Crearon un agente virtual que habla como porteño o cordobés y es un experto cobrando deudas
Un call center de 300 personas, costos imposibles de escalar y una cartera de deudores que nadie alcanzaba a llamar. Ese fue el problema que encontró la startup Kleva en una fintech centroamericana —y que terminó convirtiéndose en su razón de existir. Sus agentes de cobranza basados en inteligencia artificial barren toda la cartera a la vez, son capaces de negociar y hablan con el acento de cada región. La startup fundada por el colombiano Ed Escobar y el argentino Juan Martín Pagella acaba de cerrar una ronda de inversión por u$s1,55 millones y ya trabaja con empresas como DirecTV, On City, Vana y Banco de Guayaquil, mientras acelera su expansión regional en Argentina, México, Colombia, Perú, Chile y Ecuador.
Detrás de la compañía hay perfiles poco convencionales para el mundo fintech. Escobar fue número 8 de tenis de su país y 30 de Latinoamérica, disputó torneos Challengers y el prestigioso Orange Bowl, aprendió a programar a los 16 años y estudió Matemáticas en Estados Unidos gracias a una beca deportiva. Además, vivió en Silicon Valley y fundó otras startups antes de crear Kleva. Su socio, Juan Martín Pagella, oriundo de Junín y economista graduado en la UBA, llegó a manejar una cadena de 20 carnicerías en Buenos Aires antes de lanzar un marketplace para conectar productores con carnicerías.
La idea de la startup nació mientras ambos realizaban consultoría en inteligencia artificial para bancos y grandes empresas de la región. "Nos topamos con la problemática de la cobranza en el mundo del crédito en Latinoamérica", contó Escobar en diálogo exclusivo con iProfesional. El caso que disparó el negocio fue el de Vana, una popular fintech centroamericana de micropréstamos que tenía un call center de 300 personas y múltiples dificultades operativas.
Construyeron una solución a medida. Los resultados —3% más de recupero con 30% menos de costo— fueron suficientes para dar el salto y fundar Kleva en octubre de 2024.
El agente que negocia, empatiza y elige cuándo llamar
El problema estructural de los call centers de cobranza no es solo el costo: es que no pueden contactar a toda la cartera al mismo tiempo con una operación humana, tienen una rotación de entre cuatro y seis meses por la dureza del rol y están expuestos a errores humanos con consecuencias legales para sus clientes. "El cobrador de call center muy rara vez dura más de un año en una compañía. Siempre tienes que estar entrenando gente y asegurándote que no cometan errores", explica Escobar. Kleva ataca esos tres frentes a la vez: sus agentes no se cansan, no renuncian y pueden llamar a toda la cartera en simultáneo.
Los agentes de Kleva se presentan abiertamente como IA —"Mi nombre es Eduardo y soy un agente de inteligencia artificial"— pero están entrenados para sonar locales.
"Trabajamos muchísimo en replicar las voces de cada uno de los países y hasta regiones. Tenemos uno porteño y uno de Córdoba, y también agentes en México, Guatemala y otros países", detalló Escobar. El objetivo es que cada conversación suene lo más natural y cercana posible.
El hallazgo detrás de esa decisión es contraintuitivo, según comprobaron, hablar con una agente relaja al deudor. "Cuando hablas con un humano te sentís juzgado. Con la IA no te importa, es una máquina, y eso mejora la disposición a hablar de la deuda", señala el fundador. Esa mayor apertura se traduce, en la práctica, en mejores tasas de recupero.
Los agentes desarrollados por Kleva no sólo llaman. También negocian. El sistema puede ofrecer refinanciaciones, reprogramar pagos y adaptar las conversaciones según el comportamiento de cada persona. "La gente te dice: ‘No puedo pagar 1.000 pesos’. Entonces el agente puede responder: ‘Bueno, págame 500’. Y si tampoco puede, ofrece alternativas como mover la deuda una o dos semanas", explicó el fundador.
La compañía trabaja principalmente con mora temprana, es decir, deudas de hasta 90 días. Allí es donde la IA logra mejores resultados porque los clientes todavía están dispuestos a dialogar. "En algunos casos llegamos a recuperaciones de entre 22% y 28%, y muchas veces tenemos entre 6% y 8% más de recuperación que un call center humano", aseguró.
Uno de los aspectos más llamativos del modelo es cómo elige el canal de contacto más efectivo. El sistema analiza perfiles y comportamientos para decidir si conviene enviar un WhatsApp, llamar o escribir un mail. "Si eres una persona de 22 años, sabemos que probablemente prefieras un WhatsApp. Después de cierta edad, muchas personas prefieren una llamada. Y eso cambia muchísimo según el país", señaló Escobar.
La tecnología se alimenta de grabaciones reales de call centers y se integra a los sistemas internos de cada compañía mediante APIs. El proceso completo de implementación tarda apenas dos semanas.
El modelo de cobro es por minuto efectivo de conversación —17 centavos de dólar—, sin redondear y sin cargo si nadie atiende. Según detalló Escobar, los call centers tradicionales pueden gastar entre 10 y 15 centavos por cada dólar recuperado, mientras que el sistema de Kleva reduce ese costo a alrededor de 3 centavos.
Los primeros resultados ya empezaron a captar la atención del mercado financiero. En una prueba realizada con Vana, la startup recibió una cartera de u$s10 millones para competir contra un equipo humano durante 30 días. "Logramos recuperar u$s700.000 más que el equipo tradicional", afirmó Escobar. Con DirecTV Argentina el escenario fue similar: igual tasa de recupero que los despachos externos, pero a un costo entre 40% y 70% menor.
Hoy la empresa tiene 21 empleados, y ya factura unos u$s65.000 mensuales. Tras el cierre de su ronda de u$s1.550.000 liderada por Wollef VC —junto a Nascent VC, Kuiper VC y Lerer Hippeau—, la firma planea reforzar su equipo técnico y acelerar su desembarco regional, especialmente en México, donde Escobar ya se mudó para abrir oficina.
En un contexto donde la morosidad crece y las financieras buscan reducir costos sin perder capacidad de recupero, Kleva apuesta a convertirse en uno de los principales jugadores regionales en automatización financiera. Y mientras la inteligencia artificial gana terreno en cada vez más industrias, sus agentes de cobranza ya empiezan a demostrar que incluso las conversaciones más difíciles también pueden quedar en manos de algoritmos.