
 
 Historias de 20 años de construcción de fintech y pagos, y qué hacer con la IA ahora. Historias de 20 años de construcción de fintech y pagos, y qué hacer con la IA ahora. 2006: A Fingerprint is Not “Just a Picture” 2006: Una huella no es "Sólo una imagen" Siempre he trabajado en proyectos de tecnología desde que me gradué de la universidad. Al principio, no me di cuenta de cómo los grandes proyectos de matemáticas y Excel en los que trabajé estaban realmente conectados a situaciones reales y problemas de negocio. Puede sonar obvio ahora, pero honestamente no estaba claro para mí en ese momento. Afortunadamente, tuve la oportunidad de unirse a una compañía que creía que todo lo que había funcionado antes funcionaría en cualquier lugar, en cualquier momento, y grandes lecciones surgieron debido a ello. No era un ingeniero de software; me senté con los equipos de riesgo. Sin embargo, terminé en un proyecto de biometría en 2006. Muy rápidamente, aprendí que capturar una huella digital no era “sólo una imagen”.Este era el punto de partida para transformar esas “líneas extrañas” en patrones de identidad que podíamos leer y cuantificar como puntuaciones de calidad de imagen, falsos positivos y falsos negativos, con el gran objetivo de entender qué negociar y cómo. Cuando todo el mundo inicia un proyecto, los objetivos y los resultados son fundamentales. Nuestros fueron cómo controlar el fraude y evitar pérdidas financieras mientras manteníamos un buen servicio al cliente y experiencia en la oficina de sucursales. Por lo tanto, era crucial decidir dónde rechazamos una aplicación, qué hacer con la zona gris (aquellos casos en el borde), y cómo gestionar el cambio con nuestros empleados y, al mismo tiempo, con nuestros clientes, quienes podrían percibirlo como una invasión de la privacidad. También estábamos conscientes de que algunos buenos usuarios fracasarían el control. Se sentía básico y primitivo en comparación con nuestros sistemas de identidad avanzados hoy en día, pero la lección todavía es relevante: experiencia, métricas y umbrales importan más que tendencias tecnológicas. Así que, ¿qué métricas seguimos? FAR (falsa tasa de aceptación) y FRR (falsa tasa de rechazo). Nos enfocamos en los errores (falsos resultados), y aún peor, se mueven en direcciones opuestas. Luego encontramos el EER (tasa de error igual), que es donde esas dos líneas se cruzan. Empezó a tener sentido y parecía más a las curvas matemáticas que usaba para construir en la facultad de finanzas, pero ahora podía verlos en el mundo real. Definir dónde parar, o dónde establecer el umbral, depende de nuestro apetito de riesgo (es decir, aceptar que perderemos un poco de dinero), lo que es más relevante que una clase. Este fue el primer momento en el que me di cuenta de que algo que antes había considerado “sólo una imagen”, con la 2012: “Real Time” Meant a Few Minutes 2012: “Real Time” significó unos minutos Con un gran equipo de ingenieros y colegas, construimos un flujo que, según los estándares actuales, suena lento (menos de unos minutos de final a final), pero entonces fue un avance. Usamos el iPad de primera generación, hackeamos maneras de conectar hardware externo no hecho por Apple (dispositivos gigantes), y conseguimos que funcionen aplicaciones externas. Ejecutamos OCR en imágenes de cámaras externas con no más de 8 megapíxeles. Casi sin darnos cuenta, programamos bots para hacer nuestro primer rascado web en registros públicos, y consultamos bases de datos privadas. En cierto punto, parecía un juego “LEGO”: cómo adaptar la cámara, dónde colocar el lector de huellas dactilares, y cómo añadir un escáner para leer códigos de barras. También tuvimos que averiguar cómo conectar los dispositivos cuando la tableta no tenía puertos. El primer modelo parecía hardware “Frankenstein”, imposible para una persona llevar mientras se mueve a través de una tienda minorista para buscar clientes. Después de unas pocas iteraciones, todavía parecía feo, pero funcionó. Aprendimos mucho de este proyecto: nuestro nuevo sistema era “suficientemente rápido” y alineado con las necesidades del negocio. Después de meses, el diseño mejoró, y hoy esa primera versión podría ser una pieza de museo, un recordatorio de que construimos un dispositivo único con las herramientas que teníamos en ese momento. Así que, 6 años pasaron entre esas dos experiencias, y tengo que decir que la tecnología no parecía muy diferente. Ambas experiencias me ayudaron a entender por qué la tecnología era el camino para transformar los negocios y también para conectar el conocimiento teórico a proyectos prácticos, donde las matemáticas pueden acelerar las decisiones que definen el éxito o el fracaso financiero. Today It is Not a “New Tech Era,” It is The “AI Speedup Era.” Hoy no es una “nueva era tecnológica”, es la “era de la aceleración de la IA”. Trece años han pasado, y los dispositivos son completamente diferentes, por lo que lo que vivimos en 2012 ahora suena anecdótico. Con un teléfono, tenemos un dispositivo que abre posibilidades ilimitadas y se convierte en una plataforma completa. Puedes ver vídeos, reproducir música, y también convertirlo en un receptor de pago o remitente, e incluso en una solución de crédito completa. Hoy en día es difícil imaginar un negocio que no pueda funcionar en tus manos, tomar notas inteligentes, responder a correos electrónicos, ejecutar tareas que sigan tus instrucciones, o incluso actuar en tu nombre. Uno de los cambios más grandes es que ya no se trata sólo de ajustar los datos o automatizar los flujos; se trata de sugerir la siguiente mejor acción.Piensa en aquellos primeros sistemas biométricos en los que buscamos registros en una base de datos para validar la identidad y luego agregamos nuevas fuentes de datos para facilitar la decisión de un analista.Hoy, un sistema puede tomar una decisión muy precisa para avanzar, considerando los datos y también aplicando criterios claros a lo largo del proceso. Los LLM (modelos de idiomas grandes) han cambiado la forma en que funciona el mundo del desarrollo. Ya no es aceptable que los ingenieros escriban código como lo hicieron hace un año. Cursor, V0, y GitHub Copilot han transformado la forma en que se construyen las soluciones. De la misma manera, los procesos de automatización están en una fase diferente, porque Make y n8n tienen LLMs integrados y ahora pueden hacer más que tareas repetitivas. Un desarrollador puede pedir una webhook de muestra y hacerlo funcionar en minutos. Un analista de riesgos o negocios puede describir una nueva regla en lenguaje simple y obtener el SQL exacto para monitorearlo. Añade a eso la capacidad de generar mejores pruebas de QA que antes, sin que los ingenieros escriban cada caso y olviden algunos de ellos. Esto no Practical Recommendations For Those Building the Future of Fintech and Payments: Recomendaciones prácticas para quienes construyen el futuro de las fintech y los pagos: 
 
 
 
 
 
 
 
 Think about the problem and stay close to it; technology and AI are powerful tools to build and solve real problems, smarter and faster. 
 
 What is fast today will not be tomorrow, so accept that “fast enough” keeps changing. Build today and be prepared to rebuild even before launch. 
 
 Trending topics appear and disappear; without fundamentals, there is no innovation and no real solutions. Do not forget that metrics, models, and risk thresholds still define success. 
 
 Hacking needs to be the rule; do not stop experimenting and shipping solutions. The best lessons come from testing things and building on top of them. 
 
 AI allows us to build more and create more value, not the opposite. What took a full team in 2012 can now be done by one person if they use the right tools and stay curious. Now imagine a whole team working that way; incredible things can be delivered in a short time. Closing Thoughts Cierre de pensamientos Lo que puedo garantizar es que si aprovechamos lo que está sucediendo, en lugar de perder tiempo lamentando el pasado, encontraremos una manera de impactar a más personas, crear más valor y construir un mundo mejor en el que vivir.

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