La Inteligencia Artificial para el otorgamiento de créditos: ¿inclusión o exclusión financiera?

El Perú ha dado un gran paso con la reciente aprobación del Reglamento de la Ley 31814 que promueve y regula el uso de la Inteligencia Artificial (IA). Este marco normativo llega en un momento clave, ya que la IA está a punto de revolucionar la manera en que se otorgan créditos. Bancos, Cajas, Cooperativas de Ahorro y Crédito (COOPAC) y Fintechs podrán usar esta tecnología para definir a quién prestar dinero y bajo qué condiciones.
Esta revolución parece bastante atractiva. Con la IA se puede lograr que los procesos sean más rápidos, se reduzcan los trámites, y se dé acceso al crédito a quienes no tienen historial crediticio. Sin embargo, surge una duda importante: ¿qué pasa si esa misma tecnología empieza a discriminar a cierto grupo de personas sin que nadie lo note?
Un laboratorio para probar algoritmos: “el sandbox”
El Reglamento crea lo que se conoce como sandbox regulatorio: un espacio de prueba donde las entidades financieras pueden experimentar con sus modelos de IA antes de usarlos a gran escala.
Imaginemos una COOPAC que quiere ofrecer microcréditos a sus socios agricultores en Ayacucho. En este “laboratorio digital” podría probar un algoritmo que evalúe no solo el historial crediticio (que muchos de estos agricultores no tienen), sino también datos alternativos como pagos de servicios, compras de fertilizantes o el uso del celular.
Suena innovador, pero aquí aparece el riesgo: si el sistema está mal entrenado, podría rechazar a grupos de socios simplemente porque sus patrones de consumo no se parecen a los de sus socios de Lima. En ese caso, la exclusión financiera se mantendría, solo que ahora respaldada por un algoritmo.
¿Qué pasa si un algoritmo te dice: “NO”?

El Reglamento ha sido claro al señalar que los sistemas de IA que otorguen créditos son considerados de alto riesgo, pero no ha limitado su uso. Más bien, establece condiciones que deben cumplirse:

1. Debe haber supervisión humana.

2. El usuario tiene derecho a recibir explicaciones claras.

3. Debe existir un mecanismo para reclamar.

Ante ello, ¿cómo se le explica a un socio de una COOPAC que fue rechazado porque el modelo de aprendizaje automático encontró “inconsistencias en variables no lineales”? La realidad es que casi nadie lo entendería. Incluso muchos de los propios desarrolladores de IA tienen dificultades para explicar las decisiones que toman sus algoritmos.
Este problema es conocido como la “caja negra algorítmica”, un fenómeno en el que los procesos internos de un modelo de IA son tan complejos que se vuelven incomprensibles para los humanos. Esta dificultad impide que el usuario sepa con claridad la verdadera razón de su rechazo. Esto no solo generaría frustración, sino que también permitiría a las entidades financieras escudarse en la tecnología para evitar dar explicaciones transparentes, dejando al cliente sin la posibilidad de entender y/o apelar la decisión.
La discriminación invisible
Aunque el Reglamento prohíbe expresamente el uso de datos sensibles como raza, religión u orientación sexual en la toma de decisiones crediticias, la discriminación puede presentarse de formas más sutiles y peligrosas.
Imaginemos que un banco o una COOPAC utiliza el código postal como una variable en su modelo de IA. A primera vista, parece un dato neutral. Sin embargo, en la práctica, este dato puede convertirse en un sesgo indirecto que discrimina a barrios de bajos ingresos o zonas rurales, reforzando las desigualdades ya existentes en la sociedad.
Este es el mayor desafío ético de la IA en el crédito: la discriminación indirecta. Nadie la percibe ni la denuncia de inmediato, pero el resultado es el mismo: grupos enteros de la población quedan excluidos del acceso a productos financieros esenciales, a pesar de que podrían tener capacidad de pago.
El siguiente paso: regulación prudencial

El Reglamento de la Ley 31814 es un marco general, un primer gran paso. Sin embargo, para que la IA se implemente de forma segura y ética en el sector financiero, la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS) debe desarrollar normas específicas para el uso de la IA en las Entidades del Sistema Financiero (ESF), sin olvidar, a las COOPAC.
Una normativa especial para las COOPAC es fundamental. Por su naturaleza y escala, no enfrentan los mismos desafíos que un banco. Mientras que las grandes entidades pueden invertir millones en modelos de IA sofisticados, una cooperativa en Huancavelica, por ejemplo, necesita lineamientos claros y apoyo técnico para adoptar esta tecnología sin perjudicar a sus socios.
La SBS debe, por tanto, establecer directrices sobre:
- Auditoría de algoritmos: Para asegurar que los modelos sean justos y no contengan sesgos.

- Protección de datos: Para salvaguardar la información personal de los usuarios.

- Mecanismos de apelación: Para que los clientes puedan impugnar decisiones de crédito automatizadas.

No se trata solo de promover la innovación, sino de garantizar que el acceso al crédito siga siendo un proceso equitativo y transparente.
Entre la promesa y el riesgo
La IA promete revolucionar el crédito en el Perú. Puede hacer más accesible el financiamiento, reducir costos y agilizar procesos. Para las COOPAC, que conocen de cerca la realidad de sus socios, puede ser una herramienta poderosa para crecer.
Pero también puede convertirse en un mecanismo de exclusión masiva si no se controla adecuadamente. El reto no es menor: evitar que la tecnología repita los mismos sesgos que ya existen en la sociedad.
La regulación ya puso el marco que servirá de guía. Ahora la responsabilidad está en manos de quienes diseñan los algoritmos, de las entidades que los aplican y, sobre todo, de los supervisores que deben velar porque el otorgamiento del crédito con el uso de la IA no se convierta en un privilegio para pocos, sino en un derecho para todos.

Por Johana Benites Iriarte

Abogada Asociada Senior y Miembro del Área Corporativa y de Cooperativas de TyTL Abogados

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