La tecnología ya está entrando en este terreno. En Colombia, la Superintendencia Financiera reportó en marzo de 2026 que el 81 % de los establecimientos de crédito utilizaban inteligencia artificial en sus procesos durante 2025. Entre los usos identificados están la gestión de riesgos y la recuperación de cartera.

La apuesta de las empresas de tecnología financiera es aprovechar esa capacidad para procesar grandes volúmenes de información y personalizar las gestiones de cobro. En lugar de enviar el mismo mensaje a miles de personas, un sistema puede analizar variables del comportamiento financiero y establecer qué contacto hacer, por qué canal y en qué momento.

Pero cuando la IA pasa de recomendar una acción a ejecutarla aparece una discusión mucho más delicada: ¿puede un algoritmo negociar una deuda de la misma forma que una persona?

La IA puede ser más eficiente, pero no necesariamente más justa

Un estudio publicado en 2026 analizó las diferencias entre las interacciones humanas y las realizadas mediante inteligencia artificial en procesos de cobranza. La investigación incluyó a 3.514 participantes de 11 países europeos y encontró que las interacciones con personas fueron percibidas como más justas y asociadas con una mayor reciprocidad. Las realizadas mediante IA, en cambio, fueron consideradas más eficientes.

El resultado es relevante para una industria en la que la conversación puede terminar definiendo si una persona acepta una alternativa de pago, solicita más tiempo o abandona la negociación.

Otra investigación del National Bureau of Economic Research, publicada en 2025, comparó llamadas de cobranza realizadas por humanos y por inteligencia artificial. El estudio encontró que los cobradores humanos fueron más efectivos para conseguir pagos y que los consumidores contactados inicialmente por IA habían pagado 1 % menos de la cuota vencida inicial un año después.

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Esto no significa que la automatización sea necesariamente perjudicial. Sí muestra que medir el éxito de estos sistemas únicamente por velocidad, cantidad de contactos o reducción de costos puede dejar por fuera otros resultados.

El problema también está en los datos. El Banco Mundial advierte que los algoritmos utilizados en servicios financieros pueden producir resultados discriminatorios cuando se entrenan con información incompleta o sesgada. Por eso recomienda controles contra el sesgo, auditorías, transparencia y mecanismos que permitan la intervención humana.

En Colombia, además, una IA de cobranza debe operar dentro de las reglas existentes. La Ley 2300 de 2023 establece límites sobre los canales, horarios y frecuencia con los que pueden realizarse las gestiones de cobro. Una automatización no elimina esas obligaciones.

El debate, entonces, ya no gira únicamente alrededor de cuánto puede recuperar una empresa con inteligencia artificial. La pregunta empieza a ser qué decisiones puede tomar un agente autónomo frente a una persona endeudada, qué información puede utilizar para hacerlo y cuándo debe pasar la conversación a un trabajador humano.

Ese es el punto en el que la tecnología deja de ser un chatbot que responde preguntas y empieza a convertirse en un actor que toma decisiones dentro de una relación financiera.