Tasas altas ahogan la rentabilidad financiera en Colombia: ¿Cómo la IA está salvando el negocio?

Con una inflación repuntando al 5,68 % en abril de 2026 y el Banco de la República forzado a mantener su tasa de intervención en un 11,25 %, el costo de fondeo para las entidades financieras se ha encarecido drásticamente.

Dado que estas instituciones no pueden trasladar la totalidad de este costo a las tasas de los créditos sin golpear la demanda o perder competitividad, el impacto recae directamente sobre el diferencial entre sus tasas de captación y colocación, comprimiendo sus márgenes de intermediación.

Tasas al 11,25% y la caída del ROA

Al respecto, Santiago Etchegoyen, cofundador y CTO de uFlow (firma tecnológica especializada en la automatización crediticia), señala que, aunque el encarecimiento de la liquidez endurece el mercado, también abre una oportunidad de rentabilidad excepcional para las entidades que optimicen su precisión al originar créditos: “Esto les permite capturar márgenes superiores, aprovechando un entorno donde el tope regulatorio ofrece mayor flexibilidad”.

La respuesta del sector ha sido la implementación de diferentes tipos de tecnologías, desde la integración de modelos con inteligencia artificial (IA) hasta el uso de motores de decisiones que permiten procesar datos estructurados y no estructurados para predecir el riesgo en milisegundos.

Al utilizar analítica avanzada y modelos predictivos para procesar datos estructurados y alternativos en tiempo real, las financieras pueden identificar perfiles de bajo riesgo con mayor precisión, asegurando que el que preste bien sea quien obtenga la mayor rentabilidad del sistema.

Firmas como McKinsey & Company destacan que la automatización y el uso de modelos avanzados de IA permiten anticipar señales tempranas de deterioro financiero y optimizar las decisiones de crédito a lo largo de todo el ciclo, desde la originación hasta el seguimiento de cartera, mejorando tanto la inclusión financiera como la calidad del portafolio.

“En áreas como la cobranza, la analítica predictiva permite anticipar comportamientos de mora y ajustar estrategias antes de que se materialicen los incumplimientos. Asimismo, herramientas como chatbots, asistentes virtuales y modelos de scoring dinámico están reduciendo los tiempos de atención y liberando recursos para tareas de mayor valor agregado”, señala el CTO de uFlow.

Las entidades que logren apalancar sus estrategias mediante tecnologías como la IA, la analítica avanzada y los motores de decisión podrán capitalizar mejor ese mayor spread, colocando crédito con mayor precisión y menor riesgo. En contraste, aquellas que mantengan modelos tradicionales enfrentarán un mayor desafío en su rentabilidad.