La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un elemento transformador para el sector financiero. En especial, el análisis de crédito tradicional ha evolucionado gracias a modelos predictivos que procesan millas de datos en segundos. Esta revolución impacta tanto a grandes bancos como a fintech emergentes, y promete cambios sustanciales en la manera de evaluar, aprobar y gestionar préstamos.
En América Latina la adopción de estas tecnologías crece de modo acelerado, impulsada por la necesidad de mejorar la inclusión financiera y de reducir los niveles de morosidad. A medida que nos acercamos a 2026, las entidades que incorporen de manera responsable la IA tendrán una ventaja competitiva clara y sostenible.
La clave de esta transformación está en la gestión de riesgos automatizada mediante algoritmos avanzados. Estos motores de decisión, muchas veces no-code y basados en la nube, permiten analizar cientos de variables en tiempo real.
Los bancos y plataformas financieras pueden detectar patrones de fraude y validar la identidad del solicitante en segundos, gracias a la fusión de datos tradicionales con señales digitales y de comportamiento. Esto acorta drásticamente los plazos de aprobación y mejora la calidad de las carteras de crédito.
Uno de los grandes beneficios de la IA es la capacidad de evaluar a personas sin historial bancario. El scoring basado en datos no tradicionales incorpora información de consumo de servicios, pagos de servicios básicos y actividad digital.
Así, se reducen las barreras de entrada para emprendedores y familias que antes eran considerados “invisibles” por los sistemas convencionales. Este enfoque no compromete la rigurosidad de la evaluación, sino que la enriquece, abriendo oportunidades sin bajar los estándares de riesgo.
Existen ejemplos concretos que demuestran el impacto real de la IA en la región:
uFlow, una plataforma con sede en Argentina, ha integrado motores de decisión no-code en la nube. Según su CTO, Santiago Etchegoyen, han logrado acelerar los flujos de crédito y reducir la morosidad gracias a reglas dinámicas y detección de fraude.
En Colombia, Wasticredit combina modelos de IA con datos de Experian para ofrecer evaluaciones globales. Su CEO, Pamela Hernández, destaca la capacidad de realizar análisis de patrones digitales en tiempo real, mejorando la exactitud de las decisiones.
La eficiencia operativa se incrementa al delegar tareas rutinarias a sistemas inteligentes. Los equipos de riesgo pueden enfocarse en estrategias de negocio y en optimizar políticas crediticias.
Estas capacidades permiten ajustar condiciones de préstamo de forma dinámica, lo que resulta en un descenso significativo de las carteras vencidas y una mayor rentabilidad.
La adopción de IA también trae riesgos. La calidad de los datos es fundamental: sistemas aislados o información incompleta pueden introducir sesgos y fallos.
Adicionalmente, la ciberseguridad se convierte en prioridad. Las filtraciones y ataques a infraestructuras críticas obligan a implementar estándares como ISO/IEC 27001 y fortalecer la protección de información.
Sin una estrategia de gobernanza robusta, las instituciones quedan expuestas a sanciones regulatorias y a la pérdida de confianza de sus clientes.
De cara a 2026, las prioridades de la industria financiera incluyen el uso interno de IA (39%) y la transformación digital (36%). Esperamos evolución en varias áreas:
Esta confluencia de tecnologías permitirá diseñar productos crediticios más flexibles y adaptados al contexto de cada cliente.
Para implementar soluciones de IA con éxito y responsabilidad, se aconseja:
1. Establecer políticas de gobernanza de datos claras, con controles de calidad y trazabilidad.
2. Invertir en herramientas de antifraude y pruebas de robustez continua de modelos.
3. Fomentar equipos multidisciplinarios que unan conocimiento financiero, tecnológico y regulatorio.
Al adoptar estas prácticas, las organizaciones pueden maximizar los beneficios de la IA y mitigar sus riesgos, asegurando un crecimiento sostenible y ético.
En conclusión, la inteligencia artificial ya no es una apuesta futura sino una realidad que redefine el análisis crediticio. Su capacidad para procesar volúmenes masivos de datos, evaluar riesgos con precisión y promover la inclusión financiera marca el inicio de una nueva era en las finanzas. Quienes adopten esta innovación de manera responsable estarán mejor preparados para los desafíos y oportunidades que trae el mercado latinoamericano y global en 2026.
Referencias
