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La inteligencia artificial (IA) comienza a demostrar su impacto en los costos, la evaluación de riesgos y la velocidad de operación de las empresas. La fintech Stori redujo 53% el costo de atención a sus clientes con estas herramientas, mientras que Kapital Bank reportó una menor morosidad en los créditos evaluados mediante sistemas automatizados que en aquellos analizados por personas.
Los resultados, expuestos durante la cuarta edición de la French Tech Summit, muestran cómo tres compañías de los sectores financiero y de comercio electrónico en el caso de la francesa Mirakl (detrás de varios marketplaces) están trasladando la IA de la experimentación a procesos que inciden directamente en sus negocios.
En el caso de Stori, la tecnología permitió rediseñar más de 160 procesos relacionados con el monitoreo, la atención y la cobranza. La compañía mexicana de servicios financieros atiende a más de cinco millones de clientes con menos de 1,000 empleados, una escala en la que automatizar operaciones se vuelve relevante para contener los costos de crecimiento.
“Nos ha ayudado a cambiar, pero no es adaptar el proceso como está y ver qué le vas mejorando, sino lo rediseñamos de cero porque si no no sirve, sino es como parchar las cosas”, dijo Marlene Garayzar, cofundadora y directora de crecimiento (CGO) de Stori.
La directiva explicó que el uso de IA no se limita a mejorar las tareas existentes, sino a replantear cómo resolver problemas de atención, aprobación de créditos y cobranza con las capacidades tecnológicas disponibles.
El impacto también alcanza la estructura operativa. Para Garayzar, la automatización permite que la empresa amplíe su base de usuarios y productos sin aumentar su plantilla al mismo ritmo. Sin embargo, la adopción no fue inmediata, ya que implicó inversiones, pruebas y un cambio cultural para que los equipos incorporaran las herramientas a su trabajo cotidiano.
“Ya estamos en un momento de la compañía en que la gente se siente cómoda usándola, pero eso nos tomó muchísimo tiempo porque muchos tenían el temor de que los reemplazaran”, señaló. Pero, “no los está reemplazando; siempre tiene que haber humanos haciendo la supervisión de lo que la IA produce”.
Menos morosidad y nuevas oportunidades comerciales
En Kapital Bank, la inteligencia artificial también se utiliza para acelerar el análisis de clientes empresariales y detectar riesgos antes de abrir una cuenta o conceder financiamiento.
René Saúl, presidente y cofundador de la institución, explicó que la compañía desarrolló un sistema de evaluación que analiza información financiera y operativa para identificar contrapartes, revisar posibles alertas de cumplimiento normativo y determinar qué productos puede ofrecer a cada empresa.
“Sabemos más de los números o de las cosas de nuestros clientes que ellos mismos de sus empresas”, afirmó Saúl, al explicar que el análisis de datos también ayuda a reducir errores humanos, particularmente en tareas de cumplimiento regulatorio.
Según explicó, durante dos años de pruebas la morosidad de los créditos autorizados mediante IA fue de 2.2%, frente a 3.5% en los créditos analizados por personas. En la etapa inicial, la institución permitió que 10% de los créditos fueran autorizados por el sistema automatizado.
Además de evaluar riesgos, Kapital Bank utiliza la tecnología para identificar oportunidades de negocio dentro de las redes comerciales de sus clientes. La incorporación de una empresa permite reconocer a sus proveedores y compradores para ofrecerles productos financieros, como el adelanto de cuentas por cobrar.
De la automatización al retorno de inversión
En el comercio electrónico, la empresa francesa Mirakl utiliza la inteligencia artificial para resolver uno de los obstáculos operativos de los marketplaces: integrar los catálogos de vendedores externos a las plataformas de los grandes minoristas.
Cédric Vialle, head of customer success de la compañía, explicó que la herramienta puede adaptar las categorías de los vendedores a las de cada marketplace, completar atributos faltantes de los productos y traducir catálogos cuando es necesario.
El resultado, dijo, es una reducción de 90% en el tiempo que requiere un vendedor para pasar de crear su tienda a publicar una oferta en el sitio de comercio electrónico.
La eficiencia tiene implicaciones comerciales, ya que permite incorporar productos más rápido, reducir errores manuales y acelerar el momento en que los vendedores pueden comenzar a ofrecer sus artículos a los consumidores.
Sin embargo, Vialle advirtió que no todos los proyectos de IA terminan convirtiéndose en soluciones útiles. La diferencia está en que respondan a un problema concreto y produzcan un beneficio que justifique el tiempo y los recursos invertidos.
“Poner la tecnología en test del valor o de la problemática”, resumió el directivo al explicar por qué algunos pilotos avanzan a producción y otros se abandonan.
Mirakl también probó agentes de IA para automatizar tareas internas, como la personalización de presentaciones, correos y planes de implementación para clientes. La empresa concluyó que, en ciertos casos, el tiempo necesario para desarrollar y desplegar esas herramientas podía superar el beneficio esperado.
Para Vialle, la adopción de la IA también requiere una decisión estratégica de la dirección y coordinación entre las áreas técnicas y comerciales. De lo contrario, la tecnología corre el riesgo de quedarse como un experimento sin impacto en el negocio.
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