En junio de 2000, en el lobby de un hotel de categoría media de Palo Alto, Max Levchin, cofundador y director de tecnología de PayPal, estaba sentado al borde de una fuente antes de participar como orador en una conferencia de la industria de pagos.
En ese momento, el futuro de la compañía parecía incierto. "Esta podría ser la última conferencia en la que hable sobre PayPal, porque creo que vamos a desaparecer", les dijo a Nellie, su novia de aquel entonces y actual esposa, y a Scott Banister, asesor de PayPal.
El fraude se había convertido en una amenaza seria para su startup, que crecía a gran velocidad y apenas tenía 18 meses de vida. Los delincuentes abrían cuentas falsas de vendedores en PayPal, hacían compras con tarjetas de crédito robadas y transferían enseguida el dinero a cuentas bancarias que controlaban. En el peor momento de la crisis, la compañía perdía más de US$ 10 millones por mes debido a estas maniobras, mientras sus ingresos no llegaban a US$ 1 millón.
Levchin dedicó sus esfuerzos a reforzar la arquitectura antifraude de PayPal y puso a prueba distintas tácticas para frenar a los estafadores, muchos de ellos radicados en Europa del Este. Sin embargo, uno de esos delincuentes descubrió su dirección de correo electrónico y comenzó a contactarlo. "Me enviaba resúmenes por correo electrónico de sus intentos de desmantelar mi última idea", dijo Levchin en un podcast en septiembre de 2023. "Era como si un ejecutivo bancario hablara con un atracador mientras se está produciendo el robo", explicó.
Las herramientas disponibles en el mercado para prevenir el fraude eran demasiado rudimentarias, por lo que Levchin decidió apostar por una solución propia. Finalmente, encontró una que funcionó. Junto con Dave Gausebeck, uno de los primeros empleados de PayPal, desarrolló una ingeniosa prueba que mostraba letras deformadas que los usuarios debían escribir para demostrar que eran personas.
El sistema representó uno de los primeros usos comerciales de una prueba de Turing automatizada. Con esta nueva tecnología, conocida como CAPTCHA, la creación de cuentas falsas cayó de forma drástica. Levchin celebró el avance a lo grande: puso a todo volumen en la oficina el famoso pasaje operístico "La cabalgata de las valquirias", del compositor alemán Richard Wagner.
La experiencia le dejó una enseñanza que marcó su forma de pensar el riesgo: para anticipar las pérdidas con la mayor precisión posible, una empresa necesita contar con software y sistemas propios. Esa idea todavía guía a Levchin, de 51 años, en su rol como CEO de Affirm, una compañía dedicada al modelo "comprá ahora y pagá después" que registra ingresos por US$ 4.000 millones.
Pero el modelo de "hágalo usted mismo" tiene una gran desventaja: resulta extremadamente costoso. En los primeros años de Affirm, Levchin a veces se preguntaba: "¡Dios mío! ¿Alguna vez seremos rentables?". La duda siguió vigente durante más de una década, mientras la empresa de San Francisco acumuló pérdidas por más de US$ 2.000 millones. La capacidad de Levchin para sostener la confianza de los inversores y recaudar fondos de forma continua pese a las pérdidas constantes demuestra el peso de su fama como miembro de la "Mafia de PayPal", especialmente en Silicon Valley.
El año pasado, los ingresos de Affirm finalmente empezaron a superar de forma sostenida sus costos, de acuerdo con los principios contables generalmente aceptados (GAAP). Emitir nuevos préstamos y procesar pagos ahora supone "muy poco costo adicional", según explicó a Forbes en febrero Michael Linford, director de operaciones de la compañía.
La mejora responde, en buena medida, a los sistemas que Affirm desarrolló internamente para automatizar tareas como la recopilación, el análisis de datos y la preparación de informes vinculados con sus préstamos. La empresa mantiene una rentabilidad firme desde el segundo trimestre de 2025. En el período que terminó en marzo de 2026, obtuvo una utilidad neta de US$ 100 millones sobre ingresos de US$ 1.000 millones.
En la actualidad, la compañía genera casi US$ 12.000 millones en préstamos y pagos cada tres meses. Su valor bursátil ronda los US$ 25.000 millones, un 50 % por encima de su precio de salida a bolsa en 2021, aunque todavía permanece muy lejos del máximo de noviembre de ese año, cuando alcanzó una capitalización de mercado de US$ 47.000 millones.
El patrimonio neto de Levchin se disparó hasta los US$ 2.200 millones, el doble que hace dos años. La pregunta ahora es si construyó algo capaz de escapar de una trampa que atrapó a los prestamistas durante décadas: ¿Cómo seguir con la expansión sin flexibilizar los estándares crediticios ni gastar de más para encontrar al próximo cliente?
En las últimas dos décadas, las empresas de crédito fintech registraron resultados muy diferentes: compañías como Nubank y SoFi se convirtieron en grandes negocios, mientras que las firmas de financiación especializada, concentradas en nichos específicos, encontraron mayores obstáculos para ampliar su escala.
El problema que enfrentan desde hace tiempo es que, para sostener el crecimiento, muchas veces deben relajar sus estándares crediticios ("siempre un camino directo al abismo", afirma Levchin) o destinar grandes sumas de dinero a la búsqueda de nuevos canales de distribución.
La estrategia de Levchin para Affirm se apoya en una idea sencilla: el efecto red. Cuantos más comercios sume, mayor será la utilidad de Affirm para los consumidores y, a medida que aumente su base de usuarios, más difícil resultará para los comercios ignorar a la compañía. Visa representa, probablemente, uno de los mejores ejemplos de una empresa de servicios financieros con un fuerte efecto red y obtuvo US$ 20.000 millones de ganancias netas el año pasado.
Esta lógica determina las decisiones de Affirm sobre sus productos. La regla de Levchin para decidir qué debe desarrollar la empresa establece que cada producto debe beneficiar a ambos lados de la red. Aunque algunos clientes de Affirm solicitaron préstamos personales para refinanciar sus deudas de tarjetas de crédito, Levchin se resistió porque no encuentra de qué manera eso podría ayudar a sus clientes comerciales.
A partir de las lecciones que aprendió en PayPal, Levchin insiste en que es necesario crear software propio para construir una buena red, porque la tecnología externa resulta demasiado inflexible. Un ejemplo es la tarjeta Affirm. Se trata de una tarjeta de débito que permite pagar el importe total o dividir una compra en cuotas en el punto de venta. Según Michael Linford, Affirm no habría podido desarrollarla sin un sistema de contabilidad propio para seguir los pagos, préstamos y reembolsos de los clientes.
La razón es que un reembolso por una compra con tarjeta de débito es una cosa, mientras que el de una compra que se transformó además en un préstamo es otra. Affirm necesitaba su propio sistema de contabilidad para contar con un registro único que unificara todos esos datos.
En marzo de 2026, último trimestre que reportó Affirm, el número de usuarios de la tarjeta Affirm creció un 130% interanual, con 4,4 millones de titulares activos y un volumen trimestral de compras superior a US$ 2.000 millones. Levchin la calificó como su "hijo predilecto".
La creación de sus propios sistemas y el análisis del flujo de caja también contribuyeron a reducir el riesgo crediticio. Con el permiso de los prestatarios, Affirm puede analizar los movimientos de las cuentas bancarias y los informes crediticios, y usar esos datos para ajustar las tasas de interés, los límites y los plazos de amortización. En algunos casos, también puede exigir pagos iniciales. "Lo más complejo no es la creación del modelo ni el sistema de entrenamiento", declaró Levchin a Forbes a finales del año pasado. "Es la estructura subyacente", precisó.
Con "estructura subyacente", Levchin se refiere a todo lo que rodea al modelo de crédito, una infraestructura bastante extensa. Affirm otorga decenas de millones de préstamos por trimestre. Cada uno genera datos que deben almacenarse de forma segura, preservarse para mantener intacta la información personal identificable, anonimizarse para su análisis y quedar disponibles para los distintos sistemas que los necesitan. La empresa tardó siete años en construir esta estructura. En abril del año pasado, más de 800 de sus más de 2.200 empleados eran ingenieros.
Toda esa infraestructura le da a Affirm un control poco habitual sobre sus préstamos. En vez de implementar un nuevo modelo de crédito en toda la empresa, puede probarlo con un grupo reducido de clientes antes de extenderlo al resto. La compañía actualiza su modelo de crédito principal cada trimestre e introduce ajustes menores incluso todas las semanas. Para una entidad crediticia del tamaño de Affirm, se trata de una velocidad poco común. El objetivo de toda esta maquinaria, por supuesto, es mejorar su capacidad para aprobar préstamos a los prestatarios adecuados y rechazar a quienes no cumplen con los requisitos.
La empresa de Levchin se ganó una reputación de excelencia en la evaluación crediticia. Desde su fundación hasta marzo de 2026, Affirm evaluó a 71 millones de consumidores y facilitó US$ 150.000 millones en préstamos y pagos. En los últimos años, entre el 2,1% y el 2,8% de los saldos mensuales de sus préstamos a plazos registraron al menos 30 días de atraso, mientras que el promedio nacional actual para las tarjetas de crédito ronda el 3,7%, según Equifax y Moody's. En 2022 y 2023, cuando la morosidad comenzó a aumentar con fuerza entre muchos prestamistas, la de Affirm se mantuvo más estable, lo que le permitió sostener su rápido crecimiento.
Toda su tecnología puede ayudar a Affirm a decidir a quién prestarle dinero, pero no puede controlar qué ocurre con esos prestatarios después de que reciben el préstamo.
Este año, la persistente inflación y el temor a la pérdida de empleos por el avance de la IA generaron preocupación entre los inversores por la salud del consumidor estadounidense, una inquietud que provocó la caída de las acciones de la mayoría de las fintech y de algunos prestamistas como Capital One. Hasta ahora, esas advertencias no se concretaron, ya que la morosidad de los préstamos se mantiene moderada frente a los niveles históricos.
En lo que va del año, las acciones de Affirm cayeron un 1%, mientras que otros prestamistas fintech, como Klarna, SoFi y Nubank, registraron descensos de dos dígitos.
Después aparece una preocupación recurrente en el sector de "compra ahora, paga después": la acumulación de préstamos. Esto ocurre cuando un comprador obtiene varios préstamos a plazos de distintos proveedores y ningún prestamista tiene una visión completa de su situación. E
l peor escenario posible es el de un consumidor con cinco préstamos y cinco prestamistas, sin que ninguno sepa qué hicieron los otros cuatro. Levchin señaló que Affirm es el único gran prestamista de "compra ahora, paga después" que informa todos sus préstamos a las agencias de crédito, lo que permite que el resto de los prestamistas tenga una perspectiva más precisa de la situación financiera real de los consumidores.
A corto plazo, el mayor desafío para Levchin podría ser sostener el crecimiento histórico de los ingresos de la compañía, superior al 30%, un factor determinante para las acciones. Levchin explicó: "Creo que mi trabajo actualmente, que es gratificante pero también bastante estresante, consiste en intentar prever cómo será el crecimiento en los próximos tres años".
Levchin ya tiene un plan para la próxima etapa de crecimiento de Affirm. En el foro de inversores que la compañía realizó en mayo, sus principales ejecutivos afirmaron que esperan que el negocio original de pagos y los nuevos productos de venta directa al consumidor, encabezados por la tarjeta Affirm, aporten cada uno al menos 10 puntos porcentuales de crecimiento.
La expansión internacional podría sumar entre uno y cinco puntos adicionales. Actualmente, Affirm opera únicamente en Estados Unidos, Canadá y el Reino Unido, pero gracias a su alianza con Shopify planea desembarcar en Australia, Alemania, Francia y los Países Bajos.
Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com.
