Daniel Magalhães y Edson Lopes, ex ejecutivos de la fintech brasileña Virgo, fundaron Vitrify; una plataforma que usa IA para organizar y transparentar el mercado de crédito privado. Gigantes como BTG e Itaú ya la están usando.

Qué es Vitrify y qué problema resuelve

El mercado de crédito privado mueve más de US$ 119.000 millones anuales en Brasil, pero su información sigue siendo fragmentada, opaca y difícil de procesar. Esa es la brecha que Vitrify llegó a cerrar.

La startup usa inteligencia artificial para consolidar datos de instituciones como B3 y Ambima, además de bancos y otros actores del ecosistema financiero. El objetivo es funcionar como un “oráculo“: una fuente de referencia confiable para quienes operan en el mercado secundario de crédito privado.

“Nuestro principal objetivo es reducir el arbitraje, aumentar la transparencia del mercado y apoyar a los participantes para que tengan más datos y herramientas para hacer más negocios“, declaró Daniel Magalhães, cofundador de Vitrify.

Tracción y modelo de negocio

Vitrify dedicó gran parte de 2025 a validar su tecnología con los primeros clientes. Recién en noviembre arrancó la monetización, y la respuesta fue inmediata. La estrategia se basa en suscripción, con planes diferenciados según la profundidad de datos y las herramientas habilitadas.

Su modelo de expansión también apuesta al efecto red: cuando un analista que usa Vitrify cambia de empresa, se lleva la herramienta consigo. En BTG ya hay dos áreas con licencias contratadas, en Itaú cuatro contratos en negociación y en Bradesco otros dos en proceso.

La inversión y lo que se viene

Para acelerar su crecimiento en 2026, Vitrify cerró una ronda ángel de US$ 170.000, que incluyó a ejecutivos de experiencia como Carlos Neto, fundador de Matera. Los fondos se destinan al desarrollo de nuevos módulos y a mejorar la calidad de los datos mediante IA.

La meta para este año es clara: alcanzar el punto de equilibrio a mediados de 2026 con un MRR de US$ 42.500, y cerrar el año con US$ 85.000 en ingresos recurrentes mensuales.