El código es cada vez más barato, las licencias son cada vez más valiosas: El verdadero foso de Fintech en la era de la IA

Autor: Matt Brown

Traducido por: Deep Tide TechFlow

Guía de Deep Tide: El socio de Matrix VC, Matt Brown, presenta un argumento contraintuitivo: la IA hace que el código sea cada vez más barato, pero también hace que las verdaderamente difíciles de copiar en Fintech — licencias bancarias, datos de acumulación de pérdidas crediticias, modelos de riesgo alimentados por volumen real de transacciones — sean más valiosas que antes.

“No puedes crear una licencia bancaria solo con programación de ambiente”, esa frase resume el núcleo de todo el artículo.

Esto no es solo un análisis de Fintech, sino un mapa de “qué barreras de entrada son más sólidas” en la era de la IA.

El texto completo es el siguiente:

La palabra “Fintech” ha dependido durante mucho tiempo de la arbitrariedad del ambiguo en su nombre.

“fin” significa proveniente de. Correos electrónicos en masa desde dominios .gov, auditorías que duran meses, oficiales de cumplimiento que conocen tu historial SAR mejor que tú mismo, y viajes de trabajo a Charlotte o Washington en días laborables. “tech” es una aplicación móvil sofisticada, una experiencia de usuario diez veces mejor, y charlas sobre inversión en Blue Bottle mientras tomas café.

“fin” y “tech” siempre han sido parte de la misma línea, pero el mercado suele premiar a las empresas Fintech que se parecen más a “tech” y que minimizan su vínculo con “fin”.

Es fácil de entender. En 2021, la utilidad bruta del software alcanzó aproximadamente 0.7 billones de dólares, con un alto valor premium. La utilidad bruta de los servicios financieros es de un orden de magnitud mayor, pero su valoración es mucho más conservadora. El Fintech te permite arbitrar en ambos extremos: la economía de los servicios financieros, combinada con los múltiplos de valoración de las empresas de software.

La diferencia en este pozo de beneficios también revela dónde está el dinero real. Los servicios financieros generan la mayor utilidad bruta en todos los sectores a nivel global. La parte de “fin” en Fintech no solo es más defensiva, sino que también representa un mercado mucho más grande.

Luego llegó la IA, y el espacio de arbitraje desapareció. A medida que los inversores vuelven a valorar cuánto vale el código en un mundo donde cada vez es más barato, la valoración del software se comprime. Las empresas Fintech, clasificadas como empresas de software, también se ven afectadas.

Pero el mercado ha cometido un error en la clasificación. Los costos y las barreras de entrada de Fintech nunca han estado en el código, y frente a la compresión de costos impulsada por la IA, parecen volverse cada vez más resistentes a la fragilidad.

La historia de las dos estructuras de costos

El software alguna vez tuvo uno de los mejores modelos de negocio de la historia: el costo de crear código es alto, pero una vez escrito, su distribución es casi gratuita. La diferencia entre “costoso de construir” y “distribución gratuita” es el margen de beneficio. Si eres una empresa SaaS, dedicar del 22 al 25% de tus ingresos a I+D también es tu barrera de entrada. Los competidores no pueden copiar fácilmente algo que les tomó años y decenas de millones de dólares construir.

La IA comprime esta diferencia desde arriba. Si el código es barato de construir y barato de distribuir, el margen se reduce. La pared que bloqueaba a los competidores se vuelve más baja, más jugadores entran, y el poder de fijación de precios se erosiona.

Si tu negocio es software, esto es un problema real. Pero en Fintech, los gastos no son gastos de ingeniería. Siguiendo el dinero, la diferencia se vuelve rápidamente evidente.

PayPal invierte un 9% de sus ingresos en I+D, Block un 12%. No es porque la ingeniería en Fintech no sea importante — la capacidad de ingeniería de Stripe es de clase mundial y una verdadera ventaja competitiva — sino porque la mayor parte del dinero no va a ingeniería.

El dinero va a “fin”. Y, a diferencia del gasto en I+D, estos costos no solo producen productos, sino que construyen barreras de entrada:

Las pérdidas crediticias compran datos de underwriting

Antes de pagar a un ingeniero, Affirm dedica el 35% de sus ingresos a pérdidas crediticias y costos de fondos. Cada pérdida por incobrabilidad es un dato de recuperación que los competidores no pueden obtener. Un nuevo entrante que entrena modelos con datos sintéticos no tiene una referencia real. Solo con datos sintéticos, no puede construir un historial de pérdidas confiable.

Gastos de cumplimiento compran licencias regulatorias

Wise opera bajo más de 65 licencias regulatorias, dedicando un tercio de su personal a cumplimiento y prevención de delitos financieros. Licencias de remesas en 50 estados, programas de cumplimiento BSA/AML, requisitos de estatutos bancarios. Estas no son ventajas que construyes, sino permisos que ganas continuamente. No puedes crear una licencia bancaria solo con programación de ambiente.

El volumen de transacciones compra datos propios

La utilidad bruta del segmento de pagos de Toast es aproximadamente del 22%, mucho menor que el 70% de su segmento SaaS, pero genera casi el doble de utilidad bruta. Esos costos se traducen en datos de transacción a nivel de comerciante, que alimentan Toast Capital, que ya ha otorgado más de mil millones de dólares en préstamos. El modelo de riesgo de Adyen se entrena con patrones de transacción en más de 30 mercados.

La rentabilidad en Fintech nunca ha sido alta, y eso es clave

El margen bruto de las empresas de pagos oscila entre el 20% y el 50%, no el 80%. Pero un margen bajo no significa que el negocio sea débil. La baja rentabilidad en Fintech se debe a que muchos costos generan ventajas de interés compuesto. Y incluso aquellos costos que no generan ventajas están fuera del alcance de la compresión de costos impulsada por la IA.

La IA fortalece cada una de estas barreras. Modelos mejores reducen las pérdidas, detección de fraude más eficaz disminuye las devoluciones, y mejores herramientas de cumplimiento permiten a equipos más pequeños mantener más licencias. La IA no reemplazará las barreras, sino que recompensa a las empresas que construyen en los lugares más difíciles del Fintech: flujo de fondos, gestión de riesgos, datos propios y regulación.

Por eso, el argumento real no es solo “la IA ayuda a Fintech”, sino que la IA transfiere valor desde la superficie del producto hacia datos propios, capacidad de gestión de riesgos, licencias regulatorias y canales de distribución que integran flujos de fondos reales. Si construyes en estos ámbitos, la IA compone en tu favor. Si tu diferenciador está en el código, la IA compite en sentido contrario.

La demanda también sigue creciendo. Cada proceso de pago basado en programación de ambiente es un nuevo vector de fraude, y cada agente de IA que realiza transacciones autónomas representa un riesgo de rechazo. Cuanto más infraestructura de Fintech exista, más indispensable será esa infraestructura en sí misma.

“Fin” es el verdadero ganador

Este reconocimiento ya está llevando a los fundadores de Fintech más inteligentes a reconsiderar su posición en la línea “fin” y “tech”:

¿Estamos asumiendo y valorando riesgos por nuestra cuenta, o los transferimos a socios y ellos se llevan la ganancia?

¿Tenemos relaciones regulatorias propias, o alquilamos esas relaciones a quienes las poseen?

¿Cada transacción nos ayuda a perfeccionar nuestro modelo de riesgo, o entrena el modelo de otros?

¿Nuestra contabilidad es una fuente de datos reales, o un reflejo incompleto de la contabilidad de otros?

Esta distinción divide en dos el panorama de Fintech. Las empresas que tienen relaciones regulatorias, asumen pérdidas crediticias y acumulan datos de transacción están construyendo barreras que la IA profundizará. Las que alquilan el “fin” — usando licencias bancarias de socios, libros de BaaS, modelos de riesgo de otros con mejores interfaces — enfrentan problemas iguales a los de las SaaS. Su diferenciación está en el código, y el código acaba de volverse más barato.

La vieja arbitrariedad de valorar servicios financieros con múltiplos de software ya murió. La nueva es más simple: poseer “fin”.