En un momento en que la morosidad bancaria española toca mínimos históricos y la economía avanza, los bancos exploran la inteligencia artificial no solo como herramienta de eficiencia, sino como llave para abrir el crédito a quienes siempre quedaron fuera: las empresas recién nacidas sin historial que demostrar. Es una vieja tensión entre el riesgo y la oportunidad la que la tecnología promete, por primera vez, resolver con mayor precisión. Si los modelos predictivos cumplen su promesa, cientos de miles de emprendedores podrían encontrar una puerta que hasta ahora permanecía cerrada.
Los bancos exploran IA para evaluar el riesgo crediticio de pymes sin historial
Reducir el riesgo de pérdida en empresas jóvenes podría transformar el acceso al crédito
Mark
¿Por qué los bancos no han financiado simplemente a estas empresas jóvenes antes? ¿Qué cambia ahora?
Mimi
Porque el riesgo es real. Una empresa sin historial es una caja negra. El banco no sabe si el dueño sabe gestionar dinero, si el modelo de negocio funciona, si el sector va a sostenerlo. La IA no elimina ese riesgo, pero promete predecirlo mejor.
Luke
¿Mejor cómo exactamente? El artículo dice que estos modelos podrían mejorar la precisión un 30%, pero ¿30% respecto a qué? ¿A los métodos actuales? ¿A una moneda al aire?
Mimi
Buena pregunta. El artículo no especifica la línea base. Pero la idea es que si analizas datos en tiempo real de la empresa, del sector, de empresas comparables, puedes detectar patrones que un analista humano no vería.
Mark
¿Y eso significa que más empresas jóvenes conseguirán crédito?
Mimi
Potencialmente sí. Hay 659.000 empresas nuevas. Si los bancos pueden financiar aunque sea a una fracción de ellas con menos riesgo, eso es un cambio importante para el ecosistema emprendedor.
Luke
Pero aquí hay un supuesto enorme: que los datos que alimentan estos modelos son representativos de las empresas que van a solicitar crédito ahora. ¿Qué pasa si el modelo se entrena con datos de empresas que sobrevivieron, pero no con las que quebraron?
Mimi
Ese es el riesgo de sesgo en los datos. El artículo no aborda eso. Solo dice que Equifax está desarrollando esta herramienta.
Mark
¿Quién gana aquí además de los emprendedores?
Mimi
Los bancos ganan si reducen pérdidas. Equifax y otros proveedores de datos ganan vendiendo las herramientas. Y el sistema financiero gana si puede canalizar capital hacia empresas que de otro modo no lo recibirían.
Luke
Pero nadie en el artículo habla de qué pasa si el modelo se equivoca. Si la IA predice que una empresa es solvente y no lo es, ¿quién absorbe esa pérdida?
Le Pouls
- Más de 659.000 empresas españolas menores de dos años carecen del historial crediticio que los bancos exigen, empujándolas hacia financiación alternativa más cara y limitada.
- La herramienta Risk Score SME Plus de Equifax, que predice impagos en los próximos doce meses, es una de las soluciones que el sector financiero está evaluando activamente.
- Los modelos de IA podrían mejorar hasta un 30% la precisión en la evaluación de riesgo, lo que reduciría las pérdidas habituales asociadas a préstamos a empresas jóvenes.
- Con la morosidad bancaria en el 2,45%, su nivel más bajo desde 2008, los bancos tienen margen y apetito para asumir nuevos riesgos calculados mediante tecnología.
- Si la adopción de IA prospera, el acceso al crédito para emprendedores podría democratizarse, transformando el ecosistema de financiación para pymes en España.
En un momento en que la morosidad bancaria española toca mínimos históricos y la economía avanza, los bancos exploran la inteligencia artificial no solo como herramienta de eficiencia, sino como llave para abrir el crédito a quienes siempre quedaron fuera: las empresas recién nacidas sin historial que demostrar. Es una vieja tensión entre el riesgo y la oportunidad la que la tecnología promete, por primera vez, resolver con mayor precisión. Si los modelos predictivos cumplen su promesa, cientos de miles de emprendedores podrían encontrar una puerta que hasta ahora permanecía cerrada.
Los bancos españoles llevan años siendo cautelosos ante un perfil de cliente que representa tanto una oportunidad como un riesgo: las empresas recién creadas sin historial crediticio. Ahora, con la inteligencia artificial como aliada, el sector estudia si es posible cambiar esa ecuación.
La apuesta pasa por modelos predictivos capaces de analizar en tiempo real la solvencia de una empresa joven a partir de variables como el tipo de negocio, su antigüedad, la evolución de sus datos financieros y comparables sectoriales. Entre las herramientas bajo evaluación destaca Risk Score SME Plus de Equifax, diseñada específicamente para estimar la probabilidad de impago de una pyme en los próximos doce meses.
Las cifras que justifican el interés son elocuentes: el INE registra más de 659.000 empresas con menos de 24 meses de vida, casi todas pymes, que en 2025 representaban el 19,9% del tejido empresarial activo en España. Comercio, construcción, actividades profesionales y hostelería concentran la mayor parte de estos negocios jóvenes, que históricamente pagan intereses más altos o acaban recurriendo a fondos de deuda alternativos por la reticencia bancaria.
El sector estima que estos modelos podrían incrementar hasta un 30% la precisión en la evaluación del riesgo, lo que se traduciría en menores pérdidas y mayor rentabilidad para las carteras de crédito. El contexto macroeconómico acompaña: la morosidad bancaria se sitúa en el 2,45%, mínimo desde 2008, y la economía española mantiene su expansión. Con el riesgo sistémico contenido, los bancos buscan nuevas vías para colocar capital, y la IA podría ser el instrumento que les permita hacerlo sin asumir pérdidas innecesarias. Para los emprendedores, el resultado podría ser tan simple como encontrar abierta una puerta que hasta ahora permanecía cerrada.
Los bancos españoles están explorando cómo la inteligencia artificial puede ayudarles a tomar decisiones de inversión más acertadas, especialmente en un área donde históricamente han sido cautelosos: financiar empresas recién creadas sin historial crediticio que demostrar. El sector busca mejorar la eficiencia de sus procesos y, al mismo tiempo, aumentar la rentabilidad de sus carteras de crédito mediante tecnología que reduzca el riesgo de pérdida.
La idea central es desarrollar modelos de predicción que analicen en tiempo real la solvencia de una empresa joven a partir de estadísticas sobre su evolución, comparables del sector, antigüedad y otros factores. Los bancos están en contacto con proveedores de datos y agencias de calificación de riesgo crediticio para explorar herramientas específicas. Una de las que están evaluando es Risk Score SME Plus, un modelo de Equifax que calcula la probabilidad de que una pequeña o mediana empresa incumpla sus pagos en los próximos doce meses, considerando variables como el tipo de negocio, el tiempo que lleva operando y la trayectoria de sus datos financieros.
Estos modelos predictivos podrían incrementar la precisión en la evaluación de riesgo hasta un 30%, según estimaciones del sector. Eso importa porque hay mucho en juego: el Directorio Central de Empresas del Instituto Nacional de Estadística registra más de 659.000 empresas con menos de 24 meses de antigüedad, casi todas ellas pymes. En 2025, las empresas de nueva creación representaban el 19,9% del total de entidades económicamente activas en España, que sumaban 3,31 millones. Históricamente, los bancos han sido reacios a prestar a estas empresas jóvenes, que a menudo terminan acudiendo a fondos de deuda alternativos o asumiendo costes de financiación significativamente más altos.
Las nuevas empresas se concentran en sectores específicos. El comercio lidera con 103.598 empresas menores de dos años, seguido por la construcción con 83.248, las actividades profesionales con 71.706 y la hostelería con 65.434. Estos negocios jóvenes enfrentan tasas de morosidad más altas que las empresas establecidas, lo que explica por qué los bancos cobran intereses más elevados en estos préstamos. Si la inteligencia artificial permitiera a los bancos reducir las pérdidas habituales en financiación de empresas jóvenes, podrían mejorar significativamente su rentabilidad mientras amplían el acceso al crédito.
El contexto macroeconómico favorece esta exploración. El sector financiero español tiene apetito por crecer en los últimos años gracias al crecimiento económico y a la contención de la morosidad. Las ratios de morosidad en los balances de los bancos españoles están en mínimos desde 2008, situándose en el 2,45% en junio según datos del Banco de España. Con la morosidad controlada y la economía en expansión, las entidades financieras buscan nuevas vías para asignar capital en forma de crédito nuevo. Si logran controlar el riesgo mediante herramientas de inteligencia artificial, podrían abrir la puerta a financiar a cientos de miles de emprendedores que hoy encuentran cerrada esa puerta.
Citations marquantes
Los bancos están en contacto con proveedores de datos y agencias de calificación de riesgo crediticio para explorar herramientas de IA que mejoren la predicción de solvencia— Fuentes financieras citadas en el reportaje
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