La inteligencia artificial y el Machine Learning (ML) ya no son tecnologías emergentes: son el nuevo estándar en la gestión moderna del riesgo.
El informe de Forrester revela una realidad que pocas veces se menciona: existe una marcada brecha entre las empresas que ya han adoptado el aprendizaje automático y aquellas que aún no han dado el paso. Este abismo no es solo tecnológico, sino estratégico, marcando diferencias reales en precisión, eficiencia y competitividad en el mundo del crédito.
La brecha del ML: dos velocidades en el mercado
Según Forrester, el sector avanza a dos ritmos completamente distintos:
- Las empresas avanzadas, conocidas como “ML leaders”, son organizaciones que integran el aprendizaje automático en procesos clave como admisión, scoring, monitorización y recobro. Estas compañías trabajan con datos dinámicos y multimodales, y operan mediante pipelines de despliegue ágiles y auditables. Su impacto se refleja en una mayor precisión de predicciones, decisiones más rápidas, reducción del fraude, optimización del riesgo y un crecimiento rentable.
- En contraste, las empresas rezagadas, denominadas “ML laggards”, suelen permanecer ancladas en modelos tradicionales, utilizando datos estáticos, manteniendo silos departamentales y dependiendo de procesos manuales que resultan difíciles de escalar.
Para ellas, cada producto nuevo o cambio regulatorio supone una carga que dificulta competir en mercados altamente dinámicos.
¿Por qué algunos avanzan y otros no?
El informe Forrester identifica varios motivos:
Mientras tanto, las empresas líderes han entendido algo esencial: hojas de cálculo, modelos estáticos y datos limitados ya no sostienen un sistema de riesgo moderno.
El futuro será de quienes integren ML en el ciclo completo del riesgo, Forrester señala que el ML no es solo una herramienta de precisión técnica: es un habilitador de competitividad.
Las compañías que no lo adoptan no solo pierden eficiencia; pierden mercado. En sectores como: la banca, financiación al consumo, BNPL, telcos, aseguradoras, servicios públicos, tienen la capacidad de evaluar riesgo en segundos ya no es un lujo: es una expectativa del cliente.
¿En qué punto está Experian en esta brecha?
La posición es clara: Experian se sitúa entre los líderes que ya trabajan con ML de forma madura, transversal y responsable.
Prueba de ello son los modelos Next Gen desarrollados con ML avanzado, soluciones como Ascend Platform, el uso combinado de datos de empresas (BI) y datos de consumidores (CI), y scores como Delphis, que integran ML, explainability y fuentes híbridas de información.
Pasamos de un tema futuro a una realidad que hoy marca la diferencia entre quienes avanzan y quienes se quedan fuera del mercado. Experian no solo aplica ML: lo democratiza para que organizaciones de todos los tamaños puedan beneficiarse de él sin tener que construir infraestructuras complejas.
Las organizaciones que no adopten ML de forma estratégica verán limitado su crecimiento. Forrester Report
Las que sí lo hagan podrán escalar, innovar y competir en un entorno donde la información y la inteligencia ya no son ventajas: son condiciones básicas para sobrevivir.