La Banca de Precisión: Rompiendo el techo de cristal de los modelos tradicionales con Machine Learning
Ignacio Tellería Chazarreta | Country Manager | Ubumia
Aún se escucha con cierta normalidad los fantasmas de:
- Que para crecer hay que «soltar la mano» en riesgo,
- O que para “jugar a lo seguro” hay que frenar el crecimiento.
Estando en el 2026 no es aceptable que tengas que elegir entre productividad y morosidad, es una dicotomía obsoleta y hasta un error (o ceguera tecnológica).
Seguir decidiendo por caminos tradicionales es como ese campesino que no quiere cambiar su vieja camioneta que consume el doble y le trae problemas mecánicos varias veces al año.
El Score tradicional es como una foto movida
Los Modelos Machine Learning han cambiado las reglas, ya no necesitamos suponer o agrupar segmentos, ahora podemos predecir el comportamiento financiero de forma dinámica para cada persona en particular. La gran cantidad de datos y capacidades de procesamiento permiten calificar no-clientes con los mismos niveles de predicción que un comportamental interno.
Seguir prediciendo de forma tradicionales es como si un médico intentara diagnosticar a un paciente usando una “radiografía movida”.
Muchos líderes creen absurdamente que la ventaja competitiva es «tener el dato», pero no es así. Los que hacen la diferencia son los que aplican estrategias -como las que disponemos en ubimia- con la capacidad de procesar data externa y modelos pre-entrenados para encontrar rentabilidad donde otros solo ven incertidumbre e imposibilidad.
La IA y Machine Learning aplicado al riesgo son para eliminar los puntos ciegos, permitiendo una predicción quirúrgica que los modelos tradicionales simplemente no ven.
Automatización: ¿Quién define?
Uno de los grandes desafíos es entender dónde termina el algoritmo y dónde empieza el juicio humano.
- Decisiones automáticas: En el híper-competitivo mercado de crédito de consumo y el crecimiento exponencial de la competencia en el segmento empresas, los procesos de decisión debe ser quirúrgicos y veloces.
Seamos realistas, no invertir en automatizaciones en procesos rutinarios es “quemar” margen y experiencia positiva de cliente.
La clave aquí es que la automatización no es una «caja negra»: hoy la IA que tenemos implementada nos permite tener explicabilidad y auditoría total sobre cada decisión.
- El factor humano: Tu equipo actual debe abandonar las tareas repetitivas y reservarse para la estrategia, su implementación y la gestión de casos complejos.
La eficiencia operacional no es reemplazar personas; es elevar el valor de los equipos para que dejen de ser «centros de costos» y se conviertan en estrategas para agregar valor a los clientes y el negocio.
Diseño de futuro:
La pregunta que deben hacerse en el próximo comité de estrategia no es cuánto presupuesto de Capex van a asignar para construir una IA desde cero. Eso es ineficiente y lento, pero integrar IA y ecosistemas tecnológicos ya probados es el camino de menor riesgo, de más eficiencia y mejor time-to-market.
La jugada maestra es la implementación con expertos y evitar ser “la rata de laboratorio”. Utilizar plataformas especializadas y soluciones robustas con Machine Learning -como las que impulsamos en Ubimia– permite a un Banco capitalizar estas tendencias en semanas, y no en años, garantizando la gobernanza y seguridad que el regulador exige.
Los líderes de los Bancos deben entender que no se trata de “construir la tecnología”, sino de liderar la transformación cultural para adoptarla.
El futuro de la banca no pertenece a los más grandes -incluso los resultados de los neobancos lo demuestran- sino a los más ágiles para decidir la implementación de IA y tecnología que ya existe y que, en muchos casos, tu competencia ya está utilizando.
¿Tu institución es de las que sigue intentando arreglar la ‘camioneta vieja’ para que se vea moderna mientras el mercado te pasa por el costado sonriendo?
