Las complejidades que surgen de fuentes de datos dispares, contratos conflictivos, requisitos de residencia y la demanda de múltiples modelos de IA en las cadenas de suministro de financiamiento comercial han obstaculizado a las pequeñas y medianas empresas (PYMES) con recursos limitados para aprovechar los beneficios de las capacidades de inteligencia artificial (IA), que de otro modo podrían mejorar su eficiencia y previsibilidad empresarial. Este documento presenta un marco de orquestación de IA descentralizado que prioriza la transparencia y la explicabilidad, ofreciendo valiosos conocimientos a los financiadores, como los bancos, y ayudándoles a superar los desafíos asociados con la evaluación de la credibilidad financiera de las PYMES. Al utilizar una técnica de orquestación que involucra razonadores simbólicos, modelos de lenguaje y herramientas predictivas basadas en datos, el marco empodera a los financiadores para tomar decisiones más informadas sobre la predicción del flujo de efectivo, la optimización de la tasa de financiamiento y la evaluación del riesgo del ecosistema, facilitando en última instancia un mejor acceso al financiamiento comercial previo al envío para las PYMES y mejorando las operaciones generales de la cadena de suministro.