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Derecho a la explicación en decisiones crediticias automatizadas The Right to Explanation in Automated Credit Decision-Making Kassandra Janeth González Rojas 11 de marzo de 2026 Se analiza el derecho a la explicación en decisiones crediticias automatizadas, un tema central en la regulación contemporánea de protección de datos y en el uso creciente de sistemas algorítmicos para evaluar la solvencia financiera de las personas. Las instituciones financieras, empresas de telecomunicaciones y plataformas digitales utilizan modelos automatizados para determinar riesgos crediticios, surge la necesidad de garantizar que las personas afectadas comprendan cómo se toman estas decisiones y puedan impugnarlas cuando resulten injustas o inexactas. La sentencia del Tribunal de Justicia de la Unión Europea (TJUE) en el asunto C‑203/22 Dun & Bradstreet Austria reafirma que los responsables del tratamiento deben proporcionar información significativa sobre la lógica aplicada en decisiones automatizadas, incluso cuando existan tensiones con secretos comerciales (Davara Abogados, 2025). Objetivos. El objetivo de este trabajo es analizar el alcance jurídico del derecho a la explicación en decisiones crediticias automatizadas, evaluando su fundamento normativo, sus límites y relevancia para la protección de datos personales. Asimismo, se examina cómo los sistemas de scoring crediticio afectan derechos como la autodeterminación informativa, la igualdad de trato y la transparencia algorítmica. Se busca identificar desafíos regulatorios que surgen cuando las empresas alegan secreto comercial para no revelar la lógica de sus modelos, como se observó en el caso Dun & Bradstreet Austria (Blogs UOC, 2025).
Hipótesis. La hipótesis central sostiene que el derecho a la explicación es indispensable para garantizar la transparencia y la justicia en decisiones crediticias automatizadas, pero su efectividad se ve limitada por la opacidad algorítmica y la protección de secretos comerciales. Se plantea que, aunque el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) reconoce el derecho a obtener información significativa sobre la lógica aplicada, en la práctica persisten barreras que impiden a los usuarios comprender plenamente cómo se determina su score crediticio. Se propone que un equilibrio requiere mecanismos de supervisión reforzada y auditorías independientes. Metodología. La investigación se desarrolla mediante un enfoque cualitativo, basado en análisis documental y revisión jurisprudencial. Se examinan sentencias del TJUE, informes de autoridades de protección de datos y literatura académica sobre decisiones automatizadas. La metodología incluye análisis de marcos regulatorios, revisión de estudios sobre transparencia algorítmica y evaluación crítica de los argumentos utilizados por empresas para limitar la divulgación de información bajo la figura de secreto comercial. Se analizan los criterios establecidos por el TJUE sobre el alcance del derecho de acceso y la obligación de proporcionar explicaciones claras y comprensibles (Iriarte Law, 2025).
Fuentes de información. Davara Abogados. (2025). TJUE emite sentencia sobre decisiones automatizadas y evaluaciones crediticias. https://davara.com.mx/2025/02/27/tjue-emite-sentencia-sobre- decisiones-automatizadas-y-evaluaciones-crediticias/ Blogs Institucionals UOC. (2025). La STJUE de 27 de febrero de 2025, Dun & Bradstreet Austria, C‑203/22. https://blogs.uoc.edu/edcp/es/la-stjue-de- 27 - de-febrero-de- 2025 - dun-bradstreet-austria-c- 203 - 22/ Iriarte Law. (2025). Protección de datos personales y decisiones automatizadas: Sentencia del TJUE, asunto C‑203/22. https://iriartelaw.com/2025/03/20/proteccion-de- datos-personales-y-decisiones-automatizadas-sentencia-del-tribunal-de-justicia-de-la- union-europea-tjue-asunto-c- 203 - 22/