Visita cualquier canal de redes sociales y verás innumerables publicaciones que te dirán que IA significa “nada volverá a ser igual” o incluso que “estás haciendo mal la IA”. El gran volumen de opiniones hiperbólicas que circulan hace que sea casi imposible para las empresas diferenciar entre exageración y realidad.
Este es un problema que la “Ley de IA” de la Unión Europea (la “Ley”), que entró en vigor el 1 de agosto de 2024, pretende abordar. Esta ley es el primer reglamento del mundo sobre inteligencia artificial y define las condiciones de implementación y uso de los sistemas de IA. Reconoce el potencial transformador que la IA puede tener para los servicios financieros, al tiempo que reconoce sus limitaciones y riesgos.
Como parte del debate en curso sobre la IA en los servicios financieros, los procesos de pago B2B han sido identificados como un área donde la IA tiene un enorme potencial para acelerar la innovación digital. Hoy haré todo lo posible para ir más allá de las exageraciones y brindar una perspectiva real de lo que es la IA. En realidad significa específicamente para pagos B2B.
Entender qué es la inteligencia artificial y qué no es
En resumen, la IA es uno o más sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Incorpora aprendizaje automático (ML), que los desarrolladores han utilizado durante años para brindar a las computadoras la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. En otras palabras, el sistema puede examinar los datos y analizarlos para refinar funciones y resultados.
Un nuevo enfoque es el “aprendizaje profundo”, que se basa en redes neuronales multicapa para simular el complejo poder de toma de decisiones de nuestro cerebro. Los beneficios del aprendizaje profundo que se describen más adelante en este artículo se basan en modelos de lenguaje extendido (LLM), que están previamente entrenados con datos representativos (como datos de pagos/transacciones/licitaciones). La IA de aprendizaje profundo no solo examina y aprende patrones de comportamiento a partir de datos, sino que también se vuelve capaz de tomar decisiones informadas basadas en esos datos.
Antes de explorar las implicaciones de este desarrollo para los pagos B2B, quiero dejar una cosa clara: la supervisión humana sigue siendo necesaria para garantizar que las operaciones se desarrollen sin problemas. La IA es una herramienta de apoyo, no una respuesta única a todas las preguntas. La tecnología aún está madurando, por lo que aún no puedes entregar las claves de tu proceso de pago B2B. Los procesos manuales conservarán su lugar en los pagos B2B de hoy, pero las herramientas de inteligencia artificial lo ayudarán a aprender, adaptarse y mejorar más rápido y a escala.
Ley de IA: lo que necesita saber
La ley intenta clasificar los diferentes sistemas de IA en función de su impacto potencial y los riesgos que presentan. Las dos categorías principales de riesgos son:
- Riesgo inaceptable – Se prohibirán los sistemas de IA que se consideren una amenaza para las personas. Esto incluye sistemas involucrados en manipulación cognitivo-conductual, puntuación social e identificación biométrica en tiempo real.
- Alto riesgo – Sistemas de IA que socavan la seguridad o los derechos fundamentales. Los sistemas de IA de alto riesgo se someterán a una evaluación rigurosa y deberán cumplir estándares regulatorios estrictos antes de ser lanzados al mercado. Estos sistemas de alto riesgo se dividirán en otras dos categorías:
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- Sistemas de IA utilizados en productos incluidos en Legislación de seguridad de productos de la UEincluidos juguetes, aviación, automóviles, dispositivos médicos y ascensores.
- Los sistemas de IA que pertenecen a dominios específicos que deberán registrarse en una base de datos de la UE.
La forma de IA más utilizada hoy en día, la “IA generativa” (piense en ChatGPT, Copilot y Gemini), no se clasificará como de alto riesgo, pero tendrá que cumplir con los requisitos de transparencia y la legislación europea sobre derechos de autor.
Los modelos de IA de uso general de alto impacto que podrían representar un riesgo sistémico, como GPT-4o, deberán estar sujetos a evaluaciones exhaustivas y cualquier incidente grave deberá informarse a la Comisión Europea.
Se espera que la ley sea plenamente aplicable en mayo de 2026, tras consultas, enmiendas y la creación de “agencias de seguimiento” en cada estado miembro de la UE. Sin embargo, ya en noviembre, la UE comenzará a prohibir los sistemas de IA de “riesgo inaceptable” y, para febrero de 2025, se aplicarán “códigos de buenas prácticas”.
Entonces, teniendo en cuenta la ley, ¿cómo se puede utilizar la IA sin riesgos para optimizar los pagos B2B?
La IA transformará el análisis de datos de pagos
Las plataformas de pago B2B actuales no son soluciones únicas para todos; más bien, proporcionan un conjunto de herramientas para que las empresas personalicen sus interacciones de pago.
Los proveedores de pagos pueden utilizar modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático para comprender e interpretar rápidamente la gran cantidad de datos a los que tienen acceso (como facturas o recibos). Al hacerlo, obtenemos información sobre tendencias, comportamiento de los compradores, análisis de riesgos y detección de anomalías. Sin IA, esta es una tarea manual que requiere mucho tiempo.
Uno de los beneficios tangibles de este análisis de datos para las empresas es la combinación de la gran cantidad de datos de pago disponibles con el conocimiento de una amplia gama de habilidades, productos y/o servicios de proveedores. Entonces, la IA podría, por ejemplo, identificar cuándo un proveedor existente puede suministrar algo que actualmente se compra en otro lugar. Al utilizar un único proveedor para ambos productos/servicios, la empresa logra economías de escala.
Otro beneficio del análisis de datos proviene de los expertos en tecnología de pagos. Los nuestros han capacitado un servicio para extraer datos de una orden de compra o factura y pasarlos al nivel 3, lo cual es fiscalmente obvio en algunas jurisdicciones. Esto proporciona automáticamente al comprador más detalles sobre la transacción, incluida información fiscal relevante, número de factura, centro de costos y un desglose de los productos o servicios proporcionados. Esto hace que sea más fácil y sencillo gestionar declaraciones y pagos de impuestos, controlar compras y conciliar.
El análisis de datos impulsado por IA no solo ahorra tiempo y dinero. También agrega valor al permitir que los proveedores utilicen datos para crear experiencias de pago ultrapersonalizadas para cada comprador o proveedor. Por ejemplo, las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático podrían buscar oportunidades de compra y venta y realizar un “servicio de búsqueda de proveedores” que recomiende los mejores métodos de pago (y tarifas) para diferentes cuentas o transacciones. Cuanto más personalizada sea una experiencia de pago, más feliz será el comprador y más probabilidades tendrá de comprar o recomprar.
Los flujos de datos eficientes significan flujos de efectivo más sólidos
Otra aplicación práctica de la IA es ayudar a optimizar la gestión del flujo de caja de los compradores. Para ello, los datos ayudan a determinar quién es estratégicamente importante y cuándo pagarle. La IA puede incluso recomendar agrupar determinadas facturas de un mismo proveedor, consolidándolas en un único pago por proveedor, reduciendo las tasas de intercambio y bajando el coste de aceptación de tarjetas.
La IA también puede realizar análisis predictivos para la gestión del flujo de efectivo, analizando rápidamente datos históricos de pagos para predecir tendencias del flujo de efectivo, lo que permite a las empresas anticipar y abordar desafíos potenciales de manera proactiva. Esto es particularmente útil en el clima económico actual donde el flujo de caja es absolutamente vital.
Al extraer datos de valor agregado y del IVA de una orden de compra o factura, la IA puede analizar rápidamente facturas y recibos para permitir una automatización eficiente y precisa del proceso de recuperación del IVA. Imagínese: ahora es el momento de que su equipo de finanzas recupere el IVA en facturas y recibos recientes, pero no tienen que revisar manualmente cada recibo o factura y archivarlos en una pila de reclamaciones o no recuperables. Parece un sueño, pero será una realidad para las empresas de todo el mundo: la IA hace el trabajo pesado y los humanos lo verifican, ahorrando mucho tiempo y recursos.
Cotejo de facturas más rápido y preciso
El tercer beneficio importante de la IA es la conciliación automatizada de facturas. Al identificar información clave en una factura y reconocer a los beneficiarios habituales, la IA puede agilizar y automatizar el proceso de verificación. Esto tiene el potencial de acelerar significativamente las transacciones y permitir una orquestación de pagos más eficiente.
La IA también puede recopilar todos los documentos de respaldo, como los requisitos de envío, aduanas, rutas y JIT (justo a tiempo), y probablemente será menos propensa a errores humanos.
Esto brinda una gran oportunidad para acelerar los pagos B2B, reducir costos y aumentar la eficiencia. Las empresas lo saben:
44% de Las medianas empresas anticipan ahorros de costos y un mejor flujo de caja como resultado directo de la implementación de una mayor automatización durante los próximos tres años. Según American Express, 48%Las medianas empresas esperan que los procesos de pago se aceleren, con la aparición de pagos más confiables y una gama más amplia de opciones de pago.
Cuando. No es así.
Existen importantes oportunidades para aprovechar la IA en los procesos de pago B2B, permitiéndole hacer el trabajo pesado. Sin embargo, es esencial abordar estas oportunidades con una comprensión equilibrada de las limitaciones de la IA.
Aunque todas las oportunidades de IA en pagos B2B descritas hoy se basan en sistemas de IA de riesgo relativamente bajo, la supervisión humana de estos sistemas sigue siendo esencial. Dicho esto, con el tiempo y los recursos liberados al implementar la IA, este problema se puede evitar.
La IA en los pagos B2B no es una cuestión de “si”, sino de “cuándo”. La pregunta es cuándo darás el paso, de la mano de la tecnología, en lugar de temerla o cederle el control total.
Para crecer, es fundamental que los usuarios vean beneficios tangibles. Por ejemplo, al mejorar la eficiencia de las cuentas por pagar (AP), las empresas pueden reasignar el tiempo y los recursos que antes dedicaban a las cuentas por pagar a otras áreas del negocio. Los primeros en adoptarla están empezando a tantear el terreno, pero sólo el tiempo dirá qué impacto tendrá la IA.
La mayoría de las empresas probablemente esperarán a que los primeros usuarios fracasen, aprendan y crezcan. Como sabemos, si algo sale mal en los pagos B2B, puede tener un enorme impacto en las personas, las empresas y las economías. Sólo cuando el riesgo esté claramente definido y sea manejable, la IA realmente se convertirá en el elemento revolucionario en los pagos B2B que todos los anuncios afirman que es.