Ética en la inteligencia artificial: análisis sectorial

Abstract

El presente Trabajo de Fin de Grado analiza la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en el sistema financiero español, concretamente su uso en los procesos de evaluación y concesión de préstamos hipotecarios, donde históricamente han surgido sesgos. Partiendo de una revisión histórica del mercado hipotecario en España, se estudia cómo ha evolucionado el acceso a la vivienda en relación con los marcos normativos y económicos, así como los desafíos actuales vinculados al encarecimiento de la vivienda y el endurecimiento de los criterios de financiación. A lo largo del trabajo se abordan los fundamentos técnicos de la IA, su creciente integración en el sector bancario y las principales características de los algoritmos utilizados en la valoración del riesgo crediticio. Sin embargo, se cuestiona críticamente la idea de que la IA elimina los sesgos del proceso de decisión, analizando cómo estos pueden perpetuarse o incluso amplificarse debido a los datos históricos y a la falta de transparencia de los modelos. Se estudian también las implicaciones legales, éticas y regulatorias que este fenómeno conlleva, especialmente en lo relativo a la equidad, la protección de datos y la no discriminación. Finalmente, se propone una reflexión sobre el papel de la tecnología en un contexto marcado por la escasez estructural de vivienda y se plantea una alternativa centrada en políticas públicas y modelos híbridos de análisis que integren supervisión humana, responsabilidad social y herramientas tecnológicas para mejorar tanto la accesibilidad como la sostenibilidad del sistema hipotecario español.

This Bachelor's Thesis analyzes the application of artificial intelligence (AI) in the Spanish financial system, specifically its use in the assessment and granting processes of mortgage loans, where bias has historically emerged. Starting from a historical review of the mortgage market in Spain, the study explores how access to housing has evolved in relation to regulatory and economic frameworks, as well as the current challenges associated with rising housing prices and the tightening of lending criteria. Throughout the thesis, the technical foundations of AI are examined, along with its increasing integration into the banking sector and the main features of the algorithms used in credit risk assessment. However, the idea that AI eliminates biases in decision-making is critically questioned, analyzing how such biases may persist or even be amplified due to historical data and the lack of transparency in algorithmic models. The legal, ethical, and regulatory implications of this phenomenon are also explored, particularly regarding fairness, data protection, and non-discrimination. Finally, the thesis offers a reflection on the role of technology in a context marked by structural housing shortages and proposes an alternative approach centered on public policy and hybrid analysis models. These models combine human oversight, social responsibility, and technological tools to improve both accessibility and the sustainability of the Spanish mortgage system.