Experian: 68% de instituciones usa agentes de IA en crédito

¿Qué encontró el estudio de Experian sobre agentes de IA en crédito?

El 68% de las instituciones financieras que participaron en un estudio global de Experian ya utiliza agentes de IA para apoyar a sus especialistas en la evaluación de créditos. El dato sale del informe Connected Intelligence: Scaling AI with Trusted Data and Decisioning, elaborado por Experian junto a Phronesis en 2026, y marca un cambio de fase: los agentes dejaron de ser una prueba de laboratorio para convertirse en una capa de soporte dentro del proceso crediticio.

El salto no es menor. Un 51% de las instituciones los usa en evaluaciones de varios pasos con supervisión humana, y un 49% en la coordinación de información entre distintos sistemas. Otro 60% declara que avanza hacia arquitecturas que permitan a los agentes interactuar entre diferentes herramientas y fuentes de datos.

La diferencia con la IA tradicional es operativa. Una aplicación clásica responde a una instrucción puntual; un agente encadena tareas dentro de un mismo proceso: recopila antecedentes de un solicitante, contrasta datos de distintas fuentes, detecta inconsistencias y presenta una recomendación al analista. Para un equipo de riesgo con poco personal, eso es capacidad instalada sin sumar cabezas.

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¿Cuánto se usa realmente la IA en las empresas chilenas?

El segundo estudio de Experian citado en el reporte baja el volumen y aterriza en Chile. Las áreas donde más se aplica la tecnología son finanzas (29,8%) y atención al cliente (26,3%), seguidas por riesgo y cumplimiento (23,7%). Solo el 15,8% de las empresas ya la integra en varios procesos clave, mientras que el 27,2% evalúa activamente su implementación.

Los beneficios que reportan las empresas chilenas son concretos: 65,8% destaca la reducción de tiempos en tareas operativas, 50,9% una mejor toma de decisiones y 43,9% la disminución de errores. El retorno se está midiendo en eficiencia operativa antes que en ingresos nuevos.

Ese patrón no es exclusivo de la región. Según el informe World Cloud Report for Financial Services 2027 de Capgemini, publicado por finanzas.com, el 48% de las entidades financieras españolas no logra demostrar el retorno de sus inversiones en IA agéntica, frente al 42% de la media global. Y aun así, el 91% de los directivos españoles considera prioritario usar agentes de IA para modernizar su tecnología, por encima del 80% global. La brecha entre expectativa y evidencia contable es el verdadero campo de juego.

¿Por qué la calidad del dato es el cuello de botella?

En el caso chileno, la calidad de los datos (64,9%) es el factor que más mencionan las empresas para ampliar el uso de IA, seguido por el talento especializado (46,5%) y la integración con sistemas existentes (38,6%). El dato coincide con lo que reporta Experian a nivel global: en declaraciones a Technology Magazine, Yao Li, Chief Product Officer of Global Data Intelligence de Experian, señala que la investigación de la compañía encontró que el 48% de las organizaciones en el mundo enfrenta dificultades para integrar datos en flujos de trabajo de IA.

Li agrega un caso concreto: un banco usó el Analytical Sandbox de Experian para reducir el tiempo de ejecución analítica de meses a horas, lo que permitió intervenir antes con clientes en situación de vulnerabilidad financiera. El mensaje para un founder es directo: el agente no falla por el modelo, falla por el contexto que le das.

¿Está el consumidor listo para que un agente pida crédito?

Del lado de la demanda, el 64% de los consumidores encuestados por Experian en Chile utilizó en el último año algún servicio financiero que funciona con IA, y el 66% dice confiar en ella combinándola con su propio criterio. La consideran más confiable para alertas de pagos o movimientos (54%) y para detectar fraudes y suplantación de identidad (48%), mientras que la transparencia de los procesos (35%) es el aspecto que más les importa.

Ese apetito se confirma fuera de la región. Una investigación de Experian realizada por Forrester Consulting en julio de 2026 sobre 6.247 consumidores con crédito activo en 13 mercados de EMEA y Asia Pacífico encontró que el 54% se siente cómodo con que un agente de IA solicite crédito en su nombre, el 82% confía en la IA para comparar préstamos entre proveedores y el 85% cree que un agente podría comparar más opciones de las que revisaría manualmente. La autonomía total, eso sí, sigue siendo minoritaria: solo el 5% daría control completo a un agente, mientras que el 23% lo permitiría cuando se cumplan reglas previamente acordadas.

¿Qué significa esto para tu startup?

1. Empieza por un flujo, no por una plataforma. La tentación es comprar la suite completa. El camino que reporta menos fricción es el inverso: elige un proceso acotado —verificación de identidad en el onboarding, por ejemplo—, mapea de qué datos depende y qué ocurre si el agente se equivoca. Según Li, arrancar con un número pequeño de procesos ayuda a los equipos a probar qué componentes se transfieren y cuáles hay que reevaluar en cada caso de uso.

2. Trata la gobernanza como producto, no como trámite. El 43,8% de las organizaciones chilenas proyecta aumentar su inversión en IA en los próximos 24 meses, según Experian. Ese dinero va a ir a quien pueda demostrar trazabilidad. Según el informe Cyber Pulse 2026 de Microsoft, difundido por Interempresas, más del 80% de las empresas Fortune 500 ya usa agentes activos creados con herramientas de bajo código, pero solo el 47% afirma estar implementando controles específicos para IA generativa, y el 29% de los empleados ha usado agentes no autorizados en su trabajo. Si tu startup vende a una entidad regulada, la observabilidad es parte del producto, no un anexo de seguridad.

3. Diseña para la explicabilidad desde el día uno. Richard Kosche, Head of Product & Go To Market de Experian Chile, lo resume así: los agentes de IA representan una evolución importante porque permiten coordinar acciones y apoyar procesos cada vez más complejos, y el siguiente paso para las empresas es escalar su uso con información confiable, mecanismos de gobernanza y capacidad para explicar cómo se toman las decisiones. En crédito, una decisión que no se puede explicar no se puede defender ante el regulador ni ante el cliente.

Conclusión

El 68% de adopción que reporta Experian no es una señal de que el problema esté resuelto, sino de que la discusión se movió. Ya no se trata de si los agentes sirven para evaluar crédito, sino de si tu organización tiene los datos conectados, los permisos acotados y la capacidad de explicar cada recomendación. Para una fintech o un SaaS que venda a instituciones financieras, ahí está la oportunidad concreta: no vender el agente, sino la infraestructura de confianza que lo hace desplegable.