Quiénes somos

Construimos esto desde dentro antes de venderlo.

Cardus nace de una implementación real: la capa de IA de una firma de inversión, con gobernanza, revisión humana y trazabilidad completa. No es una tesis: es un sistema que quedó operando.

Conversemos

De dónde viene

Una firma de inversión, no un laboratorio.

Nota

La diferencia entre una demo y un sistema en producción no es el modelo. Es quién responde por lo que sale.

El trabajo de origen se hizo en 2026 en Aviron Investments: ahí la IA generativa pasó de prueba de concepto a operación diaria. El sistema quedó funcionando con su propia casilla de correo, rutinas programadas y límites en cada interacción: acceso de solo lectura a los sistemas de producción, comunicaciones externas retenidas como borrador hasta que una persona las firma, y registro de auditoría que solo añade, nunca borra.

Ahí aprendimos dónde falla esto de verdad. No falla el modelo. Falla el permiso: nadie autoriza a un sistema a tocar material de deals, comunicaciones con managers o datos patrimoniales si no puede explicar después qué leyó y quién aprobó qué.

Cardus existe para hacer ese trabajo en otras organizaciones. Empezando por la parte que casi nadie quiere hacer.

El equipo

Cuatro oficios que rara vez están en la misma sala.

Quien construye sistemas no suele haber preparado material de comité. Quien prepara material de comité no suele haber respondido frente a una familia por su patrimonio. Y casi nadie que haya hecho alguna de las tres cosas ha entrenado un modelo. La mayoría de los proyectos de IA en firmas de inversión se rompe justo en esas juntas.

Alfredo Grossi

CEO

Consultor de transformación con IA · Ex consultor de IA en Aviron Investments

Diseñó y desplegó la capa operativa de IA de la firma: agentes autónomos, base de conocimiento consultable y validación documental.
Definió el marco de gobernanza —niveles de autonomía, ciclos de revisión, runbooks y documentación transferible— para que el sistema siguiera siendo operable y auditable después de su salida.
Doce años dirigiendo revenue management, pricing y analítica en LATAM Airlines, Chilexpress, Falabella y Millicom, con equipos y operaciones en varios países.
Fundador de WebGuru, consultoría de agentización para empresas de servicios, con clientes en nueve países.

Arquitectura de IA
Gobernanza
Sistemas agénticos

Renzo Torres

Investment Specialist

Private equity y coinversión · M&A en banca de inversión y estrategia corporativa

Ejecutó más de quince inversiones de private equity, entre fondos y coinversiones.
Lideró underwriting, due diligence y la preparación de material para comité de inversión.
Diseñó flujos de inversión asistidos por IA junto a la iniciativa interna de Aviron Investments.
Antes, banca de inversión en LXG Capital y estrategia y M&A en salud en Auna. Economista de la Universidad del Pacífico, con intercambio en Maastricht University.

Private equity
Proceso de inversión
Descubrimiento con clientes

Felipe Vergara

Wealth Management Specialist

Ex banquero privado en BCI · Ex gerente comercial de private banking en Santander

Treinta y dos años en inversiones, tesorería y mesa de dinero, asesorando a clientes personas, empresas e institucionales.
Ocho años como banquero privado en BCI, con una cartera de clientes de alto patrimonio superior a USD 250 millones.
Lideró trading, sales y wealth management en Tanner Servicios Financieros —renta fija local e internacional, FX y distribución— durante su conversión a banco digital.
Dieciséis años en Santander Chile, de operador de mesa de distribución corporativa a gerente comercial de private banking.

Banca privada
Wealth management
Alto patrimonio

Renato Castro

Machine Learning Specialist

Analítica avanzada regional en consumo masivo y telecomunicaciones

Seis años construyendo modelos y soluciones de datos en operaciones regionales de América Latina.
Lideró la función de analítica avanzada regional de Millicom (Tigo) desde Panamá, y hoy dirige la de un grupo de consumo masivo en Centroamérica.
Científico de datos senior en AB InBev y ayudante de cátedra en la serie de cursos certificados de inteligencia artificial de la Pontificia Universidad Católica del Perú.
Ingeniero de la Universidad Nacional de Ingeniería del Perú, con MicroMasters en estadística y ciencia de datos del MIT y publicaciones en visión por computador y detección de anomalías.

Machine learning
Analítica avanzada
Evaluación de modelos

Cómo trabajamos

Pocos clientes, dentro de sus sistemas.

Los socios hacen el trabajo

No hay una capa de consultores junior entre usted y quien construye. El que diseña la arquitectura es el que la implementa y el que responde cuando algo falla.

Dentro de su infraestructura

Trabajamos en las plataformas que la organización ya tiene y bajo sus estándares de seguridad. No movemos sus datos a un entorno nuestro.

Documentado para que nos puedan reemplazar

Runbooks, niveles de autonomía y documentación transferible desde el primer flujo. Un sistema que solo el proveedor entiende es un riesgo, no un activo.

Siguiente paso

La confianza no se declara: se diseña.

Si quiere ver cómo se ve esto en un flujo concreto de su organización, la conversación empieza por ahí.

Conversemos