Primero recauda US$12M para llevar agentes de IA a procesos corporativos en LATAM

Un modelo de IA sin contexto empresarial real no pasa de ser un juguete
La tesis central que Primero y los gigantes globales comparten sobre por qué los agentes necesitan conectarse a sistemas legacy.
Mark

¿Por qué una startup mexicana logra recaudar doce millones de dólares sin tener su propio modelo de lenguaje?

Mimi

Porque el dinero en enterprise no está en el modelo. Está en la capacidad de conectar ese modelo a los sistemas que las empresas ya tienen corriendo y darle contexto real. Primero resolvió eso.

Mark

Pero si hay gigantes como AWS y Google haciendo lo mismo, ¿cuál es la ventaja de Primero?

Mimi

La geografía y el idioma son parte, pero lo más importante es que entienden el problema específico de LATAM. Aquí las empresas no tienen infraestructura moderna. Tienen trescientos sistemas legacy con treinta años de antigüedad. Los gigantes globales construyen para empresas que ya están digitalizadas.

Mark

Los números que presentan—de treinta días a uno, diez millones recuperados—¿son reales o son cherry-picked?

Mimi

Son casos de clientes reales que ya están usando Primia. Kimberly-Clark, Terpel, SmartFit. No son proyecciones. Eso es lo que hace que los inversores hayan movido dinero.

Mark

¿Y el riesgo? Un agente de IA ejecutando decisiones en un sistema financiero...

Mimi

Es legítimo. Por eso Primero construyó tres capas de control desde el inicio: auditoría de cada acción, permisos explícitos por agente, evaluaciones continuas. No es perfecto, pero es lo que un CISO va a exigir antes de comprar.

Mark

¿Qué pasa en dos años si AWS decide hacer exactamente lo que Primero hace pero para LATAM?

Mimi

Primero habrá construido relaciones con los clientes más grandes, entenderá los procesos específicos de cada industria, y tendrá datos. Eso es difícil de replicar. Pero tienes razón en que el tiempo es crítico.

  • Primia reduce procesos de treinta días a uno en instituciones financieras
  • Ochenta y siete por ciento de empresas mexicanas ve fragmentación tecnológica como barrera para IA
  • Ronda semilla de US$12 millones liderada por Kaszek y General Catalyst
  • Primero ya trabaja con Kimberly-Clark, Terpel, SmartFit, Verde Valle y SEDECO

Primia permite que agentes de IA ejecuten tareas reales en empresas, no solo responder preguntas, reduciendo procesos de 30 días a uno. 87% de empresas mexicanas ve la fragmentación tecnológica como barrera para IA; Primero opera con 300+ sistemas legacy en corporativos.

La startup mexicana Primero lanzó Primia, una plataforma de IA que conecta agentes inteligentes a sistemas legacy empresariales, recaudando US$12M liderados por Kaszek y General Catalyst.

Primero, una startup mexicana que ha estado desarrollando su tecnología fuera del radar público, acaba de presentar Primia, una plataforma diseñada para hacer que la inteligencia artificial funcione dentro de las entrañas de las grandes corporaciones. No se trata de un chatbot que resume documentos o busca información en internet. Primia es una capa de inteligencia que se conecta directamente a los sistemas que las empresas ya tienen corriendo—sus ERPs, CRMs, plataformas financieras, almacenes de datos—y permite que agentes de IA ejecuten tareas reales, tomen decisiones y modifiquen procesos desde adentro. La compañía ya trabaja con Kimberly-Clark de México, Terpel, SmartFit, Verde Valle y la Secretaría de Desarrollo Económico de la Ciudad de México.

El lanzamiento vino acompañado de una ronda semilla de doce millones de dólares, co-liderada por Kaszek y General Catalyst, con participación de Definition, Conviction, 8VC y ángeles conectados a FEMSA, Bimbo, Aeroméxico y Kimberly-Clark. El cofundador y co-CEO José Antonio Murillo resumió el problema que Primero ataca con una observación simple pero reveladora: los chatbots pueden resumir documentos, pero no entienden los procesos reales de una empresa. Un agente empresarial es diferente. Accede al contexto verdadero de la organización y ejecuta acciones.

El problema de fondo es estructural y masivo. Según el Connectivity Benchmark Report 2026 de MuleSoft, las organizaciones administran en promedio novecientos cincuenta y siete aplicaciones diferentes, pero solo el veintisiete por ciento están conectadas entre sí. En México, el ochenta y siete por ciento de las empresas considera que esta fragmentación tecnológica limita su capacidad para escalar iniciativas de IA. Murillo compartió un dato interno que ilustra la magnitud del desafío: hay corporativos operando con cerca de trescientos sistemas tecnológicos, algunos con treinta años de antigüedad. Reemplazar toda esa infraestructura antes de adoptar IA no es viable para la mayoría de las empresas.

Primero presentó tres casos concretos donde Primia ya está produciendo resultados medibles. En instituciones financieras, un procedimiento de back office para procesos de crédito que tradicionalmente tardaba alrededor de treinta días se redujo a un solo día con agentes de IA. En una empresa de bienes de consumo, la plataforma identificó más de diez millones de dólares en deducciones incorrectas de retailers que no se detectaban porque la información estaba dispersa entre múltiples sistemas. En el sector construcción, se automatizó el ochenta y cinco por ciento de un proceso que antes requería revisión manual concepto por concepto, dejando solo el quince por ciento para intervención humana.

La pregunta que cualquier CTO haría es inevitable: ¿cómo evita Primero que un agente tome decisiones equivocadas? Murillo explicó que Primia opera con tres controles. Primero, cada acción del agente queda auditada en un registro de decisiones. Segundo, se definen permisos explícitos por agente—qué información puede consultar y qué operaciones puede ejecutar, con un esquema similar al de los sistemas tradicionales. Tercero, se realizan evaluaciones continuas para medir la calidad de los resultados y detectar errores antes de que se propaguen. La compañía estima que un agente puede empezar a operar unas cuatro semanas después del kick-off, aunque el plazo depende de la complejidad del proyecto y de la colaboración con los equipos internos del cliente.

Primero no opera en el vacío. IDC estima que el setenta y siete por ciento de las grandes empresas ya tienen agentes de IA corriendo en producción. Gartner proyecta que el mercado de servicios de IA alcanzará quinientos quince mil millones de dólares en dos mil veintinueve. La categoría se está consolidando con jugadores globales: AWS Bedrock AgentCore, Google Gemini Enterprise Agent Platform, Microsoft Copilot Cowork junto a Anthropic, Databricks Genie One, Cisco Cloud Control, Nutanix Agentic AI y Zscaler AI Access Graph son algunos de los lanzamientos más sonados del año. Meta también entró al mercado enterprise en junio con un agente para atención al cliente y soporte. La tesis que comparten todos—y que Primero lleva al terreno latinoamericano—es que un modelo de IA sin contexto empresarial real no pasa de ser un juguete.

Kaszek y General Catalyst, los dos inversores que lideran la ronda, traen credenciales sólidas. Kaszek fue fundada en dos mil once por Hernán Kazah, cofundador de MercadoLibre, y Nicolás Szekasy, ex-CFO de MercadoLibre. Administra más de tres mil millones de dólares repartidos en nueve fondos y ha respaldado a más de ciento treinta empresas, entre ellas Nubank, QuintoAndar, Kavak, Creditas, Bitso, Wellhub y Nuvemshop. General Catalyst, por su parte, es uno de los inversores históricos del ecosistema SaaS y enterprise de Estados Unidos. Con Primero, ambas firmas apuestan a que la capa agéntica es la nueva infraestructura de software empresarial.

Las empresas usan un chatbot que puede resumir documentos o buscar información en internet, pero no entiende sus procesos
— José Antonio Murillo, cofundador y co-CEO de Primero
Hay corporativos operando con cerca de trescientos sistemas tecnológicos, algunos con treinta años de antigüedad
— José Antonio Murillo, Primero
Envie de l'histoire complète ? Lire l'original sur El Ecosistema Startup ↗
Nous contacter FAQ