La inteligencia artificial generativa enfrenta un cuestionamiento creciente en el crédito B2B, donde expertos advierten que los modelos opacos resultan inadecuados para decisiones de alto riesgo. Según Clément Carrier, CEO y cofundador de Aria, startup de financiamiento de facturas, el crédito B2B exige explicabilidad y transparencia, características que los sistemas de IA generativa difícilmente pueden garantizar en decisiones donde un solo error puede eliminar las ganancias de docenas de transacciones exitosas.
A diferencia del crédito al consumidor, donde los errores individuales tienen menor impacto, el crédito empresarial opera con márgenes reducidos y montos elevados, lo que demanda niveles superiores de certeza y trazabilidad en cada decisión crediticia. Carrier sostiene que la abundancia de datos estructurados disponibles en el entorno B2B hace innecesario recurrir a modelos probabilísticos complejos.
Diferencias estructurales del crédito B2B
El crédito B2B se distingue del consumo por características fundamentales que modifican el enfoque de riesgo. Mientras que en crédito al consumidor las transacciones individuales son más pequeñas y frecuentes, permitiendo absorber pérdidas con mayor facilidad, el financiamiento empresarial involucra montos significativos en operaciones menos recurrentes.
Adicionalmente, el entorno de datos en transacciones B2B resulta considerablemente más rico y estructurado. Estados financieros, registros públicos, historiales de pago y contratos verificables están generalmente disponibles, elevando las expectativas sobre la calidad y fundamentación de las decisiones crediticias, según indicó Carrier.
Esta riqueza informativa, argumenta el ejecutivo, dificulta justificar la dependencia en modelos de inteligencia artificial que no pueden explicar sus conclusiones. En ambientes regulados, las decisiones de crédito deben ser defendibles ante auditores, reguladores y clientes, introduciendo riesgos operacionales y normativos cuando se emplean sistemas opacos.
Preguntas simples con consecuencias elevadas en crédito B2B
Carrier sostiene que las decisiones de crédito empresarial se reducen fundamentalmente a determinar si el comprador se ha comprometido genuinamente a pagar y si mantiene solidez financiera durante el horizonte temporal relevante. Estas cuestiones no requieren modelos entrenados con datos conductuales ruidosos, sino análisis estructurado de información verificable.
El contexto regulatorio refuerza esta preferencia por la transparencia. Los modelos crediticios deben ser explicables, consistentes y auditables, cualidades que los enfoques analíticos tradicionales proporcionan con mayor confiabilidad que los sistemas generativos, de acuerdo con el CEO de Aria.
Aplicaciones efectivas de IA en finanzas empresariales
El escepticismo hacia la IA generativa en decisiones crediticias no implica que la tecnología carezca de utilidad en el sector B2B. Carrier señala que el aprendizaje automático aporta valor al mejorar eficiencia y precisión en procesos que rodean la decisión, sin reemplazarla.
En Aria, la inteligencia artificial automatiza tareas intensivas en mano de obra como ingesta de documentos, reconocimiento óptico de caracteres, extracción de datos financieros y cálculo de ratios. Estas herramientas reducen cargas manuales y permiten que los analistas concentren esfuerzos en juicios de mayor valor agregado.
Asimismo, los algoritmos de aprendizaje automático apoyan la supervisión de carteras, identificando actividad irregular y señalando casos que merecen revisión detallada, particularmente relacionados con fraude o tensiones financieras emergentes. Sin embargo, la responsabilidad de la decisión final permanece en manos de personas, no de modelos.
Decisión humana como núcleo del proceso
Carrier descarta la suscripción completamente automatizada en crédito B2B, favoreciendo herramientas que permiten a los analistas trabajar con mayor rapidez e información superior. Su postura no rechaza la inteligencia artificial, sino que aboga por su aplicación con moderación y criterio.
El ejecutivo concluye que la IA debe emplearse donde mejore claramente los procesos operativos de las finanzas B2B, pero recomienda cautela al momento de asignarle responsabilidad directa en decisiones crediticias, donde puede reducir claridad en lugar de incrementarla.
La evolución de la inteligencia artificial en el crédito empresarial continuará definiendo límites entre automatización y criterio humano. Mientras los reguladores examinan modelos opacos con mayor escrutinio, la industria deberá equilibrar eficiencia tecnológica con transparencia y responsabilidad, factores que determinarán qué aplicaciones de IA prosperan en el financiamiento B2B durante los próximos años.