La especialización en IA Generativa revoluciona el riesgo crediticio en América Latina
La especialización en IA generativa está transformando el riesgo crediticio en América Latina, mejorando la precisión, optimizando procesos y ampliando el acceso al crédito para poblaciones tradicionalmente excluidas.
Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.
Conclusiones Clave
- La adopción de IA especializada en el sector financiero permite decisiones más precisas, reduce errores de modelos generalistas y abre la puerta a una inclusión crediticia más amplia, marcando un rumbo inevitable para la banca latinoamericana.
En medio de la adopción acelerada de inteligencia artificial (IA) en servicios financieros, la precisión vertical está ganando terreno frente a la versatilidad de los modelos fundacionales. Este cambio de paradigma es clave en Latinoamérica, donde las instituciones buscan equilibrar innovación, inclusión y control de riesgo.
“En riesgo crediticio, la precisión no es un lujo, es una necesidad”, afirma Yoel Gavlovski, fundador y CEO de QUASH.ai. “Los modelos generales pueden impresionar por su versatilidad, pero cuando se trata de decisiones que impactan millones de dólares y el acceso al crédito de las personas, la especialización marca la diferencia.”
De acuerdo con McKinsey & Company (Capturing the Full Value of Generative AI in Banking, 2023), el sector bancario podría generar entre $200,000 y $340,000 millones de dólares adicionales al año gracias a la adopción de inteligencia artificial generativa, lo que equivale a entre el 9% y el 15% de sus utilidades operativas. Este crecimiento vendría principalmente de mejoras en productividad, reducción de costos y optimización de procesos críticos como la gestión de riesgos y el servicio al cliente.
En la región, el ecosistema fintech ha crecido de forma acelerada: su valor colectivo aumentó un 4,000% desde 2016, alcanzando $2,100 millones de dólares, y uno de cada tres emprendimientos financieros digitales ofrece soluciones para la población excluida del sistema bancario, según datos de Microsoft. El uso de datos alternativos combinado con IA se ha convertido en una herramienta para ampliar la visibilidad sobre perfiles crediticios tradicionalmente ignorados, reducir pérdidas y expandir el acceso al crédito, de acuerdo con el Banco Mundial.
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El caso comparativo: IA especializada vs. IA generalista
Un análisis reciente en el sector financiero evaluó dos enfoques de inteligencia artificial aplicados al riesgo crediticio: un agente especializado (Credy 1.0, de QUASH.ai) y un modelo de lenguaje de propósito general (GPT-5).
En la primera prueba, ambos debían construir un modelo de riesgo sin datos históricos. El agente especializado generó datos sintéticos y solicitó información adicional para afinar el análisis; el modelo generalista, sin conocimiento profundo del dominio, presentó errores conceptuales que frenaron una propuesta viable.
En una segunda evaluación, un análisis vintage por cosechas mensuales, los resultados del sistema especializado fueron validados como precisos por un científico de datos independiente, mientras que los gráficos de GPT-5 mostraron inconsistencias o “alucinaciones”.
Hallazgos similares surgieron en otras pruebas, como los vintages de préstamos con default de 30 días (ever).
Pero más allá de establecer precisiones específicas, la comparación ilustra un punto más amplio: en entornos donde la privacidad de la información, la eficiencia y la confiabilidad son esenciales, la especialización en IA no solo incrementa la exactitud de los modelos, sino que abre la puerta a que equipos no técnicos puedan generar análisis complejos.
La conclusión va más allá de una marca o un producto. El contraste entre IA especializada y modelos generalistas muestra hacia dónde podría evolucionar la banca: en un contexto donde un error puede costar millones de dólares y la inclusión financiera sigue siendo un reto, la adopción de soluciones diseñadas para verticales críticos se perfila como un paso natural, incluso inevitable, para las finanzas de América Latina.
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Conclusiones Clave
- La adopción de IA especializada en el sector financiero permite decisiones más precisas, reduce errores de modelos generalistas y abre la puerta a una inclusión crediticia más amplia, marcando un rumbo inevitable para la banca latinoamericana.
En medio de la adopción acelerada de inteligencia artificial (IA) en servicios financieros, la precisión vertical está ganando terreno frente a la versatilidad de los modelos fundacionales. Este cambio de paradigma es clave en Latinoamérica, donde las instituciones buscan equilibrar innovación, inclusión y control de riesgo.
“En riesgo crediticio, la precisión no es un lujo, es una necesidad”, afirma Yoel Gavlovski, fundador y CEO de QUASH.ai. “Los modelos generales pueden impresionar por su versatilidad, pero cuando se trata de decisiones que impactan millones de dólares y el acceso al crédito de las personas, la especialización marca la diferencia.”
De acuerdo con McKinsey & Company (Capturing the Full Value of Generative AI in Banking, 2023), el sector bancario podría generar entre $200,000 y $340,000 millones de dólares adicionales al año gracias a la adopción de inteligencia artificial generativa, lo que equivale a entre el 9% y el 15% de sus utilidades operativas. Este crecimiento vendría principalmente de mejoras en productividad, reducción de costos y optimización de procesos críticos como la gestión de riesgos y el servicio al cliente.
En la región, el ecosistema fintech ha crecido de forma acelerada: su valor colectivo aumentó un 4,000% desde 2016, alcanzando $2,100 millones de dólares, y uno de cada tres emprendimientos financieros digitales ofrece soluciones para la población excluida del sistema bancario, según datos de Microsoft. El uso de datos alternativos combinado con IA se ha convertido en una herramienta para ampliar la visibilidad sobre perfiles crediticios tradicionalmente ignorados, reducir pérdidas y expandir el acceso al crédito, de acuerdo con el Banco Mundial.
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El caso comparativo: IA especializada vs. IA generalista
Un análisis reciente en el sector financiero evaluó dos enfoques de inteligencia artificial aplicados al riesgo crediticio: un agente especializado (Credy 1.0, de QUASH.ai) y un modelo de lenguaje de propósito general (GPT-5).
En la primera prueba, ambos debían construir un modelo de riesgo sin datos históricos. El agente especializado generó datos sintéticos y solicitó información adicional para afinar el análisis; el modelo generalista, sin conocimiento profundo del dominio, presentó errores conceptuales que frenaron una propuesta viable.
En una segunda evaluación, un análisis vintage por cosechas mensuales, los resultados del sistema especializado fueron validados como precisos por un científico de datos independiente, mientras que los gráficos de GPT-5 mostraron inconsistencias o “alucinaciones”.
Hallazgos similares surgieron en otras pruebas, como los vintages de préstamos con default de 30 días (ever).
Pero más allá de establecer precisiones específicas, la comparación ilustra un punto más amplio: en entornos donde la privacidad de la información, la eficiencia y la confiabilidad son esenciales, la especialización en IA no solo incrementa la exactitud de los modelos, sino que abre la puerta a que equipos no técnicos puedan generar análisis complejos.
La conclusión va más allá de una marca o un producto. El contraste entre IA especializada y modelos generalistas muestra hacia dónde podría evolucionar la banca: en un contexto donde un error puede costar millones de dólares y la inclusión financiera sigue siendo un reto, la adopción de soluciones diseñadas para verticales críticos se perfila como un paso natural, incluso inevitable, para las finanzas de América Latina.
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