El 68% de las instituciones financieras ya utiliza agentes de inteligencia artificial para apoyar la evaluación de créditos, en un entorno donde las entidades buscan agilizar el análisis de datos, detectar riesgos y reducir tareas manuales, de acuerdo con un estudio global de Experian.
El informe Connected Intelligence: Scaling AI with Trusted Data and Decisioning, elaborado junto con Phronesis en 2026, señala que estos sistemas se incorporan a los procesos de decisión mediante la recopilación, el contraste y la organización de información de distintas fuentes.
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Del análisis de datos a las decisiones de crédito
La adopción de esta tecnología se concentra en tareas de análisis y coordinación. El 51% de las entidades consultadas emplea agentes de IA en evaluaciones de varias etapas con supervisión humana, mientras que el 49% los utiliza para conectar información entre distintos sistemas y áreas operativas.
Estas herramientas pueden reunir datos comerciales, crediticios y financieros que suelen estar distribuidos en plataformas separadas. De ese modo, los especialistas acceden a una visión más completa de cada solicitud y cuentan con elementos para revisar los casos que requieren mayor atención.
Los agentes de IA se suman a la gestión del riesgo y el fraude
Durante una evaluación de crédito, un agente de IA puede revisar documentos, comparar registros e identificar datos incompletos o contradictorios. Luego, puede ordenar los hallazgos y ponerlos a disposición de los analistas encargados de examinar cada operación.
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La tecnología también empieza a aplicarse en la prevención de fraude y en la gestión del riesgo crediticio. Los agentes pueden detectar alertas, contrastar información disponible y ejecutar acciones que autorizadas de forma previa por las organizaciones.
Su uso, de esta forma, permite acelerar la revisión de casos y conectar procesos que involucran a distintas áreas, de acuerdo con Experian.
Más autonomía exige más controles dentro de las entidades
Para ampliar estas capacidades, las entidades requieren sistemas que permitan intercambiar información sin interrupciones. Según el estudio, el 60% de las instituciones avanza hacia arquitecturas tecnológicas que facilitan la interacción de los agentes de IA con distintas herramientas y fuentes de datos.
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La integración busca evitar que la información relevante para una decisión crediticia permanezca dispersa entre áreas comerciales, de riesgo, cumplimiento y prevención de fraude.
“Un agente de IA no debería tener más autonomía de la que una organización está preparada para gestionar”, afirmó Elio Peralta, Consultancy and Business Development Manager de Experian Perú.
El ejecutivo sostuvo que las empresas deben definir responsabilidades, establecer controles y garantizar que las decisiones puedan ser supervisadas y auditadas antes de ampliar el alcance de estas herramientas.
La integración de datos: uno de los principales desafíos
Con todo, la adopción de agentes de IA enfrenta obstáculos técnicos y organizacionales. El 41% de las instituciones participantes informó dificultades para integrar datos entre diferentes sistemas.
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El mismo porcentaje señaló limitaciones en la preparación de sus organizaciones para adoptar inteligencia artificial a mayor escala.
Las entidades deben definir qué tareas pueden ejecutar estos sistemas, qué acciones requieren una autorización adicional y en qué instancias debe intervenir una persona.
También deben establecer mecanismos de seguimiento que permitan revisar el uso de la tecnología y la información sobre la que se apoyan las recomendaciones.
La confianza en la IA convive con el temor a los sesgos
En Perú, la discusión sobre inteligencia artificial aplicada en los servicios financieros también abarca la confianza de los usuarios.
El estudio Percepción y uso de la Inteligencia Artificial en decisiones financieras, realizado por Experian Perú en marzo de 2026, indicó que el 35% de los encuestados manifestó preocupación por posibles sesgos en decisiones tomadas con esta tecnología.
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A la vez, el 62% afirmó que confía en la IA y combina sus recomendaciones con su propio criterio. El resultado muestra que los usuarios reconocen la utilidad de las herramientas, aunque mantienen expectativas sobre la transparencia y la participación humana en las decisiones que afectan sus finanzas.
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