El informe Connected Intelligence: Scaling AI with Trusted Data and Decisioning, elaborado por Experian junto con la consultora Phronesis, advierte que las instituciones financieras todavía enfrentan dificultades para llevar la inteligencia artificial desde proyectos piloto hasta operaciones de gran escala. La integración de datos, la fragmentación de los sistemas y la necesidad de garantizar decisiones transparentes aparecen entre los principales obstáculos para extender su uso en la gestión del crédito y la prevención del fraude.
El estudio, realizado durante 2026 a partir de las respuestas de más de 800 directivos y responsables de decisiones de instituciones financieras en 12 países, además de más de 80 entrevistas con especialistas, analiza cómo está cambiando la evaluación del riesgo financiero ante la incorporación de inteligencia artificial, analítica avanzada y fuentes de información en tiempo real.
Uno de los principales resultados es que el 68% de las instituciones consultadas todavía se encuentra en etapas iniciales o emergentes de adopción de inteligencia artificial. Aunque el 68% declara utilizar esta tecnología para respaldar la toma de decisiones, menos del 30% ha conseguido extenderla a gran escala dentro de sus principales procesos de gestión del riesgo. La diferencia refleja una dificultad que va más allá de incorporar nuevos modelos: conseguir que funcionen de manera coordinada, consistente y bajo mecanismos de control en toda la organización.
La demanda de decisiones en tiempo real constituye otro de los factores que están impulsando esta transformación. Según Experian, el 73% de las instituciones financieras considera prioritaria esta capacidad, que permite responder con mayor rapidez a cambios en el comportamiento de los clientes, movimientos transaccionales y señales externas. El objetivo es pasar de evaluaciones realizadas en momentos específicos a un modelo de supervisión continua que abarque desde la aprobación de créditos hasta la detección de operaciones sospechosas, la administración de cuentas y los procesos de cobranza.
La investigación también identifica un uso creciente de la inteligencia artificial agéntica, capaz de ejecutar tareas y coordinar acciones entre diferentes sistemas. Dos de cada tres instituciones encuestadas utilizan estos agentes para asistir a analistas de crédito y especialistas en prevención del fraude mediante recomendaciones o apoyo a las decisiones. El 51% los emplea en flujos de trabajo de evaluación crediticia de varios pasos con supervisión humana, mientras que el 49% los utiliza para coordinar la recopilación de información entre distintos sistemas.
Sin embargo, la automatización completa todavía encuentra resistencia. Un tercio de las organizaciones no se siente cómodo permitiendo que la inteligencia artificial tome decisiones sin revisión humana, mientras que aproximadamente la mitad aceptaría esa posibilidad únicamente en operaciones de bajo riesgo. El informe señala que, a medida que los sistemas agénticos adquieren capacidad para iniciar y ejecutar acciones, también aumenta la necesidad de establecer límites operativos, mecanismos de auditoría y responsabilidades claramente definidas.
La disponibilidad y confiabilidad de los datos constituyen otro obstáculo. El 54% de las instituciones consultadas señala una mayor demanda de información estructurada y de calidad. Entre las dificultades específicas, el 48% menciona la integración de fuentes alternativas o de terceros en los flujos de trabajo de inteligencia artificial, mientras que el 43% identifica la fragmentación entre sistemas como un problema importante para ampliar estas tecnologías. Además, el 67% considera que la calidad y la gobernanza de los datos son factores que pueden explicar el fracaso de iniciativas de inteligencia artificial.
La transparencia también ocupa un lugar central. El 86% de los participantes considera que disponer de explicaciones claras sobre los análisis y sus resultados contribuye a mejorar las decisiones. Por otra parte, el 42% afirma que la adopción de inteligencia artificial ha incrementado el escrutinio sobre la gobernanza de los datos, el consentimiento y los usos permitidos de la información. En sectores regulados, las entidades necesitan poder reconstruir cómo se llegó a una decisión, identificar los datos utilizados y demostrar que el resultado respeta sus políticas y obligaciones regulatorias.
Estas conclusiones coinciden con las advertencias del Banco de Pagos Internacionales (BIS), que en un análisis publicado en marzo de 2026 destacó que la privacidad, la calidad y la seguridad de los datos representan barreras relevantes para una adopción más amplia de inteligencia artificial en los servicios financieros. El organismo también señaló la importancia de gestionar las dependencias de proveedores externos y los riesgos derivados de la concentración de servicios tecnológicos.
Bank for International Settlements+1
Como respuesta a este escenario, Experian plantea avanzar hacia arquitecturas de inteligencia conectada que integren datos internos, información de burós de crédito, fuentes alternativas, analítica, software y mecanismos de gobernanza en un mismo entorno operativo. El 60% de las organizaciones consultadas afirma que está avanzando hacia arquitecturas en las que los agentes de inteligencia artificial puedan interactuar entre diferentes herramientas y fuentes de datos. Asimismo, ocho de cada diez participantes estarían dispuestos a probar o adoptar una solución unificada que combine datos, software e inteligencia artificial para gestionar el riesgo crediticio y el fraude.
El informe concluye que el desafío para las instituciones financieras ya no consiste únicamente en incorporar inteligencia artificial, sino en integrarla dentro de procesos que permitan mantener la supervisión, la trazabilidad y el control de las decisiones. La capacidad de escalar estas tecnologías dependerá, en buena medida, de que las organizaciones resuelvan primero sus problemas de integración de información y establezcan modelos de gobernanza adecuados para una actividad financiera cada vez más automatizada.
Fuente: Informe Experian | Editado por CDOL
