by Huenei IT Services | Jul 28, 2026 | Data
Chile tiene hoy 557 soluciones fintech operando en su territorio, un marco regulatorio considerado el más completo de América Latina junto con Brasil, y el Sistema de Finanzas Abiertas postergado a julio de 2027.
Ese año adicional no es un obstáculo. Es una ventana.
En este whitepaper analizamos el estado real del ecosistema financiero chileno: los datos del Mapa Fintech Chile 2026, la línea de tiempo regulatoria del SFA, la comparativa regional, y lo que significa para bancos, aseguradoras y cooperativas que todavía están decidiendo cuándo empezar a construir.
La regulación ya está escrita. La arquitectura, en la mayoría de las instituciones, todavía no.
by Huenei IT Services | Jul 16, 2026 | Data
La pregunta que casi nadie se hace correctamente
Cuando una institución financiera en LATAM empieza a hablar de Open Finance, la conversación suele abrirse con la misma pregunta: ¿cuándo nos va a obligar la regulación y cuánto va a costar cumplir?
Es una pregunta comprensible. Los equipos de compliance y tecnología necesitan planificar y presupuestar. Pero es, casi siempre, la pregunta equivocada.
Las instituciones que se enfocan en ella llegan exactamente donde esa pregunta las lleva: al mínimo cumplimiento regulatorio, sin ninguna ventaja competitiva real. Construyen lo que la regulación exige, en el tiempo que la regulación impone, y terminan adaptándose a un ecosistema que otros ya diseñaron.
La pregunta correcta es otra: ¿qué podemos construir con Open Finance que antes era imposible?
Esta distinción (entre ver Open Finance como obligación o como infraestructura estratégica) es la que separa a las instituciones que van a liderar la transformación financiera en LATAM de las que van a reaccionar ante ella.
El mapa regulatorio: dónde está cada país y qué implica
LATAM no es un mercado uniforme en materia de Open Finance. Cada país está en una etapa diferente, con implicaciones distintas para las instituciones que operan en la región.
Brasil lidera con claridad: lleva más de cinco años de implementación con datos de cuentas, tarjetas, seguros, divisas, inversiones, pensiones y pagos. El ecosistema brasileño ya produce casos de uso concretos y medibles. Nubank utilizó datos de Open Finance para ahorrar a sus clientes R$8 millones en intereses en diez meses. Mercado Pago otorgó crédito a más de 30.000 personas, de las cuales el 53% considera que el acceso a sus datos financieros a través de Open Finance fue esencial para obtenerlo.
Colombia implementó su regulación en 2025 con participación voluntaria, pero la obligatoriedad para bancos entra en vigencia en 2026. Chile publicó su reglamento en 2023 con una hoja de ruta que se extiende hasta 2028. Argentina anunció la creación del ecosistema en 2025 y está definiendo la regulación ahora mismo. México tiene la Ley Fintech desde 2018. Perú y Uruguay están en etapas iniciales de planificación.
Lo que el mapa muestra es que la ventana de early mover está en momentos muy diferentes según el mercado. En Brasil ya cerró. En Colombia se está cerrando. En Argentina, Chile y México todavía está abierta. Las instituciones que actúen antes de que la regulación los obligue no solo van a cumplir: van a participar en la definición de los estándares, las integraciones y los modelos de negocio que van a gobernar el ecosistema financiero de la región durante la próxima década.
Lo que Open Finance hace posible que antes era imposible
Open Finance no es una evolución del home banking. Es un cambio de modelo: el paso de ecosistemas cerrados donde las instituciones controlan la información, a economías abiertas donde los datos fluyen de forma segura entre bancos, aseguradoras, fondos de inversión, fintechs y otros participantes autorizados, con el consentimiento explícito del cliente.
Eso habilita modelos de negocio que antes no existían:
- Banking as a Service: cualquier empresa puede ofrecer productos bancarios. Los bancos se convierten en plataformas B2B que proveen infraestructura financiera a terceros.
- Embedded Finance: crédito, seguro y pagos integrados directamente en el retailer, el marketplace o el e-commerce, sin que el cliente tenga que salir de la experiencia que ya está usando.
- Data Marketplace: los datos financieros anonimizados se convierten en un activo comercial. Scoring alternativo, insights de comportamiento, analítica predictiva. Inclusión financiera para segmentos que el modelo tradicional no alcanzaba.
- RegTech integrado: APIs para AML, KYC y detección de fraude que convierten la regulación en ventaja competitiva para las instituciones más ágiles.
Cada uno de estos modelos requiere una base tecnológica que no se construye en semanas. Requiere APIs bien diseñadas, plataformas de consentimiento robustas, arquitecturas que soporten el intercambio seguro de datos entre múltiples actores, y equipos que entiendan tanto la regulación local como los estándares internacionales.
Los tres pilares que hay que resolver al mismo tiempo
La implementación de Open Finance no es un proyecto de tecnología. Es una transformación que exige alinear tres pilares simultáneamente:
Tecnología y datos: ¿cuál es la arquitectura de APIs? ¿Qué estructura de gobierno hace falta? ¿Los datos internos tienen la calidad suficiente para ser compartidos con garantías? Sin una base tecnológica sólida, el resto no escala.
- Estrategia: ¿cuál es el modelo de negocio? ¿Cuáles son las fuentes de ingreso en un ecosistema abierto? ¿Cómo se posiciona la institución frente a fintechs y bigtechs que van a aprovechar el mismo ecosistema? La estrategia define para qué se usa la tecnología.
- Producto y servicio: ¿a qué clientes apuntamos? ¿Cuál es la propuesta de valor concreta? Open Finance solo genera impacto si se traduce en productos que el cliente elige usar.
Y debajo de los tres: cultura. La capacidad de compartir datos, de colaborar con terceros, de repensar la propuesta de valor desde cero, no se instala con una plataforma. Requiere una organización dispuesta a cambiar cómo crea valor.
El momento es ahora
Las organizaciones que actúen durante esta ventana no solo van a cumplir con las regulaciones que vengan. Van a capturar nuevas fuentes de ingreso mediante la monetización de APIs. Van a fidelizar clientes con experiencias personalizadas que un modelo cerrado no puede ofrecer. Van a reducir costos operativos a través de eficiencias de ecosistema. Y van a acumular datos, experiencia y ventaja competitiva que se compone con el tiempo.
Las que esperen van a llegar a un ecosistema que otros ya diseñaron. Y adaptarse a las reglas de un juego que no definiste siempre es más caro y más lento que haberlo jugado desde el principio.
La conversación correcta no empieza con ‘¿cuándo nos obliga la regulación?’. Empieza con ‘¿qué podemos construir ahora que antes era imposible?’. Y esa conversación puede comenzar hoy.
by Huenei IT Services | Jun 17, 2026 | Inteligencia Artificial
“La brecha entre lo que las empresas quieren hacer con IA y lo que realmente tienen en producción es más grande de lo que casi nadie admite. Y la tecnología no tiene nada que ver con eso.”
Si le preguntás a cualquier líder empresarial en 2026 si la IA es una prioridad, la respuesta es casi siempre sí. El 92% de las empresas planea aumentar su inversión en los próximos tres años. El 34% de los CEOs la identifica como su principal tema estratégico, desplazando a la transformación digital después de décadas en el tope de la agenda.
Pero los números reales cuentan otra historia.
Solo el 1% de las empresas tiene IA verdaderamente integrada en sus operaciones. Menos del 10% de los casos de uso desplegados supera la fase piloto. Según IDC, el 88% de los proof-of-concepts nunca llega a producción.
Esa es la tensión que define al mundo empresarial en 2026: enorme ambición, ejecución modesta. Entender por qué existe esa brecha —y cómo cerrarla— es la pregunta que más debería estar ocupando a los líderes tecnológicos hoy.
La trampa del piloto
El problema no es que las empresas no arrancan con IA. Es que no terminan.
El 60% sigue invirtiendo principalmente en pilotos, y desde 2023 solo 1 de cada 4 iniciativas entregó el ROI esperado. El patrón se repite: un proof-of-concept prometedor, buena energía inicial, una demo que funciona, y después un frenazo cuando hay que pasar a producción.
Las causas casi nunca son técnicas. El 70% de las organizaciones descubre que su infraestructura de datos tiene problemas de fondo recién después de lanzar iniciativas ambiciosas, unos seis meses adentro, cuando los sistemas no aguantan las cargas reales.
La tecnología funciona. La organización no está lista.
Qué tienen en común los que sí lo logran
La investigación es bastante clara sobre qué separa a las empresas que generan valor real con IA de las que acumulan proyectos abandonados.
Las organizaciones de alto desempeño tienen casi tres veces más chances de haber rediseñado sus flujos de trabajo desde cero. No le agregan IA a los procesos existentes: repiensan el proceso en función de lo que la IA puede hacer. Parece una diferencia sutil, pero en la práctica es lo que separa un chatbot que responde preguntas frecuentes de un agente que resuelve un problema de cliente de principio a fin.
McKinsey también señala que el 65% de estas organizaciones tiene definidos sus procesos de human-in-the-loop, contra solo el 23% del resto. La gobernanza no frena el deployment: es lo que lo hace sostenible. Y el liderazgo importa más de lo que se suele reconocer: el 33% de los high performers tiene ejecutivos senior conduciendo activamente la adopción, no delegándola a IT.
El giro agentic sube la apuesta
Mientras la mayoría de las empresas todavía lidia con GenAI básico, la frontera ya se movió. Para fines de 2026, el 40% de las aplicaciones empresariales va a incluir AI agents específicos por tarea, según Gartner. El 79% de las organizaciones ya los usa en alguna medida, el 66% reporta mejoras de productividad medibles y el 62% espera un ROI superior al 100%.
Pero los mismos problemas que traban el deployment básico se amplifican en el mundo agentic. Para 2027, las organizaciones sin datos de calidad podrían sufrir una pérdida de productividad del 15% al intentar escalar. Los cimientos importan más a medida que los sistemas ganan autonomía.
El problema de gobernanza que pocos quieren mirar
Hay algo en los datos que no recibe suficiente atención: con un 25% de adopción de AI agents, los costos de desarrollo podrían subir un 16% y los de gobernanza, más de un 34%.
Desplegar agentes sin infraestructura de gobernanza no solo genera riesgo: genera costos. Gasto de infraestructura fuera de control, agentes que actúan por fuera de los límites definidos, decisiones que no pueden auditarse. No son casos extremos — son las razones más comunes por las que los proyectos se cancelan después de una inversión importante.
Las empresas que ganen con IA agentic serán las que la traten como un programa de cambio, no como un rollout tecnológico. Eso implica definir gobernanza, observabilidad y resultados de negocio concretos antes de escribir la primera línea de código.
La ventana está abierta, pero no para siempre
Las organizaciones que desarrollan capacidades agenticas temprano acumulan ventajas en datos, experiencia y procesos que se consolidan con el tiempo y son cada vez más difíciles de replicar.
Las que están ganando no son necesariamente las que más invierten. Son las que combinan capacidad técnica con disciplina en la ejecución: ciclos cortos, checkpoints medibles y la madurez organizacional para pasar del piloto a producción sin perder el impulso.
La brecha entre ambición y ejecución en IA no es un problema tecnológico. Es un problema de delivery. Y en 2026, esa distinción importa más que nunca.
En Huenei acompañamos a las empresas a cerrar esa brecha: desde la estrategia hasta la IA en producción, con el proceso ágil y el modelo de gobernanza para que se sostenga en el tiempo.
by Huenei IT Services | Jun 8, 2026 | Inteligencia Artificial
Las organizaciones que están ganando no están evaluando si implementar agentes de IA. Ya los tienen corriendo en producción y están midiendo cuántos procesos críticos todavía no tienen uno.
Este whitepaper analiza dónde está el mercado hoy, qué arquitecturas funcionan, cuáles son las industrias donde el retorno es más documentado, y por qué la mayoría de los proyectos no llegan a producción.
En este informe vas a encontrar:
- Por qué 2026 es el año en que los agentes de IA pasaron de experimento a infraestructura
- El impacto real en healthcare, seguros y servicios financieros
- Las cuatro arquitecturas que dominan en producción y cuándo usar cada una
- Un modelo de madurez para saber exactamente en qué punto está tu organización
- Cómo construimos y operamos agentes en producción — incluyendo los nuestros
by Huenei IT Services | May 26, 2026 | Outsourcing
Una guía para entender el costo total real de trabajar con equipos de desarrollo distribuidos, y por qué la zona horaria vale más de lo que parece.
Cuando una empresa en Estados Unidos evalúa un equipo de desarrollo externo, el primer número que mira es la tarifa por hora. Es comprensible, es lo más fácil de comparar. India puede ofrecer tarifas que son la mitad o un tercio de lo que cobra LATAM. En ese spreadsheet simple, India gana.
El problema es que ese spreadsheet está incompleto.
El TCO no es la tarifa por hora
El Costo Total de Propiedad de un equipo de desarrollo incluye variables que rara vez aparecen en la propuesta inicial: tiempo de onboarding, overhead de comunicación, retrabajo generado por malentendidos, rotación del equipo y el costo de supervisión adicional que el cliente termina absorbiendo.
Un equipo de India puede tener una tarifa un 40% más baja y aun así resultar más caro en proyectos de mediana y alta complejidad cuando se suman todos esos factores. No porque no sean buenos, sino porque trabajan mientras el cliente duerme, en una cultura de comunicación distinta, con una o dos horas de superposición horaria diaria como máximo.
Eso no es un detalle operativo. Es una desventaja estructural que se acumula sprint a sprint.
La zona horaria como ventaja real
Los equipos de LATAM trabajan en tiempo real con clientes en la costa este, central y oeste de Estados Unidos. Eso significa que cuando surge un bloqueo en el sprint del martes, se resuelve el mismo martes — no el miércoles después del standup en Bangalore.
Parece una diferencia pequeña. Multiplicada por 50 semanas al año, es la diferencia entre un proyecto que termina en tiempo y uno que se arrastra tres meses más de lo previsto.
McKinsey documentó que los problemas de coordinación y comunicación son responsables de hasta el 20% de los retrasos en proyectos de software distribuido. La zona horaria no es un beneficio blando. Tiene un impacto directo en el time to market.
Cultura: lo que no se puede especificar en un contrato
Hay algo que los números no capturan del todo: la proactividad. Un equipo que trabaja en un contexto culturalmente alineado levanta la mano cuando hay un problema, propone alternativas cuando un requerimiento no tiene sentido y cuestiona una decisión técnica cuando hay una mejor opción.
Eso no es un activo blando. Es lo que distingue a un proveedor de un partner. Y es mucho más común en equipos latinoamericanos trabajando con empresas americanas que en modelos offshore tradicionales donde la relación se gestiona a través de capas de account managers.
IA madura en el proceso: el diferencial que no se puede copiar rápido
Hay un componente que en los últimos dos años cambió significativamente la ecuación del nearshoring: la integración real de IA en el ciclo de desarrollo.
No hablamos de usar GitHub Copilot para autocompletar código. Hablamos de IA integrada en todo el SDLC: investigación, diseño de arquitectura, generación de tests, revisión de código y documentación automática. Equipos que llevan más de dos años construyendo ese proceso y tienen las métricas para demostrarlo.
En Huenei, ese proceso tiene números concretos: el 60% de las pantallas de un módulo se entregan en menos de seis horas usando Figma y Cursor. Integraciones de APIs en cuatro pasos con enfoque mock-first. Tests unitarios desde la primera iteración. Y un dashboard de calidad compartido con el cliente — actualizado dos o tres veces por día — con métricas en tiempo real de Code Coverage, Code Quality, Seguridad y Productividad.
Ningún proveedor offshore de bajo costo puede replicar eso sin sacrificar su única ventaja competitiva: el precio.
La POC como argumento definitivo
La mejor forma de terminar con el debate teórico sobre nearshoring es simple: proponer una POC de cuatro a seis semanas con criterios de éxito claros. Sin compromiso de escala, sin contrato largo.
En ese tiempo, el cliente puede evaluar algo que ningún pitch deck puede demostrar: velocidad de comunicación, calidad real del código, madurez del proceso y fit cultural. Si los números dan, la conversación sobre escala tiene una base sólida. Si no dan, ambas partes lo saben antes de invertir meses.
Eso requiere confianza de ambos lados. Y es exactamente el tipo de relación que vale la pena construir.
El mercado EEUU como señal
En los últimos cinco años, el revenue de Huenei proveniente de clientes en Estados Unidos creció del 10% al 26% del total y se triplicó en términos absolutos. Eso no es una proyección de slides: es el resultado de un modelo que funciona, probado en proyectos reales en Healthcare, Finanzas y Tecnología.
Una entidad legal en EEUU desde 2019, presencia en siete países de LATAM, certificaciones ISO 9001, 27001 y 45001, y modelos de engagement flexibles — squad dedicado, staffing, llave en mano — son la infraestructura que convierte la propuesta en algo concreto para el cliente americano.
La pregunta correcta
La próxima vez que evalúes un proveedor de desarrollo externo, no empieces por la tarifa por hora. Empezá por esto: ¿tienen IA madura en su proceso de desarrollo, con métricas compartidas en tiempo real? ¿Trabajan en mi zona horaria? ¿Puedo hablar directamente con el equipo técnico?
Si la respuesta a las tres es sí, el precio se convierte en el factor menos importante de la conversación.
¿Querés ver cómo trabajamos? Hablemos.
