En los últimos años, las empresas se han enfrentado a un desafío que crece silenciosamente: una buena gestión del riesgo de crédito B2B se ha convertido en una necesidad que se gestiona con tecnologías del siglo pasado. Aún así, muchas empresas siguen tomando decisiones basadas exclusivamente en información histórica (estados financieros, burós de morosidad, etc.), con referencias subjetivas y análisis en hojas de cálculo que no logran anticipar los cambios constantes del mercado actual.
Durante el reciente webinar organizado por Atlax 360, tres voces con perspectivas complementarias, René Suárez, General Manager Administration en Mueller México, Mauricio Fajardo, Gerente de Riesgos en Nurueña SAS, Colombia y el profesor David Díaz de la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Chile coincidieron en un mensaje contundente:
La ventaja competitiva ya no está en reaccionar, sino en anticipar. Y anticipar es imposible sin ecosistemas digitales y modelos predictivos de inteligencia artificial.
Del espejo retrovisor a una visión panorámica del cliente
Históricamente, las decisiones de crédito se tomaban en base a tres factores:
- Estados financieros con un decalaje de un año en el mejor de los casos.
- Centrales de riesgo, aunando la información pública disponible según la legislación de cada país.
- Referencias comerciales que aumentan la subjetividad del análisis.
Pero esta información es limitada y, en muchos casos, insuficiente. Tal como señalaba Mauricio Fajardo, un cliente puede pagar impecablemente con su tarjeta de crédito, pero incumplir sistemáticamente sus créditos comerciales; son mundos totalmente diferentes.
Por eso, decisiones basadas únicamente en “cómo me ha pagado” se quedan cortas.
Hoy los ecosistemas digitales permiten ver el comportamiento del cliente dentro y fuera de la organización, capturar señales tempranas, identificar riesgos invisibles y descubrir oportunidades de venta que antes no se podían detectar.
El poder del Machine Learning en modelos predictivos B2B
El profesor David Díaz introdujo una distinción clave:
- Pronosticar es proyectar el futuro basándose en patrones históricos.
- Predecir es entender además por qué esos patrones ocurren.
La IA y el Machine Learning permiten trabajar en este segundo nivel:
- Incorporando nuevas fuentes de información.
- Detectando relaciones que el humano no puede observar.
- Identificando señales tempranas con meses de anticipación.
En Atlax 360, tras años desarrollando y optimizando nuestros modelos de Machine Learning, hemos logrado desarrollar un sistema predictivo que mejora la toma de decisiones, adaptándose a las necesidades específicas de cada empresa. Nuestro algoritmo, utilizando modelos tradicionales junto con información comportamental en pagos provenientes de los ERPs, logra una predicción del 88% Au Roc* en la previsión de incumplimiento de pagos.
*¿Qué es la AUC ROC? Medida que nos proporciona el rendimiento de los modelos para poder compararlos, donde a mayor porcentaje, mejor rendimiento del modelo. La curva ROC se usó por primera vez en la II Guerra Mundial para analizar las señales de radar y así controlar a la aviación japonesa.
Ecosistemas digitales: la nueva simbiosis empresarial
Las empresas que participan en estos ecosistemas no solo reciben información, además la fortalecen colectivamente. Cuantos más actores están conectados, más poderoso se vuelve el modelo predictivo. En nuestra base de datos Atlax 360, se cruzan todos los comportamientos en pagos de una compañía con todos sus proveedores conectados, creando así 3 indicadores objetivos y en tiempo real, anticipando a posibles retrasos:
- Índice de Comportamiento en Pagos (ICP)
- Riesgo Inmediato de Impago (RIIM)
- Límite de Crédito
Es un efecto de simbiosis donde todos aportan y todos reciben valor. Esto permite:
- Otorgar crédito en tiempo real.
- Reducir pérdidas por cartera.
- Expandir ventas hacia clientes antes invisibles.
- Profesionalizar procesos sin grandes inversiones internas.
Tal como señala Mauricio Fajardo, estos aspectos representan para las empresas no financieras una verdadera democratización del riesgo de crédito.
René Suárez compartió un punto clave: el área de crédito deja de ser un “stopper de ventas” y se convierte en un habilitador estratégico de crecimiento, donde el crédito es una palanca para crecer con seguridad y con foco. Aquellos clientes de la base trabajando a contado y otorgándole confianza para el crédito para vender mejor en lugar de no vender por intuición.
El futuro ya llegó… y no espera
Muchas empresas aún creen que “les funciona” su modelo actual. Pero, como concluyeron los panelistas, esto no garantiza que les siga funcionando. Las tecnologías avanzan más rápido que nunca, y quienes no se adapten corren el riesgo de quedar fuera del mercado sin darse cuenta.
La verdadera pregunta hoy no es si abrazar la IA, sino cuánto tiempo tardará ésta en generar retorno. Apoyándose en herramientas consolidadas en el mercado, como Yndika, este retorno y curva de aprendizaje se reduce a pocos meses.
