El uso de inteligencia artificial (IA) en la banca avanza rápidamente y ya interviene en decisiones como la aprobación de créditos, la detección de fraudes, la atención al cliente y el cumplimiento de normas.
Sin embargo, muchas entidades todavía enfrentan dificultades para demostrar que estas herramientas son confiables.
Un estudio de SAS e IDC, realizado con 2.375 líderes de tecnología y negocios, encontró que solo 11 % de los bancos combina una alta confianza en sus sistemas de IA con la capacidad de demostrar que funcionan de manera confiable.
Además, 47 % enfrenta un llamado “dilema de confianza”, mientras que solo 23 % alcanza el nivel más alto del índice de IA confiable utilizado en la investigación.
El reto está en que no basta con que los modelos sean rápidos. Los bancos deben poder explicar qué información utilizan, cómo llegan a sus resultados y qué controles existen para detectar errores o sesgos.
En los créditos, por ejemplo, la IA debe permitir identificar las variables que influyen en una decisión y evitar discriminaciones.
En la detección de fraude, un exceso de alertas puede bloquear operaciones legítimas.
En Colombia, el crecimiento de las operaciones digitales aumenta la importancia de estos controles. Bre-B superó los 930 millones de operaciones por más de $143 billones en mayo de 2026, según cifras citadas en el informe.
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