crédito
En las organizaciones modernas, cada decisión automatizada es un punto de contacto con el cliente, una oportunidad de generar valor o una fuente potencial de fricción. Por eso, las decisiones no deben gestionarse de forma aislada: deben orquestarse como parte de una estrategia integral.
Uno de los grandes temores al implementar inteligencia artificial en decisiones críticas es perder la capacidad de explicar, auditar y controlar los resultados. La buena noticia: hoy es posible tener IA completamente gobernada que automatiza decisiones sin perder trazabilidad ni cumplimiento.
Muchas organizaciones cayeron en la trampa de la “automatización a cualquier costo”. Implementaron procesos automáticos sin considerar lógica, contexto o capacidad de adaptación. ¿El resultado? Sistemas rápidos, pero ineficientes o inseguros.
Durante años las reglas predefinidas han sido la columna vertebral de los motores de decisión. Son claras, fáciles de auditar, dan una sensación de control pero, sin embargo, presentan límites importantes.
Durante décadas, las instituciones financieras han dependido de motores de reglas para evaluar riesgos y otorgar créditos. Estos sistemas, basados en condiciones lógicas predefinidas, han sido efectivos en contextos estables. Sin embargo el entorno actual es todo menos estable.
