IA agéntica aplicada a la gestión de riesgos

De qué trata

Diego Noguero, director de Preventas para América Latina de FICO, presentó en la IV Jornada Anual de Riesgos (17 de septiembre de 2026) qué es la inteligencia artificial agéntica y cómo cambia la gestión de riesgo.

Las 20 diapositivas explican la evolución de la IA en oleadas (reglas, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y modelos fundacionales de IA generativa) y distinguen la IA generativa, que crea contenido y se detiene, de la IA agéntica, que persigue un objetivo, planifica y ejecuta acciones dentro de límites definidos. Repasan la anatomía de un agente (modelo de razonamiento, memoria, herramientas, orquestación y políticas) y los desafíos de la IA: alucinaciones, falta de transparencia, sesgo en los datos y costo.

Luego sitúan la gestión de riesgo en cuatro pasos (identificar, medir, decidir y monitorear) y por casos de uso, desde el riesgo de crédito y el fraude hasta el riesgo de terceros, y plantean qué cambia con la IA agéntica: velocidad, consistencia, escala y trazabilidad. La última parte presenta las iniciativas de FICO, con una plataforma de agentes de decisión con gobernanza, tres modelos de IA hechos a medida y una demostración de redacción de reglas con agentes.

Objetivos

• Distinguir la IA generativa de la IA agéntica y explicar la anatomía de un agente.
• Relacionar la IA agéntica con el ciclo de gestión de riesgo y sus casos de uso.
• Presentar las iniciativas de FICO en IA agéntica con gobernanza y trazabilidad.

Ideas clave

1. La IA agéntica no espera una instrucción por cada paso: decide su camino dentro de límites definidos.
2. Un agente se compone de un modelo de razonamiento, memoria y contexto, herramientas y acciones, orquestación y políticas con guardrails.
3. Con la IA agéntica la decisión pasa de semanas o días a segundos, con la misma política aplicada igual cada vez y cada acción documentada y auditable.
4. Según la presentación, el modelo fundacional de FICO sería hasta 1,000 veces más eficiente que un modelo de lenguaje de propósito general.
5. La presentación cita hasta 38 % de mejora en casos de cumplimiento normativo con un modelo enfocado y más de 35 % de mejora en la detección de fraude con un modelo de secuencias.