La startup que contrató ingenieros con un acertijo en una valla publicitaria consigue 69 millones de dólares

Alfred Wahlforss necesitaba contratar más de cien ingenieros, pero competir contra las ofertas millonarias de Mark Zuckerberg parecía imposible. Así que gastó 5.000 dólares —un quinto de su presupuesto de marketing— en una valla publicitaria en San Francisco que mostraba cinco cadenas de números aparentemente aleatorios. Los números eran en realidad tokens de IA (las unidades mínimas en que los modelos descomponen el texto). Descifrados, conducían a un desafío de programación: construir un algoritmo que actuara como portero digital de Berghain, la discoteca berlinesa famosa por rechazar a casi todo el mundo en la puerta. Miles lo intentaron, 430 lo resolvieron. Algunos fueron contratados. El ganador voló a Berlín con todos los gastos pagados.

Ese enfoque poco convencional acaba de atraer 69 millones de dólares en una ronda Serie B (segunda gran ronda de inversión de una startup) liderada por Ribbit Capital, con participación de Evantic y los inversores previos Sequoia Capital, Conviction y Pear VC, según informó VentureBeat. La ronda valora Listen Labs en 500 millones de dólares y eleva su capital total a 100 millones. En nueve meses desde su lanzamiento, la compañía ha multiplicado por 15 sus ingresos anualizados hasta llegar a cifras de ocho dígitos y ha realizado más de un millón de entrevistas impulsadas por IA.

Lo que Listen Labs vende es velocidad: su plataforma encuentra participantes, conduce entrevistas en profundidad y entrega informes ejecutivos en horas, no semanas. Wahlforss explica el problema que resuelve: las encuestas tradicionales ofrecen precisión estadística pero pierden matices, mientras que las entrevistas humanas individuales aportan profundidad pero no escalan. La plataforma funciona en cuatro pasos: el usuario crea un estudio con asistencia de IA, Listen recluta participantes de su red global de 30 millones de personas, un moderador de IA conduce entrevistas con preguntas de seguimiento, y los resultados se empaquetan en informes listos para presentar. La clave está en usar conversaciones en vídeo abiertas en lugar de formularios de opción múltiple. "En una encuesta puedes adivinar lo que deberían responder y tienes cuatro opciones", dice Wahlforss. "En una respuesta abierta se genera mucha más honestidad".

Construir esa red de participantes requirió confrontar lo que Wahlforss llama "una de las cosas más impactantes" de la industria de estudios de mercado, valorada en 140.000 millones de dólares al año: el fraude rampante. "Hay una transacción financiera involucrada, lo que significa que habrá malos actores", explica. La compañía construyó lo que llama un "guardián de calidad" que cruza perfiles de LinkedIn con respuestas en vídeo para verificar identidad, revisa consistencia en cómo responden los participantes y marca patrones sospechosos. Emeritus, una empresa de educación online que usa Listen, reportó que aproximadamente el 20% de las respuestas de encuestas previas caían en la categoría fraudulenta o de baja calidad. Con Listen, redujeron esto a casi cero.

Microsoft, Sweetgreen y Chubbies ya usan la plataforma. La investigación tradicional de clientes en Microsoft podía tomar de cuatro a seis semanas. "Para cuando llegamos a ellos, o la decisión ya se tomó o perdemos la oportunidad de influir realmente", dijo Romani Patel, gerente sénior de investigación en Microsoft. Con Listen, Microsoft obtiene insights en días, y en muchos casos, en horas. Simple Modern, una empresa de Oklahoma que fabrica botellas reutilizables, usó Listen para probar un concepto de producto nuevo: tomó una hora escribir preguntas, una hora lanzar el estudio y 2,5 horas recibir feedback de 120 personas en todo el país. Chubbies descubrió problemas de producto a través de entrevistas con IA que podrían haber pasado desapercibidos: la IA detectó que el forro de unos pantalones cortos para niños era "áspero, entre comillas, según las personas entrevistadas", explica Wahlforss. El producto rediseñado se convirtió en un éxito rotundo.

Wahlforss traza una hoja de ruta ambiciosa que incluye "la capacidad de simular a tus clientes" —es decir, crear voces sintéticas de usuarios basadas en todas las entrevistas realizadas— y permitir acción automatizada basada en hallazgos de investigación, como dar descuentos automáticos a clientes que están a punto de abandonar. Reconoce las implicaciones éticas: "La toma de decisiones automatizada en general puede ser mala, pero tendremos barreras considerables para asegurarnos de que las empresas siempre estén en el circuito". La compañía ya maneja datos sensibles con cuidado: no entrena modelos con ninguno de los datos de clientes y elimina automáticamente información sensible identificable. La visión más provocativa es un ciclo de desarrollo continuo: un cliente australiano está colocando código durante el día y lanzando estudios Listen con audiencia estadounidense durante su noche para validar lo construido. "Escribir código ahora se está automatizando. Y creo que hablar con usuarios también lo hará, y tendrás este tipo de bucle infinito donde puedes empezar a construir productos realmente increíbles, casi de forma autónoma", dice Wahlforss. La compañía creció de 5 a 40 empleados en 2024 y planea llegar a 150 este año. El 30% de su equipo de ingeniería son medallistas de la Olimpiada Internacional de Informática (la competición mundial de programación para estudiantes de secundaria).