--- title: "Proceso procure to pay: la automatización inteligente que hace falta" description: Una guía para entender dónde se atasca el proceso procure to pay y cómo usar la automatización inteligente y la IA para reducir fricciones, plazos y riesgos de error. image: https://blog.digtechs.com/hubfs/shutterstock_1463294582.jpg --- [![Digital Technologies Namirial](https://blog.digtechs.com/hubfs/raw_assets/public/digtechs-theme/images/logo-digtechs.png)](https://digtechs.com/es/) - Soluciones de IA [Order To Cash Vista general](https://digtechs.com/es/order-to-cash/) [Procure To Pay Vista general](https://digtechs.com/es/procure-to-pay/) [Cumplimiento de la Supply Chain Vista general](https://digtechs.com/es/cumplimiento-de-la-supply-chain/) [Agentic AI](https://digtechs.com/es/agentic-ai/) [Gestión de pedidos de venta](https://digtechs.com/es/order-to-cash/gestion-de-pedidos-de-venta/) [Intercambio electrónico de 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inteligente que hace falta ![Digital Technologies\_procure to pay process](https://blog.digtechs.com/hubfs/shutterstock_1463294582.jpg) 29 octubre 2026 8 minutos En este artículo 1. [1.0 Las fases clave del proceso procure to pay](https://blog.digtechs.com/es/proceso-procure-to-pay-la-automatizaci%C3%B3n-inteligente-que-hace-falta#section-1) 2. [2.0 Dónde se acumulan retrasos y errores en el P2P](https://blog.digtechs.com/es/proceso-procure-to-pay-la-automatizaci%C3%B3n-inteligente-que-hace-falta#section-2) 3. [3.0 Onboarding, pedidos, facturas y pagos](https://blog.digtechs.com/es/proceso-procure-to-pay-la-automatizaci%C3%B3n-inteligente-que-hace-falta#section-3) 4. [4.0 Cómo interviene la automatización inteligente](https://blog.digtechs.com/es/proceso-procure-to-pay-la-automatizaci%C3%B3n-inteligente-que-hace-falta#section-4) 5. [5.0 KPI que hay que supervisar para medir la mejora](https://blog.digtechs.com/es/proceso-procure-to-pay-la-automatizaci%C3%B3n-inteligente-que-hace-falta#section-5) 6. [6.0 Cómo plantear un proceso de adopción sostenible](https://blog.digtechs.com/es/proceso-procure-to-pay-la-automatizaci%C3%B3n-inteligente-que-hace-falta#section-6) En este artículo 1. [1.0 Las fases clave del proceso procure to pay](https://blog.digtechs.com/es/proceso-procure-to-pay-la-automatizaci%C3%B3n-inteligente-que-hace-falta#section-1) 2. [2.0 Dónde se acumulan retrasos y errores en el P2P](https://blog.digtechs.com/es/proceso-procure-to-pay-la-automatizaci%C3%B3n-inteligente-que-hace-falta#section-2) 3. [3.0 Onboarding, pedidos, facturas y pagos](https://blog.digtechs.com/es/proceso-procure-to-pay-la-automatizaci%C3%B3n-inteligente-que-hace-falta#section-3) 4. [4.0 Cómo interviene la automatización inteligente](https://blog.digtechs.com/es/proceso-procure-to-pay-la-automatizaci%C3%B3n-inteligente-que-hace-falta#section-4) 5. [5.0 KPI que hay que supervisar para medir la mejora](https://blog.digtechs.com/es/proceso-procure-to-pay-la-automatizaci%C3%B3n-inteligente-que-hace-falta#section-5) 6. [6.0 Cómo plantear un proceso de adopción sostenible](https://blog.digtechs.com/es/proceso-procure-to-pay-la-automatizaci%C3%B3n-inteligente-que-hace-falta#section-6) Publicado el 29 octubre 2026 Tiempo de lectura 8 minutos Topic [Artificial Intelligence](https://blog.digtechs.com/es/tag/artificial-intelligence) Compartir publicación El **proceso procure to pay** rara vez se rompe en un único punto. Lo más habitual es que arrastre pequeñas fricciones que, tomadas una a una, parecen manejables: un proveedor que se da de alta con datos incompletos, un pedido que se queda parado en aprobación, una factura que no encuentra de inmediato la referencia correcta, un pago bloqueado porque alguien tiene que reconstruir a mano lo que ocurrió antes. Cuando estos pasos se suman, el ciclo de compra a pago se vuelve más lento, menos legible y más caro de gobernar. La clave no es añadir **automatización en todas partes**, sino entender dónde pierde continuidad el flujo y qué intervenciones generan una **mejora real en velocidad, control y calidad del dato**. Entre otras cosas, porque el contexto es cada vez más exigente: en Italia, el mercado del Digital Document Management & Exchange alcanzó los **2.300 millones de euros** en 2025, señal de una digitalización que avanza pero que, según los[Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano](https://www.osservatori.net/comunicato/digital-b2b/gestione-digitale-documenti-aziendali-mercato-b2b/), sigue frenada por la falta de concienciación y por proyectos no siempre maduros. ## Las fases clave del proceso procure to pay Para intervenir bien, primero hay que entender el P2P como un proceso único, no como una secuencia de actividades separadas entre compras, operaciones y finanzas. El flujo empieza cuando surge una necesidad y se emite la solicitud de compra, pasa por la selección o validación del proveedor, la creación del pedido, la recepción de bienes o servicios, el control de la factura y la conciliación con los documentos previos, y termina con el pago. Cada fase genera datos que se convierten en el input de la siguiente: datos maestros de proveedores, condiciones contractuales, centros de coste, referencias de pedido, documentos de entrega, reglas de IVA y vencimientos de pago. Si estos datos no se mantienen coherentes a lo largo del recorrido, el proceso sigue funcionando, pero pierde **fiabilidad**. Ahí empiezan los retrabajos, las excepciones y los controles manuales que consumen tiempo sin generar valor. ## Dónde se acumulan retrasos y errores en el P2P Los retrasos en el P2P no dependen solo del volumen. A menudo nacen en pasos en los que el flujo se rompe entre sistemas distintos, responsabilidades poco claras y documentos que no hablan el mismo idioma. APQC, en un benchmark sobre **3.930 empresas**, indica para los servicios un tiempo mediano de **55 días** entre la [emisión del pedido de compra y la finalización del pago](https://www.apqc.org/resources/benchmarking/open-standards-benchmarking/measures/average-procure-pay-cycle-time-days-0). No es una cifra que deba usarse como objetivo universal, pero ilustra bien hasta qué punto puede alargarse el ciclo cuando el proceso no absorbe las excepciones. ## Onboarding, pedidos, facturas y pagos El onboarding de proveedores es uno de los primeros puntos críticos. Si los datos maestros, los documentos fiscales, los datos bancarios y los requisitos de cumplimiento entran incompletos o sin validar, los mismos problemas reaparecen más adelante, quizá cuando la factura ya debería contabilizarse o el pago debería salir. Aquí el error inicial no se queda aislado: se propaga. En los pedidos de compra, el cuello de botella clásico es el **flujo de aprobación**. Umbrales, delegaciones, centros de coste y adjuntos obligan a menudo a las personas a perseguir correos, recordatorios y comprobaciones fuera del sistema. El problema no es solo el tiempo perdido: cuando las aprobaciones se producen de forma poco estructurada, resulta más difícil entender por qué ha salido adelante un pedido, quién lo ha autorizado y con qué información. La fase de facturas concentra, además, gran parte de las **fricciones operativas**. Llegan documentos por canales distintos, con formatos heterogéneos y calidad variable; falta una referencia de pedido; el **three-way match** requiere intervención humana; una diferencia de cantidad o precio abre un caso que hay que reconstruir. En Europa, esta complejidad aumenta todavía más cuando el proceso se cruza con obligaciones de interoperabilidad y cumplimiento normativo: la Comisión Europea recuerda que, desde 2020, la directiva sobre facturación electrónica obliga a todas las autoridades públicas a poder recibir y procesar facturas electrónicas conformes con la norma europea, y en 2025 reafirmó el papel de la[**facturación electrónica como facilitador clave del mercado único digital**](https://single-market-economy.ec.europa.eu/single-market/public-procurement/digital-procurement/einvoicing_en). Por último está el pago, que llega al final pero depende de la calidad de todo lo anterior. Si el proceso no hace visibles las excepciones, los vencimientos y los bloqueos, el riesgo es doble: pagar tarde y deteriorar la relación con el proveedor, o pagar mal, con duplicados, importes erróneos o pérdida de descuentos. ## Cómo interviene la automatización inteligente La automatización inteligente genera valor cuando conecta tres niveles que con demasiada frecuencia siguen separados: **orquestación de los flujos de trabajo, calidad del dato y capacidad de gestionar las excepciones**. En el P2P, esto significa, por ejemplo, validar los datos del proveedor en la entrada, enrutar las aprobaciones según reglas actualizadas, extraer y clasificar los datos de las facturas, sugerir la correspondencia correcta entre pedido, recepción y documento contable, y señalar anomalías antes de que se conviertan en bloqueos administrativos. Aquí la IA no sustituye el proceso: lo hace **más legible y más reactivo**. Un modelo puede reconocer patrones recurrentes en las excepciones, priorizar los casos realmente urgentes, proponer el circuito de aprobación más coherente o detectar incoherencias entre contrato, pedido y factura. McKinsey, en un análisis del 5 de febrero de 2026 sobre la IA en compras, describe casos en los que los agentes de IA aumentaron la eficiencia de los equipos de compras entre un **20 y un 30 %**, mejoraron la captura de valor entre un **1 y un 3 %** y redujeron en un **4 %** las fugas asociadas al incumplimiento [entre factura y contrato](https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/redefining-procurement-performance-in-the-era-of-agentic-ai). Sin embargo, lo que marca la diferencia es el diseño operativo. Si los datos están dispersos, las políticas no están formalizadas y cada excepción se resuelve fuera de la plataforma, incluso la mejor tecnología acaba produciendo automatizaciones parciales. Cuando, en cambio, la intervención se centra en los puntos donde se forman colas, errores y opacidad, la mejora la perciben tanto quien aprueba como quien contabiliza y quien tiene que gobernar el gasto. ## KPI que hay que supervisar para medir la mejora Si el objetivo es optimizar el P2P, los KPI deben reflejar lo que está cambiando realmente en el proceso. El primer indicador es el **cycle time**, pero hay que leerlo por tramos: tiempo de onboarding, tiempo de aprobación del pedido, tiempo desde la recepción de la factura hasta su contabilización y tiempo hasta el pago. Una única cifra media corre el riesgo de ocultar el problema. Justo después vienen los indicadores de **calidad operativa**: porcentaje de facturas procesadas sin intervención manual, tasa de correspondencia al primer intento, número de excepciones por causa, pagos duplicados o erróneos y porcentaje de proveedores con datos maestros completos y actualizados. Son KPI muy valiosos porque muestran si la automatización está reduciendo de verdad la fricción o si solo está trasladando el trabajo de un punto a otro. Hay, además, una dimensión de gobernanza que muchas empresas subestiman: porcentaje de pedidos aprobados dentro del SLA, proporción del gasto cubierta por procesos trazados, tiempo medio de resolución de las excepciones, valor de los **descuentos perdidos o capturados** y número de consultas de proveedores sobre el estado de facturas y pagos. Cuando estos indicadores mejoran a la vez, se ve que el P2P se está volviendo más fiable, no solo más rápido. ## Cómo plantear un proceso de adopción sostenible Un recorrido sostenible parte de una decisión concreta: no automatizar todo el ciclo de una sola vez, sino atacar los puntos en los que el retorno es más claro y la complejidad es manejable. En muchas organizaciones, esto significa empezar por el **supplier onboarding, los flujos de aprobación o el invoice processing**, porque son áreas en las que las fricciones son visibles y la mejora se puede medir con bastante rapidez. El segundo paso es poner orden en las reglas. **Políticas de aprobación, criterios de matching, responsabilidades en la gestión de excepciones, requisitos documentales y datos mínimos del proveedor** deben ser explícitos. Sin este trabajo, la automatización también acelera las ambigüedades. El tercer paso es integrar los sistemas de forma pragmática: ERP, portales de proveedores, gestión documental, contabilidad y herramientas de pago deben intercambiar eventos e información, no solo archivos. Por último, hace falta una lógica de aprendizaje continuo. Cada excepción recurrente debería convertirse en un input para afinar reglas, modelos y flujos de trabajo. Así es como la **automatización inteligente deja de ser un proyecto técnico y se convierte en una forma más madura de gobernar el ciclo de compra a pago**. Cuando el P2P soporta mejor la complejidad del día a día, compras y finanzas dejan de trabajar a la defensiva y vuelven a centrarse en el gasto, el riesgo y la relación con los proveedores.   Topic [Artificial Intelligence](https://blog.digtechs.com/es/tag/artificial-intelligence) Compartir publicación ## También te puede interesar [![DT\_Multichannel Order Management](https://blog.digtechs.com/hubfs/shutterstock_2609811085.jpg) 29 oct 2026](https://blog.digtechs.com/es/gesti%C3%B3n-de-pedidos-multicanal-estrategias-para-reducir-la-complejidad-operativa-con-la-ia?hsLang=es) Digital Supply Chain ### [Gestión de pedidos multicanal: estrategias para reducir la complejidad operativa con la IA](https://blog.digtechs.com/es/gesti%C3%B3n-de-pedidos-multicanal-estrategias-para-reducir-la-complejidad-operativa-con-la-ia?hsLang=es) [Leer más](https://blog.digtechs.com/es/gesti%C3%B3n-de-pedidos-multicanal-estrategias-para-reducir-la-complejidad-operativa-con-la-ia?hsLang=es) [![DT\_Bill Payment nei processi O2C](https://blog.digtechs.com/hubfs/shutterstock_2144743051.jpg) 29 oct 2026](https://blog.digtechs.com/es/bill-payment-y-order-to-cash-automation-integraci%C3%B3n-control-y-automatizaci%C3%B3n-inteligente?hsLang=es) Artificial Intelligence ### [Bill payment y order to cash automation: integración, control y automatización inteligente](https://blog.digtechs.com/es/bill-payment-y-order-to-cash-automation-integraci%C3%B3n-control-y-automatizaci%C3%B3n-inteligente?hsLang=es) [Leer más](https://blog.digtechs.com/es/bill-payment-y-order-to-cash-automation-integraci%C3%B3n-control-y-automatizaci%C3%B3n-inteligente?hsLang=es) [![DT\_Cash Application](https://blog.digtechs.com/hubfs/shutterstock_2385062097-1.jpg) 28 oct 2026](https://blog.digtechs.com/es/cash-application-as%C3%AD-automatiza-la-ia-ag%C3%A9ntica-cobros-y-conciliaciones?hsLang=es) Artificial Intelligence ### [Cash application: así automatiza la IA agéntica cobros y conciliaciones](https://blog.digtechs.com/es/cash-application-as%C3%AD-automatiza-la-ia-ag%C3%A9ntica-cobros-y-conciliaciones?hsLang=es) [Leer más](https://blog.digtechs.com/es/cash-application-as%C3%AD-automatiza-la-ia-ag%C3%A9ntica-cobros-y-conciliaciones?hsLang=es) Suscríbase a la newsletter ## 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Lo más habitual es que arrastre pequeñas fricciones que, tomadas una a una, parecen manejables: un proveedor que se da de alta con datos incompletos, un pedido que se queda parado en aprobación, una factura que no encuentra de inmediato la referencia correcta, un pago bloqueado porque alguien tiene que reconstruir a mano lo que ocurrió antes. Cuando estos pasos se suman, el ciclo de compra a pago se vuelve más lento, menos legible y más caro de gobernar. La clave no es añadir automatización en todas partes, sino entender dónde pierde continuidad el flujo y qué intervenciones generan una mejora real en velocidad, control y calidad del dato. Entre otras cosas, porque el contexto es cada vez más exigente: en Italia, el mercado del Digital Document Management & Exchange alcanzó los 2.300 millones de euros en 2025, señal de una digitalización que avanza pero que, según los Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano, sigue frenada por la falta de concienciación y por proyectos no siempre maduros. Las fases clave del proceso procure to pay Para intervenir bien, primero hay que entender el P2P como un proceso único, no como una secuencia de actividades separadas entre compras, operaciones y finanzas. El flujo empieza cuando surge una necesidad y se emite la solicitud de compra, pasa por la selección o validación del proveedor, la creación del pedido, la recepción de bienes o servicios, el control de la factura y la conciliación con los documentos previos, y termina con el pago. Cada fase genera datos que se convierten en el input de la siguiente: datos maestros de proveedores, condiciones contractuales, centros de coste, referencias de pedido, documentos de entrega, reglas de IVA y vencimientos de pago. Si estos datos no se mantienen coherentes a lo largo del recorrido, el proceso sigue funcionando, pero pierde fiabilidad. Ahí empiezan los retrabajos, las excepciones y los controles manuales que consumen tiempo sin generar valor. Dónde se acumulan retrasos y errores en el P2P Los retrasos en el P2P no dependen solo del volumen. A menudo nacen en pasos en los que el flujo se rompe entre sistemas distintos, responsabilidades poco claras y documentos que no hablan el mismo idioma. APQC, en un benchmark sobre 3.930 empresas, indica para los servicios un tiempo mediano de 55 días entre la emisión del pedido de compra y la finalización del pago. No es una cifra que deba usarse como objetivo universal, pero ilustra bien hasta qué punto puede alargarse el ciclo cuando el proceso no absorbe las excepciones. Onboarding, pedidos, facturas y pagos El onboarding de proveedores es uno de los primeros puntos críticos. Si los datos maestros, los documentos fiscales, los datos bancarios y los requisitos de cumplimiento entran incompletos o sin validar, los mismos problemas reaparecen más adelante, quizá cuando la factura ya debería contabilizarse o el pago debería salir. Aquí el error inicial no se queda aislado: se propaga. En los pedidos de compra, el cuello de botella clásico es el flujo de aprobación. Umbrales, delegaciones, centros de coste y adjuntos obligan a menudo a las personas a perseguir correos, recordatorios y comprobaciones fuera del sistema. El problema no es solo el tiempo perdido: cuando las aprobaciones se producen de forma poco estructurada, resulta más difícil entender por qué ha salido adelante un pedido, quién lo ha autorizado y con qué información. La fase de facturas concentra, además, gran parte de las fricciones operativas. Llegan documentos por canales distintos, con formatos heterogéneos y calidad variable; falta una referencia de pedido; el three-way match requiere intervención humana; una diferencia de cantidad o precio abre un caso que hay que reconstruir. En Europa, esta complejidad aumenta todavía más cuando el proceso se cruza con obligaciones de interoperabilidad y cumplimiento normativo: la Comisión Europea recuerda que, desde 2020, la directiva sobre facturación electrónica obliga a todas las autoridades públicas a poder recibir y procesar facturas electrónicas conformes con la norma europea, y en 2025 reafirmó el papel de la facturación electrónica como facilitador clave del mercado único digital. Por último está el pago, que llega al final pero depende de la calidad de todo lo anterior. Si el proceso no hace visibles las excepciones, los vencimientos y los bloqueos, el riesgo es doble: pagar tarde y deteriorar la relación con el proveedor, o pagar mal, con duplicados, importes erróneos o pérdida de descuentos. Cómo interviene la automatización inteligente La automatización inteligente genera valor cuando conecta tres niveles que con demasiada frecuencia siguen separados: orquestación de los flujos de trabajo, calidad del dato y capacidad de gestionar las excepciones. En el P2P, esto significa, por ejemplo, validar los datos del proveedor en la entrada, enrutar las aprobaciones según reglas actualizadas, extraer y clasificar los datos de las facturas, sugerir la correspondencia correcta entre pedido, recepción y documento contable, y señalar anomalías antes de que se conviertan en bloqueos administrativos. Aquí la IA no sustituye el proceso: lo hace más legible y más reactivo. Un modelo puede reconocer patrones recurrentes en las excepciones, priorizar los casos realmente urgentes, proponer el circuito de aprobación más coherente o detectar incoherencias entre contrato, pedido y factura. McKinsey, en un análisis del 5 de febrero de 2026 sobre la IA en compras, describe casos en los que los agentes de IA aumentaron la eficiencia de los equipos de compras entre un 20 y un 30 %, mejoraron la captura de valor entre un 1 y un 3 % y redujeron en un 4 % las fugas asociadas al incumplimiento entre factura y contrato. Sin embargo, lo que marca la diferencia es el diseño operativo. Si los datos están dispersos, las políticas no están formalizadas y cada excepción se resuelve fuera de la plataforma, incluso la mejor tecnología acaba produciendo automatizaciones parciales. Cuando, en cambio, la intervención se centra en los puntos donde se forman colas, errores y opacidad, la mejora la perciben tanto quien aprueba como quien contabiliza y quien tiene que gobernar el gasto. KPI que hay que supervisar para medir la mejora Si el objetivo es optimizar el P2P, los KPI deben reflejar lo que está cambiando realmente en el proceso. El primer indicador es el cycle time, pero hay que leerlo por tramos: tiempo de onboarding, tiempo de aprobación del pedido, tiempo desde la recepción de la factura hasta su contabilización y tiempo hasta el pago. Una única cifra media corre el riesgo de ocultar el problema. Justo después vienen los indicadores de calidad operativa: porcentaje de facturas procesadas sin intervención manual, tasa de correspondencia al primer intento, número de excepciones por causa, pagos duplicados o erróneos y porcentaje de proveedores con datos maestros completos y actualizados. Son KPI muy valiosos porque muestran si la automatización está reduciendo de verdad la fricción o si solo está trasladando el trabajo de un punto a otro. Hay, además, una dimensión de gobernanza que muchas empresas subestiman: porcentaje de pedidos aprobados dentro del SLA, proporción del gasto cubierta por procesos trazados, tiempo medio de resolución de las excepciones, valor de los descuentos perdidos o capturados y número de consultas de proveedores sobre el estado de facturas y pagos. Cuando estos indicadores mejoran a la vez, se ve que el P2P se está volviendo más fiable, no solo más rápido. Cómo plantear un proceso de adopción sostenible Un recorrido sostenible parte de una decisión concreta: no automatizar todo el ciclo de una sola vez, sino atacar los puntos en los que el retorno es más claro y la complejidad es manejable. En muchas organizaciones, esto significa empezar por el supplier onboarding, los flujos de aprobación o el invoice processing, porque son áreas en las que las fricciones son visibles y la mejora se puede medir con bastante rapidez. El segundo paso es poner orden en las reglas. Políticas de aprobación, criterios de matching, responsabilidades en la gestión de excepciones, requisitos documentales y datos mínimos del proveedor deben ser explícitos. Sin este trabajo, la automatización también acelera las ambigüedades. El tercer paso es integrar los sistemas de forma pragmática: ERP, portales de proveedores, gestión documental, contabilidad y herramientas de pago deben intercambiar eventos e información, no solo archivos. Por último, hace falta una lógica de aprendizaje continuo. Cada excepción recurrente debería convertirse en un input para afinar reglas, modelos y flujos de trabajo. Así es como la automatización inteligente deja de ser un proyecto técnico y se convierte en una forma más madura de gobernar el ciclo de compra a pago. Cuando el P2P soporta mejor la complejidad del día a día, compras y finanzas dejan de trabajar a la defensiva y vuelven a centrarse en el gasto, el riesgo y la relación con los proveedores.", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "Digital Technologies", "sameAs" : [ "https://www.linkedin.com/company/digitaltechnologies/" ], "url" : "https://blog.digtechs.com/es/author/digital-technologies" }, "dateModified" : "1793267270862", "datePublished" : "2026-10-29 09:47:41", "description" : "Una guía para entender dónde se atasca el proceso procure to pay y cómo usar la automatización inteligente y la IA para reducir fricciones, plazos y riesgos de error.", "editor" : { "@type" : "Person", "name" : "Digital Technologies" }, "headline" : "Proceso procure to pay: la automatización inteligente que hace falta", "image" : { "@type" : "ImageObject", "height" : 675, "url" : "https://6476864.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/6476864/shutterstock_1463294582.jpg", "width" : 1200 }, "inLanguage" : "it-IT", "isAccessibleForFree" : true, "mainEntityOfPage" : { "@id" : "https://blog.digtechs.com/es/proceso-procure-to-pay-la-automatización-inteligente-que-hace-falta", "@type" : "WebPage" }, "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "url" : "https://content.digtechs.com/hubfs/02_DIGITAL%20TECHNOLOGIES-namirial-neg.png" }, "name" : "Blog", "sameAs" : [ "https://www.linkedin.com/company/digitaltechnologies/" ] }, "url" : "https://blog.digtechs.com/es/proceso-procure-to-pay-la-automatización-inteligente-que-hace-falta", "wordCount" : 1454 } ```