La CFTC sitúa la IA en el centro y ve una vía hacia el trading autónomo
El regulador estadounidense estudia cómo el trading con IA y los agentes de negociación autónomos encajan en el registro, la responsabilidad y la supervisión de los mercados de derivados y cripto.
Puntos clave
- El presidente de la CFTC, Mike Selig, considera la IA una posible vía hacia un trading más autónomo y ve la IA, las criptomonedas y la infraestructura como desarrollos de mercado interrelacionados.
- El regulador ya utiliza IA para supervisar los mercados de derivados, pero sigue enfrentándose a preguntas sobre registro, responsabilidad y la identidad que hay detrás de los agentes de negociación.
- El debate también alcanza a las criptomonedas, donde la CFTC busca más claridad sobre las normas aplicables al software y las herramientas, mientras los participantes del mercado recurren cada vez más a algoritmos de IA.
La autoridad supervisora estadounidense CFTC sitúa la inteligencia artificial de forma destacada en su agenda. El presidente Mike Selig señaló en un foro que la IA podría ser una vía hacia un trading más autónomo. Al mismo tiempo, advirtió que los reguladores aún deben resolver muchas preguntas sobre registro, responsabilidad y quién está exactamente detrás de un agente de negociación.
IA y cripto en una misma conversación
Selig presentó la IA, las criptomonedas y la infraestructura financiera moderna como tres desarrollos que, en conjunto, pueden transformar los mercados. Según él, esa combinación puede ampliar el acceso a herramientas financieras avanzadas y ayudar a las empresas a gestionar el riesgo con mayor precisión. Fue un paso más allá al afirmar que el término 'artificial' ya no encaja y que la tecnología puede entenderse mejor como super intelligence, o SI.
La CFTC no solo parece querer debatir esa evolución, sino también utilizarla por sí misma. Selig dijo que su equipo ya está apostando con fuerza por la IA para supervisar los mercados de derivados. Al mismo tiempo, subrayó que la aparición de agentes informáticos en el trading plantea nuevas cuestiones de supervisión, especialmente cuando un agente ejecuta transacciones de forma autónoma en nombre de un usuario.
Nuevas preguntas para los reguladores
La idea central de su mensaje fue que la regulación debe poder seguir el ritmo de la tecnología. Selig se preguntó en voz alta si el desarrollador de un agente de este tipo está sujeto a obligaciones de registro y quién es responsable si el sistema se descontrola. También planteó cómo pueden determinar los reguladores en nombre de quién actúa un agente de negociación no humano, y si para ello hace falta una nueva forma de know-your-customer.
Estas preguntas también afectan al ámbito cripto, donde los desarrolladores de software y los creadores de interfaces llevan tiempo lidiando con una incertidumbre similar. Selig afirmó que la CFTC ya se había enfrentado antes a esta cuestión y que, bajo su liderazgo, el regulador ha intentado aportar más claridad sobre las normas aplicables al software y las herramientas en los mercados de criptoactivos.
Por qué esto es relevante para las criptomonedas
Para los seguidores europeos de las criptomonedas, esto es especialmente relevante porque el debate muestra cómo los reguladores colocan cada vez más a la IA y a las criptomonedas en la misma categoría. La CFTC ya puso en marcha anteriormente una serie Frontier Forum en torno a la IA y las finanzas agénticas, lo que indica que el regulador estadounidense no lo ve como una tendencia aislada, sino como un asunto de supervisión estructural. La Futures Industry Association defendió antes un enfoque tecnológicamente neutral, en el que el énfasis recae en el uso y el efecto de la tecnología y no en la etiqueta en sí.
En el foro también participó Brett Harrison, director ejecutivo del exchange de derivados de IA Architect y antiguo máximo responsable de la filial estadounidense de FTX. Dijo que modelos de consumo como Claude, ChatGPT y Gemini facilitan a los operadores convertir información no estructurada, como las noticias, en una decisión de trading. Según él, cada vez más participantes del mercado, desde minoristas hasta actores institucionales, utilizan este tipo de algoritmos de caja negra para negociar derivados.
