Software de cobro de deudas con IA: Cómo aplicarlo en tu empresa

Para cualquier empresa, especialmente una institución financiera, es necesario tener un software que le permitan mantener un control de las deudas y las notificaciones de cobranza a sus clientes, además de otras funciones. Para precisamente esto es que se utiliza un software de cobro integrado con inteligencia artificial.

La inteligencia artificial ya dejó de ser una novedad, o algo sacado de una película de ciencia ficción, para convertirse en el mejor asistente y herramienta de cualquier profesional o empresa a nivel mundial, es por ello que no debemos temerle y, al contrario, integrar en los procesos más importantes de la compañía.

El crecimiento del uso de IA ha crecido exponencialmente en varias industrias, es por ello que la bancaria debe ser la próxima. Como lo indica un estudio de Statista “Los servicios de TI en la industria tecnológica fueron los que más utilizaron IA a nivel mundial en 2024. En general, el sector tecnológico, así como los sectores de medios y telecomunicaciones, son los más prolíficos. Dentro de las funciones, son TI, marketing y operaciones de servicios los que más utilizan IA. Esto se debe a que estas funciones pueden beneficiarse de distintos niveles de IA, tanto mayores como menores, para mejorar diversas funciones”.

¿Por qué evolucionar hacia un software de cobro de deudas con IA?

Un software de cobranza básico es bastante útil, no lo vamos a negar, pero llevarlo a su máxima evolución al integrarlo con inteligencia artificial, podrás solventar algunas limitaciones que ya hayas notado: comunicación sin personalidad, baja predictibilidad, poca capacidad para priorizar de manera inteligente.

Vamos a enlistar las razones por las que debes migrar a un software de cobranza con IA:

Beneficios clave:

• Priorización predictiva: Los modelos de machine learning pueden asignar una “propensión al pago” a cada deudor, identificando quiénes tienen mayor probabilidad de responder. Así se concentran los recursos humanos en cuentas con más retorno esperado. Estudios reportan mejoras del 15-20 % en recuperación al aplicar estas técnicas.
• Segmentación inteligente y omnicanal: Un sistema con IA puede decidir si contactar a un deudor por SMS, correo, llamada, WhatsApp u otro canal, ajustándose a su perfil, horarios y propensión de respuesta. La mensajería se adapta: tono, frecuencia y canal recomendado.
• Automatización de tareas repetitivas: La IA permite delegar tareas operativas (envío de recordatorios, verificación de pagos, contestar consultas simples) de forma autónoma. De hecho, equipos financieros que usan automatización han reducido el esfuerzo manual hasta un 40 % según The Hackett Group.
• Mejora en la experiencia del cliente / deudor: En lugar de comunicaciones masivas e impersonales, la IA permite un abordaje más empático y adaptado. Esto ayuda no solo a cobrar, sino a preservar la relación y evitar repercusiones negativas de imagen.
• Eficiencia operativa y reducción de costos: Las plataformas de IA en cobranzas suelen multiplicar la productividad por entre 2x y 4x y reducir costos operativos en un rango de 30 % a 50 %, según estimaciones de mercado.
• Cumplimiento y control de riesgo: Un elemento crítico en cobranza son los límites legales (horarios permitidos, lenguaje adecuado, regulaciones locales). Un software con IA puede incorporar reglas automáticas de cumplimiento (compliance) para evitar sanciones y filtrar interacciones con riesgo.

Rootlenses: herramienta IA que necesitas para un software de cobranza

Una de las herramientas de inteligencia artificial que puedes implementar es Rootlenses, con su funcionalidad Voice la cual permite crear y entrenar un agente IA que realice llamadas automáticas y también programadas a todos los clientes con pagos pendientes.

Con su capacidad para adaptarse al cliente, mantener una conversación fluida y poder de convencimiento, Rootlenses es una herramienta ideal para ser integrada con un software de cobranza, maximizando las funcionalidades del mismo y trayendo beneficios a la empresa.

¿Cómo se puede implementar un software de cobranza con inteligencia artificial?

Acá se debe ir por pasos, no apurar la implementación porque podría no hacerse de manera correcta. Primero se deben recolectar los datos e información que analizará la inteligencia artificial, como por ejemplo: tasas de morosidad por antigüedad, hábitos de pago, fallas frecuentes en comunicaciones, canales usados, perfiles de cliente. Necesitas datos de calidad: históricos de pago, contactos previos, respuestas y rechazos.

Al tener esto ya seteado, vamos a identificar los objetivos que se quieran alcanzar luego de la implementación de la herramienta. Ya con esto en mano, escogemos una herramienta que se adapte a las necesidades de su software de cobranza y sus funcionalidades.

Existen dos caminos:

• Comprar o licenciar una solución especializada: Algunas plataformas en el mercado ya combinan modelos predictivos, automatización, workflows de cobranzas y APIs listas.
• Construir internamente la capa de IA sobre tu software de cobranza: en Rootstack podríamos desarrollar módulos de scoring predictivo, motor de reglas y agente conversacional adaptado a tu industria específica.

Teniendo estos pasos ya establecidos, se comienza con las pruebas previo a la total implementación de la herramienta.