A inicios de la década, el Perú se sumía en una crisis sanitaria que obligó a miles de empresas a digitalizar sus operaciones. Sin embargo, en algunos casos, la transformación fue más allá de incorporar reuniones interdiarias por Zoom o Teams. La nueva meta consistía en reducir la dependencia del modelo presencial, con o sin una pandemia de por medio.
De la banca presencial a un Mibanco data-driven
Bajo esta consigna, Credicorp presentó en 2020 un programa para convertir a Mibanco en una organización data-driven, apoyada en analítica avanzada, scoring, canales digitales y la reducción del costo de originación.
Hacia 2021, el holding describía cómo su banco de microfinanzas había pasado de un modelo en el que la venta y la evaluación crediticia eran 100% presenciales y dependían del asesor a otro basado en una evaluación centralizada y ventas multicanal. También se puso énfasis en fortalecer la relación del asesor con el cliente.
En 2022, la digitalización avanzó hacia una nueva etapa con el lanzamiento de Juniy, un modelo remoto dirigido a microemprendedores, con créditos de hasta S/ 5.000. Uno de los principales cambios que introdujo la iniciativa fue la posibilidad de prescindir de las agencias bancarias y de la documentación física para el desembolso de los préstamos.
Finalmente, en octubre de 2025, Mibanco dio un paso adicional con el lanzamiento de su canal de WhatsApp, que permite abrir cuentas mediante biometría, consultar información y derivar automáticamente al usuario hacia un asesor cuando el agente encuentra algún impedimento.
¿Hasta dónde puede llegar la IA en las evaluaciones crediticias?
A mayo de 2026, el canal ya superaba los 180,000 usuarios y los S/ 5 millones en desembolsos. Estas cifras abren una pregunta más profunda: ¿hasta dónde pueden la inteligencia artificial y los canales digitales asumir funciones que históricamente han dependido del asesor?
Sectoriales Tech conversó sobre estos temas con Sandro Denegri, chief data officer de Mibanco y presidente del Comité Consultivo del Data & AI Summit 2027 de Seminarium Perú.
Para realizar una evaluación crediticia, ¿cómo ha evolucionado la toma de decisiones con la incorporación de modelos de inteligencia artificial? ¿Qué información todavía es difícil de reemplazar sin conversar directamente con el cliente?
Ha cambiado mucho la forma en que tomamos decisiones. Antes, la evaluación dependía principalmente de las personas; hoy podemos apoyarnos en modelos de inteligencia artificial.
Uno de los principales cambios ha sido la velocidad. Actualmente podemos realizar una evaluación mucho más rápido utilizando un modelo de inteligencia artificial.
Otra cosa que ha cambiado es la cantidad de información que utilizamos para tomar esas decisiones. La inteligencia artificial puede manejar muchísimas variables. Para tener una idea, nosotros empezamos con aproximadamente 17,000 variables. Eso es inabarcable para una persona.
Respecto de la información, es cierto que hay elementos que, por el momento, las máquinas no pueden captar por completo. Por ejemplo, la actitud de una persona frente al crecimiento de su negocio.
A junio de 2025, el 65% del monto desembolsado por Mibanco ya utilizaba evaluación centralizada. ¿Hasta dónde puede crecer ese porcentaje sin deteriorar la calidad del crédito ni generar exclusión financiera?
En teoría, podríamos realizar el 100% de nuestra evaluación mediante modelos. Pero nosotros hemos decidido no llevarla hasta ese punto, precisamente por el riesgo de generar exclusión financiera.
¿Por qué podría ocurrir? Existe un grupo importante de personas sobre las cuales no contamos con suficiente información. Si no hay información disponible, los modelos no podrían evaluarlas.
Por eso recurrimos a las personas para llegar a esos clientes. Además, hemos visto que la evaluación centralizada presenta niveles de riesgo tan bajos como los de otros mecanismos de evaluación e, incluso, en algunos casos, mejores.
Un microempresario puede tener ventas constantes y conocer perfectamente su negocio, pero dejar poca información financiera formal. ¿Qué datos permiten hoy evaluar mejor a ese perfil de cliente?
Existe una huella digital muy baja. Nosotros decimos que, en ciertos estratos de la sociedad peruana, existe una especie de pobreza de datos, y eso también ocurre entre nuestros microempresarios.
Los principales datos que utilizamos para hacer una evaluación son los que denominamos flujos: básicamente, entender cuánto gana y cuánto gasta una persona, una suerte de estado de pérdidas y ganancias.
Ahora bien, esa información no siempre está formalizada. Por eso estamos trabajando para estructurar información que originalmente no lo está.
Por ejemplo, el stock de un cliente. Podríamos tomar una fotografía de ese stock, valorizarlo y convertir esa imagen en un dato estructurado que posteriormente pueda utilizarse dentro de una evaluación.
Mibanco ya permite realizar desembolsos mediante WhatsApp, mientras mantiene al asesor como parte central de su modelo híbrido. ¿Qué interacción debería dejar de hacer un asesor en los próximos años porque la tecnología puede resolverla mejor?
Para nosotros, WhatsApp es un potenciador. Hay capacidades que antes necesariamente requerían de una persona. Un asesor podía responder una consulta, después otra y luego una tercera. Si ponemos este canal al servicio del cliente, puede responder una cantidad mucho mayor de preguntas.
Eso libera tiempo del asesor para que pueda tener un mayor relacionamiento con el cliente y, por ejemplo, conversar sobre educación financiera o sobre cómo hacer crecer su negocio.
¿Qué transacciones o interacciones terminarán realizándose mediante WhatsApp? No queremos ser nosotros quienes lo decidamos por completo. Eso lo terminarán definiendo el cliente y el mercado.
Lo que vemos hacia el futuro es que, probablemente, las transacciones más sencillas pasen a estos canales, mientras que las interacciones más complejas permanezcan a cargo de las personas.
Usted ha advertido que una nueva etapa de la IA permitirá que los algoritmos tomen decisiones y actúen sobre procesos con mayor autonomía. Llevado al sector bancario, ¿qué decisiones estaría dispuesto a delegar a un agente de IA y cuáles nunca deberían ejecutarse sin aprobación humana?
¿Qué decisiones vamos a dejar en manos de la IA? Aquellas en las que tengamos la confianza de que está actuando de una manera que jamás pueda afectar negativamente a los seres humanos.
Respondo desde cierta incertidumbre porque, por primera vez, incluso quienes estamos dentro de este mundo no sabemos exactamente qué va a ocurrir ante avances tan acelerados. Los especialistas tampoco sabemos con certeza qué viene después.
Por eso es necesario establecer guardrails. No todas las decisiones podrán quedar en manos de la inteligencia artificial.
Hay algunas decisiones que tendrán que ser supervisadas por personas y otras que necesariamente deberán ser tomadas por personas.
El punto fundamental es el cuidado de las personas. Cualquier decisión que pueda afectar profundamente a alguien tiene que contar con supervisión humana.
Por ejemplo, decisiones relacionadas con la salud, con la actitud de las personas o que impliquen emitir determinados juicios sobre ellas.
La transformación digital suele presentarse mediante métricas de adopción. Si tuviera que demostrar que la estrategia de datos e inteligencia artificial de un banco está generando valor, ¿qué evidencia concreta utilizaría?
Venimos del mundo de la banca y nuestra lógica siempre nos lleva a monetizar. Así que la primera pregunta sería: ¿cuál es el peso de lo que hacemos con IA en la cuenta de resultados del banco? ¿Cuánto está contribuyendo?
Esa es una medida ácida y efectiva para comprobar que la IA está generando un beneficio para el negocio. Después tendría una segunda medida, que es la adopción propiamente dicha: ¿cuántas de las interacciones que tenemos con nuestros clientes están basadas en IA o soportadas por ella?
Y, finalmente, tendría una tercera: ¿cuánto nos ha ayudado la IA a acelerar el despliegue de nuestra estrategia? Es decir, no se trata únicamente de cuánto utilizamos inteligencia artificial, sino de cuánto nos ayuda a ejecutar más rápidamente aquello que estratégicamente queremos hacer como banco.
