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title: "Una argentina creó un algoritmo que presta dinero por WhatsApp a quienes los bancos dejan afuera"
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description: "La startup Quipu ya facilitó US$ 8 millones a personas rechazadas por los bancos. Usan inteligencia artificial para medir la confianza en lugar del veraz."
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date_published: "2026-05-10T08:40:00-03:00"
date_modified: "2026-05-10T08:30:19-03:00"
tags:
  - "América Latina"
  - "fintech"
  - "inteligencia artificial"
  - "WhatsApp"
author_name: "REDACCIÓN"
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category_name: "Enfoques"
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# Una argentina creó un algoritmo que presta dinero por WhatsApp a quienes los bancos dejan afuera

**La startup Quipu utiliza inteligencia artificial para analizar el "presente" de los microemprendedores informales en lugar de su pasado financiero. Ya otorgaron préstamos por 8 millones de dólares basándose en videos de negocios y movimientos en billeteras digitales.**

![Quipu, Mercedes Bidart Foto La Nación](/download/multimedia.normal.a84797d8c6b3cfd9.bm9ybWFsLndlYnA%3D.webp)

*Quipu, Mercedes Bidart Foto La Nación*

El sistema financiero tradicional mantiene una barrera que parece infranqueable en las economías de ingresos medios: apenas la cuarta parte de los adultos logra utilizar el crédito formal. Esta exclusión empuja a los trabajadores independientes a caer en manos de prestamistas informales con condiciones usureras. Sin embargo, una nueva arquitectura tecnológica nacida en el MIT está logrando que la **inteligencia artificial** actúe como un buró de crédito para la economía informal, permitiendo que microempresarios obtengan capital de trabajo en solo **15 minutos** a través de un mensaje de WhatsApp.

La plataforma, denominada **Quipu**, basa su operatividad en una premisa disruptiva: lo que cuenta no es el historial crediticio —muchas veces inexistente o negativo— sino el desempeño actual del negocio. Para esto, la startup desarrolló modelos predictivos que analizan información en tiempo real. Los agentes de IA procesan desde **videos del local comercial** y movimientos en redes sociales hasta comportamientos en billeteras virtuales. "Estamos aprobando a un 25% de todos los candidatos que se presentan y que no habían sido aceptados por el sistema", explica su fundadora, la argentina **Mercedes Bidart**.

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El proyecto identifica que en los barrios populares la economía no se basa únicamente en el efectivo, sino en la confianza vecinal. Esa lógica, donde saber quién es la madre de un cliente o si saluda por la mañana bastaba para fiar productos, es la que el algoritmo intenta replicar digitalmente. Hasta la fecha, el sistema generó puntajes de riesgo para más de **300.000 personas** que trabajan en la informalidad, facilitando el acceso a más de **US$8 millones** en créditos que las microfinancieras tradicionales solían rechazar.

La eficiencia del modelo reside en que todo el proceso de aprobación y seguimiento está automatizado con agentes de IA. Esto permitió que el equipo de trabajo se mantenga estable mientras la cartera de clientes crece mes a mes. En la actualidad, cuentan con **30.000 clientes activos en Colombia** y han logrado levantar capital por un total de **US$4,6 millones** tras cerrar su última ronda de inversión en febrero de 2026, con el apoyo de fondos como Impacta VC y Grupo Bancolombia.

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Más allá de los préstamos directos, la startup comenzó a comercializar su tecnología con terceros. Hoy, cooperativas, microfinancieras y hasta grandes **retailers** utilizan sus modelos de probabilidad de pago para predecir si un cliente informal podrá enfrentar sus cuotas. Esta veta de negocio B2B busca ampliar el ecosistema de inclusión financiera en toda América Latina, permitiendo que instituciones tradicionales también puedan "leer" el potencial de los emprendedores que operan fuera del sistema bancario.

La iniciativa, que originalmente fue una tesis de maestría en planificación urbana, mutó de un marketplace de trueque a una potente central de riesgo para el sector no registrado. Alrededor del **90% de los clientes** de la plataforma fueron rechazados previamente por otras centrales de riesgo. Al utilizar la IA para analizar la probabilidad de renovación y cobranza, se rompe el círculo vicioso donde la falta de antecedentes impide el crecimiento económico de las familias que viven del comercio de cercanía.

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El aporte a la equidad económica le valió a este desarrollo reconocimientos internacionales, como el **Cartier Women’s Initiative** y galardones en el Foro Latinoamericano de Inversión de Impacto. Además, la startup forma parte de una red de más de 320 empresas tech lideradas por mujeres, orientadas a generar soluciones de alto impacto en la región. El objetivo es claro: utilizar la tecnología para que un pequeño restaurante o una manicura a domicilio no dependan de la informalidad para reinsertarse económicamente.

De cara al próximo año, el plan operativo contempla la apertura de una **Serie A de financiación** para seguir expandiendo el acceso al crédito propio. La proyección es sumar cada vez más organizaciones que utilicen estos modelos de lectura del "presente" económico para generar oportunidades en sectores históricamente ignorados. Mientras los precios de la tecnología móvil fluctúan, la inteligencia artificial invisible parece haberse convertido en la llave de entrada al capital para miles de trabajadores.

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La transformación de la confianza barrial en datos algorítmicos marca un precedente en la industria de las tecnofinanzas**. Si el sistema bancario no logra adaptarse a la realidad de la economía informal,**la inteligencia artificial aplicada a los microcréditos está ocupando ese espacio vacío. El éxito de estos modelos predictivos sugiere que el futuro del crédito en la región no dependerá de un papel firmado en una sucursal, sino de la capacidad de un algoritmo para entender la vitalidad de un negocio callejero en tiempo real.

Fuente: Diario La Nación

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