El equipo de financiamiento del comercio de Siemens Healthineers —la firma médica que se escindió de Siemens con una oferta pública inicial en 2018 y que fabrica equipos de imagenología como resonadores magnéticos y rayos X, además de tecnología para diagnóstico oncológico y de laboratorio— viene documentando su experiencia incorporando herramientas de inteligencia artificial a operaciones que ya están en producción, no en fase experimental.
La compañía vende sus equipos de alto valor a hospitales públicos en todo el mundo y depende de instrumentos clásicos de financiamiento del comercio internacional —garantías, cartas de crédito y financiamiento de cadena de suministro— para ganar y ejecutar contratos de compra pública. Desde 2021 trabaja con la fintech suiza Komgo, con sede en Ginebra, que digitaliza y automatiza procesos de trade finance tanto para bancos como para empresas, primero para incorporar automatización y el canal de comunicación Swift a sus operaciones.
El salto hacia la inteligencia artificial llegó cuando Komgo —fundada en 2018 por un consorcio de bancos y traders de commodities— introdujo el año pasado un conjunto de funciones de IA generativa dentro de su aplicación Global Trade Konnect (GTK): un agente que redacta borradores de cartas de crédito a partir de facturas u órdenes de compra, un asistente de reportes capaz de responder preguntas y consultar grandes volúmenes de datos, y un verificador inteligente de cláusulas que compara los términos de nuevas cartas de crédito contra las políticas internas de la empresa para detectar posibles riesgos.
Un desarrollo conjunto con casos de uso concretos
Healthineers fue la primera clienta de Komgo en utilizar estas capacidades. Hace año y medio, ambas firmas atravesaron un proceso detallado para identificar en qué puntos la tecnología podía sumar valor real, antes de definir tres casos de uso concretos. El punto de partida fue una necesidad clara de digitalización, automatización y flujos de trabajo más eficientes, y el desarrollo avanzó como un proceso de coinnovación entre ambas partes: desde la perspectiva de la fintech, Healthineers reunía el perfil ideal, con problemas puntuales bien identificados y potencial para escalar la solución una vez validada. Según indican desde Komgo, la inteligencia artificial resulta especialmente útil en escenarios con alto volumen de transacciones, múltiples bancos involucrados y posibilidad de desplegar el software a gran escala.
Reportes más ágiles y menos carga manual
El primer problema a resolver fue la productividad: cuánto tiempo se perdía cada mes en tareas básicas de reporting. Para atender ese punto, el equipo de Healthineers utiliza hoy el asistente de reportes integrado en GTK, que eliminó buena parte de las tareas manuales, redujo errores y mejoró la toma de decisiones, según describe la compañía.
La herramienta permite formular consultas directas en lenguaje natural —por ejemplo, pedir el listado de garantías emitidas en la India durante el último año, o el desempeño de un banco determinado en los últimos seis meses y su tiempo de respuesta promedio— y obtener el dato de forma inmediata. Eso le permite al equipo llegar mejor preparado a sus reuniones con los bancos, con información concreta sobre tiempos de respuesta o desempeño reciente ya disponible. El sistema puede incluso sugerir si conviene derivar una solicitud a otra entidad financiera según el margen disponible o los costos vigentes, aunque la decisión final sigue quedando en manos del equipo humano.
Automatización de garantías y cartas de crédito
El segundo frente de trabajo fue la emisión de garantías. Cada año, la compañía debe tramitar miles de nuevas garantías de oferta o de cumplimiento para clientes públicos, con plazos de entrega que van de un día a cinco días hábiles según el mercado, y con un equipo relativamente reducido para el volumen de operaciones. A eso se sumaba que buena parte de esas garantías incluye cláusulas no estandarizadas, que había que revisar una por una para verificar si representaban un riesgo o se ajustaban a las políticas internas, una tarea hasta ahora bastante subjetiva. Para resolverlo, Healthineers detalló a Komgo qué cláusulas podían implicar riesgo o violar sus lineamientos, y con esa información la fintech entrenó al sistema para identificarlas, clasificarlas por nivel de riesgo, explicar el motivo y sugerir redacciones alternativas.
Algo similar ocurre con las cartas de crédito: el proceso solía requerir revisar documentos de origen en formatos muy distintos según el país, extraer manualmente los datos clave y elaborar un borrador que el banco devolvía revisado, lo que obligaba a dos o tres rondas de comparación entre versiones. Con el nuevo esquema, Healthineers carga el documento de origen y el sistema extrae automáticamente los campos relevantes, sin importar el formato, además de vincular las distintas versiones del borrador para facilitar su comparación. Según estimaciones preliminares de ambas firmas, el conjunto de estas soluciones podría ahorrar entre 600 y 800 horas de trabajo al año.
De cara a los próximos pasos, en Healthineers consideran que la inteligencia artificial agéntica podría ser la etapa siguiente: un escenario en el que agentes de la empresa, de Komgo y de los bancos se comuniquen entre sí para resolver de forma automática las tareas rutinarias y de bajo riesgo, sin reemplazar a los especialistas humanos sino funcionando como asistentes digitales que sugieren recomendaciones mientras las decisiones siguen en manos de las personas. Desde Komgo agregan que la reducción de errores y la mayor proactividad que habilita la IA benefician a todo el ecosistema de financiamiento del comercio, dado el alto nivel de interconexión entre sus participantes.
