Automatizar decisiones de riesgo con IA: Alexandra Lynn Hollombe sobre cómo equilibrar eficiencia y criterio humano
Punto de vista21 ene 2026
Alexandra Lynn Hollombe ha construido una carrera impresionante en gestión de riesgos, liderando equipos en instituciones consolidadas como American Express y en fintechs de rápido crecimiento como Stripe. Recientemente VP de Global Risk Management en Airwallex, Alexandra aporta una perspectiva única sobre cómo evoluciona el riesgo a medida que las empresas escalan.
En una conversación con Maximilian Eber, cofundador y CPTO de Taktile, Alexandra comparte su visión sobre el camino a seguir para la IA en la gestión de riesgos. Explora dónde la IA aporta más valor en la toma de decisiones, el lado humano del riesgo y sus predicciones para 2026 sobre lo que viene en la innovación de IA en los servicios financieros.
Dónde la IA está transformando la gestión de riesgos, y cuándo el criterio humano sigue importando
Muchas conversaciones sobre IA el año pasado se centraron en distinguir el entusiasmo exagerado de la realidad. Pero hay cosas que la IA realmente puede hacer mejor que los humanos.
“Cuando el resultado es determinista [...] como KYC completo, KYC no completo, la IA definitivamente puede [automatizarlo].”
Por ejemplo, Alexandra explica: “La IA es muy buena en la comparación de imágenes. Es muy buena para decir ‘Esto parece un documento falso’, mucho más que un analista que […] probablemente necesita más café cuando mira estas cosas”.
Más allá de automatizar tareas individuales, Alexandra sugiere que la IA puede permitir a las organizaciones automatizar flujos de decisión completos en los casos en que el resultado suele ser predecible. “Cuando el resultado es determinista [...] como KYC completo, KYC no completo con un conjunto de reglas algo complicado, creo que la IA definitivamente puede hacerlo. No tengo reparos en automatizar por completo ese sistema con control de calidad y monitoreo”.
Sin embargo, en decisiones donde “el riesgo de equivocarse es muy alto”, como prestarle dos millones de dólares o más a alguien, Alexandra sostiene que la IA no elimina la necesidad del criterio humano.
En estos casos complejos, ve a la IA más como una herramienta que como una solución universal. “La IA puede ser un socio bastante bueno, pero es un socio”, observa. “No toma esas decisiones por sí sola”.
Las personas primero: por qué el riesgo es fundamentalmente humano
A la hora de definir cómo gestionar el riesgo, la IA es solo una pieza del rompecabezas. Según Alexandra, son las actitudes y las personalidades de las personas las que realmente moldean el enfoque general de una empresa hacia la gestión de riesgos.
En cualquier organización, señala Alexandra, hay personas con perspectivas muy distintas sentadas a la misma mesa. “Algunas personas son pesimistas, otras son aversas al riesgo, otras son de las que primero disparan y después preguntan”.
Si bien la IA puede ser una herramienta útil para ejecutar la estrategia de riesgo, es la cultura organizacional la que define la tolerancia al riesgo y hasta dónde una organización está dispuesta a llevar los límites.
“La IA no nos va a ayudar a formular cómo vamos a tomar las decisiones [de riesgo]. En última instancia, necesitamos construir una identidad o una marca… que diga: ‘Este es el riesgo que aceptamos’, y dar el salto”.
Lo que viene: predicciones para 2026 sobre la IA en los servicios financieros
De cara al futuro, Alexandra comparte varias áreas en las que cree que la IA podría cambiar las reglas del juego en los servicios financieros en 2026.
“La IA hace un gran trabajo incorporando muchas fuentes de datos distintas”.
“Específicamente para la gestión de riesgos, la IA se convertirá en infraestructura central. [...] Se va a poner mucho más énfasis en la alta calidad de los datos, la arquitectura de datos y la gobernanza de datos, lo cual me parece algo fantásticamente bueno. Creo que no se puede tomar ninguna decisión sin eso”.
Alexandra también predice una puntuación de riesgo crediticio más precisa como resultado de una orquestación de datos más rápida con IA. “La IA hace un gran trabajo incorporando muchas fuentes de datos distintas. Y uno de los desafíos que siempre hemos tenido con la puntuación de riesgo crediticio es que no está disponible para distintos segmentos, o que la disponibilidad de los datos es muy irregular.
“Una vez que tengamos IA que nos ayude con eso, creo que será un gran salto en cómo tomamos decisiones de crédito”.
Al cerrar la conversación, Alexandra vuelve a destacar dónde los equipos de riesgo han visto resultados comprobados con la IA: eficiencia, precisión de las decisiones y reducción de costos. Nos entusiasma ver cómo líderes inspiradores como Alexandra siguen explorando nuevas fronteras con la IA en los servicios financieros.