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

Jaacov Martin es el CEO de Jifiti.

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

Los agentes de IA están yendo más allá del asesoramiento financiero personalizado y la detección de fraude. No solo aparecen casos de uso en los que presentan opciones de préstamo para los consumidores; en última instancia, completarán las solicitudes para ellos y automatizarán la entrega de fondos. En un futuro muy cercano, es probable que los agentes de IA se encarguen de todo, desde completar formularios hasta verificar identidades e iniciar la suscripción automática.

Para los bancos, la pregunta ya no es si volverse impulsado por IA, sino qué tan rápido. A medida que la suscripción optimizada con IA y los prestamistas “digital-first” remodelan el mercado, las instituciones financieras que inviertan ahora mantendrán su lugar en el centro del ecosistema crediticio. Aquellas que retrasen la adopción de la IA corren el riesgo de perder visibilidad por completo, ya que los prestatarios más jóvenes y nativos de la tecnología se salten los canales tradicionales en favor de alternativas más inteligentes y automatizadas.

La descubribilidad es la nueva puerta de entrada

Usar un motor de IA tanto para buscar como para solicitar un préstamo es el siguiente gran salto en la experiencia del cliente, con los agentes de IA en el mercado de servicios financieros global previsto que valgan $4.28 mil millones para 2032. Y aunque la oportunidad es colosal para bancos y FIs, esto pone un nuevo problema en primer plano: la invisibilidad.

Los motores de IA no descubren y clasifican préstamos por calidad; los clasifican por legibilidad. Esto se conoce como optimización del motor de respuestas (AEO). Si un producto de préstamo no está estructurado para una ingesta sencilla, no se considera.

Por ejemplo, si el APR de un prestamista y los criterios de elegibilidad están enterrados en un PDF, un motor de IA no mostrará el préstamo, sin importar lo competitivo que sea. Los bancos deben asegurarse de que exista metadatos de oferta expuestos: los productos de préstamo deben describirse de forma clara 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 productos de préstamo con precisión. Sin ellos, incluso ofertas de préstamos excelentes pueden seguir siendo invisibles.

Pero el problema de la descubribilidad va aún más profundo. La AEO ayuda a que los agentes de IA muestren 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 obtenida mediante IA.

Por ejemplo, un cliente podría introducir sus criterios de préstamo en un motor de búsqueda con un agente de IA, que al instante muestra todas las ofertas de préstamo relevantes y la opción de solicitar automáticamente. Con un solo clic, el cliente recibe una aprobación de préstamo condicional, impulsada por completo por datos legibles por máquina y flujos de trabajo impulsados por API.

Los bancos sin tecnología de concesión de préstamos impulsada por API, sin recorridos de usuario digitalizados, sin datos no fragmentados en silos y sin incorporación y toma de decisiones automatizadas ni siquiera estarán en la carrera. En este entorno, ser el mejor prestamista es irrelevante si no eres descubrible.

Pero es más fácil decirlo que hacerlo. Un informe de PYMNTS encontró que el 75% de los bancos tiene dificultades para implementar nuevas soluciones digitales debido a su infraestructura heredada. Y “el 59% de los banqueros ve sus sistemas heredados como un desafío empresarial importante, describiéndolos como un ‘espagueti’ de tecnologías interconectadas pero obsoletas”.

Equidad y el nuevo frente de cumplimiento

Si la descubribilidad es la puerta de entrada al otorgamiento de préstamos agentico, la equidad es el nuevo frente de cumplimiento. Los motores de IA no solo arriesgan excluir productos que no estén optimizados para la descubribilidad con IA; también amenazan con excluir categorías enteras de prestamistas que no cumplan con sus estándares técnicos. Pero aquí el problema no es la visibilidad; es la equidad.

El otorgamiento de préstamos agentico de hoy introduce una variación moderna del otorgamiento de préstamos sesgado: los consumidores pueden ser orientados 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 presentan las ofertas de préstamo, los consumidores corren el riesgo de ser orientados hacia préstamos de mayor costo o menos adecuados simplemente porque esos prestamistas contaban con la infraestructura correcta, no con el producto correcto. Esto crea un nuevo punto ciego de cumplimiento para los reguladores. Es posible que los reguladores pronto pregunten: “¿La infraestructura desactualizada de su banco está bloqueando de manera efectiva el acceso a sus mejores productos?”

Durante décadas, el escrutinio regulatorio se ha centrado en prácticas discriminatorias en las decisiones de concesión de préstamos. Pero a medida que se afianza el otorgamiento agentico de préstamos, el lente regulatorio se ampliará. Los bancos que no modernicen podrían no solo perder cuota de mercado; también podrían ser vistos como contribuyentes de un sesgo sistémico.

Los bancos aún pueden competir—si modernizan

A simple vista, el otorgamiento de préstamos agentico parece hecho a medida para las fintech, cuyos stacks tecnológicos se construyen 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, enviar documentos de KYC y activar la suscripción automática. Los bancos que no hayan digitalizado sus flujos de trabajo de extremo a extremo corren el riesgo de ser omitidos, incluso si ofrecen tasas competitivas. Necesitan un sistema coordinado, o una plataforma de orquestación, que conecte todas las piezas críticas del proceso de concesión de préstamos, automatice los flujos de trabajo y garantice que cada paso sea legible por máquina y accesible mediante API.

Una capa de orquestación que ofrece esta infraestructura típicamente integra toda la funcionalidad crítica, así como la de terceros, incluyendo verificación de identidad, KYC/KYB, anti-fraude, banca abierta, comprobaciones de riesgo crediticio y toma de decisiones automatizada.

Las fintech ya son nativas de API, pero muchos bancos tienen que ponerse al día con sus stacks tecnológicos fragmentados. Sin orquestación, todas estas integraciones esenciales permanecen en silos, y los agentes de IA necesitarán continuidad de extremo a extremo para, en última instancia, ofrecer una experiencia de solicitud de préstamo de extremo a extremo. La capa de orquestación no solo es útil—es el puente que permite que los bancos heredados compitan en el ecosistema de préstamos agentico sin desmantelar toda su infraestructura.

Los bancos que modernicen su infraestructura y automaticen sus flujos de trabajo pueden recuperar el control del embudo de concesión de préstamos, asegurando que las plataformas de IA presenten sus productos y que los clientes obtengan acceso impulsado por IA a las mejores y más adecuadas opciones disponibles, no solo a las más fáciles de presentar.