Shivi Sharma pasó una década trabajando en riesgo crediticio en lugares como American Express y Varo Bank.
En algún momento, se dio cuenta de que los equipos dedicaban la misma cantidad de tiempo a analizar todos los tipos de préstamos, independientemente de si valían $100 000 o $5 millones, lo que significaba que evaluar préstamos más pequeños era, en última instancia, un proceso no rentable y que requería mucho tiempo para los prestamistas.
Ella y su marido, Utsav Shah, se dieron cuenta de que aquí había una oportunidad.
«Observó cómo la gran mayoría de los propietarios de pequeñas empresas no podían acceder al capital que necesitaban para crecer, simplemente porque la economía no funcionaba para los bancos», dijo Shah a TechCrunch.
«Entre nuestras habilidades para construir sistemas de toma de decisiones a escala impulsados por IA y nuestra experiencia en evaluaciones de riesgo crediticio y de fraude en la banca y servicios financieros, nos dimos cuenta de que podíamos aplicar flujos de trabajo de agentes de IA de próxima generación para resolver este problema de décadas», continuó.
El matrimonio decidió lanzar en 2024 Kaaj, una empresa que ayuda a automatizar el análisis del riesgo crediticio para que la suscripción ya no lleve días, sino minutos. Kaaj dijo que ha procesado más de $5 mil millones en solicitudes de préstamos, con clientes que incluyen Amur Equipment Finance y Fundr. La compañía anunció el miércoles una ronda inicial de 3,8 millones de dólares de Kindred Ventures y Better Tomorrow Ventures.
El producto funciona así: una pequeña empresa solicita un préstamo y presenta todos los documentos necesarios (como estados financieros, extractos bancarios y declaraciones de impuestos); por lo general, cuando esto sucede, los suscriptores pasan días verificando manualmente toda esta información e ingresándola en su Sistema de Originación de Préstamos (LOS).
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13-15 de octubre de 2026
Kaaj utiliza IA para identificar, clasificar, verificar y organizar información en LOS. También realiza evaluaciones para comprobar si hay manipulación de documentos para el equipo de fraude de suscriptores. Se integra con los sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM) existentes, como Salesforce, HubSpot o Microsoft, e incluso muestra al prestamista si una empresa cumple con los criterios de su política.
«Esto permite que un equipo que procesa 500 solicitudes mensuales pueda manejar 20.000 solicitudes con el mismo personal, haciendo que los préstamos más pequeños sean económicamente viables», dijo Shah, director ejecutivo de la empresa.
La esperanza es que más pequeñas empresas puedan acceder a préstamos de los bancos porque resulta más rentable para un banco investigarlos.
Otros en el mercado incluyen Middesk, Ocrolus y MoneyThumb. Sharma espera que Kaaj se destaque de la competencia al automatizar todo el proceso de análisis crediticio en lugar de partes del mismo.
«Hacemos esto implementando flujos de trabajo de IA agentes que imitan a sus equipos, para ayudar a los prestamistas a analizar paquetes de préstamos de un extremo a otro», dijo.
El capital fresco se utilizará para ayudar a acelerar el desarrollo de productos y expandirse entre prestamistas independientes y para pequeñas empresas. «Estamos enfocados en mejorar las capacidades de nuestros agentes de IA, expandir nuestra oferta de módulos y ampliar nuestra base de clientes de prestamistas y corredores más allá de nuestra presencia actual».
En general, Shah y Sharma esperan que Kaaj pueda de alguna manera “revolucionar” los préstamos a pequeñas empresas, automatizando lo que todavía es un proceso que requiere mucho papeleo.
«Al automatizar la ciencia del análisis crediticio, liberamos a los suscriptores humanos para que se centren en el arte de cerrar acuerdos y en la evaluación subjetiva, que es su verdadera ventaja competitiva», afirmó.