Ética de IA en Venezuela: petróleo, banca, fintech y utilities
El Código de Ética de IA del MINCYT no trae sanciones, pero ya toca a petróleo, banca, fintech y utilities: qué registrar y cómo medirlo.
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Un bloqueo por sospecha de fraude, una orden de corte por pérdidas no técnicas y una cifra de producción reportada tienen algo en común. Cada una puede salir de un modelo, cada una alcanza a alguien concreto y en ninguna queda escrito, por defecto, por qué ocurrió. Esta nota trata de ese registro. No habla del algoritmo ni de su precisión, sino de lo que el sistema guarda en el instante en que decide: el motivo, el origen del dato y la firma de quien confirma. En banca, fintech, utilities y petróleo, ese rastro es lo primero que pediría un supervisor. Capturarlo mientras los sistemas se configuran cuesta horas de trabajo; reconstruirlo después cuesta rehacer la base.
La vara para medir ese rastro ya está publicada. El Código de Ética para el Desarrollo y Aplicación Responsable de la Inteligencia Artificial trata los números de identificación y de contratos de servicios como información personal. También exige que la responsabilidad final de cada decisión recaiga en personas, con información clara sobre los datos usados y los resultados (MINCYT, 2026). Con ese criterio, cada decisión automática sobre un cliente deja una pregunta abierta: ¿dónde quedó escrito su porqué?
Banca y fintech: el rechazo automático ya es la decisión
En un banco o una fintech, el rechazo no es un paso previo a la decisión: es la decisión. El score de crédito, el bloqueo por sospecha de fraude y la verificación de identidad deciden sobre un cliente concreto, a menudo sin que intervenga una persona. Encajan exactamente en lo que el código describe cuando habla de segmentación y de explicabilidad.
El problema crece con el volumen. Mientras más transacciones se procesen en tiempo real, más decisiones de este tipo ocurren sin que quede registro de su motivo, y ese registro es el primero que pediría un supervisor.
Utilities: el modelo que manda a inspeccionar
En distribución eléctrica, un uso típico de analítica es decidir a quién inspeccionar por pérdidas no técnicas, es decir, energía que se consume y no se factura. La alerta no se queda en un tablero: puede terminar en un corte o en un cobro retroactivo a un cliente con nombre y número. Ese cliente está identificado por su cuenta contrato, un dato que el código trata como personal (MINCYT, 2026).
Petróleo: la trazabilidad se decide durante la migración
En petróleo, la decisión que hay que poder explicar es un pronóstico o una cifra reportada, y su explicación depende del dato de partida. Un modelo entrenado sobre una base de producción reconstruida hereda su calidad, y también sus huecos. Si en la base conviven mediciones directas, registros migrados de sistemas anteriores y datos transcritos desde papel, nadie podrá explicar después un resultado sin saber de qué tipo de registro salió.
El caso no es hipotético. Tras un ataque de ransomware, parte de la información petrolera debe reconstruirse desde copias en papel (Reuters vía EnergyNow, 2026). Aquí, transparencia y rendición de cuentas se traducen en algo muy concreto: trazabilidad de origen, declarada al cargar el dato y no deducida años después.
Tres líneas del código que ya se pueden aplicar
Los tres casos anteriores remiten a las mismas tres líneas del código. La primera es la privacidad: los números de identificación y de contratos de servicios cuentan como información personal, y solo se recolecta lo necesario para la finalidad del sistema. La segunda impide usar los datos para encerrar a las personas en perfiles sesgados, y nombra expresamente a los negocios entre los sectores clave donde eso podría tener efectos negativos. La tercera pone la responsabilidad final de cada decisión en personas, con información clara sobre los datos usados y los resultados (MINCYT, 2026).
Ninguna de las tres exige comprar tecnología. Las tres exigen decidir qué se guarda en el momento en que ocurre la decisión.
Un inventario, un registro y una firma por sector
Las medidas para este trimestre son configuración de sistemas y horas de analista, no compra de equipos. El primer paso, común a los cuatro sectores, es inventariar qué modelos deciden sobre personas o activos, qué datos los alimentan y dónde se alojan. Después, en cada sector:
- Petróleo: marcar cada registro de producción o yacimiento con su origen antes de usarlo para entrenar o reportar. El origen puede ser una medición, un sistema migrado o una reconstrucción desde papel.
- Banca y fintech: registrar el motivo de cada rechazo o bloqueo automático y abrir una vía de revisión humana antes de que sea definitivo.
- Utilities: seudonimizar la cuenta contrato en el entrenamiento. Además, exigir la firma de un inspector antes de que una alerta de pérdidas no técnicas se convierta en corte o cobro retroactivo.
Cada sector se mide en su propio registro
La medición cambia según el sector. En petróleo se mide el porcentaje de registros con origen declarado sobre el total cargado, contra el punto de partida de la migración, y se captura al cargar el dato.
En banca y fintech hay dos indicadores. Uno es el porcentaje de rechazos con motivo registrado. El otro es la tasa de bloqueos revertidos tras un reclamo, comparada con los seis meses previos. Ambos se capturan en el propio flujo de la decisión.
En utilities se mide la tasa de acierto de las inspecciones: cuántas confirman una irregularidad sobre el total generado por el modelo. Se captura al cerrar la orden de trabajo.
Los indicadores de los tres grupos se revisan cada mes.
Quién terminará pidiendo esos registros
El supervisor que pida esos contadores todavía no existe, pero ya está descrito. Según la Comisión de Ciencia de la Asamblea Nacional, el proyecto de Ley de Inteligencia Artificial, aprobado en primera discusión en noviembre de 2024, contempla crear un órgano que supervise, controle y monitoree las herramientas de IA (Asamblea Nacional, 2025). En abril de 2026, el MINCYT anunció que impulsará seis proyectos de ley, entre ellos una Ley Nacional para el Desarrollo y Uso Ético de la Inteligencia Artificial, una Ley de Derechos Digitales orientada a la identidad y la privacidad, y una Ley de Ciberseguridad (MINCYT, 2026). Las fuentes consultadas para esta nota no registran que alguno de esos textos haya sido sancionado.
Mientras tanto, el Código de Ética presentado el 19 de febrero de 2026 es la referencia publicada más concreta. Enumera nueve principios, entre ellos privacidad, transparencia y rendición de cuentas, y los plantea como lineamientos sin plazos, reportes ni sanciones (MINCYT, 2026).
La pregunta de dónde se alojan los modelos también dejó de ser teórica. Liberty Networks y CANTV anunciaron en julio el sistema submarino Fénix, con 378 km y una capacidad mínima de anillo de 14 Tbps (Liberty Networks, 2026). Más capacidad internacional hace viable alojar modelos y analítica fuera de las instalaciones propias, y ese es justo el terreno que anuncian cubrir los proyectos de derechos digitales y ciberseguridad.
El orden importa. Una empresa que espere la ley para ordenar sus registros llegará a la supervisión con sistemas ya migrados, modelos ya entrenados y decisiones tomadas sin registro de por qué. La que ya tenga sus contadores corriendo tendrá evidencia; la otra tendrá que reconstruirla.
Fuentes
- MINCYT — Código de Ética para el Desarrollo y Aplicación Responsable de la Inteligencia Artificial
- MINCYT — Venezuela presenta el Código de Ética para el Desarrollo y Aplicación Responsable de la IA
- MINCYT — Mincyt impulsa seis proyectos de ley estratégicos para fortalecer la ciencia, tecnología y transformación digital de Venezuela
- Asamblea Nacional — Comisión de Ciencia planifica consulta pública sobre Ley de Inteligencia Artificial
- EnergyNow (Reuters) — SLB Gains Access to Venezuela’s Coveted Oilfield Data Through Contract, Sources Say
- Liberty Networks — Liberty Networks and CANTV announce project to strengthen connectivity in Venezuela
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