¿Has oído de la IA agéntica? Quizá te suene más familiar el término agentes de IA y es que se refieren a lo mismo. Se trata de un sistema con inteligencia artificial intencional que es capaz de tomar decisiones para lograr objetivos. Si estás planeando dar el paso hacia la automatización financiera con IA o el uso de IA en tesorería, necesitas conocer más sobre esta tecnología.
En esta publicación te contamos más sobre la IA Agéntica; lo que la distingue de la IA tradicional (predictiva) y la IA generativa; así como casos de uso de la IA agéntica y el ROI de la inteligencia artificial, usando este recurso innovador.
La IA agéntica es un tipo de IA autónomo y adaptable que opera mediante un proceso de orquestación. Esto permite que un agente actúe como "director", coordinando a otros agentes especializados para resolver subtareas específicas hasta alcanzar el objetivo final.
¿Cómo funciona la IA agéntica?
Este es el flujo de trabajo (funcionamiento) de la IA agéntica, en términos simples:
Percepción: El sistema recopila datos de su entorno a través de sensores, API o bases de datos para entender el contexto real sobre el cual debe actuar.
Razonamiento y planificación: Una vez procesada la información, el agente utiliza modelos de lenguaje (LLM) para diseñar una estrategia y desglosar el objetivo en pasos lógicos.
Toma de decisiones: Evalúa las diferentes opciones de ejecución y selecciona la ruta más eficiente basándose en la precisión y los resultados esperados.
Ejecución: El agente interactúa directamente con sistemas externos (como un ERP, una hoja de cálculo o una pasarela de pagos) para llevar a cabo la acción seleccionada.
Aprendizaje y adaptación: Tras completar la tarea, el sistema analiza el resultado y utiliza la retroalimentación para perfeccionar sus decisiones futuras, mejorando su efectividad con el tiempo.
Para comprender la diferencia entre estos tres tipos de IA, te ofrecemos la siguiente tabla.
En los negocios no se implementa tecnología porque sí; sino que ésta debe demostrar que genera un retorno de inversión. En el caso de la IA agéntica, en contraste con las IAs antes mencionadas, el ROI suele ser mayor porque:
No solo da respuesta, cierra procesos: Mientras que otras herramientas se quedan en la fase de "prompts", los agentes actúan como participantes transaccionales que resuelven flujos de trabajo completos.
Son capaces de integrarse con otros sistemas transaccionales de tu empresa: Esta tecnología se conecta directamente con el ERP, CRM y bases de datos bajo gobernanza, permitiéndoles realizar acciones como contabilizar asientos o actualizar registros de forma autónoma.
Cruzan el abismo hacia la producción: A diferencia de los proyectos piloto que suelen estancarse en fases de prueba sin generar beneficios medibles, estos sistemas operan en entornos reales y auditables, lo que permite observar un impacto directo en el P & L.
Escalabilidad operativa sin aumentar costos fijos: Los agentes pueden planificar y ejecutar pasos complejos bajo supervisión humana, permitiendo que el equipo financiero gestione un mayor volumen transaccional mientras se enfoca en el análisis estratégico.
Para que puedas visualizar el valor de la IA agéntica para tu organización, compartimos 5 casos de uso.
La gestión de cartera suele ser uno de los procesos más desgastantes en el área financiera. La IA agéntica optimiza esta labor al actuar como un gestor proactivo que personaliza el contacto con cada deudor.
El agente ejecuta acciones de contacto (correos, llamadas y otros canales) basándose en las preferencias identificadas en cada cliente para ofrecer un trato personalizado. El sistema tiene la capacidad de gestionar promesas de pago y negociar términos, escalando la interacción a un agente humano únicamente cuando la complejidad del proceso lo requiere.
Agentes, como Moonflow Talk tienen la capacidad de integrarse no solo con el software de cobranzas; también con el ERP en tiempo real, eliminando el registro manual y los errores de conciliación.
La implementación de estos agentes permite observar una mejora en la recuperación de cartera de hasta un 30% en el primer trimestre. El retorno de inversión es inmediato, ya que se reduce el índice de morosidad (DSO) y se liberan horas hombre, permitiendo una reducción de costos operativos en 90%.
Utilizando modelos de aprendizaje automático para analizar datos del ERP, CRM y variables del mercado en tiempo real, el agente no solo reduce las tasas de error en un 50%, sino que toma decisiones basadas en esos hallazgos.
Ante la detección de un posible déficit o superávit en las simulaciones de escenarios, el sistema es capaz de orquestar acciones automáticas, como sugerir el movimiento de fondos entre cuentas, alertar proactivamente sobre necesidades de financiamiento o ajustar las prioridades de pago para proteger el capital de trabajo sin esperar una intervención manual.
La IA agéntica redefine la evaluación de riesgos al operar de forma dinámica en entornos masivos de datos. A diferencia de los sistemas tradicionales, estos agentes realizan una suscripción de préstamos y auditorías de riesgo continuas, detectando patrones inusuales y respondiendo a amenazas emergentes en tiempo real.
Al tener la capacidad de almacenar memoria de cada interacción y aprender de nuevos datos de forma autónoma, el sistema refina su precisión para predecir el comportamiento crediticio y asegurar el cumplimiento normativo.
La IA agéntica acelera el cierre mensual al dejar atrás la revisión manual de transacciones. A diferencia de las herramientas básicas, estos agentes tienen la capacidad de conectarse directamente a las fuentes de datos para realizar la recopilación de recibos pendientes y la codificación de gastos de forma autónoma.
El sistema no solo identifica coincidencias, sino que tiene la facultad de detectar anomalías y escalar los casos inconsistentes al equipo financiero solo cuando es estrictamente necesario.
Este caso de uso se enfoca en transformar el proceso de adquisiciones para proteger la liquidez de la organización. Un agente de IA puede recibir una necesidad de gasto y convertirla en una solicitud presupuestaria y conforme a las políticas internas, gestionando la ruta de aprobación con los responsables correspondientes. Al integrar el uso de herramientas externas, el sistema es capaz de crear automáticamente órdenes de compra o tarjetas de pago, garantizando que el flujo de caja se asigne de manera eficiente y bajo una gobernanza estricta.
Medir el éxito de la IA agéntica no se trata de buscar ahorros masivos en la primera semana, sino de evaluar capacidades reales bajo un P&L de IA estructurado en tres capas:
Ahorro operativo: Horas hombre evitadas, eliminación de reprocesos y optimización de licencias.
Crecimiento: Ingresos incrementales por cobros acelerados y mayor conversión de ventas asistidas.
Riesgo evitado: Pérdidas prevenidas por detección de fraudes, errores o multas de cumplimiento.
Para que la medición sea estratégica, debemos monitorear la velocidad y la profundidad del uso del sistema:
Time-to-Value (TTV): El tiempo hasta el primer resultado útil (idealmente menos de 12 semanas).
Tasa de automatización: Porcentaje de procesos que ahora son 100% autónomos o "touchless".
Profundidad de adopción: Tasa de aceptación de las decisiones del agente por parte del equipo humano.
Al final del día, el ROI se consolida cuando el agente impacta el North Star financiero de la organización, ya sea reduciendo el ciclo de conversión de efectivo o aumentando la precisión del forecast de caja.
La evolución de la inteligencia artificial en las finanzas encuentra su aplicación más potente en la optimización de la liquidez. Moonflow materializa esta transformación a través de un ecosistema que combina un software de cobranza con IA para la gestión inteligente de datos y el cumplimiento, con la potencia de Moonflow Talk, su solución de IA agéntica.
Mientras que nuestro software centraliza y automatiza el flujo de trabajo, los agentes de cobranza actúan de forma autónoma: razonan sobre el perfil del deudor, ejecutan negociaciones personalizadas y cierran procesos de pago integrándose directamente con el ERP. Al adoptar este enfoque agéntico, las organizaciones no solo automatizan tareas, sino que despliegan "trabajadores digitales" capaces de mejorar la recuperación de cartera en un 30%. ¿Listo para adoptar Moonflow? Agenda una demostración.