Agentes de IA en riesgo y fraude: qué revela Experian

Qué revela el estudio de Experian sobre los agentes de IA en riesgo y fraude

El 68 % de las instituciones que participaron en el estudio global Connected Intelligence: Scaling AI with Trusted Data and Decisioning, realizado por Experian y Phronesis en 2026, ya utiliza agentes de IA para apoyar a especialistas en evaluación crediticia mediante recomendaciones o soporte a la toma de decisiones. Para un founder que vende software a bancos, fintechs o retailers, ese número marca el punto exacto en que la automatización deja de ser un piloto de laboratorio y entra en procesos donde una decisión equivocada tiene consecuencias regulatorias.

Los datos que lo acompañan apuntan en la misma dirección: el 51 % de las instituciones usa agentes en procesos de evaluación de varios pasos con supervisión humana, y el 49 % los emplea para coordinar información entre distintos sistemas. La diferencia con la ola anterior de IA no es de grado, es de naturaleza.

De responder consultas a coordinar procesos: qué cambia con los agentes

Una aplicación tradicional de IA entrega una respuesta a partir de una instrucción. Un agente coordina actividades dentro de un mismo proceso: recopila información, contrasta datos disponibles en distintas fuentes, identifica inconsistencias y presenta recomendaciones para que un especialista decida.

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En evaluación crediticia eso se traduce en algo concreto: en lugar de que un analista abra cinco sistemas para armar un expediente, el agente arma el expediente y el analista decide. En prevención de fraude, el agente puede coordinar tareas y activar acciones previamente autorizadas, mientras el especialista conserva la supervisión sobre las decisiones que requieren mayor criterio y responsabilidad.

Experian no observa esta tendencia desde afuera: vende la infraestructura. Su plataforma Ascend fue nombrada Leader en el IDC MarketScape: Worldwide Decision Intelligence Platforms 2026, una evaluación publicada en septiembre de 2026, y la compañía presentó su Agent Operating System, una capa de orquestación de agentes diseñada para escalar IA con explicabilidad, auditabilidad y supervisión humana. En el informe Quantitative Analytics50 2026, Chartis Research distinguió a Experian en la categoría Model Risk Management Environment.

Jack Yu, director de Experian North America Data Labs, describió en Reuters la arquitectura que usan: «worker agents» que ejecutan acciones puntuales, agentes de orquestación que coordinan entre sistemas y agentes de gobernanza —los llama «sentinels»— que monitorean el comportamiento, detectan anomalías e intervienen cuando el sistema opera fuera de los límites definidos. Según Yu, ciclos de desarrollo que antes tomaban semanas o meses hoy se comprimen a días u horas.

¿Dónde está la adopción de IA en las empresas chilenas?

El estudio Chile: Panorama de adopción de Inteligencia Artificial en el sector empresarial, de Experian, ubica a finanzas (29,8 %) y atención al cliente (26,3 %) como las áreas donde más se aplica IA, seguidas por riesgo y cumplimiento (23,7 %).

El detalle importa más que el titular: solo el 15,8 % de las compañías ya integra IA en varios procesos clave, mientras el 27,2 % evalúa activamente su implementación. Es decir, hay un bloque grande de empresas mirando la tecnología sin haberla desplegado todavía — el espacio donde los agentes pueden entrar.

Los beneficios que las empresas chilenas ya reconocen son operativos: 65,8 % destaca la reducción de tiempos en tareas, 50,9 % la optimización en la toma de decisiones y 43,9 % la disminución de errores. Los frenos también son concretos: calidad de los datos (64,9 %), talento especializado (46,5 %) e integración con sistemas existentes (38,6 %). Aun así, el 43,8 % proyecta aumentar su inversión en IA en los próximos 24 meses.

«Los agentes de IA representan una evolución importante porque permiten coordinar acciones y apoyar procesos cada vez más complejos. En Chile, las empresas ya reconocen el aporte de la inteligencia artificial a la productividad y a la toma de decisiones, y el siguiente paso es escalar su uso con información confiable, mecanismos de gobernanza y capacidad para explicar cómo se toman las decisiones», afirmó Richard Kosche, Head of Product & Go To Market de Experian Chile.

¿Por qué la confianza es el cuello de botella y no la tecnología?

A nivel global, el 60 % de los participantes del estudio de Experian afirma estar avanzando hacia arquitecturas que permiten a los agentes interactuar entre distintas herramientas y fuentes de datos. Pero el 41 % señala la integración de datos entre sistemas como el ámbito que aceleraría esa transición, y otro 41 % apunta a la preparación organizacional.

Los números de la industria respaldan esa lectura. Technology Magazine recoge que, en un estudio de Cisco sobre 2.500 CEOs, el 53 % teme que las limitaciones de su infraestructura heredada frenen sus ambiciones de IA, y que una investigación de Experian encontró que el 48 % de las organizaciones a nivel global tiene dificultades para integrar datos en flujos de trabajo de IA. Yao Li, Chief Product Officer de Global Data Intelligence de Experian, plantea en ese mismo artículo que la clave no es tener datos limpios, sino datos conectados y adecuados para el uso específico, con controles proporcionales al riesgo.

La confianza del consumidor es la otra mitad del problema. El estudio La IA en las decisiones financieras de los chilenos, de Experian, muestra que el 64 % de los encuestados usó en el último año algún servicio financiero que funciona con IA y que el 66 % confía en la tecnología combinándola con su propio criterio. Los usuarios la consideran especialmente confiable para alertas sobre pagos o movimientos (54 %) y para detectar fraudes y suplantación de identidad (48 %). La transparencia en los procesos aparece mencionada por el 35 % como el aspecto más relevante.

Y hay un riesgo que no conviene minimizar. El experto en ciberseguridad Jordi García Castillón, director de CibraLAB, advierte en El Periódico Digital sobre el prompt injection: instrucciones maliciosas ocultas en un correo, un PDF o una hoja de cálculo que el agente interpreta como órdenes válidas. Cuantos más permisos tiene el agente, mayor el impacto potencial. Su recomendación es aplicar el principio de mínimo privilegio, separar datos de instrucciones y exigir aprobación humana en acciones sensibles.

Qué significa esto para tu startup

Si estás construyendo o adoptando agentes de IA, el mensaje del estudio es que la ventaja competitiva ya no está en el modelo, sino en el andamiaje que lo rodea.

Mapea dependencias antes de conectar. Antes de darle a un agente acceso a tu CRM, tu core bancario o tu base de datos de clientes, documenta qué sistemas toca, qué datos lee y qué acciones puede ejecutar. Experian llama a esto visibilidad sobre el estado de IA de la organización; en la práctica es un inventario que te evita descubrir el problema en producción.
Define la línea de aprobación humana por escrito. No todas las acciones necesitan un humano, pero sí las irreversibles: enviar información a un tercero, modificar un registro, rechazar una solicitud de crédito. Deja esa lista documentada y hazla parte del diseño, no un parche posterior.
Invierte en calidad de datos antes que en el modelo. El 64,9 % de las empresas chilenas señala la calidad de los datos como su principal barrera. Un agente que consulta datos inconsistentes va a producir recomendaciones inconsistentes, y en un proceso de riesgo eso es peor que no automatizar.
Diseña para la trazabilidad desde el día uno. Si tu producto se vende a una institución regulada, la pregunta que vas a recibir en la due diligence no es qué modelo usas, sino cómo explicas cada decisión. Registro de actividad, versionado y documentación preparada para auditoría son requisitos comerciales, no técnicos.

Conclusión

El estudio de Experian confirma algo que el ecosistema venía intuyendo: los agentes de IA ya no son una promesa de roadmap, son una herramienta en uso en procesos de riesgo, fraude y evaluación crediticia. El 68 % de adopción en evaluación crediticia y el 27,2 % de empresas chilenas evaluando su implementación son dos caras del mismo movimiento.

La oportunidad para una startup no está en construir el agente más autónomo, sino en resolver el problema que nadie quiere tocar: datos confiables, permisos acotados, supervisión humana y decisiones explicables. Quien resuelva eso vende infraestructura; quien lo ignore vende una demo.