La forma de tomar decisiones en el mundo financiero ha evolucionado enormemente; pasando de entornos relativamente estables, donde los motores de reglas podían dictar con fiabilidad si un crédito se aprobaba o no, a un panorama actual marcado por datos dinámicos, riesgos emergentes, y regulaciones cambiantes.
De motores de reglas a agentes inteligentes: el futuro de la toma de decisiones en crédito
Entrevista con: Antonio García Rouco, CEO de Algonew
Hoy nos vamos a adentrar en un tema que está marcando tendencia en el sector financiero y tecnológico: el paso de la toma de decisiones estáticas a sistemas inteligentes adaptativos. En este nuevo escenario, las soluciones tecnológicas tradicionales ya no son suficientes. Hablamos de Agentic AI: agentes de inteligencia artificial capaces de razonar, adaptarse y ejecutar decisiones de forma autónoma.
Motores de decisión e inteligencia adaptativa (agentes de IA); quien no integre estas dos tecnologías en sus decisiones de crédito, se quedará atrás.
Para profundizar en este cambio, me acompaña una persona que tiene muy presente este contexto: Antonio García Rouco, CEO de Algonew, empresa líder en soluciones de decisión inteligente que combina motores de decisión, IA avanzada, NLP y RAG para digitalizar procesos de negocio en toda su extensión.
Ignacio (IBP): Antonio, bienvenido. Para empezar, ¿cómo describirías el salto de los motores de reglas tradicionales a los agentes de IA en la toma de decisiones?
Antonio (AGR): Gracias, Ignacio. El salto de los motores de reglas tradicionales a los agentes de IA es, en mi opinión, comparable a pasar de un mapa impreso a un GPS inteligente que aprende de cada viaje. Un motor de reglas tradicional es muy eficaz para aplicar políticas y criterios predefinidos, pero siempre responde de la misma forma ante la misma entrada de datos. Eso funcionaba bien en un entorno estable, pero el panorama actual está lleno de variables cambiantes: datos en tiempo real, nuevos comportamientos de clientes, riesgos emergentes y regulaciones que evolucionan constantemente.
Aquí es donde los agentes de IA marcan la diferencia. Un esquema Agentic AI no solo aplica reglas; también razona sobre el contexto, evalúa múltiples fuentes de información, aprende de decisiones pasadas y puede modificar su estrategia en tiempo real. Esto significa que, en lugar de tener un único camino fijo para llegar a la decisión, el sistema puede elegir la mejor ruta en función de la situación concreta.
En crédito, por ejemplo, el motor de reglas puede decidir : “aprobado” o “rechazado” en función de un umbral de score. Un agente de IA, en cambio, podría detectar que aunque el score sea inferior al estándar, existen comportamientos financieros positivos recientes, o datos adicionales que reducen el riesgo. Y con esa información puede proponer una oferta adaptada o solicitar datos extra antes de decidir.
En resumen, pasamos de un sistema rígido a otro adaptativo, contextual y auto optimizable, lo que nos permite dar respuestas más justas, más rápidas y más alineadas con los objetivos del negocio.
IBP: Durante décadas, el sector financiero ha confiado en motores de reglas para aprobar o rechazar créditos. ¿Siguen siendo eficaces hoy?
AGR: Siguen siendo útiles, pero tienen límites cada vez más palpables. Un motor de reglas es como un juez que aplicase siempre la misma ley sin tener en cuenta el contexto del momento. Si el score es mayor que 700, apruebas; si no, rechazas. Funciona en entornos estables, pero el mundo actual es todo menos estable. Tenemos datos que cambian en tiempo real, riesgos nuevos, clientes multicanal y exigencias regulatorias que no paran de crecer.
IBP: ¿Y ahí es donde entran los agentes de IA?
AGR: Exacto. Los llamamos Agentic AI o agentes de inteligencia artificial. Son sistemas autónomos capaces de observar su entorno, razonar, planificar y actuar sin supervisión directa. La gran diferencia con un motor de reglas tradicional es que el agente no sigue un camino fijo. Si las condiciones cambian, adapta la estrategia en tiempo real. Y lo hace aprendiendo de la experiencia.
IBP: ¿El futuro de la Agentic AI pasa necesariamente por los grandes modelos de lenguaje (LLM)?
AGR: No necesariamente. Los LLM seguirán siendo valiosos como “cerebros centrales” para resolver tareas complejas o de alto nivel, pero la verdadera revolución de la Agentic AI estará, probablemente, en lo pequeño. Los Small Language Models (SLM) ofrecen velocidad, menor coste, privacidad y facilidad de adaptación, lo que los hace ideales para agentes que interactúan a diario con personas y empresas. En otras palabras: los LLM marcarán la frontera, pero los SLM serán los que transformen la práctica cotidiana.
IBP: ¿Podrías ponerme un ejemplo aplicado al mundo del crédito?
AGR: Claro. Imagina que un cliente solicita un crédito. Un motor de reglas evaluará su score, ingresos y deudas con criterios fijos. Un agente de IA, en cambio, analizará además su comportamiento reciente, detectará si ha cambiado de empleo, si ha tenido un patrón de gasto atípico o si hay alertas macroeconómicas en su sector laboral. Luego ponderará todo eso y decidirá si aprueba, rechaza o propone una alternativa personalizada.
IBP: Seguimos hablando de Decision Management como un pilar clave. ¿Cómo encaja?
AGR: El Decision Management moderno es la base. Pensemos en tres capas:
- Reglas de negocio: son el marco normativo y las políticas internas que no se pueden romper.
- Modelos de IA: analizan grandes volúmenes de datos históricos y actuales para detectar patrones.
- Agentes de IA: orquestan la decisión final, combinando las reglas y las predicciones para adaptarse al contexto de cada cliente.
Esta integración permite tomar decisiones rápidas, precisas, trazables y adaptativas.
IBP: Ahora bien, ¿cómo se logra digitalizar el proceso completo y minimizar la interacción humana?
AGR: Ahí es donde entran los modelos NLP (Natural Language Processing) combinados con otras tecnologías como el RAG (Retrieval-Augmented Generation). Esta dupla es una de las combinaciones que permiten transformar el proceso de principio a fin.
Con el procesamiento de lenguaje natural, el sistema entiende la información que el cliente proporciona, ya sea un formulario, un correo o incluso un mensaje en un chat. Con RAG, el agente puede consultar en tiempo real fuentes internas propias —bases de datos, documentos regulatorios, historiales de transacciones— y combinar esa información con la respuesta generada. Todo esto sin que un humano intervenga, salvo en casos excepcionales o de riesgo elevado.
IBP: Entonces, ¿ya es posible aprobar un crédito de forma completamente automatizada y segura?
AGR: Sí, en muchos casos la automatización es total y en cuestión de segundos. En temas más complejos, el sistema puede escalar automáticamente a un analista, pero incluso ahí el agente prepara todo el contexto y la documentación, reduciendo el tiempo de revisión humana a lo mínimo necesario.
IBP: ¿Qué ventajas concretas aporta este enfoque combinado de Agentic AI, NLP y RAG?
AGR: Velocidad, personalización y trazabilidad. Se eliminan cuellos de botella, se reducen costes operativos y se mejora la experiencia del cliente. Y lo más importante: cada decisión queda documentada, con la evidencia de qué datos se usaron y cómo influyeron en la decisión. Eso es clave para cumplir normativas y para generar confianza.
IBP: En resumen, ¿cuál sería la predicción para los próximos cinco años?
AGR: Que los motores de decisión y la inteligencia adaptativa, la que aportan los agentes de IA, será el nuevo estándar en las decisiones de crédito. Quien no integre estas tecnologías, se quedará atrás. No solo por eficiencia, sino porque el cliente va a exigir respuestas rápidas, flexibles, documentadas y personalizadas.
IBP: Muchas gracias, Antonio. En AlgoNew continuaremos avanzando en esta línea de innovación, desarrollando motores de decisión y agentes inteligentes eficientes y adaptativos que transformen los procesos de negocio y hagan que la inteligencia artificial sea realmente útil en la vida diaria de empresas y personas.
Entrevistador: Ignacio Bergaz Pagadizabal – Marketing Manager en Algonew
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