El próximo destino para los viajes de negocios es la autonomía. ¿Qué hará falta para que la IA llegue allí?

El entusiasmo que rodea a la IA a menudo se centra en lo que puede hacer. ¿Puede reservar viajes? ¿Puede optimizar itinerarios? ¿Puede automatizar los informes de gastos? Cada vez más, la respuesta a las tres preguntas es sí.

La investigación de Mastercard reveló que el 62 % de las organizaciones ya tienen la IA totalmente integrada en sus programas de T&E o están ampliando activamente su uso. Desde aprobaciones automatizadas y gestión de interrupciones hasta asistencia al viajero en tiempo real y monitoreo del cumplimiento, las organizaciones están encontrando nuevas formas de aplicar la IA a lo largo del viaje.

Pero a medida que proliferan las herramientas digitales diseñadas para agilizar diferentes elementos de los viajes de negocios (reservas, pagos, reembolso de gastos, cumplimiento), tres de cada cuatro responsables de la toma de decisiones de T&E afirman que los viajes de negocios se han Become más complejos, no menos, de lo que eran hace dos años. Y el 87 % de los responsables de la toma de decisiones de T&E afirman que la IA avanza más rápido que la capacidad de la mayoría de las organizaciones para adoptarla de manera efectiva.

Esto se debe a que los sistemas autónomos solo pueden ser tan efectivos como el entorno en el que operan. Puede que no les guste, pero los empleados pueden navegar por procesos fragmentados, reservando viajes en un sistema, pagando a través de otro y conciliando gastos en un tercero. La IA no se quejará, pero no puede funcionar bien cuando los datos, los controles y los flujos de trabajo están desconectados y dispersos en diferentes plataformas.

Para tomar decisiones de forma autónoma, un agente de IA necesita acceso a las políticas de la empresa, los parámetros presupuestarios, las preferencias del viajero, la información del proveedor y los datos de pago. Necesita visibilidad de lo que está sucediendo y la autoridad para actuar dentro de límites claramente definidos. 

La siguiente fase de la transformación de T&E no consiste simplemente en adoptar la IA. Se trata de conectar las capas que permiten a la IA operar de manera efectiva y crear una experiencia más fluida.

Durante décadas, la mayoría de las organizaciones han gestionado la reserva de viajes, los pagos y los informes de gastos como funciones separadas. Pero a medida que los viajes Become más estratégicos y la IA Become más capaz, esos silos se convierten en barreras.

Las organizaciones que tengan éxito serán aquellas que creen un ecosistema conectado donde los datos de reservas, pagos, gastos y finanzas se muevan juntos sin problemas. Esa base permite la visibilidad en tiempo real, la aplicación de políticas en el punto de gasto y los datos confiables que requieren los sistemas autónomos.

Aquí es donde los programas de tarjetas corporativas, particularmente las tarjetas virtuales, están asumiendo un papel más amplio. En lugar de servir solo como herramientas de pago, las tarjetas corporativas actúan cada vez más como la capa conectiva entre los flujos de trabajo de viajes, gastos y finanzas, proporcionando los datos, los controles y la visibilidad necesarios para reducir el riesgo de fraude, aplicar la política de viajes, mejorar la conciliación y acelerar la toma de decisiones inteligente.

Un empleado solicita un presupuesto de T&E para un viaje de negocios y, cuando se aprueba, se genera automáticamente un número de tarjeta virtual para reservas y otras transacciones. Los pagos con la tarjeta virtual, ya sea en línea o a través de una billetera móvil, fluyen directamente al proceso de gastos sin fricción. 

La integración de datos en tiempo real es fundamental aquí: permite a las organizaciones aplicar políticas de manera proactiva, en lugar de identificar problemas después de que se haya gastado el dinero, y puede permitirles responder más rápidamente a riesgos cambiantes o interrupciones en los viajes.

Las organizaciones que obtienen el mayor valor de la IA no serán necesariamente aquellas con los algoritmos más avanzados. Serán aquellas que establezcan sistemas conectados, datos confiables y flujos de trabajo integrados capaces de ofrecer formas de trabajo más autónomas.