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MastekHw > Noticias > Noticias > Cómo la IA puede ayudar a reducir la tasa de pagos fallidos
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Cómo la IA puede ayudar a reducir la tasa de pagos fallidos

Carlos Cantor
Última actualización: octubre 27, 2026 2:15 pm
Carlos Cantor
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Cómo la IA puede ayudar a reducir la tasa de pagos fallidos
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De cara al Buen Fin 2026, que se llevará a cabo del 13 al 17 de noviembre, los retailers comienzan a prepararse para uno de los periodos de mayor demanda e intención de compra en México. De acuerdo con la Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO), 88.2% de los internautas en México ya compra en línea. Ante este escenario, Yuno anticipa uno de los retos que deberán considerar los comercios electrónicos: garantizar que el incremento en las compras digitales también se traduzca en transacciones exitosas.

En este contexto, la inteligencia artificial (IA) está evolucionando de herramientas enfocadas en analizar información hacia soluciones capaces de intervenir en procesos de negocio. McKinsey ha señalado que las empresas están avanzando hacia aplicaciones de IA con mayor capacidad para generar valor y actuar dentro de distintos flujos de trabajo. Esta evolución cobra relevancia para los pagos digitales, donde las decisiones deben tomarse en tiempo real para evitar que una oportunidad de compra termine en una transacción rechazada.

En los pagos digitales, la IA puede intervenir antes o durante el intento de pago. A través de la orquestación y el smart routing, las empresas pueden analizar variables como el método de pago, el proveedor y las condiciones de cada operación para seleccionar la ruta con mayores posibilidades de aprobación. En este escenario, NOVA, el agente de IA de Yuno, detecta pagos fallidos y carritos abandonados en tiempo real y puede contactar a los clientes a través de WhatsApp o llamadas de voz para guiarlos hacia la finalización de su compra. De esta manera, la IA pasa del análisis a una intervención concreta cuando una venta está en riesgo.

«Durante eventos como Buen Fin, cada transacción representa una oportunidad de venta. La IA aplicada a los pagos permite que las empresas pasen de analizar lo que ocurrió a tomar decisiones en tiempo real para mejorar las posibilidades de aprobación y recuperar transacciones que de otro modo podrían perderse. La tecnología debe convertirse en una herramienta para actuar en el momento en que realmente puede generar un impacto en el negocio», señaló Walter Campos, General Manager Latam de Yuno.

Ante este escenario, Yuno comparte tres recomendaciones para que los retailers fortalezcan su estrategia de pagos durante Buen Fin y otros eventos de alta demanda:

  • Identificar qué decisiones puede tomar la IA: No todas las soluciones de IA intervienen directamente en el proceso de pago. Los retailers deben evaluar si la tecnología que utilizan únicamente analiza información o si también puede actuar en tiempo real para optimizar aspectos como el enrutamiento de transacciones y la gestión de rechazos.
  • Optimizar cada transacción en tiempo real: La probabilidad de aprobación puede variar según el método de pago, el proveedor y las condiciones de cada operación. Una estrategia basada en IA puede analizar estas variables y seleccionar la ruta más adecuada para aumentar las posibilidades de que una transacción sea aprobada.
  • Convertir los pagos rechazados en oportunidades de recuperación: un pago rechazado no siempre significa una venta perdida. Soluciones de recuperación como NOVA pueden identificar transacciones con posibilidades de recuperarse y contactar al cliente mediante canales como WhatsApp o llamadas de voz, evitando reintentos innecesarios.

De cara al Buen Fin, cada paso del proceso de compra puede marcar la diferencia entre una venta completada y un carrito abandonado. Para los retailers, aprovechar la IA en los pagos significa evolucionar de una estrategia basada únicamente en entender qué sucedió a una capaz de tomar decisiones en tiempo real para proteger ingresos, mejorar la conversión y ofrecer una experiencia de compra más fluida.

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