grupo fundador vio la oportunidad de crear una capa de supervisión específica para algoritmos, centrada en explicaciones claras, trazabilidad y documentación de decisiones, sin sustituir las metodologías ya existentes en los departamentos de riesgo.
2022
Desarrollo del prototipo inicial
Tras validar las primeras hipótesis con responsables de riesgo y tecnología, desarrollamos un prototipo capaz de registrar decisiones algorítmicas, reconstruir el razonamiento del modelo y mostrarlo en paneles comprensibles. Durante esta etapa nos centramos en integrar el protocolo con sistemas ya implantados, para que los equipos pudieran contrastar la información nueva con sus procesos habituales y detectar posibles puntos ciegos en la supervisión.
2023
Pilotos con primeras entidades
Con el prototipo maduro, iniciamos pilotos con entidades financieras europeas interesadas en reforzar la gobernanza de sus sistemas automatizados. Estos proyectos nos permitieron comprobar cómo el protocolo ayudaba a estructurar discusiones en comités de riesgo, mejorar la preparación ante auditorías y aclarar responsabilidades entre equipos de datos, negocio y cumplimiento. A partir de ese aprendizaje, afinamos los flujos de aprobación y los informes periódicos.
2024
Consolidación y expansión
Los buenos resultados de los pilotos nos llevaron a convertir AI Guardian Protocol en una solución preparada para diferentes tipos de organizaciones, desde entidades consolidadas hasta equipos que comienzan a incorporar modelos avanzados. Reforzamos la modularidad del sistema, la gestión de permisos y la alineación con marcos regulatorios europeos, con especial atención a la documentación de decisiones automatizadas y a la colaboración entre áreas internas.
2025
Evolución hacia supervisión avanzada
Actualmente seguimos evolucionando el protocolo con foco en monitorización continua, explicaciones más detalladas y herramientas que faciliten el diálogo entre perfiles técnicos y directivos. El objetivo es que cada organización pueda entender mejor cómo interactúan sus modelos con el contexto de mercado, tomar decisiones informadas sobre sus niveles de exposición y documentar de forma sólida su marco de riesgo asistido por IA. Resultados may vary y el uso de herramientas analíticas no sustituye el juicio profesional.
Más algoritmos no significan menos responsabilidad, por eso ponemos al ser humano en el centro del riesgo asistido por IA.
1
IA explicable
En gestión de riesgos, un modelo opaco puede ser tan problemático como la falta de datos. En AI Guardian Protocol defendemos que cada decisión automatizada debe poder explicarse con un lenguaje que entienda un responsable de negocio, un equipo técnico y un regulador. Para lograrlo, estructuramos la información en capas: primero, el impacto en métricas clave; después, los factores que influyeron en el modelo; finalmente, las hipótesis y límites asumidos. Esta interpretación no es un informe estático, sino un diálogo continuo entre sistema y personas, que permite revisar supuestos, ajustar umbrales y documentar por qué se tomó cada decisión.
2
Control humano
Un sistema de IA que actúa sin supervisión adecuada convierte el riesgo en una caja negra. Nuestra filosofía es la contraria: la automatización debe ampliar la capacidad de análisis humano, no sustituirla. Diseñamos el protocolo para que cada alerta, escenario o recomendación pueda ser revisada, aceptada o rechazada por los equipos responsables, dejando un rastro claro de gobierno. Esto se traduce en flujos de aprobación, roles definidos y paneles que priorizan la acción humana allí donde el juicio experto marca la diferencia, ya sea en la mesa de riesgos, en cumplimiento normativo o en dirección financiera.
3
Ética aplicada
La adopción de IA en finanzas no es solo una cuestión técnica, también es una cuestión ética. En AI Guardian Protocol integramos principios de equidad, proporcionalidad y respeto a la privacidad desde el diseño del sistema. Eso implica vigilar sesgos en los datos, limitar el uso de información sensible y ofrecer mecanismos para revisar decisiones que afecten a personas o entidades. Además, alineamos nuestros procesos con marcos europeos de gobernanza algorítmica y mantenemos una documentación clara sobre cómo se toman y revisan las decisiones automatizadas. Así, la tecnología se convierte en una herramienta responsable, no en una excusa.
Un equipo que une riesgo, IA, regulación y negocio
Laura Martínez, responsable de gobierno algorítmico
Coordina la definición de marcos internos de riesgo, la relación con comités de cumplimiento y la adaptación del protocolo a requisitos regulatorios cambiantes.
Diego Herrera, líder de analítica de riesgos cuantitativos
Especialista en modelos de riesgo y validación estadística, traduce las señales del sistema en indicadores útiles para equipos financieros y técnicos.
Nerea López, responsable de ciberseguridad y datos
Supervisa la arquitectura de protección de datos, controles de acceso y trazabilidad, con foco en confidencialidad y cumplimiento en Europa.
Ana Gómez, experta en regulación financiera europea
Aporta experiencia en marcos normativos y revisa cómo el protocolo ayuda a documentar decisiones y responder ante auditorías externas.
Javier Ruiz, ingeniero principal de sistemas de IA
Diseña la integración de modelos y flujos de datos, asegurando que la automatización sea interpretable y se alinee con los límites marcados por negocio.
Carmen Silva, responsable de producto y experiencia
Conecta necesidades de equipos de riesgo, tecnología y dirección, priorizando funcionalidades que aporten claridad y uso sencillo en el día a día.