Mi respuesta fue una pregunta que cambió el tono de la reunión: “Ese Onboarding es experto en reconocer rostros, pero ¿sabe algo sobre la rentabilidad de su cartera a 12 meses?”. También pude haberle hecho otra pregunta aún más dolorosa: “Ese Onboarding es experto en reconocer rostros, pero ¿es capaz de explicarle por qué su mora subió dos puntos el último trimestre? Y más aún: ¿es capaz de corregir el modelo para que esos dos puntos bajen?”. En la carrera por la digitalización, muchos bancos y cooperativas están confundiendo agilidad de forma con inteligencia de fondo. Están cometiendo un error estratégico: creer que un Onboarding Digital con un "motorcito" de riesgo incluido es suficiente para gestionar un activo crediticio. Es hora de hablar de la trampa del Onboarding Digital sin “IA de fondo”, con scores opacos que el banco no puede auditar, simular ni ajustar. Es lo que yo llamo el error de los $500,000: la suma de cartera mal colocada, provisiones inesperadas, y software que captura variables pero que no crea inteligencia real de análisis crediticio con esas variables. También puedes leer: NVIDIA revela cómo la inteligencia artificial transformará a las empresas en América Latina Aquí tres verdades incómodas sobre la gestión del activo crediticio: 1. El Onboarding es la "Puerta", no el "Cerebro" No nos engañemos: la Inteligencia Artificial que incluyen algunos de los Onboardings está diseñada para la experiencia de usuario. Es brillante haciendo biometría, validando cédulas y detectando vida. Es decir, es experta en saber QUIÉN es la persona, pero no tiene ni idea de si esa persona —o cómo esa persona— es RENTABLE para su modelo de negocio específico. Aún cuando aplique un scoring, al Onboarding le da lo mismo si este consiste en una moneda lanzada al aire, o cualquier otra cosa. Confiar en el "scoring de fábrica" del Onboarding es un riesgo mayor que no se merece tomar el gerente de una institución financiera del siglo XXI en plena revolución de la IA: son modelos que no se regeneran, no se entrenan y no se ajustan al mercado. Están diseñados para la fricción mínima, no para la solvencia máxima. Al ser estáticos, terminan dejando todo el trabajo pesado y de control de daños a los departamentos de Riesgo, quienes tienen que "completar" el análisis manualmente en hojas de Excel. En otras palabras, es una solución limitada de momento cero. Una vez que el cliente entró, el onboarding se olvida de él. Mientras el Onboarding se agota en la firma, la verdadera inteligencia gestiona el ciclo completo. 2. Cuidado con la IA sin “Fondo” (La Caja Negra) Muchos proveedores venden "IA de última generación" que, en realidad, son algoritmos opacos que el banco no puede auditar ni ajustar. El peligro: Si la mora sube, no puedes explicarle al regulador —ni a tu junta directiva— por qué el modelo aprobó esos créditos. La realidad: Una IA que no puedes simular ni re-entrenar internamente con tus propios datos históricos no es inteligencia, es una apuesta a ciegas. Esta inteligencia cosmética tiene un pecado adicional: fortalece la dependencia absoluta de los burós de crédito para muchas instituciones que no cuentan con el presupuesto de unos pocos bancos para incorporar grandes departamentos de análisis. Para el resto de instituciones, el modelo de buró le dice lo que el cliente le hace a los demás, pero no predice cómo se comportará con usted, o no le permite actualizar esa predicción con la frecuencia debida o para el momento correcto. La IA de Fondo es la que vive en el Motor de Modelado. No analiza fotos de rostros, analiza comportamiento financiero. Utiliza datos históricos (tus propias cosechas) para encontrar patrones que predicen el impago. Es una fábrica, donde el banco entrena a la inteligencia con su propia realidad (no es lo mismo el riesgo en una cooperativa en Ambato que en un banco corporativo en Guayaquil). Así, usted deja de ser un espectador de puntajes ajenos y se convierte en dueño de su propia predicción. 3. Del Onboarding a la Gestión del Crédito que hace verdaderamente posible tener clientes La gestión de riesgo no se delega a un tercero. Las instituciones que ganan son las que poseen una infraestructura de cinco motores: Modelado y Simulación: Para crear tus propios scores y probar escenarios (What-if) antes de lanzar un producto. Motor de Campañas: Para diseñar gestiones comerciales precisas, ofertas personalizadas y pre-aprobadas, identificando a quién queremos atraer y con qué propuesta llegar. Es el motor que convierte el riesgo en oportunidad comercial. Decisiones: Para ejecutar esa inteligencia en segundos pero con plena convicción de impacto positivo en la cartera. Seguimiento: Para analizar "cosechas" en tiempo real y no esperar al cierre de mes para saber que una oficina está en problemas. Cobranzas: Para cerrar el ciclo con estrategias de recuperación basadas en datos. Te puede interesar: Herramienta de IA de Visa identifica más de USD 26.000 millones en presuntos fraudes en la región Como será claro para el lector entendido, en cada uno de estos motores de la IA de Fondo —que no los tendrá el Onboarding— existen claramente oportunidades de más ingresos y ahorros de costos muy significativos que impactan directamente en la última línea del balance. La verdadera Transformación Digital no consiste simplemente en automatizar el acceso, sino en integrar estos cinco motores en el corazón de la operación. El Onboarding es el paso necesario para la agilidad, pero la salud financiera a largo plazo reside en la inteligencia técnica que respalda cada una de estas etapas. Sin una plataforma que sirva a Riesgo, Negocios y Finanzas con inteligencia propia, un Onboarding flamante solo está acelerando la velocidad a la que podrías deteriorar tu cartera. Empecemos a construir fábricas de modelos que nos den la soberanía técnica y la previsibilidad financiera que nos merecemos para tener instituciones financieras altamente exitosas, seguras y rentables. Por: José Abel DeFina, Ph.D., M.B.A.