Inteligencia artificial (IA) y datos alternativos como mecanismos de inclusión financiera para las mypes en el Perú: una revisión integradora
Autores/as
- María Laura Munaris Gutierrez Universidad San Martín de Porres
-
Milagros Alejandra Salinas Atencio
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
https://orcid.org/0009-0003-6951-5934
DOI:
https://doi.org/10.21678/jb.2026.2848Palabras clave:
inclusión financiera, micro- y pequeñas empresas (mypes), inteligencia artificial, credit scoring, datos alternativos, fintech, sesgo algorítmicoResumen
El presente estudio analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) como mecanismo para mitigar las asimetrías de información que limitan el acceso al crédito de las micro- y pequeñas empresas (mypes) en el Perú. Mediante una revisión documental de carácter narrativo e integrador, se sistematizó evidencia secundaria de reportes técnicos, literatura académica y casos de estudio (2020-2025).
Los hallazgos revelan una fractura estructural: mientras la pequeña empresa alcanza niveles de acceso al crédito del 54,3%, la microempresa apenas llega al 26,3%, restringida por una «autocensura financiera» derivada de barreras fiscales (régimen NRUS) e informalidad.
La investigación valida que la adopción de modelos de credit scoring alternativo y el uso de huellas transaccionales de billeteras digitales permiten sustituir la falta de estados financieros formales por una «presunción de solvencia» conductual. No obstante, se discute que la viabilidad de esta inclusión tecnológica se enfrenta a riesgos éticos significativos, como el sesgo algorítmico y la discriminación automatizada, concluyéndose que la sostenibilidad del modelo requiere una gobernanza de datos rigurosa y la implementación efectiva de entornos de prueba (sandboxes) regulatorios.
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