Sunil Padiyar, Director de Tecnología de Trintech – Serie de Entrevistas

Sunil Padiyar es un experimentado Director de Tecnología (CTO) con un sólido historial en la arquitectura de soluciones de software B2B basadas en la nube para empresas de software en crecimiento rápido. Como CTO de Corcentric, lideró un crecimiento de ingresos del 25% anual, centrándose en la oficina del director financiero mediante la simplificación de las cuentas por pagar, la automatización, la compra y los pagos. Sunil también ocupó el cargo de CTO en FacilitySource, supervisando su notable expansión de $40 millones a $250 millones en solo 5 años, culminando en una adquisición exitosa por parte de CBRE.

Trintech es un proveedor global de software basado en la nube que automatiza los procesos de cierre financiero y reconciliación de cuentas para los equipos de finanzas y contabilidad. Con más de 35 años de experiencia, apoya a miles de clientes en más de 100 países, procesando miles de millones de transacciones anualmente. La empresa aprovecha la automatización impulsada por inteligencia artificial y las asociaciones estratégicas para ayudar a los profesionales de finanzas a pasar de tareas manuales a trabajo de mayor valor.

¿Qué te llevó a construir soluciones que empoderan a los equipos de finanzas a lo largo de más de dos décadas en puestos de liderazgo tecnológico, y cómo ha evolucionado esa motivación a lo largo de tu carrera?

Al principio de mi carrera, vi cuánto tiempo y energía gastaban los equipos de finanzas en trabajo repetitivo y manual — y cuánto de su día se les quedaba para análisis y toma de decisiones. Quedó claro que la tecnología podría cambiar ese equilibrio, permitiendo que los profesionales de finanzas se centraran en actividades de mayor valor. Con el tiempo, mi motivación ha evolucionado desde la simple automatización de tareas hasta la reimaginación completa de los flujos de trabajo, para que la inteligencia artificial y la automatización no solo ahorren tiempo, sino que también mejoren la precisión, el cumplimiento y la calidad general de las perspectivas financieras.

¿Cómo está utilizando Trintech la inteligencia artificial dentro de sus operaciones internas para mejorar la eficiencia o la toma de decisiones?

Internamente, utilizamos la inteligencia artificial para simplificar procesos en varios equipos. En operaciones, la inteligencia artificial nos ayuda a identificar y priorizar los tickets de soporte, lo que permite una resolución más rápida para nuestros clientes. En el desarrollo de productos, utilizamos herramientas de codificación asistidas por inteligencia artificial para acelerar la entrega de funciones mientras mantenemos los estándares de calidad. También estamos experimentando con la inteligencia artificial para analizar la retroalimentación del cliente a gran escala, lo que ayuda a nuestros equipos de producto y éxito del cliente a detectar tendencias y oportunidades mucho más rápido que los métodos tradicionales.

¿Puedes guiarnos sobre cómo se integra la inteligencia artificial en los productos de Trintech para ayudar a los equipos de finanzas a cerrar más rápido, reducir el riesgo o mejorar la precisión?

La inteligencia artificial no se agrega a nuestros productos — se integra en sus flujos de trabajo básicos. En nuestra plataforma Cadency, la inteligencia artificial funciona en contexto, con plena conciencia del entorno del cliente, los datos y los requisitos de cumplimiento. Esto permite características como la creación automática de asientos de diario, la priorización de excepciones y los horarios de reconciliación dinámicos que se pueden personalizar para cada organización. En nuestra plataforma Adra, la inteligencia artificial se integra en la interfaz de usuario para ofrecer victorias rápidas: recomendando reglas de coincidencia, asignando campos de datos y asistiendo en la creación de asientos de diario — todo con solo un clic. Esto hace que la inteligencia artificial sea accesible y tenga un impacto para los usuarios sin requerir una configuración compleja.

¿Hay características impulsadas por inteligencia artificial en Cadency o Adra que consideres que han sido un cambio de juego para tus clientes?

Para Cadency, Automatización de Riesgo Inteligente ha sido transformadora — priorizando y enrutando automáticamente las excepciones según el riesgo y reduciendo la revisión manual hasta un 90%. Además, nuestra automatización de asientos de diario puede reducir el tiempo para crear un solo asiento de hasta nueve minutos a aproximadamente un minuto. A lo largo de cientos de asientos procesados cada mes, las ganancias de eficiencia para los equipos de finanzas son enormes.

Para Adra, la inteligencia artificial mejora la productividad en cada etapa del cierre. Características como MatchAssist recomiendan reglas de coincidencia de transacciones, reduciendo significativamente el esfuerzo manual para configurar la lógica de coincidencia. La inteligencia artificial también da formato a los datos entrantes y rellena automáticamente los campos durante la importación, eliminando el trabajo repetitivo y mejorando las tasas de coincidencia — todo lo cual acelera la reconciliación y reduce la fatiga del usuario.

¿Cómo decide tu equipo qué capacidades de inteligencia artificial desarrollar a continuación — qué es el proceso desde la idea hasta la implementación?

Comenzamos con los puntos dolorosos del cliente. Nuestros gerentes de productos, equipos de éxito del cliente y especialistas en inteligencia artificial trabajan juntos para identificar dónde la inteligencia artificial puede tener el mayor impacto. A partir de ahí, priorizamos las oportunidades según el valor, la viabilidad y la alineación con nuestra visión de producto. Se desarrollan prototipos rápidamente y se prueban con un pequeño conjunto de clientes para validar los resultados. Solo después de demostrar resultados medibles los implementamos más ampliamente.

¿Cuál es el papel de la inteligencia artificial en la detección de anomalías, la prevención de errores o el fortalecimiento del cumplimiento en los flujos de trabajo financieros?

Nuestra inteligencia artificial analiza tanto los datos ingresados por el usuario como los datos transaccionales subyacentes en busca de anomalías, posibles errores y violaciones de cumplimiento. Dado que nuestra inteligencia artificial es consciente del contexto y tiene la inteligencia para reconocer al cliente específico al que está sirviendo, puede hacer cumplir las reglas de cumplimiento personalizadas para ese cliente, garantizando la precisión y el cumplimiento sin ralentizar el proceso.

¿Cómo garantizas que las salidas de la inteligencia artificial en tus soluciones sean explicables y dignas de confianza para los equipos de finanzas que dependen de ellas?

Diseñamos las salidas de la inteligencia artificial para ser completamente transparentes. Cada recomendación viene acompañada de la lógica o el patrón de datos detrás de ella, para que los usuarios puedan entender por qué el sistema hizo esa sugerencia. En Cadency, por ejemplo, las puntuaciones de riesgo de excepción muestran los factores que contribuyeron a la puntuación, lo que permite a los equipos de finanzas validar la lógica antes de actuar. Esta transparencia genera confianza y garantiza que la inteligencia artificial siga siendo una asistente, no una caja negra.

¿Puedes compartir una historia de éxito en la que un cliente logró resultados medibles gracias a la automatización impulsada por inteligencia artificial en tu plataforma?

Uno de nuestros clientes empresariales está pilotando actualmente nuestra automatización de asientos de diario impulsada por inteligencia artificial en Cadency. Antes de la inteligencia artificial, crear un solo asiento de diario podía tomar hasta nueve minutos de trabajo manual. Con nuestra automatización, ese mismo proceso ahora toma aproximadamente un minuto. A lo largo de miles de asientos de diario procesados cada mes, las ganancias de eficiencia son enormes — lo que se traduce en ahorros de costos significativos y la liberación de los equipos de finanzas para trabajar en tareas más estratégicas. El piloto ya está produciendo resultados sólidos y se espera que esté en vivo en el futuro cercano.

¿Cómo equilibra Trintech la innovación en inteligencia artificial con el mantenimiento de la seguridad y la integridad de los datos financieros sensibles?

La seguridad es innegociable.

Todos nuestros servicios de inteligencia artificial operan en una configuración sin estado, lo que significa que no se retiene ni se utiliza datos del cliente para el entrenamiento de modelos. Los modelos de aprendizaje automático propiedad de la empresa se alojan en entornos de nube privados, y la inteligencia artificial generativa se accede a través de API de nivel empresarial del servicio OpenAI de Microsoft Azure. Los datos están cifrados en tránsito y en reposo, y nuestros sistemas están certificados SOC 2 y ISO 27001. Esto garantiza que la innovación nunca se produzca a expensas de la integridad de los datos.

¿Cómo ves que la inteligencia artificial transformará tanto las operaciones internas de Trintech como la forma en que los clientes experimentan tus productos en los próximos cinco años?

En los próximos cinco años, la inteligencia artificial pasará de ser una característica dentro de nuestras soluciones a un orquestador del proceso de cierre financiero completo. Para los clientes, esto significa que la inteligencia artificial no solo automatizará tareas individuales, sino que también anticipará lo que debe suceder a continuación, orquestará flujos de trabajo a través de sistemas y presentará perspectivas antes de que surjan problemas. Internamente, seguiremos utilizando la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia en I+D, soporte al cliente y operaciones, garantizando que podamos ofrecer más valor a los clientes más rápido.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Trintech.