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La inteligencia artificial está cambiando la cobranza digital: las empresas financieras comienzan a utilizar estas herramientas no solo para recordar un pago, sino para entender qué hay detrás del atraso de un cliente y ajustar la interacción según su situación, coincidieron Stefan Möller, CEO de Klar, y Juan Pablo Marrugo, de Twilio, durante FINNOSUMMIT 2026.
Para Marrugo, el punto de partida es precisamente dejar atrás la información aislada entre canales.
“Te vamos a dar más contexto”, explicó al describir la propuesta de Twilio, que busca que los distintos canales mediante los cuales una empresa se comunica con sus clientes “se hablen entre ellos, que no sean silos”.
El objetivo es que una interacción por llamada, mensaje o cualquier otro canal no comience desde cero, sino que pueda aprovechar la información que la empresa ya tiene sobre ese cliente.
La cobranza deja de tratar a todos los clientes igual
En el sector financiero, esta capacidad adquiere particular relevancia en la cobranza. No todos los clientes que dejan de pagar tienen el mismo problema y, por lo tanto, una misma estrategia no necesariamente funciona para todos.
Möller explicó que existe un grupo de usuarios que simplemente olvidó realizar su pago. En esos casos, una comunicación oportuna puede ser suficiente para recuperar la cuenta.
“Un sutil recordatorio ayuda. Ayuda más de lo que uno pensaría”, señaló.
Pero también hay clientes que no necesariamente tienen claro cuánto deben pagar o cómo funcionan determinadas condiciones de su crédito.
La IA puede utilizar el contexto de la relación con el usuario para explicar aspectos como los meses sin intereses, las compras que generan intereses o las tasas preferenciales.
“Todo el mundo cree que es gente que no te quiere pagar, hay gente que no sabe exactamente cuánto, cómo es que pagarte”, dijo el CEO de Klar.
Para este tipo de usuarios, la tecnología permite generar una conversación más contextualizada, en lugar de limitarse a un mensaje genérico de cobranza.
“Una conversación estandarizada, contextualizada, que es la palabra aquí clave”, explicó Möller.
Datos e IA: el reto es conectar la información
Para Marrugo, sin embargo, la personalización no comienza con el algoritmo, sino con la información que una empresa tiene disponible.
“Si vienes con basura conectada, por más bueno que sea el sistema, te va a salir basura”, advirtió el ejecutivo de Twilio durante el evento.
Las empresas suelen tener información distribuida entre diferentes sistemas y canales. El desafío consiste en conseguir que esos datos puedan utilizarse de manera conjunta para construir una visión más completa del cliente.
“No sean silos, sino que puedan verse la información a través de los canales”, señaló.
Esta conexión permite que una empresa tenga mayor contexto sobre una persona antes de iniciar una conversación y que la información obtenida durante una interacción pueda servir para las siguientes.
Marrugo resumió el proceso como una combinación entre información, tecnología y organización.
“La tecnología está, la tecnología funciona, pero es mucho de parte organizarla bien”, afirmó.
Por ello, antes de incorporar inteligencia artificial a procesos como la atención al cliente o la cobranza digital, las empresas necesitan fortalecer la gobernanza de sus datos.
“Una gobernanza de datos muy fuerte, muy exigente, muy estructurada” es necesaria para que la información pueda utilizarse correctamente, sostuvo.
Personalización para el cliente, estandarización para la empresa
La otra cara del uso de IA en cobranza está en la necesidad de mantener reglas homogéneas.
Möller explicó que cuando la cobranza depende exclusivamente de agentes humanos, los resultados pueden variar debido a los incentivos individuales de quienes realizan las llamadas.
En el caso de Klar, la empresa utiliza inteligencia artificial también para revisar conversaciones y ayudar a que los agentes mantengan determinados parámetros de atención.
El objetivo es que la interacción pueda adaptarse al contexto del cliente sin que eso signifique que cada cobrador establezca sus propias reglas.
“Más que costos, aquí ha sido un tema de estandarización”, afirmó Möller.
La fintech gestiona alrededor de 300 mil interacciones mensuales con clientes entre llamadas, mensajes y otros canales, de acuerdo con el directivo.
A esa escala, el reto no consiste únicamente en automatizar contactos, sino en mantener una calidad de atención consistente.
“Estandarizar una fuerza laboral que sale a cobrar un portafolio de MXN$ 10,000 millones cada tres meses no es lo más fácil”, señaló.
Por ello, Möller consideró que el principal beneficio de la inteligencia artificial para este proceso no está necesariamente en reducir el gasto operativo.
“Con IA, más que el beneficio de costo, aquí es el beneficio de calidad de la interacción para el usuario”, dijo.
De la cobranza a la experiencia del cliente
La discusión sobre IA también está llevando a las empresas financieras a replantear qué ocurre con la información después de una interacción.
Marrugo explicó que cuando los canales están conectados, los datos obtenidos durante una conversación pueden aportar contexto para futuras interacciones.
Esta lógica también permite que la relación con el cliente no se limite a una llamada para recuperar un pago. Si la causa del atraso está relacionada con la falta de comprensión de un producto, la conversación puede convertirse en una oportunidad para explicar sus condiciones.
Para Möller, un cliente que no entiende el producto financiero termina siendo un cliente que puede perderse.
Así, la IA en servicios financieros comienza a utilizarse no solamente para automatizar tareas, sino para conectar información, comprender mejor al usuario y mantener una experiencia consistente en distintos puntos de contacto.
Marrugo sostuvo que, una vez que la información está organizada, la implementación tecnológica puede avanzar con mayor rapidez.
“La tecnología está, la tecnología funciona”, afirmó, aunque insistió en que el trabajo previo de organización de datos es determinante para que el resultado sea útil.
IA también abre una discusión sobre inclusión financiera
Möller llevó la conversación más allá de la cobranza y planteó que la inteligencia artificial también puede ampliar el acceso al conocimiento financiero.
“La IA da acceso a un conocimiento que antes no se tenía”, afirmó.
Desde su perspectiva, quienes tienen menor acceso a información son precisamente quienes podrían beneficiarse más de estas herramientas, por lo que la tecnología puede relacionarse con la educación financiera y la movilidad social.
“Probablemente el que más lo necesita es el que más fuera está”, señaló.
Para el CEO de Klar, esta posibilidad convierte a la inteligencia artificial en un tema que va más allá de la eficiencia empresarial y alcanza aspectos como el acceso al conocimiento y la reducción de brechas.