UIN levanta US$2M para retener usuarios de bancos con IA

UIN: la startup que decide qué hacer con los datos que los bancos ya tienen

UIN levantó una ronda semilla de US$2 millones para expandir en América Latina una plataforma que ayuda a bancos, billeteras digitales y otras empresas a que sus usuarios vuelvan a usar la aplicación. La compañía argentina ya tiene 10 clientes en cuatro países y, a través de ellos, dice alcanzar de forma indirecta a más de 80 millones de usuarios.

El dato que mejor explica el negocio no es el monto de la ronda, sino otro: según la empresa, su sistema logra una mejora promedio cercana al 18% en la recurrencia de uso y una reducción de alrededor del 10% en el abandono. Para una fintech que ya pagó el costo de adquisición de un usuario, mover esas dos agujas es dinero directo al resultado.

¿Cómo funciona Behavior OS, el producto de UIN?

El corazón de la compañía es Behavior OS, un sistema que se conecta con los datos que las aplicaciones de sus clientes ya generan. Lee eventos como una apertura de la app, una compra o una caída en la frecuencia de uso y, a partir de esas señales, decide qué acción proponer.

La inteligencia artificial interviene en tres decisiones concretas: qué estímulo enviar, en qué momento y con qué intensidad, siempre dentro de los objetivos y límites que define cada empresa. Después mide qué intervención funcionó y usa ese resultado para ajustar las siguientes.

Facundo Corsi, cofundador y CEO, lo explica con un ejemplo: un banco quiere que sus clientes paguen más con QR. Una persona hace su primera operación y pasan varios días sin que repita. El sistema puede proponerle completar tres pagos durante la semana, sostener una secuencia de uso o alcanzar una meta para obtener un beneficio.

"Lo importante es que no todos reciben lo mismo. Otro usuario quizás no necesita un premio, sino un recordatorio, una meta o una dinámica distinta", señala Corsi.

Dos detalles técnicos importan para cualquiera que evalúe integrar este tipo de tecnología:

• No requiere datos personales ni sensibles para analizar patrones de comportamiento, según el CEO.
• Se integra sobre la interfaz existente, sin rediseñar toda la aplicación del cliente.

El costo de esa comodidad es el tiempo de aprendizaje: cuando no hay información histórica, el sistema necesita entre 30 y 60 días para calibrar.

¿Quién puso el dinero y en qué se va a usar?

La ronda de US$2 millones fue liderada por EWA Capital, con participación de Driven VC, Brazilian Venture Capital, ADN, GAIN y New Ventures, además de inversores ángeles. Entre los participantes figura el emprendedor Santiago Siri. La empresa no informó su valuación ni qué participación cedieron los fundadores.

El destino del capital está repartido de forma explícita:

• 40% a expansión comercial.
• 30% a producto.
• 30% a tecnología y certificaciones.

En equipo, hoy son 15 personas y prevén incorporar cuatro perfiles, principalmente en el área comercial y de llegada al mercado, más una persona a cargo de producto.

El origen: una billetera gamer y un problema que nadie estaba resolviendo

UIN comenzó a gestarse en febrero de 2025. La idea surgió mientras sus fundadores trabajaban en n1u, una billetera orientada al público gamer. Allí veían un patrón incómodo: las promociones despertaban interés, pero el efecto no duraba.

"Podíamos lanzar una funcionalidad, una promoción o un beneficio y generar un pico de actividad. Pero cuando desaparecía el incentivo, muchas veces también desaparecía el comportamiento", cuenta Corsi.

Tenían millones de transacciones para estudiar qué ocurría entre el primer uso y el abandono: qué acciones precedían a una segunda o tercera operación y cuándo una persona dejaba de usar un producto. Las conversaciones con otros bancos y fintech confirmaron que el problema era compartido.

"Las compañías tenían muchísima información sobre lo que sus usuarios hacían, pero muy poca tecnología dedicada a decidir qué hacer con esa información para cambiar un comportamiento", resume.

Según el CEO, n1u fue adquirida y parte del equipo fundador se sumó al nuevo proyecto. Manuel Heredia, que había sido su director de tecnología, asumió ese mismo puesto en UIN, mientras Corsi quedó al frente de la compañía con foco en el desarrollo de producto. El primer dinero llegó de familiares, amigos y personas cercanas; en unos seis meses tenían operativa la base de Behavior OS.

¿Cuánto factura y dónde está el crecimiento?

Corsi afirmó que UIN alcanzó un ritmo de facturación equivalente a más de US$1 millón anual a menos de un año del lanzamiento. Los clientes actuales están distribuidos entre Argentina, Perú, Ecuador y México, y la plataforma activa más de 10 millones de intervenciones personalizadas por mes.

México será el mercado prioritario durante los próximos 18 meses. Pero la estrategia de crecimiento no es solo sumar logos nuevos: buena parte del plan pasa por vender más dentro de las cuentas que ya tienen.

"Nuestro objetivo no es únicamente sumar compañías, sino volvernos cada vez más relevantes dentro de cada una de ellas: acompañarlas en más productos, más casos de uso y más comportamientos que tengan impacto directo en su negocio", anticipa Corsi.

Ese detalle es el que separa a un SaaS de retención de un proveedor de campañas. Si el producto vive dentro de la app del banco y demuestra impacto en métricas de negocio, el techo de facturación por cliente crece sin necesidad de un nuevo contrato de adquisición.

¿Qué significa esto para tu startup?

1. La retención es un problema de decisión, no de datos. El diagnóstico de Corsi aplica a casi cualquier producto con usuarios recurrentes: la mayoría de las empresas ya tiene la información, lo que falta es la capa que decide qué hacer con ella. Antes de comprar otra herramienta de analítica, pregúntate quién en tu equipo tiene la responsabilidad explícita de convertir esos datos en una acción concreta y medible.

2. Personalizar no es segmentar. La diferencia entre mandar la misma promo a todo el segmento y decidir por usuario si toca recordatorio, meta o recompensa es la diferencia entre un pico de actividad y un cambio de comportamiento sostenido. Si tu producto depende de la recurrencia, define primero qué señal indica abandono y recién después elige el estímulo.

3. La expansión dentro de la cuenta es la palanca más barata. Con 10 clientes y US$1 millón de ritmo anual, UIN apunta a crecer en México pero también a vender más casos de uso a quienes ya confían en ella. Para un founder con base de clientes pequeña, ese camino suele ser más eficiente que abrir un mercado nuevo desde cero.

4. El tiempo de calibración es parte del costo. Si evalúas una herramienta que aprende del comportamiento, cuenta los 30 a 60 días de aprendizaje inicial en tu plan de implementación. Prometer resultados en la primera semana con un sistema así es vender humo.

Conclusión

UIN no compite por captar usuarios nuevos para los bancos: compite por que los que ya tienen no se vayan. Es un mercado menos vistoso que el de la adquisición, pero con un argumento comercial sólido, porque cada punto de abandono que se evita tiene un valor medible en el estado de resultados del cliente. Con US$2 millones recién levantados, 10 clientes en cuatro países y México como prioridad para los próximos 18 meses, el desafío de la compañía no será demostrar que la tecnología funciona, sino demostrar que puede replicar esos resultados a escala regional sin perder la personalización que la hace distinta.

Fuentes

• iProfesional: Startup usa IA para saber cómo venderle más servicios a clientes de bancos