{"id":195839,"date":"2026-08-07T14:28:12","date_gmt":"2026-08-07T17:28:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=195839"},"modified":"2026-08-07T14:28:12","modified_gmt":"2026-08-07T17:28:12","slug":"payana-apuesta-por-agentes-de-inteligencia-artificial-para-automatizar-pagos-y-procesos-fiscales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/inteligencia-artificial\/payana-apuesta-por-agentes-de-inteligencia-artificial-para-automatizar-pagos-y-procesos-fiscales\/","title":{"rendered":"Mat\u00edas Umashi: Payana apuesta por agentes de inteligencia artificial para automatizar pagos y procesos fiscales"},"content":{"rendered":"

Cuando se habla de inteligencia artificial en una empresa<\/strong>, la conversaci\u00f3n suele concentrarse en asistentes capaces de responder preguntas, generar textos o crear im\u00e1genes. Sin embargo, para Payana<\/strong> el siguiente paso est\u00e1 en utilizar IA para ejecutar tareas completas y repetitivas que ocurren detr\u00e1s de una compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n

Mat\u00edas Umashi, CEO y cofundador de Payana,<\/strong> explic\u00f3 en entrevista con IT Sitio que la compa\u00f1\u00eda desarrolla una plataforma de agentes de inteligencia artificial enfocada en las \u00e1reas financieras y operativas de empresas medianas y grandes.<\/p>\n

Payana busca automatizar buena parte de las actividades que normalmente realizan los equipos de administraci\u00f3n, contabilidad, tesorer\u00eda, cuentas por pagar y cuentas por cobrar. Esto incluye procesos como conciliaciones, pagos, c\u00e1lculo de impuestos y seguimiento de facturas.<\/p>\n

\u201cEsto no es un ChatGPT, no es un chat de preguntas y respuestas. Esto es que se hagan tareas 100% aut\u00f3nomas\u201d, e<\/em>xplic\u00f3 Umashi.<\/p>\n

La compa\u00f1\u00eda se\u00f1ala que actualmente opera en M\u00e9xico, Colombia y Argentina<\/strong> con alrededor de 1,500 a 1,600 empresas clientes en la regi\u00f3n, provenientes de sectores como manufactura, construcci\u00f3n, log\u00edstica, servicios, restaurantes y servicios financieros.<\/p>\n

Su apuesta no est\u00e1 dirigida a una industria espec\u00edfica, sino a compa\u00f1\u00edas que enfrentan operaciones financieras suficientemente complejas como para requerir equipos especializados.<\/p>\n

M\u00e9xico tiene una oportunidad, pero tambi\u00e9n un reto de adopci\u00f3n<\/span><\/h2>\n

De acuerdo con la Asociaci\u00f3n Mexicana de la Industria de Tecnolog\u00edas de Informaci\u00f3n (AMITI)<\/strong>, 80% de las compa\u00f1\u00edas en M\u00e9xico ya invierte en inteligencia artificial generativa y pr\u00e1cticamente todas prev\u00e9n aumentar su inversi\u00f3n en esta tecnolog\u00eda. La organizaci\u00f3n tambi\u00e9n se\u00f1ala que las empresas est\u00e1n destinando m\u00e1s recursos a tecnolog\u00edas como nube, an\u00e1lisis de datos y automatizaci\u00f3n.<\/p>\n

Sin embargo, Umashi<\/strong> considera que M\u00e9xico todav\u00eda avanza con cierto retraso frente a otros mercados latinoamericanos como Brasil, Colombia y Chile.<\/strong><\/p>\n

Desde su perspectiva, uno de los obst\u00e1culos est\u00e1 en la infraestructura tecnol\u00f3gica 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 informaci\u00f3n estructurada y conectarse con diferentes sistemas.<\/p>\n

\u201cEl dato es el combustible que permite a un agente operar\u201d<\/em>, explic\u00f3 el directivo.<\/p>\n

Este punto resulta especialmente relevante para M\u00e9xico, donde la transformaci\u00f3n digital tambi\u00e9n est\u00e1 estrechamente relacionada con el cumplimiento fiscal. El propio SAT ha continuado digitalizando tr\u00e1mites y servicios, incluyendo herramientas relacionadas con CFDI, declaraciones y pagos.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 hace un agente de IA con los pagos de una empresa?<\/span><\/h2>\n

Una de las nuevas apuestas de Payana est\u00e1 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.<\/p>\n

Cuando una operaci\u00f3n no se liquida en una sola exhibici\u00f3n, el SAT<\/strong> establece mecanismos espec\u00edficos para registrar los pagos mediante un CFDI<\/strong> con complemento de recepci\u00f3n de pagos. Este documento permite relacionar el pago con la operaci\u00f3n correspondiente y debe emitirse bajo los supuestos establecidos por la regulaci\u00f3n fiscal.<\/p>\n

El problema aparece cuando una empresa paga una factura, pero el proveedor tarda en enviar el complemento correspondiente o simplemente no lo entrega.<\/p>\n

Ah\u00ed es donde Payana pretende intervenir. El agente puede identificar que una factura ya fue pagada, revisar la informaci\u00f3n disponible, buscar el complemento correspondiente y, si no existe, contactar al proveedor mediante canales como correo electr\u00f3nico o mensajer\u00eda para solicitarlo.<\/p>\n

Una vez recibido, el sistema puede registrarlo y conciliar la operaci\u00f3n.<\/p>\n

La idea es sustituir una tarea que actualmente puede requerir que un empleado revise facturas, consulte informaci\u00f3n, env\u00ede correos, persiga proveedores y vuelva a comprobar que todo qued\u00f3 correctamente registrado.<\/p>\n

Seg\u00fan Umashi, esta clase de procesos puede representar una exposici\u00f3n financiera para las empresas. Payana estima que, en compa\u00f1\u00edas con una baja cobertura de complementos de pago, \u00fanicamente entre 20% y 30% de las facturas pagadas<\/strong> cuentan oportunamente con el documento correspondiente. Esta cifra es una medici\u00f3n propia de la empresa y no un indicador oficial del SAT.<\/p>\n

La apuesta: que la IA haga el trabajo y el humano conserve el control<\/strong><\/span><\/h2>\n

Uno de los principales cuestionamientos alrededor de los agentes aut\u00f3nomos est\u00e1 relacionado con el nivel de decisiones que pueden tomar sin intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n

Para Payana, la respuesta no necesariamente consiste en eliminar a las personas del proceso, sino en permitir que cada empresa determine hasta d\u00f3nde puede actuar el agente.<\/p>\n

Por ejemplo, un agente puede preparar una propuesta completa de pagos, enviarla a un gerente para su revisi\u00f3n y dejar que sea una persona quien presione el bot\u00f3n final para ejecutar la transferencia.<\/p>\n

Tambi\u00e9n puede establecerse que determinados proveedores sean gestionados autom\u00e1ticamente, mientras que otros, considerados estrat\u00e9gicos, requieran una intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n

\u201cUno puede dejar al sistema qu\u00e9 cosas puede hacer y qu\u00e9 cosas no puede hacer\u201d<\/em>, explic\u00f3 Umashi.<\/p>\n

Este modelo plantea una especie de colaboraci\u00f3n entre personas y software: la IA realiza el trabajo repetitivo y el empleado conserva las decisiones de mayor responsabilidad.<\/p>\n

La compa\u00f1\u00eda asegura que sus mediciones internas muestran una reducci\u00f3n de hasta 85% del tiempo dedicado a determinadas tareas operativas y una disminuci\u00f3n de hasta 96% en errores. Nuevamente, se trata de m\u00e9tricas proporcionadas por Payana y no de una medici\u00f3n independiente de la industria.<\/p>\n

Datos y seguridad ser\u00e1n claves para que los agentes lleguen a las empresas<\/span><\/h2>\n

La automatizaci\u00f3n de procesos financieros tambi\u00e9n plantea una pregunta inevitable: \u00bfqu\u00e9 sucede con los datos sensibles de una empresa?<\/p>\n

Payana sostiene que el uso de agentes debe acompa\u00f1arse de controles, l\u00edmites y pr\u00e1cticas de seguridad. Umashi se\u00f1al\u00f3 que la compa\u00f1\u00eda cuenta con certificaci\u00f3n ISO 27001 y que sus sistemas est\u00e1n dise\u00f1ados para establecer diferentes niveles de autorizaci\u00f3n sobre las acciones que puede ejecutar un agente.<\/p>\n

Los sistemas financieros manejan informaci\u00f3n bancaria, fiscal, contable y comercial, por lo que una adopci\u00f3n responsable requiere controles de acceso, trazabilidad y mecanismos para evitar que una IA tome acciones fuera de los par\u00e1metros establecidos.<\/p>\n

M\u00e9xico, de hecho, est\u00e1 impulsando distintas iniciativas para fortalecer sus capacidades de inteligencia artificial. La AMITI plantea que el pa\u00eds tiene la oportunidad de convertirse en un hub regional de IA hacia 2030, aunque identifica desaf\u00edos relacionados con infraestructura, financiamiento, talento, datos, regulaci\u00f3n y protecci\u00f3n de informaci\u00f3n.<\/p>\n

La capacitaci\u00f3n tambi\u00e9n se est\u00e1 convirtiendo en una prioridad. En 2025 se anunci\u00f3 un Centro P\u00fablico de Formaci\u00f3n en Inteligencia Artificial con una primera generaci\u00f3n proyectada de 10,000 estudiantes y una meta de 25,000 durante su primer a\u00f1o, con formaci\u00f3n en \u00e1reas como IA, datos, nube y ciberseguridad.<\/p>\n

Payana quiere triplicar su negocio en M\u00e9xico y Latinoam\u00e9rica<\/span><\/h2>\n

Para el segundo semestre de 2026, la compa\u00f1\u00eda anticipa nuevos productos y capacidades basados en agentes de inteligencia artificial.<\/p>\n

Umashi asegur\u00f3 que Payana triplic\u00f3 su negocio durante el a\u00f1o anterior y que mantiene el objetivo de repetir ese crecimiento. Adem\u00e1s, adelant\u00f3 que la empresa trabaja en nuevos productos para M\u00e9xico y otros mercados de la regi\u00f3n, aunque evit\u00f3 revelar detalles.<\/p>\n

El cambio m\u00e1s importante, sin embargo, podr\u00eda estar en la relaci\u00f3n entre las compa\u00f1\u00edas y la propia tecnolog\u00eda. De acuerdo con el directivo, algunos clientes ya no solamente preguntan qu\u00e9 puede hacer Payana, sino que empiezan a proponer nuevos procesos que podr\u00edan automatizarse.<\/p>\n

Ese cambio refleja una transici\u00f3n relevante: pasar de experimentar con inteligencia artificial a identificarla como una herramienta para transformar operaciones completas.<\/p>\n

Para Umashi, el riesgo para las empresas no est\u00e1 \u00fanicamente en equivocarse al implementar IA, sino en quedarse fuera de la transformaci\u00f3n.<\/p>\n

\u201cMi mayor miedo ser\u00eda no hacerlo\u201d, afirm\u00f3. La comparaci\u00f3n que plantea es sencilla: as\u00ed como internet termin\u00f3 convirti\u00e9ndose en una herramienta indispensable para trabajar, los agentes podr\u00edan convertirse en una capa permanente de los procesos empresariales.<\/p>\n

Preguntas frecuentes<\/span><\/h2>\n

\u00bfQu\u00e9 es Payana y para qu\u00e9 sirve en M\u00e9xico?<\/h3>\n

Payana es una plataforma de tecnolog\u00eda enfocada en automatizar procesos financieros y administrativos mediante agentes de inteligencia artificial. Est\u00e1 dirigida principalmente a empresas medianas y grandes y puede intervenir en tareas como cuentas por pagar, conciliaciones, tesorer\u00eda, facturaci\u00f3n, seguimiento de pagos y procesos relacionados con informaci\u00f3n fiscal.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un agente de inteligencia artificial en una empresa?<\/h3>\n

Un agente de IA es un sistema capaz de ejecutar una tarea o conjunto de tareas con cierto nivel de autonom\u00eda, en lugar de limitarse a responder preguntas. En el caso de Payana, los agentes pueden revisar informaci\u00f3n, detectar situaciones, comunicarse con proveedores, conciliar operaciones y preparar procesos financieros, mientras que la empresa puede establecer qu\u00e9 acciones requieren autorizaci\u00f3n humana.<\/p>\n

\u00bfLos agentes de IA pueden reemplazar a los empleados de finanzas en M\u00e9xico?<\/h3>\n

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 estrat\u00e9gicas. Por ejemplo, un agente puede preparar una corrida de pagos, pero una persona puede conservar la autorizaci\u00f3n final para ejecutarla. El objetivo es reducir trabajo operativo y permitir que los equipos financieros dediquen m\u00e1s tiempo a actividades de an\u00e1lisis y decisi\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Payana apuesta por agentes de inteligencia artificial para automatizar pagos, facturas y procesos financieros de empresas medianas y grandes en M\u00e9xico.<\/p>\n","protected":false},"author":235,"featured_media":195840,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[72],"tags":[249],"class_list":["post-195839","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","tag-manoamano"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/195839","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/users\/235"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=195839"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/195839\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":195843,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/195839\/revisions\/195843"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media\/195840"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=195839"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=195839"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=195839"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}