Lima, noviembre de 2026.- Los agentes de IA comienzan a transformar la evaluación crediticia y la gestión del riesgo financiero. Un estudio global de Experian y Phronesis, realizado en 2026, revela que el 68 % de las instituciones financieras participantes ya utiliza estos sistemas para apoyar el análisis de créditos mediante recomendaciones y herramientas de soporte a la toma de decisiones.
A diferencia de las herramientas tradicionales de inteligencia artificial, los agentes pueden ejecutar acciones para alcanzar objetivos previamente definidos. En los procesos de evaluación crediticia, tienen la capacidad de recopilar y contrastar información de distintas fuentes, detectar inconsistencias y presentar recomendaciones para facilitar el trabajo de los especialistas.
El informe Connected Intelligence: Scaling AI with Trusted Data and Decisioning también señala que el 51 % de las instituciones consultadas emplea estos sistemas en evaluaciones de varias etapas bajo supervisión humana, mientras que el 49 % los utiliza para coordinar información entre diferentes sistemas.
Aplicaciones de los agentes de IA en el sector financiero
La incorporación de estos sistemas no se limita al análisis de solicitudes de crédito. También pueden intervenir en la prevención del fraude y la gestión del riesgo, mediante la identificación de señales de alerta, la comparación de datos y la activación de acciones previamente autorizadas.
Estas capacidades permiten integrar diferentes etapas de los procesos financieros y reducir algunas intervenciones manuales. Sin embargo, las decisiones que requieren criterio profesional y responsabilidad deben mantenerse bajo supervisión humana.
El estudio de Experian y Phronesis indica que el 60 % de las instituciones participantes está avanzando hacia arquitecturas tecnológicas que permiten a los agentes de IA interactuar con distintas herramientas y fuentes de información. Esta integración busca facilitar el intercambio de datos y mejorar la coordinación de las operaciones.
Al respecto, Elio Peralta, Consultancy and Business Development Manager de Experian Perú, advirtió sobre la necesidad de establecer límites para el funcionamiento de estos sistemas.
“Un agente de IA no debería tener más autonomía de la que una organización está preparada para gestionar. Por eso, antes de ampliar su alcance, es fundamental definir responsabilidades, establecer mecanismos de control y garantizar que las decisiones puedan ser supervisadas y auditadas. La confianza en estas tecnologías depende también de que las empresas puedan responder por cómo se utilizan”, señaló el representante de Experian.
Integración de datos y preparación organizacional
Pese al avance de esta tecnología, su implementación todavía enfrenta dificultades. El mismo estudio identifica dos obstáculos principales: el 41 % de las instituciones participantes reporta problemas para integrar datos procedentes de diferentes sistemas y otro 41 % señala limitaciones en la preparación de sus organizaciones para adoptar inteligencia artificial.
Estas barreras muestran que incorporar agentes tecnológicos requiere más que disponer de nuevas herramientas. Las empresas también necesitan contar con información confiable, sistemas compatibles y procedimientos que permitan supervisar las acciones automatizadas.
Confianza de los usuarios peruanos en la inteligencia artificial
En el ámbito nacional, la percepción de los usuarios también plantea desafíos para el uso de estas tecnologías en los servicios financieros. Según el estudio Percepción y uso de la Inteligencia Artificial en decisiones financieras, realizado por Experian Perú en marzo de 2026, el 35 % de los encuestados expresa preocupación por los posibles sesgos en las decisiones tomadas mediante inteligencia artificial.
Al mismo tiempo, el 62 % afirma confiar en esta tecnología y combinar su utilización con su propio criterio. Los resultados reflejan que, aunque existe disposición a utilizar estas herramientas, los usuarios también consideran necesario mantener una participación activa en las decisiones que afectan sus finanzas.
La expansión de los agentes de IA en el sector financiero dependerá de la calidad de los datos, la transparencia de los procesos y la capacidad de las organizaciones para mantener el control sobre las decisiones automatizadas.