Kavak

In partnership with

Kavak llegó a ser la startup más valiosa de América Latina, sin tener márgenes extraordinarios y sin inventar una nueva tecnología, sino haciendo algo mucho más simple: comprar y vender autos usados.

En 2021 alcanzó una valuación de $8,700 millones de dólares, superando a empresas tradicionales mucho más grandes. Hoy, esa cifra ronda los $2,200 millones, una caída del 75%, lo que provocó recortes masivos y una salida acelerada de varios mercados.

En México, comprar un auto usado es arriesgado; hasta el 90% de las transacciones se hacen sin garantías ni inspecciones formales.

Kavak, fundada en 2016, buscó ordenar ese mercado comprando autos, revisándolos con un proceso de 140 puntos, reacondicionándolos y vendiéndolos con garantía y financiamiento. Durante sus primeros años creció de forma relativamente controlada, levantando $3 millones de dólares en su etapa inicial y luego $10 millones en Serie A.

En pandemia, las tasas de interés cercanas a cero y el exceso de capital empujaron a los inversionistas a apostar por este tipo de startups. El problema es que el mercado empezó a tratar a la empresa como si fuera una compañía de tecnología, cuando en realidad operaba como un negocio físico.

Mientras las empresas de software tienen márgenes del 75%, la industria automotriz ronda apenas el 12.45%. En un auto de $20,000 dólares, cerca de $17,500 se van en el costo del vehículo, y lo restante debe cubrir operación, logística, marketing y una estructura que llegó a tener 8,000 empleados.

A eso se suma la depreciación de los autos con un 20% de su valor en el primer año y para el quinto conservan apenas el 40%. Kavak llegó a acumular casi 4,000 autos en inventario, cuando lo saludable es rotarlos en unos 48 días.

En 2021 invirtió $500 millones de dólares en Brasil, construyó infraestructura, contrató a más de 1,000 personas, pero no logró adaptarse a la complejidad regulatoria. La operación cerró y la pérdida fue prácticamente total.

Al mismo tiempo, el modelo chocaba con la realidad; vender un auto en México implica validar facturas, revisar registros, comprobar pagos de impuestos y, en muchos casos, involucrar a un notario. Kavak podía calcular el precio de un Jetta 2018 en segundos, pero no podía acelerar la burocracia.

Cuando subieron las tasas de interés, la demanda se frenó y el inventario comenzó a acumularse. Sin acceso a nuevo capital, la empresa tuvo que ajustarse, redujo su plantilla de 8,000 a 4,300 empleados y reemplazó parte de la atención al cliente con chatbots.

Con el tiempo aumentaron las quejas y aparecieron problemas como autos en mal estado, garantías incumplidas e incluso dispositivos que podían inmovilizar vehículos financiados en caso de retrasos.

Para marzo de 2025, Kavak levantó apenas $17 millones de dólares en capital, acompañado de más de $400 millones en deuda con Goldman Sachs y HSBC. La valuación se ajustó a $2,200 millones, reflejando la caída del 74.7%.

No todo estaba perdido. En América Latina, el 77.4% de los autos nuevos se venden con financiamiento, pero en usados la cifra histórica rondaba el 10%. Kavak encontró ahí su oportunidad. Para finales de 2025, financiaba el 60% de las ventas y generaba alrededor de $600 millones de dólares anuales en créditos, acumulando casi $1,000 millones en cuatro años.

Decidieron reinventar el negocio; Kavak comenzaba a funcionar como una fintech que utilizaba los vehículos como garantía. En 2026 levantó $300 millones de dólares con Andreessen Horowitz.

Había logrado su primer mes de rentabilidad en diciembre de 2025, con 120,000 transacciones en el año, un crecimiento del 40% y con la mitad del equipo que tenía en 2021.

Hoy, alrededor del 60% del negocio está concentrado en México y la empresa dejó de perseguir el crecimiento a cualquier costo para enfocarse en la eficiencia.

Presentado por:

The Architecture Behind AI-Native Revenue Automation

Most “AI finance” tools guess. Finance can’t. This white paper explains how AI-native revenue automation combines reasoning, deterministic math, and commercial context to automate billing, cash, and close—without sacrificing accuracy. Read the architecture behind AI-native revenue automation.

Get the whitepaper