El algoritmo prestamista: Cómo la inteligencia artificial está redefiniendo el acceso al crédito en América Latina, y por qué su promesa depende simultáneamente de avances técnicos, gobernanza institucional y calidad regulatoria

Por Daniel Materón, CEO de RapiCredit

Durante décadas, el sistema financiero latinoamericano operó sobre una
paradoja incómoda: millones de personas con capacidad de pago demostrable
quedaban fuera de él por carecer de historial. El banquero clásico exigía
evidencia del pasado para financiar el futuro. La inteligencia artificial (IA) ha
comenzado a modificar ese supuesto, aunque el alcance real de la
transformación todavía se está definiendo.
Los modelos de aprendizaje automático procesan variables que ningún comité
de crédito consideraría: patrones de recarga de un celular prepago,
geolocalización, comportamiento en aplicaciones de comercio electrónico,
huella digital de gasto.
Cuando los datos son representativos y el modelo está bien calibrado, la
evaluación de riesgo resulta más rica y potencialmente más equitativa. La
magnitud del avance es tangible: en América Latina y el Caribe, el 70% de los
adultos poseía una cuenta financiera en 2024, frente al 54% en 2017 y apenas
39% en 2011 Findevgateway.
El dinero móvil, que hace tres años alcanzaba al 22% de la población regional,
llega hoy al 37% World Bank Blogs. La región aún se sitúa cinco puntos
porcentuales por debajo del promedio de las economías de ingreso bajo y
medio Findevgateway, si bien la brecha se cierra a ritmo inusualmente rápido.
Colombia condensa tanto el dinamismo del fenómeno como sus límites. El país
alberga 409 empresas fintech activas en 2025, uno de los ecosistemas más
dinámicos de América Latina Colombiafintech, con 115 compañías dedicadas
al crédito digital Dock.
En paralelo, según la Superintendencia Financiera, apenas el 36% de los
adultos colombianos accede a productos de crédito formal: sólo 13,5 millones
de personas tienen al menos un producto crediticio activo Uamerica.

La masificación del acceso a una cuenta y la penetración crediticia avanzan a
velocidades distintas, y es en ese diferencial donde la IA ha encontrado su
nicho más lucrativo: sustituir historial por datos alternativos y semanas de
aprobación por segundos.
El atractivo comercial es evidente. Las fintech colombianas combinan scoring
digital, big data e inteligencia artificial para desembolsar préstamos en menos
de 24 horas, con modelos de gestión de riesgo que, según la industria,
conservan estándares equivalentes a los tradicionales Colombiafintech.
RapiCredit, por ejemplo, otorgó más de 1,2 millones de créditos íntegramente
digitales en 2025.
Que el modelo atiende a segmentos históricamente ignorados por la banca es
difícil de refutar: el 47% de los usuarios de Addi, que cerró el año con 2,7
millones de clientes activos, no cuenta con tarjeta de crédito Latam Fintech
Hub. La industria está construyendo, de facto, un sistema financiero paralelo
que atiende a quienes el tradicional postergó durante generaciones.
Tres incomodidades suelen pasar desapercibidas en los balances entusiastas.
La primera es el sesgo algorítmico. Un modelo entrenado con datos históricos
de un sistema excluyente tiende a replicar esa exclusión, ahora a mayor
velocidad y con márgenes de rendición de cuentas más estrechos. El Banco de
Pagos Internacionales (BIS) advirtió en diciembre de 2024 que la IA exacerba
riesgos preexistentes como el riesgo de modelo y la privacidad de datos Global
Regulation Tomorrow.
La opacidad de los sistemas de caja negra dificulta verificar cómo se tomó una
decisión, un problema crítico cuando se trata de suscripción de crédito o
seguros The Global Treasurer. Un préstamo negado por un algoritmo
inexplicable reproduce la opacidad del antiguo comité de crédito, con la
agravante de que apelar la decisión resulta considerablemente más difícil
cuando el criterio decisorio está distribuido entre millones de parámetros.
La segunda es la concentración. En octubre de 2025, el Financial Stability
Board y el BIS alertaron que el sector financiero corre el riesgo de depender
excesivamente de un puñado de proveedores de hardware especializado,
infraestructura en la nube y modelos preentrenados PYMNTS. La misma
concentración que genera eficiencias operativas introduce vulnerabilidades
sistémicas cuando la gobernanza no acompaña el ritmo de adopción. Para
mercados emergentes, donde los supervisores disponen de menos capacidad
técnica que los actores que vigilan, el desbalance se acentúa.
La tercera es el vacío regulatorio. La Ley de Inteligencia Artificial de la Unión
Europea, vigente desde agosto de 2024, clasifica el scoring crediticio como una
aplicación de alto riesgo y exige documentación detallada, supervisión humana

y evaluaciones de conformidad arxiv. América Latina aún trabaja en construir
un marco equivalente.
Colombia dio un primer paso con la Ley 326 de 2022 para el crédito digital
Colombiafintech, aunque la legislación específica sobre IA permanece
fragmentaria.
Mientras tanto, el volumen de datos personales procesados crece
exponencialmente, y con él la superficie de ataque cibernético.
La IA seguramente ampliará el acceso al crédito, al menos en el margen. La
cuestión abierta tiene que ver con la calidad de esa ampliación: qué sucede
cuando un modelo discrimina, quién responde cuando una decisión
automatizada resulta injusta, cómo se distribuyen los costos cuando una falla
operativa en un proveedor concentrado afecta simultáneamente a decenas de
instituciones. La confianza, a diferencia de la capacidad de cómputo, se
construye en plazos institucionales y requiere mecanismos de reparación
creíbles.
Para las fintech colombianas, el desafío comercial de 2026 se ha desplazado.
Sumar usuarios ya es, en buena medida, un problema resuelto. Demostrar que
los modelos son justos, auditables y resilientes, que la ciberseguridad y la
protección del consumidor ocupan un lugar tan central como la tasa de
aprobación, y que la industria está dispuesta a ser fiscalizada con estándares
equivalentes a los de la banca tradicional, son las tareas pendientes. La
sofisticación técnica adquiere valor sostenible cuando la gobernanza la
acompaña.
La oportunidad histórica de cerrar la brecha crediticia en la región existe. Su
materialización dependerá de la concurrencia de tres factores
considerablemente menos glamorosos que el próximo avance en aprendizaje
profundo: reglas claras, supervisión competente y disposición empresarial a la
fiscalización. Democratizar el crédito con IA requiere, en última instancia,
construir instituciones a la altura de los modelos.