Kala: IA y datos en finanzas

El contexto

Kala es una Fintech que nació de la mano de tres fundadores con una trayectoria

profunda en el sector financiero —Manuel Alemán, Pablo Cattolica y Rodolfo Lazo— bajo

una premisa clara: desarrollar tecnología que abre puertas financieras en América Latina

y transforma el acceso para los segmentos desatendidos por la banca tradicional. Esa

visión se tradujo en un modelo de operación donde la tecnología es el motor que

simplifica, acelera y aporta seguridad a los procesos. Hoy, Kala administra una cartera

madura y rentable de más de COP $1 billón, respaldada por la confianza de más de

60.000 clientes activos.

Antes de empezar a trabajar juntos, Kala ya aplicaba Machine Learning en procesos

relevantes del negocio y una base analítica sólida, construida por un equipo de altísimo

nivel que entiende muy bien cómo usar tecnología para mejorar la operación. Por eso,

este no fue un proyecto de adopción inicial de IA. Fue un proyecto distinto: trabajar sobre

una organización que ya venía varios pasos adelante y acompañarla en una nueva etapa

de expansión de sus capacidades de inteligencia artificial.

Nuestro rol

Desde Squadra Labs nos sumamos como equipo de data & AI para trabajar junto al

equipo de Kala en nuevas iniciativas de Machine Learning aplicadas al negocio. La

colaboración combinó desarrollo técnico, entendimiento del negocio y trabajo cercano con

un equipo interno de alto seniority, buscando acelerar nuevas líneas de trabajo sin perder

profundidad.

Lo que construimos juntos

Trabajamos en dos líneas principales.

Por un lado, acompañamos la evolución de su infraestructura de Machine Learning para

nuevos casos de uso, incorporando prácticas de trazabilidad y despliegue para una mayor

visibilidad en el tiempo. Por otro lado, avanzamos en el desarrollo de modelos predictivos

orientados a anticipar comportamientos clave de la operación comercial, detectar señales

relevantes y generar información útil para la toma de decisiones.

El foco no estuvo en reemplazar lo existente, sino en co-crear sobre una base técnica

muy sólida para ampliar el alcance de la IA dentro de una organización que ya la aplica

con mucha madurez.

El impacto

El principal hito de esta colaboración fue estructurar con éxito la arquitectura técnica y las

bases analíticas necesarias para el despliegue de los nuevos modelos. Aunque su

entrenamiento definitivo se completará en una fase posterior —con la maduración y

consolidación del volumen de datos del negocio, la infraestructura quedó completamente

lista.

Esto le permite a Kala activar, iterar y escalar futuros casos de uso con mayor velocidad,

visibilidad y consistencia. Para nosotros, fue la oportunidad perfecta de colaborar con un

equipo de alto nivel técnico que no buscaba dar sus primeros pasos en IA, sino seguir

elevando su propio estándar.