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

El costo del código se ha vuelto más barato, pero en realidad la verdadera ventaja competitiva del Fintech se está profundizando con la IA.

Autor: Matt Brown

Traducido por: Deep Tide TechFlow

Resumen 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 los elementos verdaderamente difíciles de copiar en Fintech—licencias bancarias, datos de evaluación de pérdidas crediticias, modelos de riesgo alimentados por volumen real de transacciones—sean más valiosos 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 ventajas competitivas se vuelven más sólidas en la era de la IA.

El texto completo:

La palabra “Fintech” ha dependido durante mucho tiempo de la ambigüedad en su nombre para obtener ventajas.

“fin” significa “de” o “procedente de”. Correos electrónicos en dominios .gov, auditorías que duran meses, oficiales de cumplimiento que conocen tu historial SAR mejor que tú, viajes de trabajo a Charlotte o Washington. “tech” es una aplicación móvil sofisticada, una experiencia de usuario diez veces mejor, o una charla sobre inversiones en un café Blue Bottle.

“fin” y “tech” siempre han sido parte de un mismo espectro, pero el mercado suele premiar a las empresas Fintech que se parecen más a “tech” y que minimizan su parte “fin”.

Es fácil de entender. En 2021, la utilidad bruta del software alcanzaba aproximadamente 0.7 billones de dólares, con un alto valor agregado. La utilidad bruta de los servicios financieros es una magnitud mayor, pero su valoración es mucho más conservadora. El Fintech te permite aprovechar en ambos extremos: la economía de los servicios financieros, multiplicada por los múltiplos de valoración del software.

Esta diferencia en la utilidad también revela dónde está el dinero real. Los servicios financieros generan la mayor utilidad bruta en todos los sectores del mundo. En el lado “fin” del Fintech, no solo es más defensivo, sino que también es 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 se equivoca en la clasificación. Los costos y las ventajas competitivas del Fintech nunca están en el código, y frente a la compresión de costos impulsada por la IA, parecen volverse más resistentes a la fragilidad.

La historia de dos estructuras de costos

El software alguna vez tuvo uno de los mejores modelos de negocio de la historia: el costo de producción del código era alto, pero una vez escrito, su distribución era 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 millones de dólares construir.

La IA comprime esa diferencia desde arriba. Si el código es barato de construir y de distribuir, el margen se reduce. La barrera que impedía a otros entrar se vuelve más baja, más jugadores ingresan 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. Seguir el dinero revela rápidamente la diferencia.

PayPal dedica el 9% de sus ingresos a I+D, Block el 12%. No es porque la ingeniería en Fintech no sea importante—Stripe tiene capacidades de ingeniería de clase mundial y eso es una ventaja competitiva real—sino porque la mayor parte del dinero no va a ingeniería.

El dinero va a “fin”. A diferencia del gasto en I+D, estos costos no solo producen productos, sino que construyen ventajas competitivas:

Las pérdidas crediticias compran datos de evaluación

Antes de pagar a un ingeniero, Affirm dedica el 35% de sus ingresos a pérdidas crediticias y costos de fondos. Cada pérdida incobrable 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.

El cumplimiento regula las licencias

Wise opera bajo más de 65 licencias regulatorias, destinando 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 puedas construir, sino permisos que ganas continuamente. No puedes crear una licencia bancaria solo con programación de ambiente.

El volumen de transacciones genera datos propios

El margen bruto en pagos de Toast es aproximadamente del 22%, mucho menor que el 70% en 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 1,000 millones de dólares en préstamos. El modelo de riesgo de Adyen se entrena con datos de transacciones en más de 30 mercados.

La rentabilidad del 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 un negocio débil. La baja rentabilidad del 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 ventajas competitivas. Modelos mejores reducen pérdidas, detección de fraude más eficaz disminuye rechazos, mejores herramientas de cumplimiento permiten que equipos más pequeños tengan más licencias. La IA no reemplaza las ventajas competitivas, sino que recompensa a quienes construyen en los aspectos más difíciles del Fintech: flujo de fondos, gestión de riesgos, datos propios y permisos regulatorios.

Por lo tanto, el argumento real no es solo “la IA ayuda al Fintech”, sino que la IA traslada el valor del producto superficial a 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 te beneficia con intereses compuestos. Si tu diferenciador está en el código, la IA trabaja en tu contra.

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

“Fin” es el verdadero ganador

Este reconocimiento ya está haciendo que los fundadores inteligentes de Fintech reconsideren su posición en el espectro “fin” y “tech”:

¿Estamos asumiendo y valorando riesgos nosotros mismos, 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 espejo incompleto de la contabilidad de otros?

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