El 42% de la economía mexicana son PYMES y esas empresas dan el 70% del trabajo formal del país. México es la 15ª economía del mundo, pero la penetración de crédito en ese grupo está por debajo de países comparables de la región.
Konfío nació hace trece años para cerrar esa brecha, y hoy va camino a convertirse en banco. Francisco Padilla es su cofundador: arrancó como CTO y terminó pasando por operaciones, personas y growth.
Antes de eso vivió la crisis de 2008 en Nueva York con visa de trabajo, fue arquitecto técnico de la cuenta más grande de su empresa en Citibank y trabajó en el área de AIG que fue el epicentro del colapso. La conversación va de ahí a una pregunta concreta: si tuviera que refundar Konfío hoy con inteligencia artificial y una pizarra en blanco, por dónde empezaría.
Estructura y Highlights Clave
La Antena que su Papá Canceló
- A los diez años sus papás cancelaron la señal de televisión y no la reemplazaron con nada
- Lo único que quedó en casa fueron libros, en particular un par de enciclopedias juveniles
- Pasaron cuatro o cinco años rotando esos libros porque no había otra cosa que hacer
- Hoy que es papá repite el patrón: les dice a sus hijos que para libros no hay presupuesto
- Creció en León, Guanajuato, quinta o sexta ciudad de México, con dos papás ingenieros en sistemas y temas de tecnología en la mesa a la hora de la comida
El Tec y su Efecto Silicon Valley
- Hizo el primer año en el campus de León y después decidió irse a Monterrey, con la condición de sus papás de conseguir una beca
- El salto de nivel fue brutal: los libros que él estudiaba en León los redactaban sus profesores de Monterrey
- Ahí vio el patrón que llama efecto Silicon Valley: generaciones de egresados se fueron a Estados Unidos y hoy son quienes contratan a las siguientes
- La última materia antes de graduarse era construir tu propio lenguaje de programación, y la directora de carrera escribía un programa que tenía que compilar y dar el resultado correcto
Lo que Cuesta Aprender a Hacer Negocios en Estados Unidos
- El mexicano tiende a ser menos directo: se pide por favores y se navegan las redes sociales, lo que en México llaman mano izquierda
- En Estados Unidos el trato es más de instrucciones. En sus entrenamientos le enseñaron BLUF, bottom line up front
- Nueva York es el extremo: ambiente competido, ciudad cara, ritmo vertiginoso, nadie tiene tiempo para ti
- Y una diferencia estructural: en Estados Unidos muchas piezas de infraestructura ya están construidas, mientras en Latinoamérica tienes que construirlas tú para poder dar tu servicio final
- Eso te obliga a crear un par de core skills si quieres un producto diferenciado, o a conformarte con lo que hay
Buy vs Build, y por Qué Cambiar de Uno a Otro Duele
- Konfío se cargó fuerte al build al arrancar, sobre todo porque no había recursos para comprar
- Tampoco todo era SaaS entonces: había contratos anuales renovables en vez de suscripciones, incómodos para una empresa joven
- Los servicios de verificación de identidad funcionaban muy bien en Estados Unidos y no en México, así que hicieron su propia versión tropicalizada hace diez años
- La regla que usa es la de Jeff Bezos: enfócate solo en las cosas que hacen que tu cerveza sepa mejor
- Lo que aprendieron al crecer es que las transiciones entre comprar y construir son dolorosas cuando el servicio ya está operando: hay SLAs de por medio y pagas doble, el sistema actual y la inversión en el nuevo
Nueva York, 2008, con Visa de Trabajo
- Se mudó a Estados Unidos en 2006 y llegó a Nueva York a inicios de 2008. Casi llegando conoció a David Arana, mexicano como él, entonces en Deutsche Bank
- Él trabajaba en MicroStrategy, en inteligencia de negocios, cuyo cliente más grande a nivel global era Citibank
- El mensaje que recibían los consultores en 2009 era ser cost neutral: si le generas gasto a la empresa, probablemente no duras
- Vio ofertas emitidas que se retiraban y gente a la que le dieron las gracias. Con visa patrocinada, perder el trabajo daba treinta días para salir del país
- Eso lo empujó a razonar desde first principles: tener siempre un cliente y producir al menos lo que le cuestas a la organización
- Te marcaban un viernes para que el lunes estuvieras en Ohio, Oregón o Atlanta, en una industria que no dominabas, porque alguien pagaba por ti. Pedir un aumento en esas condiciones era impensable
De Arquitecto en Citibank al Epicentro de la Crisis
- Entre 2010 y 2011 rotaron los equipos senior y terminó como arquitecto técnico de la cuenta más importante de la empresa a nivel global
- Era banca comercial y tarjetas corporativas de empresas Fortune 500, con decenas de miles de empleados, en múltiples países y monedas
- Reconoce que en ese momento veía muchos números sin entender por qué le importaban tanto a esas organizaciones
- Su último trabajo antes de Konfío fue en AIG, en el área de Financial Products, que fue el ground zero de 2008
- Llegó años después del rescate, y ahí aprendió de portafolios, pérdidas realizadas y no realizadas, y cómo una aseguradora pone a rendir el dinero de las primas cuidando que el activo esté sano
El LinkedIn que Rompió su Mapa Mental
- Vio en LinkedIn que David, el profesional más exitoso que conocía, acababa de renunciar para emprender
- Su reacción fue literal: en mi mapa mental esto no existe, a mí me enseñaron a trabajar en el mejor lugar y quedarme ahí toda la vida
- Le escribió, David le contó que se había regresado a México a lanzar crédito en línea para empresas, y le pitcheó la idea
- Esa conversación fue hace trece años y es, dice, el mismo espíritu que los empuja hoy
Por Qué Existe Konfío
- El 42% de la economía mexicana son PYMES y aportan el 70% del trabajo formal
- México es la 15ª economía del mundo y la penetración de crédito en ese segmento está por debajo de economías comparables de Latinoamérica
- El segmento es tan variado en industrias, regiones y productos que es impracticable atenderlo sin un proceso cien por ciento tecnológico
- Desde el MVP decidieron que fuera un proceso paramétrico empujado por inteligencia artificial
- El reparto fue claro: David montó la empresa y el modelo de decisión de datos, y él construyó el motor de amortización, el back office, la base de datos y los analytics
- Nueve meses en modo construcción antes de salir
La Doble Vida, y la Familia en contra
- Dos años de Wall Street de día y startup de noche, con semanas de sesenta a setenta horas como estándar
- En las fotos de esa época se ve con kilos de más y ojeras, pero dice que estaba feliz y motivado
- Ni su esposa ni sus papás estaban de acuerdo con dejar ese trabajo. Ya era papá y su visa no le daba permiso de trabajo a su esposa, así que dos personas dependían de él
- El argumento de la familia: llegaste a un lugar donde mucha gente soñaría llegar y estás dispuesto a quemarlo
- Su contraargumento: veo a los mayores de la oficina y sé exactamente dónde voy a estar y en qué punto de mi vida. Si me lanzo por acá, no sé dónde voy a estar en cinco años
Lo que la IA Trivializó
- Cosas que antes pedían un OCR, un data scientist o cuatro ingenieros fijos se trivializaron de forma impresionante
- Si sabes ser sabio con tus tokens y tus plataformas, construyes en poco tiempo cosas que hace cinco años eran disruptivas
- Su ejemplo más simple: él y David vivían en Stack Overflow, y Stack Overflow se volvió irrelevante
- Ahora tienes un desarrollador que conoce la sintaxis correcta y que, si se equivoca, se autocorrige
Las Alucinaciones Son Reales, y su Ejemplo Es Preciso
- Los modelos son espectaculares pero su capacidad de retención es corta: si construyes rápido, se te acaba el contexto
- Cuando eso pasa, el modelo comprime lo que tenía a texto libre, y ahí se degradan los números
- El caso concreto: un 0.3 se convierte en poquito, y en el siguiente paso poquito se convierte en 0.25, así que el resultado cambia
- La lección es poner guardrails más allá de los técnicos o de seguridad, para que el proceso sea repetible
- Por eso mezclan piezas de tecnología determinista con LLMs potentes en vez de dejar todo al modelo
Si Tuviera que Refundar Konfío Hoy
- Empezaría por los modelos de decisión: su construcción se agilizó y se volvió mucho más precisa
- No solo crédito, también propensión y cualquier cosa que se pueda predecir
- En la ola de 2021 la consigna era proteger a los data scientists al máximo. Siguen siendo valiosos, sobre todo los que saben trabajar con IA, pero la barrera de entrada se cayó
- Eso abre preguntas que antes no se hacían: quién puede ser mi cliente, a quién le puedo vender más, qué señales me dicen que alguien me necesita
- Su conclusión es que la inteligencia de la organización es lo crucial, porque te acerca a lo que el cliente está buscando
Contratar Ingenieros Ya Es Otra Cosa, y la Entrevista También
- Tenían un examen contra reloj de veinticuatro horas, con prórroga hasta setenta y dos: construye esto, con estas salidas, y cómo lo haces lo investigas tú
- Era para un perfil tan raro que buscarlo en LinkedIn devolvía tres resultados en México. De cien entrevistas se quedaron con cinco o seis, y ese fue el equipo núcleo por años
- Hoy el reclutamiento, las pruebas y hasta el producto que esa gente construía son distintos
- El full stack era un unicornio y ahora es sencillo serlo, pero a cambio tienes que saber de arquitectura
- El debate de contratar QAs o no se está alterando: un proceso de QA bien alimentado es repetitivo y se puede volver agente. Lo mismo aplica en ventas, servicio al cliente y cobranza
- La pregunta nueva en entrevistas es qué tanto dominas IA, y funciona como el hablas inglés en México: todos dicen que sí hasta que cambias la conversación. Así que pide ejemplos y lo más diferente que hayan construido
Dónde Han Visto el Retorno
- En modelos de datos han visto cinco veces más productividad
- Cosas que se estacionaban en el backlog por varios sprints o trimestres hoy salen en tandas de semanas
- Eso cambia la ambición: si puedes hacer ese nivel de predicciones, consideras partes del negocio que antes descartabas por falta de insumos
- Ventas es lo complicado, tanto con humanos como con IA. La oportunidad que ve es armar mejores herramientas para el equipo
- Hay información que antes estaba escondida y hoy se obtiene de forma escalable, lo que empodera al vendedor. El concepto de sales qualified lead mutó y la exigencia es distinta
De Crédito a One Stop Shop, y a Banco
- El core es crédito de capital de trabajo sin garantías, con montos de hasta diez millones de pesos
- Un estudio del BID midió que sus clientes crecen 20% en ventas tras un año, y 40% cuando son mujeres
- El problema de escalar solo eso es que el cliente se acaba graduando en otro banco, así que hay que rodearlo de productos para ser destino y no lugar de paso
- Ya lanzaron tarjeta de crédito y una solución de pagos, y ven necesidades de cuentas por cobrar y por pagar
- Atienden tres segmentos: profesionista independiente, la PYME de diez a treinta personas que llama de tamaño incómodo y que es su core, y el mid-market de cincuenta empleados para arriba
- Depósitos e inversiones son la evolución natural después de diez años en el mercado, con clientes que llevan ocho o diez años con ellos
- Vender a ese segmento no es enterprise, donde cinco contratos te hacen el año, ni consumer, donde disparas e iteras. Está en medio, tiene stakeholders aunque lo niegues, y si le metes humanos pierdes la economía del modelo
Los Bloques Grandes: Nube, Redes, Celular, Ahora IA
- Los building blocks de los últimos veinte años tuvieron todos un antes y un después en la forma de hacer negocio
- Cuenta que en una auditoría le dijeron que algo no lo iba a poder hacer en la nube, y su respuesta fue que ese proceso solo existe en la nube
- Espera que pase lo mismo con los LLMs: esto me lo pides sin LLMs y no va a funcionar
- Su apuesta de fondo: en todas las industrias hay montañas de datos no estructurados, y las fintech dominantes del futuro serán las que aprendan a convertirlos en valor para el cliente
Crecer a Doble Dígito sin Subir el Gasto
- Es rentable desde hace dos años, así que el OPEX no se toma a la ligera, y esa disciplina también sirve de cara a la licencia bancaria
- La pregunta que se hace por área no es si se elimina, sino qué porcentaje se puede hacer de otra forma: servicio al cliente, cobranza, contenido de marketing
- No hay una métrica única para todos. En ingenieros es más difícil de medir que en otras áreas
- Su analogía: nadie pide una receta única de stack en la nube, cada empresa diseña el suyo para escalar. Con IA es igual, cada empresa define qué es éxito para ella y después lo mantiene, lo mejora y pasa al siguiente reto
Cómo se Empuja la IA Dentro de la Organización
- Corren hackathons
- Revisan el uso de licencias en las dos direcciones: abres una y nadie la usa, o tienes que cerrarla porque alguien está consumiendo demasiado crédito
- Tienen foros de educación y sesiones de screen sharing donde alguien muestra lo que construyó y qué beneficio trajo
- En esas sesiones se enseña lo concreto: cómo se redacta el prompt, si corre offline o on demand, con qué nivel de alerta. Eso es lo que hace que la gente le pierda el miedo
- Los modelos van por niveles: la versión básica está abierta, y para los más caros hay que traer una justificación y después se revisa qué hiciste con ellos
Los Tokens van a Ser una Línea del P&L
- Ya pasó con la nube: uno o dos años en capa gratis de startup y hoy es uno de los proveedores más grandes de la organización en gasto
- Con tokens la diferencia es que el gasto se acumula rápido y encarece rápido, así que hay que ser más juicioso
- Su dicho interno: no quieres usar una bazuca para matar una hormiga. No pongas el modelo más potente a darte el update del mes
- Gestionar modelos se empieza a parecer a gestionar un equipo: no contratas ni compensas a toda la organización como si fuera C-level
- Las organizaciones con buena arquitectura de IA van a tener agentes en distintas capas. Cuando salga un modelo nuevo ganas una marcha, pero esa marcha puede costar el doble o el triple, así que hay que cuidar quién usa la última generación y para qué
La Licencia Bancaria y el Miedo a Volverse Lento
- La licencia trae confianza, más fondeo y más productos, y del otro lado regulación, compliance y reporteo
- Construir pensando en el cliente los orienta a plataformas que no son necesariamente el estándar que usan hoy los jugadores del mercado
- Esas apuestas fuerzan una rearquitectura de la plataforma, y eso es un compromiso que se mide en meses y a veces años
- Su anécdota sobre agilidad: una persona que venía de supervisar instituciones bancarias llegó y construyó agentes que hacen su propio trabajo
- Antes esas decisiones se atoraban en juntas para definir si algo estaba dentro del cumplimiento. Ahora ella hace el trabajo con la herramienta y solo escala cuando se rompen los parámetros
Qué les Diría a los que Están por Graduarse en León
- Si alguien se quiere ir y lo logra, bienvenido. Pero su alternativa en aquel momento era repetir el patrón de la generación de sus papás, y decidió no conformarse
- Las barreras de entrada se cayeron: cuando a él le tocó no existía YouTube, ni Spotify, ni los podcasts
- Hoy alguien puede construir cosas notables desde su casa a un costo completamente distinto
- Las grandes apuestas digitales de su época eran las consultoras que servían a corporativos, y estaba bien porque era lo que había
- Ahora cualquier país tiene su unicornio o su empresa listada en bolsa, y eso significa que la experiencia se puede vivir de forma local
A Quién Agradece
- Karla, su esposa, veinte años juntos. Lo acompañó en las buenas y en las malas, y cuando encontró sus límites también lo cuidó
- David, su socio, a quien admira por su criterio, su forma de actuar y sus principios
- Y sus papás, que le dejaron principios, educación y los recursos iniciales, y le dieron la oportunidad de soñar
- Su cierre: el libro sigue abierto y seguimos escribiendo algunas páginas
Glosario Silicon Valley
| Término | Qué significa | Contexto en el episodio |
|---|---|---|
| Buy vs build | Comprar una solución o construirla adentro | Konfío se cargó al build por falta de recursos, y cambiar después resultó doloroso |
| Cost neutral | Que lo que produces cubra lo que le cuestas a la empresa | El mensaje a los consultores en 2009: si no, no duras |
| First principles | Razonar desde lo básico en vez de por analogía | Cómo sobrevivió a los recortes: siempre tener un cliente |
| SLA | El nivel de servicio comprometido con el cliente | Por qué migrar un servicio que ya opera es caro |
| Guardrails | Los límites que impiden que un sistema se salga de lo diseñado | Sin ellos un LLM no hace repetible un proceso |
| Ventana de contexto | Lo que un modelo puede tener presente a la vez | Al llenarse comprime a texto libre y los números se degradan |
| Modelo de decisión | El modelo que define a quién se le presta y cuánto | Por donde empezaría si refundara la empresa hoy |
| Propensión | La probabilidad de que un cliente haga algo | El otro uso de predicción que menciona, más allá del crédito |
| Sales qualified lead | El prospecto que ventas considera listo para cerrar | El concepto mutó y hoy la exigencia es distinta |
| CAC y OPEX | Costo de adquirir un cliente y gasto operativo | Crecer a doble dígito sin subirlos es su reto actual |
| Modelo T | Saber de todo y ser especialista en una cosa | El perfil que sigue buscando, con o sin IA |
| One stop shop | Que el cliente resuelva todo en un solo lugar | Ser destino y no lugar de paso |
| Mid-market | La empresa mayor que una PYME y menor que un corporativo | Su tercer segmento, de cincuenta empleados para arriba |
Personas, Empresas y Referencias
Personas Mencionadas
- Francisco Padilla: cofundador de Konfío, arrancó como CTO y pasó por operaciones, personas y growth
- David Arana: su socio y cofundador, a quien vio renunciar por LinkedIn
- Karla: su esposa, veinte años juntos, la primera a quien agradece
- Jeff Bezos: la frase de enfocarse solo en lo que hace que tu cerveza sepa mejor
- Enzo Cavalie: host del podcast
Empresas y Organizaciones
- Konfío: crédito para PYMES mexicanas, hoy camino a volverse banco
- MicroStrategy: donde trabajaba en inteligencia de negocios cuando llegó a Nueva York
- Citibank: el cliente global más grande de esa empresa, y la cuenta donde terminó como arquitecto técnico
- AIG: su último trabajo antes de Konfío, en Financial Products
- Deutsche Bank: donde estaba David cuando se conocieron
- El Tec: primero el campus de León, después Monterrey
- BID: el Banco Interamericano de Desarrollo midió el crecimiento en ventas de sus clientes
- Stack Overflow: lo que dejó de ser relevante cuando llegaron los modelos
Datos y Referencias
- 42% y 70%: cuánto de la economía mexicana son PYMES y cuánto del empleo formal aportan
- 15ª economía del mundo: el tamaño de México frente a su penetración de crédito en PYMES
- 10 millones de pesos: el techo de su crédito de capital de trabajo
- 20% y 40%: cuánto crecen en ventas sus clientes tras un año, y cuánto cuando son mujeres
- 5 veces: la productividad que ganaron en modelos de datos
- 3 resultados en LinkedIn: lo raro que era en México el perfil de ingeniero que buscaban
- 100 entrevistas, 5 o 6 contratados: el resultado del examen de veinticuatro a setenta y dos horas
- 9 meses: lo que tardaron construyendo antes de lanzar
- 13 años: lo que lleva Konfío desde esa primera conversación
- 2 años: lo que llevan siendo rentables