Vesta recauda USD 30 millones para escalar agentes de IA para prestamistas hipotecarios

Vesta, una empresa emergente de software nativa de IA que ayuda a los prestamistas a originar hipotecas, anunció el jueves que recaudó una ronda de USD 30 millones liderada por Conversion Capital. Tres de los clientes de la empresa —entre ellos Pennymac y New American Funding— se unieron a la ronda junto con Citi Ventures y Andreessen Horowitz.

Mike Yu cofundó Vesta en 2020 junto con Devon Yang. Yu, director ejecutivo de la empresa, dijo a TechCrunch que el momento era el adecuado porque la demanda del producto “explotó en el último año”, con ingresos que crecieron 12 veces en un año. La empresa ya ha recaudado USD 85 millones en financiamiento total.

Aun así, dijo Yu, “todavía tenemos menos del 5% de participación de mercado, y ahora es el momento de ampliar el equipo, tomar el mercado e invertir en nuevas líneas de producto”. Esas líneas incluyen un asistente personal para emisores de hipotecas que da seguimiento a flujos de trabajo y realiza tareas. Cerrar una hipoteca en Estados Unidos toma alrededor de 40 días y cuesta alrededor de USD 11.000 por préstamo, dijo Yu, y gran parte de ese costo proviene de la mano de obra humana y de la espera de que una persona revise el préstamo.

La propuesta de Vesta es permitir que los prestamistas desplieguen enjambres de agentes de IA para acelerar ese proceso. Los clientes eligen qué tareas delegar: muchos comienzan con un agente cuyo trabajo aprueba una persona, luego lo dejan encargarse de una parte de los préstamos de forma independiente antes de ampliar su función, dijo Yu. Agregó que algunos prestamistas ya usan los agentes de Vesta para tomar decisiones de suscripción hipotecaria, aunque los prestamistas siguen siendo responsables de esas decisiones sin importar qué software o agentes de IA utilicen. Cada acción y el razonamiento detrás de ella se registran, dijo Yu, para fines de cumplimiento y para auditar las decisiones de la IA.

Ese nivel de autonomía no era posible hace un año, cuando los modelos de IA no eran lo suficientemente confiables para el trabajo de múltiples etapas que exige la concesión de hipotecas, dijo Yu; antes de eso, Vesta se enfocaba en construir la arquitectura de datos necesaria para usar más adelante las herramientas más avanzadas. “Para nosotros, el gran avance fue [Claude] Sonnet 4.5, que encontramos mucho mejor para seguir las instrucciones configuradas por el usuario durante los horizontes de tiempo que necesitamos, comparado con generaciones anteriores”, dijo Yu.

Vesta compite con sistemas hipotecarios tradicionales como ICE Mortgage Technology, así como con otras rivales nativas de IA como Xpanse. Frente a los actores tradicionales, dijo Yu, la ventaja de Vesta es que esos sistemas no fueron diseñados para agentes de IA: “poner agentes de IA sobre ellos es muy difícil”. Al preguntarle qué sigue, Yu dijo que la prioridad es “ganarse el negocio del resto de la industria hipotecaria. Luego, iremos a donde nos lleven nuestros clientes”.

Por qué importa

La ronda muestra que los inversionistas siguen respaldando a los agentes de IA para flujos de trabajo financieros regulados y de alto riesgo, con Vesta apostando a que los sistemas tradicionales de los actores establecidos no pueden incorporar fácilmente las herramientas agénticas que están transformando el origen de préstamos.