Las ventajas de la IA en la recuperación de deudas
Las empresas de recobro y los departamentos internos de las compañías tienen como misión recuperar los impagos, una tarea a menudo compleja y que consume mucho tiempo. Tradicionalmente, los gestores de recobro se apoyan en su habilidad y en variables relacionadas con la situación económica, profesional, comercial y familiar del deudor para determinar las estrategias a adoptar.
La IA permite optimizar estos procesos al analizar los datos de manera más profunda y rápida. Por ejemplo, una empresa de recobro encargada de gestionar el recobro para sus clientes estará necesariamente obligada, si no lo hace ya, a utilizar algoritmos de IA para priorizar a los deudores según su probabilidad de pago, el valor económico de sus deudas y la evaluación de su solvencia a priori. Los criterios que alimentan estos algoritmos pueden ser variados y adaptados, e incluso personalizados en función de la estrategia comercial y financiera del acreedor (comportamiento pagador de sus clientes, historial de pagos, importancia económica, etc.). Esta priorización permite concentrar los esfuerzos en las deudas más rápidas de recuperar y económicamente rentables, mejorando así la eficiencia de las operaciones:
- Evitando la implementación de recursos innecesarios frente a una situación técnicamente irrecuperable.
- Permitiendo un ahorro de tiempo en el tratamiento durante las transiciones de estrategias (amistosas/judiciales) y minimizando la pérdida de oportunidad de recobro.
También cabe destacar que la implementación en España, al igual que en Europa, de la facturación electrónica (y por lo tanto de datos estructurados conformes) constituirá potencialmente una masa de datos extremadamente interesante para explotar por las I.A.
Los límites y riesgos de la IA
Sin embargo, el uso de la IA en este campo no debe tomarse a la ligera. Los algoritmos, aunque eficaces, también pueden sufrir sesgos que conllevan discriminaciones. Por ejemplo, sistemas de IA mal configurados podrían privilegiar ciertos grupos de deudores o tipologías de empresas (deudas B2B) en función de criterios socioeconómicos o sectoriales, exacerbando las desigualdades existentes y obteniendo un resultado final alejado del objetivo buscado, no sin riesgos.
Por lo tanto, es crucial reforzar la dimensión de control y conformidad en el uso de estas tecnologías. Las empresas deben asegurar que sus sistemas de IA también respeten las normas éticas y legales, y que sean auditados regularmente para detectar y corregir posibles sesgos siempre presentes.
La IA como Inteligencia Aumentada
Es fundamental abordar el campo del recobro desde una visión de inteligencia aumentada en lugar de inteligencia artificial. La IA debe ser vista como una herramienta que amplifica las capacidades humanas sin reemplazarlas, permitiendo aumentos en la productividad. Los gestores de recobro pueden beneficiarse del análisis rápido y preciso de los datos por parte de la IA, pero su rol sigue siendo crucial para interpretar estos datos, tomar decisiones técnicas y éticas, y mantener una relación humana con los deudores.
Este enfoque híbrido no solo permite mejorar la eficiencia de las operaciones de recobro, sino también preservar el aspecto humano del proceso, crucial para mantener una relación de confianza con los clientes, especialmente en cuestiones comerciales. Al combinar las posibilidades de la IA con las competencias humanas, es posible crear un entorno de trabajo eficiente pero también ético.
Conclusión
La introducción de la IA en las prácticas de recobro de deudas representa un avance significativo que ofrece aumentos en la productividad y una mejor gestión de los recursos. Sin embargo, para evitar desviaciones discriminatorias y maximizar los beneficios, es esencial adoptar un enfoque de inteligencia aumentada. Esto implica reforzar los mecanismos de control y conformidad y mantener una interacción humana en el proceso de recobro. Al integrar estos principios, podemos esperar un futuro donde la IA contribuya a una sociedad más justa y equitativa, al tiempo que aumenta la eficiencia de las empresas.
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