La adopción de inteligencia artificial y analítica avanzada está transformando la evaluación crediticia de las pymes en América Latina, al permitir decisiones más ágiles, precisas e inclusivas, según expertos reunidos por SAS en un reciente webinar.

11 de noviembre de 2025. En América Latina, las pequeñas y medianas empresas (pymes) siguen siendo el corazón de la economía. De acuerdo con el informe OECD SME Policy Index: Latin America and the Caribbean 2024, estas empresas en América Latina y el Caribe constituyen, aproximadamente, el 99,5 % de las empresas y contribuyen al 60% del empleo formal/productivo en la región. Sin embargo, continúan enfrentando un obstáculo estructural: el acceso al crédito.

Precisamente, en este contexto, la inteligencia artificial (IA) puede ser el catalizador que marque una diferencia en la supervivencia y crecimiento de estas empresas impulsando su acceso al crédito. Así lo coincidieron diversos especialistas del sector financiero durante el webinar “La inteligencia artificial y analítica en la transformación del ciclo de vida del crédito para pymes”, organizado por SAS, líder mundial en datos e IA y que trabaja con instituciones financieras en toda la región, para promover el uso ético y estratégico de la analítica para fortalecer la inclusión financiera y la toma de decisiones basadas en datos.

“Las pymes no solo impulsan el empleo; también son las que más pueden beneficiar de la digitalización y reducción de procesos manuales, pero necesitan apoyo por parte de las instituciones financiera para lograrlo”, destacó Sandra Sorza, Global Solution Lead en SAS.

Desde su visión global, subrayó que los problemas que enfrenta este segmento son similares en todo el mundo: incertidumbre económica, acceso limitado a financiamiento y, sobre todo, carencia de información de calidad.

No obstante, Sorza enfatizó en que la nueva generación de soluciones de analítica e IA está ayudando a las instituciones financieras en diferentes puntos del proceso de originación, por ejemplo: automatizar procesos antes manuales. Esto, aseguró, no solo acelera la toma de decisiones, sino que mejora la transparencia y la precisión de los modelos de riesgo de las entidades financieras cuando las pymes realizan sus solicitudes de crédito. “La IA puede detectar patrones de comportamiento que escapan al análisis humano, anticipar fraudes y mejorar la capacidad de respuesta frente a las necesidades del cliente”, afirmó la especialista de SAS.

Añadió que la IA también puede redefinir la relación entre la banca y las pymes, al permitir modelos más propositivos, ágiles y personalizados. Señaló que la IA facilitará asesoramiento continuo, simulaciones rápidas y el uso de asistentes virtuales que acompañen a cada empresa en su ciclo de crecimiento. “Pero, para lograr este nivel de personalización, las entidades deben mejorar el acceso a información tanto estructurada como no estructurada, por ejemplo, documentos en PDF con historiales de pagos, transacciones electrónicas o noticias, e integrarla con los datos tradicionales de los burós de crédito”, añadió.

En este sentido, el open banking y la analítica avanzada abren la puerta a una nueva era de evaluación crediticia basada en el conocimiento real del negocio, no solo en su pasado financiero.

Retos de acceso al crédito en Latinoamérica

Por su parte, y desde una perspectiva latinoamericana, Luis Barrientos, Risk Domain Expert en SAS Latinoamérica, explicó que el ecosistema pyme de la región se caracteriza por su diversidad y su potencial aún no aprovechado. “Las micro, pequeñas y medianas empresas representan más del 95% del tejido empresarial de la región. Sin embargo, gran parte de ellas opera en la informalidad o carece de información financiera estandarizada, lo que dificulta el acceso a productos bancarios”, indicó.

Además, destacó que, a raíz de la pandemia, la digitalización de las pymes dio un salto significativo, aunque aún incompleto. “Más del 70% ya tiene presencia digital y más de la mitad utiliza canales de venta en línea. El problema es que pocas han logrado digitalizar sus procesos internos o consolidar bases de datos que reflejen su desempeño real”, explicó. Esa brecha entre la visibilidad externa y la gestión interna se traduce en limitaciones al momento de evaluar su riesgo crediticio.

En ese contexto, la IA puede actuar como un puente entre la informalidad y la inclusión financiera. Según Barrientos, el análisis automatizado de grandes volúmenes de información permite construir un perfil más integral de las pymes, incorporando variables que antes quedaban fuera de la ecuación.

“Los bancos pueden hoy entender mejor a sus clientes si incorporan los datos disponibles en el contexto de cada uno ellos. Pueden analizar de mejor forma desde patrones de consumo hasta la interacción digital con sus proveedores o consumidores”, comentó el experto de SAS.

El especialista también subrayó que los modelos de riesgo basados en IA y la información “no tradicional” permiten generar alertas tempranas sobre posibles impagos, detectar oportunidades de crédito y ajustar límites de financiamiento en tiempo real. “Ya no se trata solo de evaluar el pasado, sino de predecir el futuro financiero de una pyme con base en su comportamiento operativo y digital”, puntualizó.

Por su parte, Gerardo Navarro García, exdirector de Procesos PyME en BBVA México, aportó la perspectiva desde la banca tradicional, donde la falta de datos sigue siendo el mayor desafío. Dijo que evaluar el riesgo de una pyme con poca información transaccional obliga a los bancos a exigir más garantías y establecer tasas más altas. Esto genera un círculo vicioso que termina excluyendo a quienes más necesitan apoyo.

Para Navarro, la inteligencia artificial representa una herramienta que puede democratizar el crédito y reducir los costos de evaluación. “Hoy los algoritmos pueden limpiar y cruzar datos, detectar anomalías, identificar patrones de pago y generar alertas automáticas. Esto no solo hace más ágil el proceso, también reduce el margen de error humano y mejora la experiencia del cliente”, explicó.

Además, destacó el papel que jugarán los datos alternativos y el open finance en los próximos años. Esto porque, mencionó, las instituciones puedan acceder, con consentimiento del cliente, a información sobre ventas, facturación o comportamiento digital, se abrirá una nueva era para la banca pyme. “La IA convertirá esa información en scores explicables y dinámicos que se ajusten a la realidad de cada empresa”, afirmó.

Tanto Sorza como Barrientos y Navarro coincidieron en que la IA no sustituye la labor humana, sino que la potencia. En este sentido, el criterio, la empatía y la comprensión del contexto seguirán siendo claves en la evaluación crediticia, pero la tecnología ofrece una base más sólida para decidir.

Los especialistas también advirtieron que el avance tecnológico debe ir acompañado de educación financiera y digital. De lo contrario, el acceso al crédito seguirá siendo desigual.

“La IA es una herramienta poderosa, pero necesita ser comprendida y utilizada estratégicamente por las empresas. Las entidades financieras y las pymes que aprendan a aprovechar sus datos y transformarlos en inteligencia de negocio serán las que lideren la próxima ola de crecimiento económico en América Latina”, concluyó Barrientos.