Un agente de IA revisó su deuda: el banco no era el problema.

Cómo un sistema de agentes de inteligencia artificial revisó la deuda de un taller metalmecánico, descubrió que el banco no era el problema, y después se detuvo a preguntar lo que ningún dato podía contestar. La deuda de una pyme puede gestionarse con apoyo de la IA y con el criterio del CEO.

Fernando pidió un cupo rotativo de doscientos diez millones de pesos en abril de 2023.

Desde entonces ha pagado ciento setenta y cinco millones en intereses. Hoy debe doscientos diez millones.

No bajó un peso.

Y no es que Fernando sea descuidado. El cupo rotativo se renueva solo. Nadie le manda un aviso que diga: usted lleva tres años pagando arriendo por esta plata.

Este es el caso de cómo un sistema de agentes revisó esa deuda, y de por qué la conclusión no fue la que cualquiera esperaría.

Una aclaración de entrada: Estructuras Camargo es una empresa ficticia que armé para ilustrar el caso. Las cifras son realistas y toda la aritmética se verifica en pantalla. Lo que no es ficticio son las tasas de mercado contra las que comparamos: las publica la Superintendencia Financiera en Datos Abiertos, son públicas y son gratis.

El negocio y el problema

Estructuras Camargo es un taller metalmecánico en Puente Aranda, Bogotá. Cuarenta y dos empleados, estantería y estructura liviana para bodegas, fundado en 2004. Vendió casi ocho mil millones el año pasado.

Le va bien. Y debe setecientos cuarenta millones de pesos, repartidos en seis obligaciones con tres entidades.

Ninguna la escogió. Las fue pidiendo el día que hacían falta: esta para comprar lámina, esta para la plegadora, esta porque llegó un contrato grande y había que anticipar. Nunca se sentó a mirarlas juntas.

Esas seis obligaciones le cuestan ciento sesenta y cuatro millones al año. Veintiocho de cada cien pesos de utilidad operacional se le van en intereses.

Y aquí está lo que casi todo dueño de pyme hace en este punto: concluir que le están cobrando caro, e irse a pelear la tasa con el banco.

La solución: cinco piezas, cada una en su papel

Lo que montamos no es un programa que da respuestas. Son cinco piezas, y lo interesante está en cómo se reparten el trabajo:

    • El código hace las cuentas. Todas. Sumas, promedios, tasas equivalentes. Eso no se le encarga a un agente de inteligencia artificial, porque estos modelos razonan bien y calculan mal.

    • El dato público pone el punto de comparación. El sistema sale solo a consultar lo que los bancos le están cobrando de verdad a las empresas pequeñas en Colombia, según el plazo y según la garantía.

    • El primer agente clasifica e interpreta. Mira cada obligación y decide qué necesidad está financiando de verdad.

    • Fernando pone los límites. El sistema se detiene, le pregunta, y espera.

    • El segundo agente arma las opciones, con esas respuestas adentro.

Cinco capas, y la del medio es un ser humano.

Cómo funciona el flujo, paso a paso

    1. Lee seis cosas al mismo tiempo. Cuatro son hojas de Fernando: sus obligaciones, la historia mes a mes de los últimos dos años, su cartera y los datos de la empresa. Hojas de cálculo normales, de las que cualquier empresa puede armar en una tarde.

    1. Las otras dos son consultas al Estado. A las tasas de interés que publica la Superintendencia Financiera para crédito comercial a pequeña empresa, agrupadas por plazo y por tipo de garantía.

    1. Un nodo de código hace la aritmética y escoge, con una regla escrita y visible, cuál franja de mercado sirve de comparación.

    1. El agente clasifica las seis obligaciones por la necesidad que financia cada una: permanente, transitoria, activo fijo.

    1. Otro nodo de código vuelve a hacer todas las cuentas por su lado y las compara con lo que el agente afirmó. Si no coinciden, el sistema avisa.

    1. El sistema se detiene y le manda cuatro preguntas al celular.

    1. Solo cuando Fernando contesta, el segundo agente arma tres caminos.

Lo que encontró: el problema no era el precio

Lo primero que el sistema trajo de afuera fue esta tabla, y es el corazón del caso.

Los bancos no cobran lo mismo según el plazo. Para crédito comercial a pequeña empresa, hasta treinta días el promedio está alrededor del 28%. De uno a tres años, cerca del 22%. A más de siete años, por debajo del 18,5%.

Diez puntos de diferencia. La misma plata, el mismo empresario. Lo único que cambia es el tiempo.

Y tiene su lógica: si usted pide a treinta días, el banco tiene que volver a estudiarlo cada mes y no sabe si va a seguir ahí. Esa incertidumbre se la cobra. Si usted se compromete a tres años, el banco respira.

Ahora mire la tasa del cupo rotativo de Fernando: 27,4%. Suena carísima.

Pero el mercado, para plata a treinta días, cobra más que eso.

A Fernando nadie lo está robando. Su banco no le está cobrando de más. El leasing de la plegadora está dos puntos por debajo del mercado para su plazo. El crédito del socio también está por debajo. Fernando negoció bien.

El problema es otro.

Esos doscientos diez millones del cupo rotativo, más ciento cincuenta del crédito de tesorería, no son plata de treinta días. El cupo lleva cuarenta y un meses ahí sin bajar un peso. El de tesorería lleva veintiuno, renovado siete veces, sin abonar nada.

Esa es la plata con la que Fernando compra lámina de contado para que le den descuento, mientras sus clientes le pagan a sesenta días. La necesita siempre, todos los meses. Es una necesidad permanente.

Y la está pidiendo al precio de la urgencia.

Trescientos sesenta millones pagando una tasa ponderada del 26,32%, cuando un crédito a término de uno a tres años —el instrumento que corresponde a esa necesidad— cuesta 21,99% según doce mil ciento cuarenta y tres operaciones reales reportadas a la Superintendencia.

Quince millones y medio al año. Por el plazo. No por la tasa.

El freno: donde la máquina se detiene

Hasta aquí llega el sistema solo. Y entonces para.

No porque falle. Porque para decirle a Fernando qué hacer hay que saber tres o cuatro cosas que no están en ninguna hoja de cálculo. La ejecución queda en espera, le llega un correo al celular, y el segundo agente no arranca hasta que alguien conteste.

Las preguntas fueron estas:

¿Por qué el cupo rotativo nunca baja? Porque lo necesita todos los meses. Esa plata está metida en la operación.

¿Con cuál entidad no quiere mover nada, y por qué? Con el Banco Andino. Le prestó en 2020, cuando no prestaba nadie. Puede cambiar de producto dentro del mismo banco, pero no le cancela.

¿Hasta qué monto pondría la bodega de respaldo? Hasta doscientos cincuenta millones. Ni un peso más. Es el respaldo de la familia.

¿Cuánta plata necesita tener disponible? Cien millones libres siempre. Sin eso no duerme.

Ninguna de esas cuatro respuestas está en ninguna hoja de cálculo del mundo. Las tres primeras son política del dueño. La cuarta es memoria.

Y la última trajo algo que Fernando no sabía: pidió conservar cien millones disponibles, y hoy tiene noventa. Su propia regla ya estaba incumplida, y se enteró contestando una pregunta.

Los tres caminos, y el que parecía obvio

Con esas respuestas adentro, el segundo agente armó tres opciones. No las ordenó de mejor a peor, y eso se le pidió expresamente.

Con respaldo del Fondo Nacional de Garantías. La deuda pasa a crédito a término dentro del mismo banco, al 20,08%. Veintidós millones menos al año. Es la que más ahorra, de lejos. Pero el Fondo cobra una comisión que no está incluida en esa tasa y que no publica ninguna base de datos: solo la cotiza el banco después de radicar la solicitud. El camino que más ahorra depende de un número que todavía nadie conoce.

Sin comprometer nada, a dieciocho meses. Casi trece millones menos al año, sin tocar ningún activo, con una cuota mensual más alta.

Poniendo la bodega de respaldo. Ocho millones y medio al año.

Deténgase en esa última cifra, porque es contraintuitiva. Hipotecar la bodega de la familia por tres años, para ahorrarse ocho millones y medio. ¿Por qué tan poco? Porque el dato público dice que la garantía real casi no baja la tasa: con garantía idónea el mercado está en 22,65%, sin ninguna garantía en 22,74%. Nueve puntos básicos de diferencia.

Lo que el dueño cree que vale su garantía, y lo que el mercado paga por ella, son dos cosas distintas.

Y lo más interesante de todo

Fernando pidió conservar cien millones disponibles. Era su condición.

Ninguno de los tres caminos se los deja.

El sistema no se inventó una cuarta opción para quedar bien. Se lo dijo de frente: lo que usted quiere ahorrar y lo que usted quiere conservar no caben juntos. Si quiere los cien millones libres, eso lo tiene que negociar aparte.

Esa es la decisión, y no es un cálculo. Es saber cuánto vale dormir tranquilo.

¿Quiere revisar su propia deuda?

Si su empresa tiene más de dos obligaciones, hágase esta pregunta esta semana: el saldo de la más vieja, ¿ha bajado, o lleva años renovándose?

Si lleva años renovándose, usted no tiene un crédito. Tiene un arriendo.

Para armar algo parecido no hace falta un equipo de tecnología. Se necesitan sus obligaciones en una hoja de cálculo, la historia mes a mes de los últimos dos años —que es lo que revela si un saldo baja o no—, una cuenta de Claude, y n8n para conectar las piezas.

Y fíjese en el reparto, porque es la idea de fondo. El código calcula. El dato público, que es gratis y está ahí, pone el punto de comparación. Los agentes clasifican e interpretan. Y el dueño decide, porque escoger entre comprometer la bodega, pagar una cuota más alta, o esperar una comisión que nadie ha cotizado, no es un problema de aritmética. Es saber qué clase de riesgo aguanta usted durmiendo.

Cuando alguien le diga que la inteligencia artificial le reestructura la deuda sola, desconfíe. La inteligencia artificial prepara las opciones. La decisión sigue siendo suya.

Para descargar

Plantilla de estructura de deuda. Una hoja con las columnas y las fórmulas puestas, para que usted meta sus propias obligaciones y vea su tasa ponderada y cuánto le cuesta el desajuste.

Los dos encargos completos. Las instrucciones que recibieron los dos agentes, comentadas regla por regla, para que vea por qué cada una está ahí.

Este caso hace parte de una serie. Cada semana tomo un dolor concreto de una empresa y le encargo el trabajo a agentes de inteligencia artificial, con datos que la empresa ya tiene. El sistema investiga, encuentra la causa y arma las opciones. Y se detiene siempre en el mismo punto: donde la decisión deja de ser un cálculo y pasa a ser criterio.

Publicaciones Similares

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *