La automatización de pagos entre empresas está transformando las finanzas corporativas, pero los directores financieros están descubriendo que la tecnología por sí sola no garantiza el éxito. Según expertos del sector, la calidad de datos se ha convertido en el factor determinante para que la automatización de pagos B2B genere valor real en lugar de simplemente acelerar errores existentes en los sistemas de cuentas por cobrar y cuentas por pagar.
Las transacciones B2B involucran múltiples partes interesadas, términos negociados, requisitos regulatorios y sistemas heredados que se han superpuesto durante décadas. El resultado es frecuentemente un conjunto complejo de formatos de factura, contratos de pago y cadenas de aprobación que desafían incluso a los equipos financieros más experimentados.
La automatización de pagos B2B amplifica problemas existentes
Aunque las capacidades de automatización en soluciones de cuentas por cobrar y cuentas por pagar han avanzado rápidamente, muchas organizaciones descubren que la automatización no resuelve mágicamente las ineficiencias. En cambio, tiende a amplificar cualquier problema que ya existe bajo la superficie de los procesos empresariales.
Los sistemas automatizados e impulsados por inteligencia artificial dependen completamente de los datos que reciben, como identificaciones de proveedores, términos de pago, números de cuenta bancaria, clasificaciones fiscales y jerarquías de aprobación. A diferencia del personal capacitado en cuentas por pagar y cobrar, estos sistemas no “comprenden” los pagos de manera contextual, sino que ejecutan instrucciones precisamente como están codificadas.
Por qué los pagos B2B fallan cuando los datos no están correctamente estructurados
La narrativa predominante sobre innovación en pagos empresariales se centra en la experiencia del usuario: rieles más rápidos, liquidación en tiempo real e integraciones basadas en API. Sin embargo, estos son beneficios secundarios. Detrás de cada transacción exitosa existe un modelo de datos que debe resistir complejidad, escrutinio y presiones operativas dinámicas.
Mientras que en pagos al consumidor las imperfecciones a menudo se absorben por conveniencia, en transacciones B2B no existe tal margen de error. Para cuando se liberan los fondos, el pago promedio entre empresas se ha convertido en una representación condensada de múltiples decisiones previas. Si cualquier parte de esa representación es ambigua o incompleta, la transacción se vuelve irresoluble sin intervención manual.
Muchas compañías tratan la limpieza de datos como un paso preliminar antes del “verdadero” trabajo de automatización. Este enfoque resulta engañoso para muchas funciones financieras. En la automatización de pagos B2B, los datos son infraestructura que sustenta cada transacción, cada control y cada informe.
Cómo reparar la calidad de datos antes de automatizar
El trabajo más consecuente en la transformación de pagos ocurre frecuentemente antes de que se automatice el primer flujo de trabajo, en la tarea poco glamorosa de reconciliar registros, definir estándares y hacer cumplir la consistencia. Cuando los flujos de trabajo de cuentas por pagar o cobrar se automatizan sin abordar primero las estructuras de datos, pueden acelerar la propagación de errores en lugar de reducirlos.
Un número de cuenta bancaria incorrecto que antes causaba un solo pago fallido puede, en un sistema automatizado, interrumpir docenas de transacciones antes de que alguien intervenga. Los directores financieros que contemplan la transformación digital enfrentan una pregunta clave: si la automatización se habilitara hoy, ¿liberaría a su mejor personal para gestionar excepciones o los reasignaría para explicar por qué el sistema no puede funcionar?
Cinco categorías de datos de pagos empresariales merecen atención especial: identificación de contrapartes, coincidencia de facturas, estado de aplicación de efectivo, gestión de excepciones y confiabilidad de ingesta. La automatización falla primero a nivel de contraparte, donde los registros de proveedores y clientes deben ser únicos, estables y gobernados adecuadamente.
La coincidencia de facturas expone la misma debilidad. Ya sea de dos vías, tres vías o basada en contratos, las facturas deben resolverse sin interpretación humana. Los números de factura, referencias de órdenes de compra, montos y monedas deben ser consistentes y legibles por máquina.
Además, las excepciones en pagos B2B a menudo se resuelven pero rara vez se clasifican adecuadamente. La automatización demanda taxonomía estructurada para facturas duplicadas, disputas de precios, referencias faltantes, pagos parciales y pagos insuficientes, porque sin categorías estructuradas las causas raíz permanecen ocultas.
El diálogo entre compradores y proveedores se vuelve más sofisticado
Según Daniel Artin, director de asociaciones estratégicas en Boost Payment Solutions, el mercado está experimentando mayor sofisticación en el diálogo entre compradores y proveedores. Los términos de pago más rápidos, mejores datos y economías más justas están alineando intereses de formas que eran raras hace apenas unos años.
“Aquellas empresas que lo hacen correctamente están comenzando a ver beneficios al usar los pagos digitales como una herramienta estratégica”, declaró Artin el mes pasado. Esta tendencia sugiere que la industria está reconociendo que la calidad de datos no es una consideración secundaria, sino el factor determinante en la transformación de pagos.
Las organizaciones que priorizan la estabilización de sus fundamentos de datos antes de invertir en automatización avanzada están mejor posicionadas para evitar la necesidad de reconstruir sistemas bajo presión. Los próximos meses revelarán qué empresas han construido una infraestructura de datos sólida y cuáles deberán retroceder para corregir deficiencias fundamentales antes de avanzar con iniciativas de automatización más ambiciosas.