¿Quién responde si una inteligencia artificial realiza una transferencia que no querías hacer?

Imaginemos que autorizamos a un asistente de inteligencia artificial a gestionar determinados pagos desde nuestra cuenta bancaria. Le permitimos abonar facturas, organizar suscripciones y realizar pequeñas compras dentro de unos límites previamente establecidos. Pero una mañana descubrimos que ha ejecutado una transferencia que no esperábamos, ha pagado a un destinatario equivocado o ha interpretado incorrectamente nuestras instrucciones. ¿Quién responde por ese dinero? La llegada de los agentes autónomos de inteligencia artificial está planteando una nueva cuestión para bancos, empresas tecnológicas y consumidores: cómo gestionar la responsabilidad cuando una máquina puede actuar en nuestro nombre.

Hasta hace poco, utilizar inteligencia artificial para gestionar nuestras finanzas significaba principalmente solicitar información.

Podíamos preguntar cuánto estábamos gastando, cómo organizar un presupuesto o qué diferencias existían entre dos productos financieros. La herramienta analizaba la información y respondía, pero normalmente éramos nosotros quienes decidíamos y ejecutábamos las operaciones.

La aparición de los agentes de inteligencia artificial está empezando a modificar ese modelo.

Estos sistemas pueden combinar capacidad de análisis con herramientas que les permiten realizar determinadas acciones: consultar información, interactuar con aplicaciones, preparar operaciones y, cuando disponen de las autorizaciones necesarias, llegar a ejecutar pagos.

La diferencia es fundamental. Una cosa es que una inteligencia artificial nos recomiende transferir 200 euros a una cuenta de ahorro. Otra muy distinta es que pueda hacerlo por nosotros.

La transición desde una IA que aconseja hacia otra que actúa introduce nuevas posibilidades, pero también nuevas responsabilidades.

De los chatbots a los agentes autónomos: qué está cambiando

Los asistentes conversacionales tradicionales funcionan principalmente mediante instrucciones y respuestas. El usuario plantea una consulta y el sistema genera información, texto o recomendaciones.

Los agentes de IA incorporan la posibilidad de interactuar con herramientas externas para completar tareas. Dependiendo de su diseño, pueden consultar datos, coordinar diferentes aplicaciones y ejecutar acciones dentro de los permisos establecidos.

Imaginemos que utilizamos tres cuentas bancarias: una para recibir nuestros ingresos, otra destinada al ahorro y una tercera para los gastos habituales.

Un asistente convencional podría analizar los movimientos y recomendarnos realizar una transferencia mensual.

Un agente conectado a servicios financieros compatibles podría ir más allá. Con autorización suficiente, podría preparar el movimiento, comprobar determinadas condiciones y ejecutar la operación.

Lo mismo podría ocurrir con recibos recurrentes, pagos de suscripciones o compras realizadas dentro de presupuestos previamente autorizados.

La innovación no consiste únicamente en utilizar modelos de inteligencia artificial más avanzados. Consiste en dotarlos de capacidad operativa.

Los pagos ejecutados por IA ya se están probando en el sistema bancario

La posibilidad de que una inteligencia artificial ejecute pagos no pertenece exclusivamente a la ciencia ficción.

El 2 de marzo de 2026, Banco Santander y Mastercard anunciaron la realización de un pago de extremo a extremo ejecutado por un agente de inteligencia artificial dentro de un entorno bancario regulado.

La operación se llevó a cabo mediante Mastercard Agent Pay y se procesó utilizando la infraestructura real de pagos de Santander.

El objetivo de la prueba era comprobar que un agente podía iniciar y completar una operación dentro de límites y autorizaciones previamente definidos.

Se trató de una prueba controlada, no de un despliegue universal que permita a cualquier consumidor delegar todas sus operaciones bancarias.

Sin embargo, muestra una dirección tecnológica relevante: la infraestructura financiera puede empezar a interactuar con programas que actúan por cuenta de los usuarios.

El siguiente desafío será establecer quién controla esas actuaciones y cómo se responde cuando algo falla.

El ejemplo de una transferencia que la IA no debería haber realizado

Imaginemos una situación hipotética.

Autorizamos a un agente financiero para gestionar pagos recurrentes de hasta 100 euros. Le indicamos que puede abonar determinados servicios y que debe solicitar nuestra confirmación antes de realizar operaciones extraordinarias.

Un día recibe una comunicación que aparentemente procede de uno de nuestros proveedores.

La interpreta como una nueva factura de 85 euros y ordena el pago.

Posteriormente descubrimos que la comunicación era fraudulenta y que el dinero ha terminado en una cuenta desconocida.

La operación puede plantear diferentes preguntas.

¿El agente estaba autorizado para pagar a ese destinatario?

¿La autorización incluía facturas nuevas o solamente pagos ya identificados?

¿El proveedor financiero aplicó los controles adecuados?

¿El sistema fue manipulado por un tercero?

¿La empresa que desarrolló el agente había establecido medidas razonables para evitar que instrucciones externas provocaran pagos indebidos?

Y, sobre todo, ¿existió realmente consentimiento del titular para esa operación concreta?

Las respuestas dependerán de cómo se haya diseñado el servicio, de las autorizaciones concedidas y de las circunstancias del incidente.

El concepto fundamental: quién ha autorizado realmente el pago

En el sistema europeo de servicios de pago, el consentimiento del ordenante desempeña un papel esencial.

La Directiva PSD2 y su transposición al ordenamiento español distinguen entre operaciones autorizadas y no autorizadas.

Una operación se considera autorizada cuando existe el consentimiento correspondiente para ejecutarla en la forma acordada.

Cuando un cliente niega haber autorizado una operación, deben analizarse los mecanismos de autenticación, los registros y las condiciones en que se produjo.

El Banco de España recuerda que una transferencia no autorizada es aquella que se realiza sin el consentimiento del ordenante.

En el escenario de los agentes autónomos, la cuestión puede adquirir mayor complejidad.

El usuario podría haber autorizado previamente determinadas operaciones automáticas. Pero eso no significa necesariamente que haya consentido cualquier movimiento que el agente sea técnicamente capaz de ejecutar.

La capacidad tecnológica para ordenar una transferencia no equivale, por sí sola, a disponer de autorización ilimitada para realizarla.

¿Quién responde si el agente actúa fuera de los límites establecidos?

La respuesta no puede reducirse a una regla universal.

Imaginemos que una persona ha autorizado únicamente transferencias entre sus propias cuentas y que el agente ejecuta una operación hacia un tercero.

En ese caso, será necesario estudiar si la transferencia estaba comprendida realmente en el consentimiento otorgado y cómo se produjo la operación.

Si se considera una operación de pago no autorizada, entra en juego el régimen de protección previsto por la normativa correspondiente.

La legislación europea establece, como regla general y con las excepciones legalmente previstas, el reembolso de las operaciones no autorizadas de forma inmediata y, como máximo, al finalizar el siguiente día hábil desde que el proveedor tiene conocimiento de ellas.

Sin embargo, si el cliente había autorizado válidamente al agente para ejecutar esa clase de pago, el análisis puede ser diferente.

Una operación ejecutada dentro de un mandato válido no se convierte automáticamente en no autorizada simplemente porque su resultado económico no fuera el esperado.

También pueden surgir cuestiones contractuales relacionadas con los servicios tecnológicos utilizados.

Por eso será esencial determinar qué se autorizó, qué hizo realmente el sistema y si alguno de los participantes incumplió sus obligaciones.

¿Y si el error es del modelo de inteligencia artificial?

Existe otra posibilidad: que no haya un atacante externo, sino una interpretación incorrecta de las instrucciones.

Imaginemos que pedimos al agente que pague las facturas pendientes de un proveedor hasta un máximo mensual de 500 euros.

El sistema identifica incorrectamente una factura duplicada y realiza un segundo pago.

La operación podría haberse producido mediante una instrucción automatizada aparentemente válida, aunque basada en un error de interpretación o procesamiento.

En esta situación sería necesario analizar las condiciones del servicio, los controles del proveedor y el procedimiento de autorización establecido.

La responsabilidad podría depender de distintos factores, incluidos el diseño de la herramienta, los compromisos contractuales y la naturaleza del servicio prestado.

No existe una regla que convierta automáticamente al desarrollador del modelo en responsable de cualquier operación financiera realizada por una aplicación que utiliza inteligencia artificial.

Tampoco puede asumirse que cualquier error de un agente deba ser soportado necesariamente por el consumidor.

El encaje jurídico dependerá del caso concreto y de la regulación aplicable a cada actividad.

El riesgo invisible: cuando una instrucción externa manipula al agente

Uno de los riesgos más interesantes de la inteligencia artificial agéntica se conoce como prompt injection o inyección de instrucciones.

Consiste en intentar que un sistema de IA interprete contenido externo como si fueran instrucciones que debe obedecer.

Por ejemplo, un agente encargado de revisar facturas podría recibir un documento que contenga instrucciones maliciosas destinadas a modificar su comportamiento.

Si el agente no distingue adecuadamente entre los datos que debe analizar y las instrucciones autorizadas que debe seguir, podría tomar decisiones indebidas.

En un asistente que solamente resume documentos, esto puede producir una respuesta incorrecta.

En un sistema conectado a servicios de pago, las consecuencias potenciales pueden ser económicas.

Por esa razón, las entidades financieras y los desarrolladores necesitan establecer barreras entre el contenido recibido y las operaciones que una herramienta puede ejecutar.

Un correo electrónico, una página web o una factura nunca deberían adquirir autoridad para modificar por sí solos los permisos financieros concedidos por el usuario.

La solución no es eliminar la autonomía, sino limitarla correctamente

Los agentes financieros pueden organizarse mediante diferentes niveles de autonomía.

En un primer nivel, el sistema únicamente consulta información y genera recomendaciones.

En un segundo nivel, puede preparar operaciones y solicitar confirmación antes de ejecutarlas.

En un tercero, realiza determinadas operaciones recurrentes dentro de límites previamente establecidos.

Finalmente, podrían existir sistemas con mayor capacidad operativa, siempre sujetos a los controles y autorizaciones correspondientes.

Esta clasificación es ilustrativa, no una escala regulatoria oficial.

Su utilidad consiste en demostrar que no todas las herramientas necesitan el mismo nivel de acceso.

Un agente capaz de consultar el saldo no debería disponer automáticamente de permiso para enviar dinero.

Los límites de importe, beneficiario y tiempo serán fundamentales

Una forma de reducir los riesgos consiste en utilizar autorizaciones delimitadas.

En lugar de permitir que una herramienta realice cualquier transferencia, el usuario podría conceder permisos para determinados beneficiarios, importes máximos o categorías de operación.

También podría establecer límites temporales, exigir una segunda confirmación para operaciones extraordinarias y revocar los permisos cuando deje de necesitar el servicio.

Imaginemos que un agente puede abonar una suscripción de 20 euros mensuales, pero no modificar la cuenta del beneficiario ni aumentar el importe sin autorización adicional.

Este diseño reduce las posibilidades de que un error aislado produzca un movimiento económico importante.

También permite diferenciar claramente las operaciones recurrentes de las decisiones financieras que requieren supervisión humana.

La arquitectura de permisos resulta tan importante como la capacidad del modelo de inteligencia artificial.

Los bancos tendrán que saber quién actúa y bajo qué autorización

La aparición de agentes financieros introduce nuevas exigencias de trazabilidad.

En una operación tradicional, la entidad registra información sobre el usuario, el instrumento de pago y los mecanismos de autenticación empleados.

En una operación agéntica puede resultar especialmente relevante disponer también de información sobre la intervención del sistema automatizado.

Por ejemplo, qué servicio inició la solicitud, qué permiso utilizó, cuál era el límite aplicable y qué verificaciones se realizaron.

Estos registros pueden ayudar a investigar incidencias y determinar si la operación se ajustó a las condiciones autorizadas.

Sin embargo, registrar más información tampoco debe convertirse en una excusa para recopilar datos innecesarios.

La trazabilidad tendrá que convivir con la protección de datos y la minimización de información personal.

¿Puede una inteligencia artificial ser titular de una cuenta bancaria?

Conviene distinguir entre actuar mediante una herramienta y ser titular de derechos y obligaciones financieras.

Un agente de inteligencia artificial no adquiere automáticamente personalidad jurídica por ser capaz de ejecutar operaciones.

Las cuentas y los contratos continúan vinculados a las personas físicas o jurídicas que participan en las relaciones correspondientes.

La IA puede actuar como herramienta técnica dentro de una estructura de autorización, pero eso no convierte al modelo en un cliente bancario independiente.

Para ofrecer servicios financieros, las empresas involucradas deben cumplir los requisitos regulatorios que correspondan a sus actividades.

En TerritorioFintech explicamos una transformación relacionada en ¿Qué es el Banking-as-a-Service y por qué una empresa puede ofrecer cuentas sin tener licencia bancaria?.

La tecnología puede cambiar la manera de distribuir y utilizar las finanzas, pero no elimina la necesidad de identificar a los responsables de la prestación del servicio.

Una operación correctamente autenticada también puede ser fraudulenta

Existe otra dificultad relevante.

Un agente puede ejecutar una operación utilizando los permisos que le han sido concedidos y, sin embargo, haber sido manipulado mediante información falsa.

Esto recuerda a los fraudes donde el propio usuario realiza una transferencia bajo engaño.

Los controles de autenticación pueden demostrar que una operación se originó mediante un procedimiento autorizado, pero no necesariamente que la decisión económica estuviera libre de manipulación.

En TerritorioFintech ya analizamos esta diferencia en Vishing: cuando la llamada parece de tu banco, conoce tus datos y hasta puede imitar una voz real.

La llegada de los agentes añade una nueva variable: el destinatario del engaño podría ser un sistema automatizado en lugar de una persona.

Por eso la prevención del fraude agéntico necesitará mecanismos capaces de verificar no solo la autenticación, sino también la integridad de las instrucciones y el contexto de las operaciones.

¿Qué deberíamos exigir antes de conectar una IA a nuestro dinero?

Antes de permitir que un asistente interactúe con servicios financieros, conviene comprender qué facultades estamos concediendo.

Entre las principales cuestiones que debería explicar un proveedor se encuentran:

• Qué información financiera puede consultar el agente.
• Si tiene capacidad para ordenar pagos o solamente para prepararlos.
• Qué límites de importe y beneficiario se aplican.
• Cómo se autentican y autorizan las operaciones.
• Qué sucede cuando una instrucción es ambigua.
• Cómo puede detenerse o revocarse el acceso.
• Qué registros existen para investigar una incidencia.
• Y qué entidades son responsables de los distintos servicios.

No debería ser necesario entregar contraseñas bancarias a un chatbot genérico para utilizar herramientas de gestión financiera.

Las integraciones deben utilizar mecanismos de acceso adecuados y compatibles con las obligaciones del proveedor.

La comodidad nunca debería exigir renunciar a controles básicos sobre nuestros fondos.

El futuro de la banca autónoma dependerá de la confianza

La inteligencia artificial está empezando a modificar la manera en que utilizamos servicios digitales.

El siguiente paso puede ser la delegación de tareas financieras cada vez más complejas.

Una herramienta podría organizar pagos recurrentes, identificar oportunidades de ahorro y preparar operaciones sin que tengamos que acceder manualmente a cada aplicación.

Para los bancos y las FinTech, esto representa una oportunidad para desarrollar servicios más integrados y personalizados.

Pero la confianza necesaria para permitir que una IA gestione dinero es muy diferente a la que necesitamos para pedirle que resuma un documento.

Un error financiero puede provocar consecuencias reales e inmediatas.

Por eso la autonomía deberá acompañarse de autorizaciones comprensibles, controles técnicos, trazabilidad y mecanismos claros de reclamación.

La pregunta ya no es únicamente si una inteligencia artificial puede ejecutar una transferencia.

La industria ha comenzado a demostrar que técnicamente es posible en entornos controlados.

La pregunta decisiva es cómo garantizar que cada operación represente realmente la voluntad de quien ha confiado su dinero al sistema.

Porque el futuro de la banca agéntica no dependerá solo de que las máquinas aprendan a pagar.

Dependerá de que sepamos definir cuándo pueden hacerlo, cuándo deben pedir permiso y quién responde cuando se equivocan.

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