Destácame, fintech chilena, recupera 29% más con IA

3,8 veces más productividad y 29% más recuperación de cartera. Son las cifras que Destácame atribuye a EnnIA, la plataforma con la que la fintech chilena reemplaza la lógica del call center de cobranza por un sistema de agentes de IA coordinados con ejecutivos humanos. Para un founder que vende software a bancos, retailers o fintechs de crédito, el dato importante no es el porcentaje: es que la compañía asegura haber resuelto el bloqueo que frenaba la adopción de IA en el sector financiero.

Qué es EnnIA y por qué Destácame lo llama «orquestador» y no agente

EnnIA es una plataforma que combina agentes de inteligencia artificial con ejecutivos humanos para automatizar tareas, ofrecer alternativas de pago y gestionar las carteras de deuda de las instituciones financieras. El proyecto lo desarrolló la fintech chilena Destácame y se presentó en Digital Trust, un conversatorio organizado junto a Amazon Web Services (AWS) y Experian.

La distinción técnica importa. «La principal innovación es que EnnIA no es un agente, es un orquestador. Es el cerebro detrás de los agentes: identifica en qué etapa está cada persona y activa al agente correcto, artificial o humano, para cada momento», explica Agustín Miranda, country manager de Destácame.

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En la práctica, el sistema identifica la situación de cada cliente, propone alternativas de pago y deriva a un ejecutivo los casos que requieren una negociación particular. Es decir: la IA no atiende todo, decide qué atender y cuándo pasar la conversación a una persona.

Los resultados: 3,8 veces más productividad y 29% más recuperación

Según mediciones realizadas por la propia compañía sobre carteras reales y grupos de control, EnnIA alcanzó una productividad 3,8 veces superior a la de la gestión tradicional y un aumento del 29% en la recuperación global de la cartera. Además, el 40% de los compromisos de pago agendados por los agentes de IA se tradujo en pagos efectivos.

Durante sus primeros seis meses de operación, la plataforma fue utilizada por cinco instituciones financieras y gestiona alrededor de $100.000 millones en deuda cada mes, además de atender a más de 20.000 clientes semanalmente, de acuerdo con las cifras entregadas por Destácame.

Vale la pena subrayar el origen de esos números: son de la compañía, medidos sobre sus propias carteras y no auditados por un tercero independiente. Eso no los invalida —el uso de grupos de control es la metodología correcta— pero sí es la primera pregunta que haría cualquier comité de riesgo antes de firmar.

Por qué el freno de la IA en cobranza no era la tecnología

Miranda señala que el desarrollo surgió a partir de tres dificultades que enfrentaba la industria: la necesidad de incorporar más ejecutivos para ampliar la capacidad de cobranza, la falta de comunicación entre los distintos canales de atención y las restricciones de seguridad para utilizar inteligencia artificial con información financiera sensible.

Las dos primeras son problemas de operación. La tercera es la que históricamente frenó los proyectos. Según la compañía, la plataforma cuenta con certificación ISO 27001 y funciona sobre infraestructura de AWS, con entornos aislados para cada institución y registros auditables de las interacciones.

«Lo que frenaba la IA en cobranza no era la tecnología, era la seguridad. El desafío ya no es si incorporar IA en cobranza, sino quién lo hará primero de manera segura, medible y responsable», concluye Miranda.

Ese es el punto que cualquier startup B2B debería leer dos veces. En verticales reguladas, el modelo no es el diferenciador: lo es la capa de cumplimiento que lo envuelve.

Cuánto pesa la IA en fintech y en los centros de contacto

El contexto de mercado acompaña. Un informe de ResearchAndMarkets difundido por Yahoo Finance proyecta que el mercado global de IA en fintech pase de más de USD 18.000 millones en 2025 a cerca de USD 55.000 millones en 2030, impulsado por automatización, prevención de fraude, gestión de riesgo e infraestructura de pagos. El mismo informe señala que el 64% de las empresas en América Latina reporta mejoras de eficiencia medibles a medida que aumenta la automatización, y que en 2025 el 77% de los empleados a nivel global ya usaba IA en el trabajo, aunque solo el 25% de las firmas de Norteamérica había logrado una integración plena a nivel empresa.

En el segmento específico de centros de contacto, Mordor Intelligence estima —según recoge el medio israelí CTech— que el mercado global de IA en aplicaciones de call center ronda los USD 5.080 millones en 2026 y crecería hasta USD 13.150 millones en 2031, con una tasa anual compuesta de aproximadamente 21%.

También hay comparables directos. Coldi, startup israelí fundada en 2025, vende agentes de voz gestionados para industrias reguladas de alto volumen de llamadas, entre ellas cobranza, y opera con certificación ISO 27001 y GDPR, según CTech. La coincidencia no es casual: la certificación dejó de ser un sello de marketing y pasó a ser el requisito de entrada.

Qué significa esto para tu startup

Si vendes software a instituciones financieras, hay cuatro decisiones que este caso deja a la vista.

Trata el cumplimiento como producto, no como feature. EnnIA se apoya en ISO 27001, entornos aislados por cliente y logs auditables. En un proceso de compra bancario, esa capa define si llegas a la mesa o no.
Diseña el traspaso a humano desde el día uno. El modelo de EnnIA no reemplaza ejecutivos: los activa cuando la negociación lo exige. Si tu producto automatiza el 100% del flujo, probablemente estés dejando la parte más rentable afuera.
Mide contra grupo de control y publica la metodología. Destácame reporta sus resultados comparando carteras reales con grupos de control. Esa es la diferencia entre un caso de éxito y una anécdota.
Define tu métrica de conversión, no de actividad. El número que importa aquí no es cuántas llamadas hizo el agente, sino qué porcentaje de los compromisos de pago se convirtió en pago efectivo: 40%, según la compañía.

Para founders en LATAM y España, el aprendizaje de fondo es de posicionamiento. La ventana de «somos los primeros con IA» ya se cerró; la que sigue abierta es «somos los primeros con IA que un área de riesgo aprueba».

Conclusión: la ventaja está en la orquestación

Destácame no ganó por tener un mejor modelo de lenguaje. Ganó, según su propio relato, por resolver el problema de coordinación: qué agente —humano o artificial— actúa en cada momento, con qué nivel de acceso a datos sensibles y con qué registro auditable. En un mercado que ResearchAndMarkets proyecta hacia los USD 55.000 millones en 2030, ese enfoque de orquestación es más defendible que la carrera por el modelo más potente.