La IA entra a las finanzas. ¿Quién controla sus decisiones?

Los agentes de IA en finanzas prometen ejecutar tareas que antes exigían pasar de una hoja de cálculo al banco y después al sistema de facturación. Pero conectar un modelo no basta para ponerlo a operar: necesita información completa, reglas de autorización y una ruta clara para pedir ayuda.

Esa es la tensión que describe Matías Umaschi, CEO y cofundador de Payana, en entrevista escrita con Fast Company México. Para el ejecutivo, el cambio consiste en que los agentes pasan de ser herramientas que alguien utiliza a participar directamente en la operación. Su utilidad, sostiene, depende de cómo se integren a los procesos del negocio.

Antes de los agentes de IA en finanzas, ordenar los datos

La expansión de la inteligencia artificial empresarial ya tiene una dimensión medible. Eurostat reportó que 20% de las empresas de la Unión Europea con al menos 10 empleados utilizó tecnologías de IA en 2025, frente a 13.5% en 2024. La estadística abarca distintas aplicaciones; no mide específicamente agentes financieros ni describe la adopción en México.

Para Umaschi, el punto de partida es resolver la fragmentación de la información. Un agente necesita conectar fuentes como bancos, el SAT, sistemas de gestión empresarial y bases de datos. La disponibilidad de datos confiables determina qué tan útil puede ser su intervención en una operación real.

Payana trabaja en esa capa de conexión y, según su CEO, cuenta con más de 1,600 empresas operando en la plataforma. La cifra proviene de la entrevista y no equivale a una medición independiente de eficiencia o ahorro. Sin integrar las fuentes, advierte, una empresa puede terminar con un agente capaz que trabaja sobre información incompleta.

Elegir un proceso y definir cuándo interviene una persona

Umaschi identifica dos extremos problemáticos: mantener la tecnología indefinidamente en pruebas y tratar de automatizar todos los procesos al mismo tiempo. Su propuesta es elegir flujos críticos, llevarlos a producción, ajustar su funcionamiento y ampliar el alcance conforme existan resultados.

Entre los posibles puntos de entrada menciona cuentas por pagar, nómina, documentos y proyecciones de flujo de dinero. La decisión de empezar a usar agentes de IA exige delimitar qué tarea van a resolver y qué información necesitan para hacerlo.

La supervisión también debe diseñarse desde el inicio. El CEO relata que un cliente escala al director de finanzas las facturas superiores a 850,000 pesos. Es una regla particular de esa empresa, no un umbral recomendado para todas las organizaciones; la entrevista no especifica la moneda nacional de ese ejemplo.

A ese control se suman la observabilidad (poder revisar qué hace el agente y con qué datos) y la trazabilidad de sus decisiones. Cuando la información no coincide o resulta insuficiente, explica Umaschi, el sistema debe recurrir a una persona en lugar de resolver por su cuenta.

Medir el valor más allá de las tareas automatizadas

Para evaluar los agentes de IA en finanzas, Umaschi propone comparar la operación antes y después de la implementación. El análisis debe incluir tanto eficiencias directas como efectos sobre la visibilidad del dinero, las condiciones de financiamiento y la relación con los clientes.

Por ejemplo, anticipar necesidades de efectivo o facilitar el acceso a estados de cuenta puede tener valor aunque no se traduzca de inmediato en puestos reemplazados. La entrevista no aporta una tasa general de ahorro ni resultados cuantificados que permitan atribuir esos beneficios a todas las empresas usuarias.

La automatización también necesita mantenimiento

Payana desarrolló Pacioli, una capa que, según Umaschi, define cómo se ejecutan, evalúan y corrigen sus agentes. El ejecutivo explica que los flujos requieren ajustes constantes porque los sistemas no siguen siempre el mismo recorrido. También destaca el desarrollo de políticas en lenguaje natural y el mantenimiento continuo.

Umaschi prevé que la conciliación de información será cada vez más cercana al tiempo real y que disminuirá la necesidad de adaptar archivos manualmente. Es su visión sobre los próximos años, no un resultado ya generalizado. Para las áreas financieras, el cambio plantea una nueva responsabilidad: decidir qué pueden hacer los agentes, observar cómo lo hacen y conservar la capacidad de intervenir.