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Infraestructura financiera e IA liderarán la próxima ola de unicornios fintech en la región

viernes, 6 de marzo de 2026

Carlos Marín, CEO de Akua

Foto: Akua
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Según el reciente informe de la consultora Distrito en Brasil, especializada en startups como Akua, se perfilan para liderar la próxima ola de unicornios en la región

Según el reciente reporte “Corrida aos Unicórnios 2026” de la consultora Distrito en Brasil, especializada en el ecosistema de startups y venture capital, las empresas que desarrollen infraestructura financiera, inteligencia artificial y modelos B2B escalables, como Akua, se perfilan como las más prometedoras para liderar la próxima ola de unicornios en la región.

La compañía desarrolla una infraestructura de pagos nativa en la nube impulsada por inteligencia artificial que permite a bancos, fintechs y empresas modernizar su procesamiento de pagos y escalar operaciones digitales en América Latina.

“América Latina está entrando en una nueva etapa de madurez fintech, donde el foco ya no está únicamente en crear productos financieros digitales, sino en construir la infraestructura que permitirá que todo el ecosistema escale con inteligencia artificial y otras herramientas”, afirmó Carlos Marín, CEO de Akua.

El reporte de Distrito advierte que la nueva ola fintech estará liderada, en su mayoría, por startups que desarrollen infraestructura tecnológica crítica para el sistema financiero. En este contexto, Akua levantó $US13 millones en rondas de inversión para acelerar su expansión en Latinoamérica.

Akua ya opera actualmente en Colombia y Uruguay, y, en menos de dos años desde su fundación y menos de un año después de entrar en producción en su primer mercado. La compañía prepara su llegada a nuevos mercados a partir del segundo trimestre, con planes de entrada en Brasil, Argentina, Perú y países de Centroamérica.

La tecnología de la compañía permite a instituciones financieras y empresas reducir costos operativos, lanzar nuevos productos de pago en menos tiempo y escalar sus operaciones sin depender de sistemas heredados.

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