EP 22

La Verdad de las Autoestafas, IA y el Fin del Monopolio de Pagos

Raúl Zapunar, CEO de Klap, revela cómo la tecnología y la IA están transformando la adquirencia en Chile, por qué los datos transaccionales son la nueva moneda de confianza para otorgar crédito a PYMES, y cómo el liderazgo servicial reemplaza el modelo tradicional de mando y control.

Introducción


Raúl Zapunar combina ingeniería eléctrica con décadas de experiencia en Sonda para liderar Klap, una fintech que está redefiniendo cómo los comercios acceden a medios de pago y capital de trabajo en Chile. Esta trayectoria le dio una perspectiva clara sobre una verdad fundamental: la tecnología de pagos no es solo infraestructura, es el lenguaje que conecta confianza, datos y acceso financiero.
Su enfoque desglosa la complejidad de una industria históricamente concentrada y la transforma en soluciones ágiles centradas en las personas. Desde la evolución del modelo de tres partes al de cuatro partes que abrió competencia, hasta el uso de IA para prevenir fraudes en milisegundos, Raúl demuestra que la innovación fintech es tanto sobre tecnología como sobre liderazgo que sirve.


Exploramos cómo la apertura del modelo de adquirencia benefició a comercios y usuarios, por qué los datos transaccionales se convierten en historial crediticio que permite a PYMES acceder a capital sin papeles, y cómo el pensamiento estructurado del ingeniero es clave para liderar bajo incertidumbre en el mundo corporativo.

Sobre qué hablamos

  • Evolución de la adquirencia en Chile: ruptura del modelo tradicional, permitiendo nuevos jugadores independientes. Esta apertura generó competencia, beneficiando a comercios (menores comisiones, mejor tecnología) y usuarios (más opciones, mejor experiencia).
  • Data-Driven Lending: transacciones diarias se convierten en historial crediticio permitiendo a PYMES acceder a capital sin formularios ni garantías. El Merchant Scoring evalúa riesgo basándose en comportamiento transaccional, democratizando el financiamiento.
  • IA y prevención de fraude: analiza patrones en milisegundos detectando anomalías en horario, monto, ubicación o frecuencia. Protege el ecosistema identificando comportamientos imposibles de detectar manualmente.
  • Del pensamiento ingenieril al management: la capacidad analítica para descomponer problemas complejos en variables manejables es crítica en liderazgo tecnológico corporativo.
  • Liderazgo servicial: el líder remueve obstáculos y facilita recursos para que el equipo ejecute con autonomía. Humildad sobre jerarquía.
  • Agilidad corporativa: Klap mantiene velocidad startup con respaldo de Sonda, equilibrando innovación fintech ágil con infraestructura y alcance corporativo.
  • Confianza y educación: el reto principal es generar confianza y educar comercios para adoptar herramientas digitales. La barrera es cultural, no técnica.


Para seguir explorando


  • La curiosidad constante como habilidad de liderazgo: en una industria que evoluciona exponencialmente, la curiosidad genuina por entender nuevas tendencias es más valiosa que el conocimiento estático. El líder tecnológico debe ser estudiante permanente.
  • Los datos como moneda de confianza: en la era fintech, el historial crediticio tradicional es reemplazado por datos transaccionales verificables. El flujo de caja diario es más confiable que una declaración de renta porque no se puede falsificar ni manipular.
  • Capacidad analítica con humildad: el equilibrio entre pensamiento estructurado y humildad para reconocer que no tienes todas las respuestas. El líder técnico efectivo combina rigor analítico con apertura a aprender de su equipo.


Kit tecnológico

  • Modelo de cuatro partes: estructura que permite mayor competencia al separar roles de emisores de tarjetas y procesadores de pagos en comercios, fomentando innovación y reduciendo costos versus el modelo cerrado de tres partes.
  • Adquirencia: proceso tecnológico y financiero que permite a un comercio aceptar pagos con tarjeta. Incluye terminal POS, procesamiento de transacción, liquidación de fondos y gestión de riesgo.
  • Merchant scoring: evaluación de riesgo crediticio basada en flujo de caja real del comercio derivado de transacciones verificables, reemplazando formularios y garantías tradicionales.
  • IA para detección de fraude: sistemas de machine learning que analizan patrones de comportamiento transaccional en milisegundos para identificar anomalías y prevenir fraude en tiempo real.
  • Terminales inteligentes: dispositivos de punto de venta que no solo procesan pagos sino que generan data analytics sobre el negocio y facilitan acceso a servicios financieros complementarios.

Preguntas frecuentes

Es una estructura que permite mayor competencia al separar los roles de quienes emiten las tarjetas (bancos emisores) y quienes procesan los pagos en los comercios (adquirentes independientes). Esto rompió el modelo cerrado de tres partes donde los mismos bancos controlaban emisión y adquirencia, generando innovación, menores comisiones para comercios y mejor experiencia para usuarios.

La IA analiza patrones de comportamiento en milisegundos: si una transacción no coincide con el historial habitual del comercio o usuario (horario, monto, ubicación, frecuencia), el sistema genera una alerta o bloqueo preventivo. Identifica anomalías que serían imposibles de detectar manualmente, protegiendo el ecosistema sin friccionar transacciones legítimas.


La información de transacciones diarias (flujo de caja real) se convierte en historial crediticio verificable. El Merchant Scoring evalúa riesgo basándose en comportamiento transaccional que no se puede falsificar, permitiendo acceso a capital de trabajo sin formularios, declaraciones de renta o garantías tradicionales. Los datos reemplazan el papeleo.

Más allá de la tecnología disponible, el reto es confianza y educación financiera. Muchos comercios no adoptan herramientas digitales que mejorarían su gestión operativa y acceso a capital porque no las entienden o no confían en ellas. La barrera no es técnica, es cultural.

Capacidad analítica para descomponer problemas complejos (pensamiento estructurado de ingeniero), humildad para ejercer liderazgo servicial donde el jefe sirve al equipo en lugar de dar órdenes, y curiosidad constante para entender nuevas tendencias de la industria. El líder técnico efectivo combina rigor con apertura a aprender.

Es el cambio de paradigma donde el jefe no da órdenes, sino que sirve a su equipo para que puedan ejecutar con excelencia. El líder remueve obstáculos, facilita recursos y crea condiciones para que el equipo resuelva problemas de forma autónoma. En entornos tecnológicos dinámicos, el mando y control no escala; el servicio al equipo sí.

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