El reto: pasar de la experimentación a la ejecución
Las entidades financieras han avanzado rápidamente en la adopción de IA, pero muchas siguen enfrentando barreras estructurales:
- El 68% se encuentra aún en fases tempranas de adopción
- Menos del 30% ha logrado escalar la IA en entornos de riesgo críticos
- Y desafíos como la fragmentación de datos (43%) o su integración (48%) frenan el progreso
Esto se traduce en un problema claro: la IA genera valor en casos aislados, pero cuesta aplicarla de forma consistente en todo el ciclo de decisión.
Fraude cada vez más complejo: el contexto que impulsa el cambio
El entorno actual añade presión:
- Aumento de la sofisticación del fraude
- Regulación más exigente
- Expectativas de cliente más altas (inmediatez, personalización, transparencia)
Las entidades necesitan decisiones en tiempo real, con control, trazabilidad y confianza, especialmente en áreas críticas como fraude y riesgo crediticio.
La respuesta: inteligencia conectada
El concepto clave que emerge de los informes es el de Connected Intelligence.
No se trata solo de tener datos o modelos de IA, sino de integrarlos en un entorno que permita:
- Acceso a datos fiables y en tiempo real
- Decisiones explicables y trazables
- Ejecución coordinada entre sistemas, canales y procesos
- Gobierno integrado desde el diseño
De hecho, el 86% de las organizaciones considera la transparencia esencial para mejorar la toma de decisiones.
Agentic AI: el siguiente paso en la automatización del fraude y el riesgo
Aquí es donde entra en juego la nueva generación de IA: la IA agentic.
A diferencia de los modelos tradicionales, los agentes no solo analizan datos, sino que:
- Investigan eventos de fraude
- Orquestan procesos complejos
- Ejecutan decisiones dentro de flujos operativos
Este enfoque permite pasar de procesos manuales fragmentados a automatización en tiempo real de tareas clave como la detección de fraude o la concesión de crédito.
Agent Operating System™: llevando la IA al entorno operativo
El nuevo Agent Operating System™, integrado en la plataforma Ascend, responde a esta necesidad crítica.
Su propuesta es clara:
1. Unificar agentes, datos y decisiones
Permite que agentes de Experian, partners y clientes trabajen juntos en una misma capa operativa.
2. Integrar el gobierno desde el diseño
Incluye controles de seguridad, explicabilidad, auditoría y supervisión humana.
3. Escalar con confianza
Facilita pasar de pilotos a implementación real en todo el ciclo de vida del cliente.
Esto es clave porque, como señala la investigación, la confianza en la IA sigue siendo un reto importante (35% de las organizaciones).
Del dato al resultado: qué diferencia a los líderes
Los líderes en el uso de IA comparten un enfoque común:
- Tratan los datos como una capa operativa conectada, no como silos
- Integran fraude, crédito y cumplimiento en decisiones continuas
- Incorporan governance directamente en la ejecución
- Adoptan arquitecturas donde sistemas y agentes pueden interactuar en tiempo real
De hecho, cerca del 60% de las organizaciones ya están evolucionando hacia entornos donde los sistemas de IA interactúan entre sí.
Da el siguiente paso en la prevención del fraude
Descarga el informe Escalar IA con datos fiables y toma de decisiones y descubre cómo mejorar la detección, acelerar decisiones y reforzar la confianza en cada interacción.
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Connected_Intelligence_Experian_Report_2026.pdf
Aviso importante: La información contenida en este artículo tiene carácter exclusivamente informativo y divulgativo. Las soluciones, herramientas y capacidades descritas pueden variar en función de su implementación, configuración y contexto de uso. La información proporcionada no constituye asesoramiento legal, regulatorio, financiero ni de gestión de riesgos. Las decisiones operativas y de negocio deben adoptarse teniendo en cuenta las circunstancias particulares de cada organización.
