Naranja X: con IA ya no alcanza, hay que diferenciarse

"La IA ya es un commodity": por qué Naranja X dice que la pelea ya no es la tecnología

Naranja X —la fintech argentina que gestiona tarjetas de crédito, préstamos y cuentas para millones de clientes en el país— sostiene que la inteligencia artificial dejó de ser una ventaja competitiva por sí misma. "La inteligencia artificial rápidamente iguala la cancha, así es prácticamente un commodity que todas las empresas lo pueden ir implementando", resumió Cristian Deferrari, Head de Plataformas & Gen AI en la compañía, durante el ciclo Visión 360° de Clarín.

La declaración importa porque llega desde una empresa con más de 40 años construyendo confianza en el negocio financiero argentino, que hoy aplica IA generativa en prácticamente todas sus áreas. Si alguien que opera a esa escala describe la IA como commodity —producto genérico disponible para todos—, el mensaje para founders y fintechs chicas es directo: tener un modelo de IA conectado a tu producto ya no impresiona a nadie.

Deferrari explicó que la velocidad con la que la IA se democratizó cambió las expectativas del cliente. Lo que antes era un reclamo que tardaba días o un préstamo que se evaluaba en una semana, hoy se exige en tiempo real. Esa presión obliga a repensar la propuesta de valor completa: no alcanza con tener acceso a la misma tecnología que la competencia.

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Cómo usa Naranja X la IA hoy: 15 puntos en la app y procesos enteros reinventados

La estrategia se sostiene en dos planos. Por un lado, la experiencia del cliente dentro de la aplicación, donde la compañía ya desplegó más de 15 puntos con IA generativa integrada. El más visible, según contó Deferrari, es la cámara de la app: el usuario puede apuntar a un alias o CBU escrito a mano y el sistema lo interpreta automáticamente para iniciar una transferencia, sin necesidad de dictarlo letra por letra.

Por el otro, la reinvención de procesos internos completos —no automatizar una tarea puntual, sino rediseñarlos de punta a punta con agentes en el medio. La diferencia es relevante: la compañía habla de un modelo operativo nuevo donde intervienen equipos de finanzas, legales y marketing. En legales, los agentes resuelven disputas de cargos y embargos judiciales que antes llevaban días y hoy se cierran "a lo sumo en 24 horas". En marketing, ya se generan automáticamente piezas gráficas y contenido para campañas en redes sociales.

El resultado operativo es medible. Según contó Silvana Jachevasky, Chief Marketing Officer de Naranja X, en Infobae Talks Mujeres con Impacto, la combinación de agentes de IA con los equipos humanos ya entrega un 25% de capacidad adicional para construir productos y servicios. Esa capacidad extra es la que permite sostener la hiperpersonalización a escala que la ejecutiva describe como "ciencia ficción hecha realidad" en marketing.

Seguridad por diseño: el "no negociable" que sostiene toda la estrategia

El otro eje del discurso de Deferrari son los "no negociables": cualquier iniciativa que ponga en riesgo la seguridad de los datos del cliente queda descartada antes de empezar. "El negocio financiero es un negocio de confianza", dijo, y remató con un punto clave: la seguridad se trabaja "desde el principio de cualquier iniciativa de inteligencia artificial".

En la práctica, los equipos de riesgo, seguridad informática y gobierno de datos participan de las mesas de decisión desde el primer minuto. La compañía construyó plataformas internas que llevan cualquier iniciativa de IA a producción con las condiciones de calidad y seguridad requeridas —"no solamente por ser una industria regulada, sino por ser algo en lo que nosotros creemos".

La advertencia conecta con el marco regulatorio europeo. En mayo de 2025, durante una jornada de Europa Press, la directora general de IA del Ministerio para la Transformación Digital de España, Aleida Alcaide, recordó que la Ley de IA de la UE prohíbe prácticas de alto riesgo y exige requisitos específicos a los sistemas desplegados. Adaptarse a ese estándar hoy es una ventaja; dejarlo para mañana es un riesgo de mercado —y la vara sube al mismo ritmo que la adopción: según datos de Eurostat publicados por Euronews, el 38% de la población de entre 16 y 74 años en España ya usaba herramientas de IA en 2025.

Qué significa esto para tu startup

La lectura práctica para founders que usan o planean usar IA en sus productos tiene tres capas:

No construyas tu diferenciación sobre el modelo. Si tu propuesta de valor es "usamos GPT-4" o "tenemos un agente con Claude", estás en la misma fila que tu competidor. Deferrari lo dijo sin rodeos: la IA es commodity, lo que cuenta es el conocimiento del cliente que construiste durante años y cómo lo usas.
Mide el ROI en capacidad, no en automatización. Naranja X no presenta la IA como "ahorramos X horas". La métrica que destaca su CMO es +25% de capacidad para construir productos. Esa métrica —"¿qué puedes hacer ahora que antes no podías?"— suele ser más útil para boards e inversores que la clásica "redujimos costos en Y%".
Rediseña el proceso entero, no automatices la tarea. El error más común al implementar agentes de IA es tomar un workflow existente y agregarle un paso automático. La fintech argentina dice haber hecho lo contrario: repensar el proceso de punta a punta con agentes en el medio. La reducción de días a 24 horas en disputas legales no vino de acelerar lo mismo —vino de rehacerlo.

Si además tu startup maneja datos sensibles o vende a Europa, suma gobierno de datos y seguridad desde el día uno. En mercados como el español, donde la adopción de IA supera el tercio de la población y la regulación es de las más estrictas del mundo, la confianza del cliente es lo que termina pagando la factura.