Listen Labs recauda 69 millones de dólares para transformar los estudios de mercado mediante entrevistas a clientes basadas en inteligencia artificial
Cuando Alfred Wahlforss necesitó contratar a más de 100 ingenieros para su startup Listen Labs, se enfrentó a un reto imposible: competir con las ofertas de 100 millones de dólares de Meta para atraer talento en IA. ¿Su solución? Una valla publicitaria de 5000 dólares en San Francisco en la que se mostraba lo que parecía un galimatías: cinco cadenas de números aleatorios que, en realidad, eran tokens de IA que conducían a un reto de programación. La estrategia viral funcionó, y ahora Listen Labs ha recaudado 69 millones de dólares en una ronda de financiación de serie B para ampliar su plataforma de desarrollo empresarial de IA, que está revolucionando la forma en que las empresas entienden a sus clientes.
La ronda de financiación, liderada por Ribbit Capital y con la participación de Evantic y los inversores actuales Sequoia Capital, Conviction y Pear VC, valora la empresa en 500 millones de dólares. En solo nueve meses desde su lanzamiento, Listen Labs ha multiplicado por 15 sus ingresos anualizados hasta alcanzar una cifra de ocho dígitos y ha realizado más de un millón de entrevistas basadas en inteligencia artificial.
Por qué los métodos tradicionales de investigación de mercados han dejado de funcionar
Listen Labs aborda un problema fundamental en el sector de los estudios de mercado, valorado en 140 000 millones de dólares. Tradicionalmente, las empresas se han visto obligadas a elegir entre las encuestas cuantitativas —que ofrecen precisión estadística pero no captan los matices— y las entrevistas cualitativas, que aportan profundidad pero no se pueden ampliar a gran escala.
«En esencia, las encuestas ofrecen una precisión engañosa porque la gente acaba respondiendo siempre a la misma pregunta», explicó Wahlforss. «No se pueden detectar los valores atípicos. La verdad es que la gente no es sincera en las encuestas». Por su parte, las entrevistas individuales tradicionales «aportan mucha profundidad, pero no se pueden ampliar a gran escala».
El investigador en inteligencia artificial de Listen resuelve este problema buscando participantes, realizando entrevistas en vídeo en profundidad con preguntas de seguimiento y ofreciendo información útil en cuestión de horas, en lugar de semanas. La plataforma utiliza conversaciones abiertas en lugar de formularios de opción múltiple, lo que, según Wahlforss, genera «una honestidad mucho mayor» por parte de los participantes.
La lucha contra el fraude en los estudios de mercado
Un descubrimiento impactante para Listen Labs fue el fraude generalizado que azota al sector. «De hecho, algunas de las empresas más grandes, algunas de ellas con ingresos de miles de millones, nos enviaron a nuestra plataforma a personas que afirmaban ser compradores corporativos, y nuestro sistema detectó inmediatamente fraude, fraude, fraude, fraude, fraude», reveló Wahlforss.
La empresa ha creado un sistema de «control de calidad» que compara los perfiles de LinkedIn con las respuestas grabadas en vídeo, comprueba la coherencia entre las respuestas y señala los patrones sospechosos. El resultado: los participantes «hablan tres veces más» y son «mucho más sinceros cuando abordan temas delicados».
Casos de éxito reales de grandes marcas
La ventaja en cuanto a rapidez ha resultado ser un elemento fundamental de la propuesta de valor de Listen. Microsoft, que antes tenía que esperar entre cuatro y seis semanas para obtener los resultados de los estudios de mercado, ahora puede obtenerlos en cuestión de horas. «Para cuando los recibimos, o bien la decisión ya se ha tomado o bien hemos perdido la oportunidad de influir realmente en ella», afirmó Romani Patel, director sénior de investigación de Microsoft.
Microsoft utilizó Listen Labs para recopilar testimonios de clientes de todo el mundo con motivo de la celebración de su 50.º aniversario, logrando en un solo día lo que normalmente habría llevado entre seis y ocho semanas. Simple Modern, una empresa de artículos para bebidas con sede en Oklahoma, probó un nuevo concepto de producto en tan solo dos horas y media gracias a los comentarios de 120 personas de todo el país.
Quizás lo más impresionante es que Chubbies detectó problemas en sus productos gracias a entrevistas realizadas por IA que, de otro modo, podrían haber pasado desapercibidos. La IA identificó problemas en su línea de pantalones cortos para niños: forros que picaban y causaban molestias. El producto rediseñado se convirtió en «un éxito rotundo».
La paradoja de Jevons: por qué una investigación más barata genera más demanda
Listen Labs no solo está sustituyendo el gasto actual en estudios de mercado, sino que está creando una demanda totalmente nueva. Wahlforss se refirió a la paradoja de Jevons, un principio económico según el cual la eficiencia tecnológica conduce a un aumento del consumo en lugar de a una reducción del mismo.
«Lo que he observado es que, cuando algo se abarata, no es que se necesite menos, sino que se quiere más», explicó. «La demanda de conocimiento sobre los clientes es infinita. Así que los investigadores del equipo pueden llevar a cabo una cantidad de investigación mucho mayor, y además otras personas que antes no eran investigadores ahora pueden hacerlo como parte de su trabajo».
Esta democratización de las capacidades de investigación supone un cambio fundamental en la forma en que las empresas pueden incorporar las opiniones de los clientes en sus procesos de toma de decisiones, de manera similar a como el asistente virtual con IA de Salesforce está transformando la forma en que los equipos de ventas interactúan con los clientes.
Construyendo el futuro con los mejores profesionales de la ingeniería
El equipo fundador cuenta con unas credenciales impresionantes: el 30 % de su equipo de ingeniería está formado por medallistas de la Olimpiada Internacional de Informática, la misma competición de la que surgieron los fundadores de Cognition, una startup dedicada a la programación con IA. La campaña publicitaria en la valla publicitaria de Berghain, que generó aproximadamente 5 millones de visualizaciones en las redes sociales, puso de manifiesto la intensidad de la guerra por el talento en el ámbito de la IA.
«Tuvimos que hacer estas cosas porque algunos de nuestros primeros empleados se incorporaron a la empresa antes de que tuviéramos un baño que funcionara», admitió Wahlforss. La empresa pasó de tener 5 a 40 empleados en 2024 y tiene previsto llegar a los 150 este año, contratando a ingenieros para puestos no técnicos en los ámbitos del marketing, el crecimiento y las operaciones.
Próximos pasos: automatización de procesos mediante IA y clientes sintéticos
La hoja de ruta de Listen Labs se adentra en un terreno ambicioso. La empresa está desarrollando capacidades para simular clientes a partir de datos de entrevistas, creando «usuarios sintéticos o voces de usuarios simuladas» con el fin de obtener retroalimentación continua. Más allá de la simulación, están desarrollando sistemas de acción automatizados que podrían generar agentes capaces de modificar el código u ofrecer descuentos a los clientes que están a punto de darse de baja.
Wahlforss reconoció las implicaciones éticas: «En general, la toma de decisiones automatizada puede ser perjudicial, pero contaremos con importantes medidas de control para garantizar que las empresas estén siempre al tanto de lo que ocurre».
La empresa ya gestiona los datos confidenciales con sumo cuidado, eliminando automáticamente la información de identificación personal y detectando información relevante no pública en las conversaciones con los inversores.
Reestructuración de los ciclos de desarrollo de productos
Quizás lo más llamativo es que el modelo de Listen podría transformar el propio proceso de desarrollo de productos. Una startup australiana que es cliente de la empresa ha adoptado un ciclo continuo de retroalimentación: programa durante el día, publica estudios de Listen con público estadounidense por la noche e incorpora los comentarios directamente en herramientas de desarrollo como Claude Code.
Esto convierte el famoso consejo de Y Combinator —«escribe código, habla con los usuarios»— en un ciclo automatizado. «La parte de escribir código ya se está automatizando, y creo que la de hablar con los usuarios también lo hará», pronosticó Wahlforss. «Se creará un bucle infinito en el que se podrán empezar a lanzar productos realmente increíbles, casi de forma autónoma».
Esta visión depende de que los modelos de IA sigan mejorando y de que las empresas estén dispuestas a confiar en la investigación automatizada. Sin embargo, los primeros resultados apuntan a que existe interés por el experimento. Patel, de Microsoft, afirma que Listen «ha eliminado la monotonía de la investigación y ha devuelto la diversión y la alegría a mi trabajo».
Como dice Wahlforss, citando al antiguo director ejecutivo de GitHub, Nat Friedman: «Lo lento es falso». En la era de la IA, Listen Labs apuesta por que las empresas que escuchen más rápido serán las que salgan ganando, y están demostrando que la inteligencia artificial no solo está cambiando nuestra forma de trabajar, sino que está transformando de manera fundamental la forma en que las empresas comprenden y responden a sus clientes en tiempo real.
Escrito por
Oliver K.G
Oliver K.G. es el fundador de AI Meets Life, una publicación que ayuda a los profesionales del mundo empresarial estadounidense a ir al grano y aplicar la inteligencia artificial donde realmente importa: en sus equipos, en sus flujos de trabajo y en sus resultados. Analiza las herramientas, las tendencias y las decisiones que están dando forma al futuro del trabajo.