La brecha de descubribilidad de la IA: por qué los buenos préstamos corren el riesgo de ser ignorados y qué pueden hacer los bancos

Yaacov Martin es el CEO de Jifiti.

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La inteligencia artificial está transformando cada rincón de las finanzas, y se estima que el sector de servicios financieros gastará la impresionante cifra de 97 mil millones de dólares en IA para 2027. A medida que tecnologías como los agentes de IA moldean la banca y la experiencia del cliente, un factor está emergiendo como la nueva ventaja competitiva: la descubribilidad. Ya, el 44% de los consumidores confía en los agentes de IA en servicios financieros, lo que indica un cambio en el comportamiento del consumidor.

Los agentes de IA van más allá de ofrecer asesoramiento financiero personalizado y detección de fraudes. No solo surgen casos de uso donde ayudan a los consumidores a encontrar opciones de préstamos, sino que eventualmente completarán solicitudes y automatizarán la desembolso de fondos. En un futuro cercano, es probable que los agentes de IA manejen todo, desde rellenar formularios hasta verificar identidades e iniciar procesos de suscripción automatizados.

Para los bancos, la pregunta ya no es si deben convertirse en impulsados por IA, sino qué tan rápido. A medida que la suscripción optimizada por IA y los prestamistas digitales redefinen el mercado, las instituciones financieras que inviertan ahora mantendrán su lugar en el centro del ecosistema crediticio. Aquellos que retrasen la adopción de IA corren el riesgo de perder visibilidad por completo, ya que los prestatarios más jóvenes y nativos en tecnología evitan los canales tradicionales en favor de alternativas más inteligentes y automatizadas.

La descubribilidad es la nueva puerta de entrada

Utilizar un motor de IA para buscar y solicitar un préstamo es el próximo gran avance en la experiencia del cliente, con el mercado global de agentes de IA en servicios financieros proyectado a valer 4.280 millones de dólares para 2032. Y aunque la oportunidad es colosal para bancos y entidades financieras, esto trae a la luz un nuevo problema: la invisibilidad.

Los motores de IA no descubren ni clasifican los préstamos por calidad; los clasifican por legibilidad. Esto se conoce como optimización de motores de respuesta (AEO). Si un producto de préstamo no está estructurado para facilitar su ingestión, no será considerado.

Por ejemplo, si la tasa APR y los criterios de elegibilidad de un prestamista están enterrados en un PDF, un motor de IA no mostrará el préstamo, independientemente de su competitividad. Los bancos deben asegurarse de que los metadatos de la oferta estén expuestos: los productos de préstamo deben describirse claramente en formatos estructurados—tipo de producto, APR, términos y criterios de elegibilidad. Los metadatos estructurados garantizan que los agentes de IA puedan indexar, comparar y actuar sobre los productos de préstamo con precisión. Sin esto, incluso las mejores ofertas de préstamo pueden permanecer invisibles.

Pero el problema de la descubribilidad va aún más profundo. La AEO ayuda a los agentes de IA a mostrar préstamos, pero además de poner los datos en el formato correcto, los bancos también necesitan la infraestructura adecuada para permitir que los agentes de IA proporcionen al cliente una oferta de préstamo basada en IA.

Por ejemplo, un cliente podría ingresar sus criterios de préstamo en un motor de búsqueda de IA, que muestra instantáneamente todas las ofertas relevantes y la opción de aplicar automáticamente. Con un clic, el cliente recibe una aprobación condicional del préstamo, impulsada completamente por datos legibles por máquina y flujos de trabajo basados en API.

Los bancos sin tecnología de préstamos basada en API, journeys digitales, datos no aislados y onboarding y decisiones automatizadas ni siquiera competirán. En este entorno, ser el mejor prestamista es irrelevante si no eres descubrible.

Pero esto no es fácil de lograr. Un informe de PYMNTS encontró que el 75% de los bancos tienen dificultades para implementar nuevas soluciones digitales debido a su infraestructura heredada. Y “el 59% de los banqueros ven sus sistemas heredados como un gran desafío empresarial, describiéndolos como un ‘espagueti’ de tecnologías interconectadas pero anticuadas.”

Justicia y la nueva frontera de cumplimiento

Si la descubribilidad es la puerta principal para los préstamos impulsados por agentes, la justicia es la nueva frontera del cumplimiento. Los motores de IA no solo corren el riesgo de excluir productos no optimizados para la descubribilidad por IA; también amenazan con excluir categorías enteras de prestamistas que no cumplen con sus estándares técnicos. Pero aquí el problema no es la visibilidad; es la equidad.

El préstamo impulsado por agentes introduce una variación moderna del sesgo en los préstamos: los consumidores pueden ser dirigidos hacia prestamistas con la infraestructura adecuada—APIs, datos limpios, flujos de trabajo automatizados—en lugar del mejor producto financiero.

Sin transparencia sobre cómo las plataformas impulsadas por IA clasifican o muestran las ofertas de préstamo, los consumidores corren el riesgo de ser dirigidos hacia préstamos de mayor costo o menos adecuados, simplemente porque esos prestamistas tenían la infraestructura correcta, no el producto correcto. Esto crea un nuevo punto ciego de cumplimiento para los reguladores. Es posible que pronto pregunten: “¿La infraestructura obsoleta de su banco bloquea efectivamente el acceso a sus mejores productos?”

Durante décadas, la supervisión regulatoria se ha centrado en prácticas discriminatorias en las decisiones de préstamo. Pero a medida que la concesión de préstamos impulsada por agentes se generaliza, la perspectiva regulatoria se ampliará. Los bancos que no se modernicen podrían no solo perder cuota de mercado; también podrían ser vistos como contribuyentes a sesgos sistémicos.

Los bancos aún pueden competir—si se modernizan

En apariencia, la concesión de préstamos impulsada por agentes parece hecha a medida para las fintechs, cuyas pilas tecnológicas están diseñadas para la velocidad y la flexibilidad. Pero la ventaja no es exclusiva. Los bancos solo necesitan actualizar sus modelos operativos.

Los agentes de IA emergentes están siendo diseñados para localizar productos adecuados, completar solicitudes, presentar documentos KYC y activar la suscripción automatizada. Los bancos que no hayan digitalizado sus flujos de trabajo de extremo a extremo corren el riesgo de ser ignorados, incluso si ofrecen tasas competitivas. Necesitan un sistema coordinado, o plataforma de orquestación, que conecte todas las piezas críticas del proceso de préstamo, automatice los flujos de trabajo y garantice que cada paso sea legible por máquina y accesible mediante API.

Una capa de orquestación que ofrezca esta infraestructura generalmente integra toda la funcionalidad crítica, así como la de terceros, incluyendo verificación de identidad, KYC/KYB, anti-fraude, banca abierta, verificaciones de riesgo crediticio y decisiones automatizadas.

Las fintechs ya son nativas en API, pero muchos bancos aún tienen que ponerse al día con sus pilas tecnológicas fragmentadas. Sin orquestación, todas estas integraciones esenciales permanecen aisladas, y los agentes de IA necesitarán continuidad de extremo a extremo para ofrecer una experiencia completa de solicitud de préstamo. La capa de orquestación no solo es útil—es el puente que permite a los bancos tradicionales competir en el ecosistema de préstamos impulsados por agentes sin desmantelar toda su infraestructura.

Los bancos que modernicen su infraestructura y automaticen sus flujos de trabajo podrán recuperar el control del proceso de préstamo, asegurando que las plataformas de IA muestren sus productos y que los clientes tengan acceso impulsado por IA a las mejores y más adecuadas opciones disponibles, no solo a las más fáciles de mostrar.