En un sistema financiero como el colombiano, que históricamente ha excluido a las mujeres por razones que van desde estereotipos hasta informalidad laboral, el diseño ético de los modelos de inteligencia artificial (IA) es una tarea urgente.
La promesa de la IA como herramienta de inclusión financiera en Latinoamérica es indiscutible. Pero su potencial transformador también conlleva un riesgo: profundizar desigualdades si se construye sobre datos y lógicas sesgadas.
“La IA es un mecanismo efectivo para lograr aumentar los niveles de inclusión financiera en grupos históricamente discriminados, dentro de los cuales se encuentran las mujeres”, señaló Diana Ahumada, jefe de Gabinete en BBVA Colombia, a iupana durante el evento Women Colombia Fintech 2025. “Sin embargo, el sesgo algorítmico es real. Si alimentamos un modelo con datos que ya vienen cargados de prejuicios, el sistema no solo los replica, los amplifica”.
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Esta advertencia cobra peso si se toma en cuenta que más del 53% de las mujeres ocupadas en el país están en la informalidad, según cifras del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) . Esto implica una desconexión estructural con los canales tradicionales de financiamiento. A menudo, estas mujeres no cuentan con historial crediticio formal, a pesar de tener flujos de ingresos constantes o un buen comportamiento financiero.
También enfrentan un trato desigual en el sistema: menos confianza en sí mismas, más experiencias negativas en el proceso y ofertas de crédito limitadas, influenciadas por sesgos de género, Según un estudio de CAF y Banca de las Oportunidades.
La IA, en este contexto, podría abrir nuevas rutas de evaluación si logra procesar datos alternativos.
“Las mujeres que trabajan en la informalidad pueden usar en mayor medida billeteras virtuales que los hombres. Allí hay una muy buena información sobre su comportamiento transaccional”, explicó Ahumada. Una trabajadora del cuidado o una manicurista que recibe pagos por app puede dejar trazabilidad digital suficiente para que un modelo estime su capacidad de pago y acceda a un microcrédito. “Esto, por ejemplo, nos permitirá arrancar de las garras del gota a gota y del crédito ilegal a esa mujer”, enfatizó la experta.
Pero el potencial de la IA no se agota en el crédito. También puede facilitar herramientas de ahorro personalizadas y asesoría financiera automatizada, libre de sesgos humanos. Esto, con un impacto directo en la sostenibilidad económica de las mujeres, al permitirles gestionar recursos en contextos de informalidad e ingresos intermitentes.
Aun así, la tecnología por sí sola no basta. Requiere marcos de gobernanza, transparencia en los datos de entrenamiento y revisión continua. “Es clave tener una gobernanza robusta sobre el uso de IA en el sistema financiero”, enfatizó Ahumada.
“El diseño de productos también debe evolucionar”, añadió. Gracias a la IA y al open data, es posible construir soluciones ajustadas a las realidades específicas de las mujeres, lejos de la lógica bancaria tradicional. En contextos donde las garantías tradicionales —como la propiedad— están ausentes, los datos abiertos pueden suplir esa falta. “Una de las razones por las cuales open data se ha hecho tan popular, sobre todo en los países de América Latina, es porque en la región las personas no cuentan con herramientas que les permitan soportar el cumplimiento de sus obligaciones crediticias. Entonces, su información transaccional entra a suplir esa ausencia”, explicó.
En el caso de las mujeres, esa brecha se amplifica, ya que tienen menos información financiera acumulada, lo que dificulta aún más su acceso al crédito. De ahí que la banca que se construya con IA y datos abiertos deba considerar estas desigualdades desde el diseño. “La banca del futuro —la que BBVA está construyendo— es una banca tecnológica, que pone en el centro al cliente, pero también a la sostenibilidad del modelo de negocio”, concluyó.
