La inteligencia artificial está pasando de responder consultas y analizar información a desempeñar un papel más activo en las operaciones empresariales. Esta evolución se refleja en los agentes de IA, sistemas capaces de ejecutar acciones para cumplir objetivos definidos y que comienzan a ganar terreno en procesos como la evaluación crediticia y la gestión del riesgo.

En una evaluación crediticia, estos agentes pueden recopilar y contrastar información de distintas fuentes, identificar inconsistencias y presentar recomendaciones para apoyar el análisis de los especialistas. A diferencia de las herramientas tradicionales, permiten integrar distintas etapas del proceso y reducir la necesidad de intervenciones manuales.

Según el estudio global Connected Intelligence: Scaling AI with Trusted Data and Decisioning, realizado por Experian y Phronesis en 2026, el 68 % de las instituciones participantes ya utiliza agentes de IA para apoyar la evaluación crediticia mediante recomendaciones o soporte a la toma de decisiones. Además, el 51 % los utiliza en procesos de evaluación de varias etapas con supervisión humana, mientras que el 49 % los emplea para coordinar información entre diferentes sistemas. Estas aplicaciones muestran cómo la tecnología empieza a incorporarse en procesos financieros que requieren analizar información y respaldar decisiones oportunas.

De responder preguntas a coordinar procesos empresariales

En la prevención del fraude y la gestión del riesgo crediticio, los agentes de IA pueden ayudar a detectar señales de alerta, contrastar información y activar acciones previamente autorizadas. Esto permite responder de manera más oportuna ante posibles riesgos, mientras los especialistas mantienen la supervisión de las decisiones que requieren mayor criterio y responsabilidad.

Esta evolución también exige una infraestructura tecnológica capaz de conectar sistemas y fuentes de información. Según el mismo estudio global, el 60 % de las instituciones participantes está avanzando hacia arquitecturas que permiten a los agentes de IA interactuar con distintas herramientas y fuentes de datos, facilitando una gestión más integrada de la información y los procesos operativos.

“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”, señala Elio Peralta, Consultancy and Business Development Manager de Experian Perú.

El desafío de los agentes de IA: avanzar en autonomía sin perder el control

A medida que los agentes de IA asumen tareas más complejas, las organizaciones deben garantizar la calidad de los datos, la seguridad de los procesos y el control sobre las acciones que ejecutan. El reto está en definir qué pueden hacer de forma autónoma, qué acciones requieren autorización y cuándo debe intervenir una persona.

El estudio global de Experian y Phronesis identifica dos barreras para avanzar en esta adopción: el 41 % de las instituciones participantes reporta dificultades para integrar datos entre diferentes sistemas y otro 41 % señala limitaciones en la preparación de sus organizaciones para adoptar inteligencia artificial.

En Perú, la confianza y la transparencia también son relevantes en el uso de IA para 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 manifiesta preocupación por posibles sesgos en las decisiones tomadas con esta tecnología. A la vez, el 62 % afirma confiar en la IA y combinar su uso con su propio criterio. Esto sugiere que los usuarios valoran sus capacidades, pero mantienen un papel activo en el análisis.

La combinación de datos confiables, analítica e inteligencia artificial permite mejorar la evaluación crediticia, anticipar riesgos y respaldar decisiones más precisas. A medida que los agentes de IA amplíen sus capacidades, integrar estas herramientas en procesos transparentes será clave para fortalecer la confianza y promover decisiones financieras más seguras e informadas.