Cuando se habla de inteligencia artificial en una empresa, la conversación suele concentrarse en asistentes capaces de responder preguntas, generar textos o crear imágenes. Sin embargo, para Payana el siguiente paso está en utilizar IA para ejecutar tareas completas y repetitivas que ocurren detrás de una compañía.
Matías Umashi, CEO y cofundador de Payana, explicó en entrevista con IT Sitio que la compañía desarrolla una plataforma de agentes de inteligencia artificial enfocada en las áreas financieras y operativas de empresas medianas y grandes.
Payana busca automatizar buena parte de las actividades que normalmente realizan los equipos de administración, contabilidad, tesorería, cuentas por pagar y cuentas por cobrar. Esto incluye procesos como conciliaciones, pagos, cálculo de impuestos y seguimiento de facturas.
“Esto no es un ChatGPT, no es un chat de preguntas y respuestas. Esto es que se hagan tareas 100% autónomas”, explicó Umashi.
La compañía señala que actualmente opera en México, Colombia y Argentina con alrededor de 1,500 a 1,600 empresas clientes en la región, provenientes de sectores como manufactura, construcción, logística, servicios, restaurantes y servicios financieros.
Su apuesta no está dirigida a una industria específica, sino a compañías que enfrentan operaciones financieras suficientemente complejas como para requerir equipos especializados.
México tiene una oportunidad, pero también un reto de adopción
De acuerdo con la Asociación Mexicana de la Industria de Tecnologías de Información (AMITI), 80% de las compañías en México ya invierte en inteligencia artificial generativa y prácticamente todas prevén aumentar su inversión en esta tecnología. La organización también señala que las empresas están destinando más recursos a tecnologías como nube, análisis de datos y automatización.
Sin embargo, Umashi considera que México todavía avanza con cierto retraso frente a otros mercados latinoamericanos como Brasil, Colombia y Chile.
Desde su perspectiva, uno de los obstáculos está en la infraestructura tecnológica y, especialmente, en la forma en que las empresas gestionan sus datos. Para que un agente de IA pueda realizar tareas financieras de manera confiable necesita acceder a información estructurada y conectarse con diferentes sistemas.
“El dato es el combustible que permite a un agente operar”, explicó el directivo.
Este punto resulta especialmente relevante para México, donde la transformación digital también está estrechamente relacionada con el cumplimiento fiscal. El propio SAT ha continuado digitalizando trámites y servicios, incluyendo herramientas relacionadas con CFDI, declaraciones y pagos.
¿Qué hace un agente de IA con los pagos de una empresa?
Una de las nuevas apuestas de Payana está relacionada con los complementos de pago, un proceso que puede parecer menor para un consumidor, pero que representa una carga operativa importante para los equipos financieros.
Cuando una operación no se liquida en una sola exhibición, el SAT establece mecanismos específicos para registrar los pagos mediante un CFDI con complemento de recepción de pagos. Este documento permite relacionar el pago con la operación correspondiente y debe emitirse bajo los supuestos establecidos por la regulación fiscal.
El problema aparece cuando una empresa paga una factura, pero el proveedor tarda en enviar el complemento correspondiente o simplemente no lo entrega.
Ahí es donde Payana pretende intervenir. El agente puede identificar que una factura ya fue pagada, revisar la información disponible, buscar el complemento correspondiente y, si no existe, contactar al proveedor mediante canales como correo electrónico o mensajería para solicitarlo.
Una vez recibido, el sistema puede registrarlo y conciliar la operación.
La idea es sustituir una tarea que actualmente puede requerir que un empleado revise facturas, consulte información, envíe correos, persiga proveedores y vuelva a comprobar que todo quedó correctamente registrado.
Según Umashi, esta clase de procesos puede representar una exposición financiera para las empresas. Payana estima que, en compañías con una baja cobertura de complementos de pago, únicamente entre 20% y 30% de las facturas pagadas cuentan oportunamente con el documento correspondiente. Esta cifra es una medición propia de la empresa y no un indicador oficial del SAT.
La apuesta: que la IA haga el trabajo y el humano conserve el control
Uno de los principales cuestionamientos alrededor de los agentes autónomos está relacionado con el nivel de decisiones que pueden tomar sin intervención humana.
Para Payana, la respuesta no necesariamente consiste en eliminar a las personas del proceso, sino en permitir que cada empresa determine hasta dónde puede actuar el agente.
Por ejemplo, un agente puede preparar una propuesta completa de pagos, enviarla a un gerente para su revisión y dejar que sea una persona quien presione el botón final para ejecutar la transferencia.
También puede establecerse que determinados proveedores sean gestionados automáticamente, mientras que otros, considerados estratégicos, requieran una intervención humana.
“Uno puede dejar al sistema qué cosas puede hacer y qué cosas no puede hacer”, explicó Umashi.
Este modelo plantea una especie de colaboración entre personas y software: la IA realiza el trabajo repetitivo y el empleado conserva las decisiones de mayor responsabilidad.
La compañía asegura que sus mediciones internas muestran una reducción de hasta 85% del tiempo dedicado a determinadas tareas operativas y una disminución de hasta 96% en errores. Nuevamente, se trata de métricas proporcionadas por Payana y no de una medición independiente de la industria.
Datos y seguridad serán claves para que los agentes lleguen a las empresas
La automatización de procesos financieros también plantea una pregunta inevitable: ¿qué sucede con los datos sensibles de una empresa?
Payana sostiene que el uso de agentes debe acompañarse de controles, límites y prácticas de seguridad. Umashi señaló que la compañía cuenta con certificación ISO 27001 y que sus sistemas están diseñados para establecer diferentes niveles de autorización sobre las acciones que puede ejecutar un agente.
Los sistemas financieros manejan información bancaria, fiscal, contable y comercial, por lo que una adopción responsable requiere controles de acceso, trazabilidad y mecanismos para evitar que una IA tome acciones fuera de los parámetros establecidos.
México, de hecho, está impulsando distintas iniciativas para fortalecer sus capacidades de inteligencia artificial. La AMITI plantea que el país tiene la oportunidad de convertirse en un hub regional de IA hacia 2030, aunque identifica desafíos relacionados con infraestructura, financiamiento, talento, datos, regulación y protección de información.
La capacitación también se está convirtiendo en una prioridad. En 2025 se anunció un Centro Público de Formación en Inteligencia Artificial con una primera generación proyectada de 10,000 estudiantes y una meta de 25,000 durante su primer año, con formación en áreas como IA, datos, nube y ciberseguridad.
Payana quiere triplicar su negocio en México y Latinoamérica
Para el segundo semestre de 2026, la compañía anticipa nuevos productos y capacidades basados en agentes de inteligencia artificial.
Umashi aseguró que Payana triplicó su negocio durante el año anterior y que mantiene el objetivo de repetir ese crecimiento. Además, adelantó que la empresa trabaja en nuevos productos para México y otros mercados de la región, aunque evitó revelar detalles.
El cambio más importante, sin embargo, podría estar en la relación entre las compañías y la propia tecnología. De acuerdo con el directivo, algunos clientes ya no solamente preguntan qué puede hacer Payana, sino que empiezan a proponer nuevos procesos que podrían automatizarse.
Ese cambio refleja una transición relevante: pasar de experimentar con inteligencia artificial a identificarla como una herramienta para transformar operaciones completas.
Para Umashi, el riesgo para las empresas no está únicamente en equivocarse al implementar IA, sino en quedarse fuera de la transformación.
“Mi mayor miedo sería no hacerlo”, afirmó. La comparación que plantea es sencilla: así como internet terminó convirtiéndose en una herramienta indispensable para trabajar, los agentes podrían convertirse en una capa permanente de los procesos empresariales.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Payana y para qué sirve en México?
Payana es una plataforma de tecnología enfocada en automatizar procesos financieros y administrativos mediante agentes de inteligencia artificial. Está dirigida principalmente a empresas medianas y grandes y puede intervenir en tareas como cuentas por pagar, conciliaciones, tesorería, facturación, seguimiento de pagos y procesos relacionados con información fiscal.
¿Qué es un agente de inteligencia artificial en una empresa?
Un agente de IA es un sistema capaz de ejecutar una tarea o conjunto de tareas con cierto nivel de autonomía, en lugar de limitarse a responder preguntas. En el caso de Payana, los agentes pueden revisar información, detectar situaciones, comunicarse con proveedores, conciliar operaciones y preparar procesos financieros, mientras que la empresa puede establecer qué acciones requieren autorización humana.
¿Los agentes de IA pueden reemplazar a los empleados de finanzas en México?
No necesariamente. El enfoque planteado por Payana es que los agentes automaticen las tareas manuales y repetitivas, mientras que las personas mantengan el control sobre decisiones sensibles o estratégicas. Por ejemplo, un agente puede preparar una corrida de pagos, pero una persona puede conservar la autorización final para ejecutarla. El objetivo es reducir trabajo operativo y permitir que los equipos financieros dediquen más tiempo a actividades de análisis y decisión.
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