Toku triplica ingresos en Chile y ya opera 50 agentes de IA
Toku triplicó sus ingresos en Chile en los últimos dos años y ya desarrolló 50 agentes de inteligencia artificial para grandes empresas. Para un founder que vende software a corporativos, el dato verdaderamente relevante no es el crecimiento: es cómo lo cobra.
La fintech chilena, fundada en 2020 por Cristina Etcheberry, Francisca Noguera y Enzo Tamburini, nació como una plataforma de pagos enfocada en grandes empresas, con el objetivo de hacer más eficiente su recaudación, bajar el costo del proceso, mejorar la experiencia del cliente final y hacerlo más seguro. Seis años después, su CEO resume los primeros diez meses de 2026 con una frase: «Ha sido un año muy importante para nosotros».
En ese período la compañía incorporó 300 mejoras tecnológicas a su plataforma y desplegó su estrategia de agentes de IA, que según Etcheberry «ha sido muy bien recibida por el mercado». La presentación formal ocurrió hace unos días, en el evento Toku Forward 2026.
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👥 Recibir el Kit¿Cómo cobra Toku por sus agentes de IA?
El cambio de modelo de negocio es la parte que conviene leer dos veces. Toku no cobra licencias ni asientos: cobra por resultados concretos.
- En soporte, factura por cada ticket resuelto exitosamente.
- En ventas, por cada nueva venta que se concreta.
- En cobranza, por cada pago recuperado.
La lógica la explicó su CEO sin matices: «Si construimos un agente, ganamos dinero cada vez que hace bien su trabajo y, si no lo hace bien, no ganamos nada».
El punto de partida fue un agente de cobranza, un caso de uso natural para una empresa que ya vivía en el mundo de los pagos. Desde ahí escalaron a soporte y ventas. «Tenemos mucho foco en ese crecimiento», dijo Etcheberry.
¿Por qué el cobro por resultados es la tendencia del mercado?
Toku no está sola en este movimiento. Según TechTarget, el software de centros de contacto se vendió durante décadas por licencias atadas al número de agentes humanos, y eso se rompió cuando los agentes de IA empezaron a resolver consultas sin intervención de personas.
El analista Craig Durr, fundador de The Collab Collective, detalló a ese medio los precios que ya se ven en el mercado: Intercom cobra US$0,99 por conversación resuelta, HubSpot bajó su tarifa de US$1,00 a US$0,50 y Zendesk vende resoluciones a US$1,50 en compromiso o US$2,00 a demanda.
El contexto macro lo puso Gartner: según reportó Yahoo Finance, la firma identificó el 1 de julio de 2026 que US$234.000 millones en gasto de software empresarial están expuestos a lo que llama «arbitraje agéntico» hacia 2030. Su managing vice president, George Brocklehurst, lo resumió así: los sistemas agénticos entregan resultados directamente y hacen invisible el software, lo que rompe el vínculo entre crecimiento de usuarios y crecimiento de ingresos para muchos proveedores.
La adopción acompaña. Según ZDNET, la adopción de IA agéntica en organizaciones de servicio pasó de 39% a 66% en doce meses, y se espera que llegue a 88% para el cierre de 2026. El mismo relevamiento indica que 70% de las organizaciones que despliegan agentes de IA observan valor medible dentro de los 60 días posteriores al despliegue.
¿Qué pasa con México y Brasil?
Toku ha levantado US$65 millones en seis años y opera con oficinas en Chile, Brasil y México, los tres mercados donde concentrará su estrategia para, desde ahí, atender otros países.
El desempeño no es homogéneo. Etcheberry señaló que México «viene creciendo mucho más rápido que Chile, es un motor importante», y que Brasil «va a cerrar un muy buen año»: en ese mercado los ingresos de la compañía se multiplicarán por cinco este año.
En total, Toku proyecta procesar más de US$10.000 millones a través de su plataforma durante 2026. Es una escala que explica por qué el modelo de cobro por resultado es viable para ellos: con ese volumen, un agente que resuelve tickets o recupera pagos genera transacciones suficientes para sostener el ingreso sin depender de una suscripción fija.
Qué significa esto para tu startup
Si vendes software a empresas, el caso de Toku deja tres lecciones aplicables, y si compras agentes de IA, otras tres.
Si estás construyendo agentes de IA:
- Elige tareas de alto volumen y repetibles. TechTarget señala que el cobro por resultado funciona mejor donde comprador y vendedor pueden acordar fácilmente qué significa «terminado»: reseteo de contraseñas, estado de pedidos, consultas de facturación, cierre de tickets. El volumen decide la economía, no la complejidad.
- No prometas resultados que no puedes medir. Si tu agente no puede demostrar que resolvió, no puedes facturar. Define la métrica antes de firmar el contrato, no después.
- Cuidado con el traspaso a un humano. TechTarget advierte que la industria todavía no resolvió cómo cobrar cuando la IA hace la primera mitad del trabajo y se lo pasa a una persona. Si tu producto funciona así, define esa regla por escrito.
Si estás comprando agentes de IA:
- Pide la definición de «resuelto» por escrito. El mismo reporte de TechTarget revela que Zendesk cuenta 72 horas de silencio como una resolución. El cliente que se rindió se ve igual que el cliente satisfecho, y quien elige el criterio es quien emite la factura.
- Corre cuatro casos reales de tu cola por la estructura de precios: uno resuelto de punta a punta, uno derivado de inmediato a un humano, uno derivado después del diagnóstico y uno completado por la IA con aprobación humana. Pregunta qué porcentaje de tu volumen cubre el proveedor según tu mezcla real de tickets.
- Busca los mínimos escondidos. Debajo del precio por resolución suelen sobrevivir fees de plataforma o mínimos mensuales que son el viejo modelo de asientos con otro nombre.
Conclusión
Toku pasó de vender una plataforma de pagos a vender resultados medibles, y lo hizo en el mercado donde ya tenía ventaja: la cobranza. Ese orden importa. No construyó agentes genéricos y después buscó clientes; construyó el primer agente sobre un proceso que ya dominaba y donde el resultado era fácil de verificar.
Para el ecosistema hispanohablante, el mensaje es doble. Por un lado, una fintech chilena con oficinas en tres países demuestra que el modelo de cobro por resultado es ejecutable desde LATAM, no solo desde Silicon Valley. Por el otro, el cobro por resultado traslada el riesgo al proveedor: si tu agente no funciona, no facturas. Eso exige caja para aguantar el ciclo de venta corporativo y una métrica de éxito que el cliente acepte sin discutir.
La pregunta que conviene hacerse antes de copiar el modelo no es cuánto cobrar, sino qué vas a medir y quién va a validar esa medición.
Fuentes
- Toku triplica ingresos en Chile y centra su estrategia en el desarrollo de agentes de IA (Diario Financiero)
- Outcome-based AI pricing hits a measurement problem (TechTarget)
- Agent Monetization Shift: Per-Seat Pricing Is Dying (Yahoo Finance)
- 70% of companies deploying customer service AI agents see ROI in 60 days (ZDNET)
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