La inteligencia artificial en cuentas por pagar está revelando patrones ocultos y generando información estratégica que muchos equipos financieros desconocían en sus propios datos, transformando flujos rutinarios de facturas en señales tempranas sobre liquidez, riesgo y comportamiento de proveedores. Según un nuevo informe de diciembre de 2025, las empresas están utilizando IA para modernizar sus departamentos de cuentas por pagar, aunque aún dependen considerablemente de procesos manuales.
El estudio “Invoice-to-Pay Automation Tracker Series” de PYMNTS Intelligence examina cómo las organizaciones implementan inteligencia artificial en cuentas por pagar mientras continúan operando con métodos tradicionales. La investigación indica que la contribución más valiosa de la IA podría no ser simplemente acelerar el procesamiento de facturas o reducir errores, sino su capacidad para unificar datos fragmentados y convertirlos en conocimientos útiles que respaldan mejores decisiones financieras.
Automatización de cuentas por pagar con inteligencia artificial
La adopción de IA en cuentas por pagar es generalizada, según la encuesta. Sin embargo, el procesamiento manual de facturas permanece dominante, incluso entre compañías que se describen como digitalmente maduras. Estos pasos manuales ocultan patrones de gastos, debilitan la precisión de los pronósticos y dificultan la detección temprana de anomalías que podrían indicar errores o fraude.
La tecnología aborda estas brechas al estandarizar campos de datos, mejorar la precisión y crear una vista única de obligaciones y actividad de proveedores. Cuando estos datos son visibles y confiables, los equipos financieros pueden ir más allá del procesamiento transaccional hacia análisis que informan estrategias de capital de trabajo, programación de pagos y gestión de proveedores.
Patrones ocultos que la IA revela en los datos financieros
Los hallazgos sugieren que muchas empresas apenas han comenzado a descubrir lo que la inteligencia artificial puede revelar. Los sistemas de IA pueden destacar desviaciones en categorías de gastos, señalar proveedores cuyo comportamiento de facturación indica riesgo y modelar el impacto de diferentes estrategias de pago. Esta información frecuentemente estaba enterrada en sistemas desconectados o flujos de trabajo basados en papel.
Al hacerla visible, la IA permite que el departamento de cuentas por pagar funcione como un sistema de alerta temprana y una herramienta de planificación, en lugar de un centro de costos administrativos. Adicionalmente, esta capacidad analítica transforma la función de AP en un activo estratégico para la toma de decisiones corporativas.
Datos clave sobre implementación
El informe presenta datos que ilustran tanto el progreso en la adopción de IA como las oportunidades perdidas. Según el estudio, el 79% de las organizaciones que utilizan inteligencia artificial reportan mejoras medibles en rendimiento, incluyendo procesamiento más rápido de facturas, aprobaciones aceleradas y mayor satisfacción de empleados.
Sin embargo, existe una brecha entre percepción y acción. Un tercio de los directores ejecutivos cree que el pronóstico de efectivo y el análisis de gastos son las áreas que más se beneficiarían de la IA, pero solo el 26% están priorizando estos casos de uso. No obstante, el 82% planea invertir en IA para AP en los próximos 12 meses, con un 34% priorizando capacidades de pronóstico de flujo de efectivo.
Además, el 72% de las compañías afirman haber adoptado IA en cuentas por pagar durante los últimos dos años, aunque únicamente el 22% reporta uso completo a escala, indicando que la mayoría de las implementaciones permanecen limitadas en alcance.
Gobernanza y confianza en sistemas de IA
Para capitalizar las señales ocultas que la IA puede descubrir, el reporte enfatiza la importancia de la confianza y la gobernanza. Los líderes financieros permanecen cautelosos sobre depender de resultados de IA sin visibilidad clara sobre cómo se toman las decisiones. Las preocupaciones sobre privacidad de datos, seguridad y precisión continúan ralentizando una adopción más amplia.
En consecuencia, la mayoría de las organizaciones favorecen la supervisión humana, ya sea mediante revisión de cada decisión de IA o enfocando la atención humana en excepciones. El informe concluye que la IA funciona mejor como copiloto que como reemplazo completo.
PYMNTS Intelligence recomienda que las organizaciones prioricen casos de uso estratégicos como análisis de gastos y pronóstico de efectivo, avancen la automatización en fases y construyan marcos de gobernanza tempranamente. A medida que más empresas planean inversiones en IA durante 2026, se espera que la madurez en implementación aumente, permitiendo que las capacidades analíticas de la tecnología generen valor estratégico más allá de la eficiencia operativa básica. La evolución hacia una función de cuentas por pagar impulsada por inteligencia dependerá de equilibrar automatización con control humano apropiado.