AI Top Business Leaders México | Entrevista editorial
La apuesta de Kavak por la inteligencia artificial (IA) comenzó antes de la irrupción de la IA generativa. En 2022, la empresa adquirió OPI, fundada por Alberto Tawil y Alejandro Maza, actual Chief Product & AI Officer de Kavak, para reforzar sus capacidades en IA. La aparición de ChatGPT a finales de ese año amplió la dimensión de esa apuesta.
Tras explorar una estrategia de adopción gradual, Maza llegó a una conclusión distinta: la oportunidad no estaba en incorporar la IA a la estructura existente, sino en rediseñar la organización alrededor de agentes. Desde 2023, Kavak trabaja sobre esa premisa mientras mantiene las operaciones y reconstruye tecnología y procesos diseñados originalmente para personas.
"Prefiero que apuestes la empresa y que quebremos a que nos perdamos esta ola".
¿De dónde viene la convicción de que Kavak era, en el fondo, una empresa de IA?
De Carlos [García Ottati], el fundador. Desde 2016 decía que Kavak no era una empresa de coches, sino una empresa de IA. En 2022 nos unimos y, a finales de ese año, apareció ChatGPT. A principios de 2023 pasé un día con los ingenieros de OpenAI y entendí que estábamos ante un paradigma distinto.
Mi primera estrategia fue impulsar la adopción interna, con copilotos y chatbots, pero a las dos semanas entendí que ese enfoque no funcionaba. Iba a ser más fácil construir agentes superhumanos y rehacer Kavak alrededor de ellos que reentrenar a miles de personas para adoptar la IA. Eso implicaba rehacer años de tecnología y procesos pensados para humanos. Estás volando y, de repente, quieres reconstruir el avión a la mitad.
¿Por dónde se empieza a rehacer una empresa de este tamaño?
Lo más importante fue entender que nuestra razón de ser no son los coches ni las transacciones, sino los clientes. Antes estábamos organizados por etapas del proceso; cambiamos esa lógica para atender a cada cliente durante toda su relación con Kavak y organizarnos como pequeñas start-ups sobre una plataforma común de agentes.
Esa estructura nos permite desarrollar nuevos productos con equipos pequeños. En 2025 lanzamos un crédito con garantía sobre el coche, como parte de Kavak Crédito, que alcanzó unos 100 millones de dólares de originación anualizada en nueve meses, con un equipo de 30 personas.
Estas decisiones exigen alineación porque tienen costos en el corto plazo. En los despliegues vemos una curva J: primero los resultados empeoran y después mejoran. Hay que estar dispuesto a atravesar esa caída sin frenar la transformación antes de tiempo.
¿Qué resultados ha generado esta transformación?
El cambio más importante se produjo en México. Lanzamos los agentes a escala en marzo de 2024 y, para diciembre de 2025, habíamos duplicado las transacciones. Duplicamos el crédito colocado, triplicamos la utilidad operativa unitaria y la satisfacción del cliente, y alcanzamos rentabilidad. No fue solo por los agentes: cambiamos también los precios, los centros operativos y el modelo comercial.
Hoy cientos de miles de agentes se activan cada día para identificar qué necesita cada cliente. La nueva arquitectura es 1,8 veces mejor que la generación anterior y permite que un agente mantenga la relación en el tiempo, utilice distintas herramientas y vuelva a contactar al cliente cuando sea necesario.
"Con una tecnología general tienes que reinventar tu empresa o tus procesos productivos y con la IA es la primera vez que pasa que eso lo tienes que hacer cada seis meses".
¿Con modelos nuevos cada pocos meses, qué sigue sin estar resuelto?
Los sistemas de agentes que construimos en 2024 eran entonces de los más avanzados y hoy ya son obsoletos. Con la IA tienes que reinventar tus procesos cada seis meses, así que conviene invertir en la capacidad de actualizar las arquitecturas continuamente, no en construir un sistema perfecto para los próximos cinco años. Nuestro objetivo es que los propios agentes aprendan y se adapten a los nuevos modelos.
Otro reto es la infraestructura. Todavía no existe la necesaria para operar esta arquitectura a escala. Necesitamos poder desplegar 10.000 entornos de ejecución en un minuto y mantener cada agente aislado, física y lógicamente, para evitar que se crucen datos entre clientes, mecánicos u otras funciones.
Además, está el retorno de la inversión (ROI, por sus siglas en inglés). No todos los tokens generan el mismo valor. Priorizamos los utilizados por agentes que operan el negocio, porque podemos medir cuánto consumen y qué resultado producen. Mi objetivo es que el 85% del consumo se concentre en este tipo de usos, en los cuales podemos demostrar ese retorno.
¿Qué lectura hace de México y de la región después de este recorrido?
Creo que tenemos la oportunidad de dar un salto similar al de China en tecnología financiera, que pasó directamente a las billeteras digitales sin recorrer todas las etapas intermedias. En América Latina podemos hacer algo parecido con la IA.
Parte de la oportunidad está en la complejidad de nuestro mercado. Ese comercio más humano, que dificultó el avance del comercio electrónico, ahora puede convertirse en una fortaleza para esta tecnología. Mi consejo es no copiar ni esperar a EE UU, sino preguntarnos cómo se verá el futuro y construirlo aquí.
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