Autentic AI levanta 1,5M€ para estudios de mercado con IA

¿Qué es Autentic AI y qué ha levantado?

Un estudio de mercado tradicional tarda entre 12 y 14 semanas en entregar conclusiones. Autentic AI, la startup española fundada por Dani Diestre, Aniol Carreras y Jacob Bamio, cerró una ronda pre-seed de 1,5 millones de euros para comprimir ese plazo a unos pocos días combinando entrevistas con inteligencia artificial y personas reales verificadas. Para un founder que tiene que decidir precio, packaging o canal antes de que cierre el trimestre, la diferencia no es cosmética: es la distancia entre decidir con datos o decidir a ciegas.

En la operación participaron Baobab Ventures —el fondo fundado por Carles Reina— junto con Lanai Ventures, Acurio Ventures y Masia VC, según confirmó el medio especializado tech.eu al cubrir la ronda.

La plataforma hace tres cosas: diseña investigaciones, entrevista a cientos de consumidores y expertos de forma simultánea, y cruza variables para detectar patrones. El objetivo declarado de los fondos es doble: construir una red propia de participantes gestionada directamente por la compañía y acelerar la internacionalización.

El problema que ataca: tiempo, coste y decisiones sin voz del cliente

La tesis de Autentic AI es sencilla de resumir: la investigación de mercados siempre fue un lujo de grandes corporaciones, no por falta de interés sino por precio y calendario.

«Hemos identificado dos grandes problemas en el modelo tradicional: el tiempo y el coste», explicó Dani Diestre, cofundador y co-CEO, a La Razón. Un estudio convencional se estira entre 12 y 14 semanas entre reclutar participantes, diseñar cuestionarios, hacer entrevistas y analizar resultados. El problema es que las compañías no operan a ese ritmo. «Las empresas necesitan decidir en una o dos semanas. Esto provoca que muchas veces los estudios ni siquiera se hagan o que, cuando se terminan, lleguen demasiado tarde», advierte el directivo.

El coste refuerza el mismo círculo vicioso. Según Diestre, validar un packaging con una empresa tradicional cuesta entre 50.000 y 100.000 euros, «o incluso más». En declaraciones recogidas por tech.eu, el cofundador lo resumió así: «Cuando un estudio cuesta 100.000 euros y tarda tres meses, las empresas no pueden hacer uno cada vez que necesitan una respuesta. Para cuando llegan los resultados, el mercado ya se movió. El coste real es tomar decisiones importantes sin escuchar al cliente».

Ese es el hueco que la startup quiere ocupar, y explica por qué levanta capital en un momento en el que el sector tradicional —dominado por Kantar, Ipsos y NielsenIQ— está siendo tensionado por herramientas que automatizan la parte más costosa del proceso.

Cómo funciona: la IA entrevista y el investigador interpreta

El modelo no elimina al investigador. Automatiza la ejecución: diseño del estudio, procesamiento de conversaciones, cruce de variables y detección de patrones. Los especialistas se quedan con la metodología y la interpretación.

Tres detalles del funcionamiento importan más de lo que parece a la hora de evaluar la fiabilidad:

• Participantes verificados y remunerados. No se trata de encuestas a bots ni de tráfico reciclado de paneles dudosos: son personas reales que cobran por su tiempo.
• Evidencia en vídeo de cada hallazgo. Según tech.eu, cada conclusión está vinculada a la evidencia en video de la entrevista, de modo que el cliente puede revisar las respuestas que sostienen el resultado.
• Segmentación fina. Los resultados se pueden cortar por edad, región o uso del producto, que es justo lo que necesita una marca cuando quiere saber si el problema está en el envase o en el posicionamiento.

La compañía trabaja en cuatro frentes: gran consumo (FMCG), retail, farmacéuticas y cosmética, y consultoría estratégica y private equity (este último dato lo reportó tech.eu). En gran consumo ya trabaja con cadenas de supermercados y fabricantes, con aplicaciones concretas en evaluación de envases, pruebas de nuevos productos y análisis de comportamiento de compra.

Hay un dato que debería hacer ruido en cualquier equipo que compre muestras a terceros: Diestre asegura que la compañía ha detectado porcentajes de respuestas fraudulentas de entre el 30% y el 40% en determinados casos. Para combatirlo usa entrevistas en vídeo y audio y sistemas automáticos que descartan las que no cumplen sus estándares.

Las cifras del negocio: 1.500 entrevistas al día y 100.000 euros al mes

El negocio empieza a tener volumen. La compañía comunicó inicialmente 1.000 entrevistas diarias; Diestre actualiza esa cifra a alrededor de 1.500 entrevistas al día en declaraciones a La Razón, con la expectativa de acercarse al medio millón de entrevistas completadas al cierre de 2026. tech.eu, al cubrir la ronda, reportó cerca de 1.000 entrevistas diarias y una previsión de superar las 400.000 entrevistas completadas para el cierre del mismo año. La diferencia entre ambas cifras refleja el momento de cada comunicación, no un cambio de negocio.

En facturación, la startup ingresa hoy alrededor de 100.000 euros mensuales, prevé cerrar 2026 con entre 600.000 y 700.000 euros y apunta a superar los dos millones en 2027, con la posibilidad de acercarse a los tres millones. El modelo comercial combina pago por entrevista completada con contratos anuales para clientes recurrentes, y solo se facturan las entrevistas que superan los controles de calidad de la plataforma.

La dimensión internacional no es un adorno: es la condición para alcanzar esos volúmenes. La plataforma permite investigaciones simultáneas en distintos idiomas y países. «Podemos estar haciendo al mismo tiempo una entrevista en España, otra en Reino Unido, Polonia, Alemania o China», explica Diestre. La hoja de ruta pasa por consolidar España, Italia, Francia y Portugal y ampliar operaciones en Latinoamérica, donde la compañía ya tiene clientes en Brasil y México.

¿Qué significa esto para tu startup?

Que una startup española levante capital para vender investigación de mercados más barata y más rápida importa incluso si nunca vas a contratarla. Tres lecturas prácticas:

• Valida antes de invertir, no después. Si estás por gastar en un rediseño de packaging, un rebranding o una línea nueva, el benchmark tradicional —entre 50.000 y 100.000 euros por validar un envase, según Diestre— probablemente esté fuera de tu presupuesto. Si tu plan era lanzar sin validar porque «no da el presupuesto», la pregunta cambió: hoy existen formatos de investigación a una fracción de ese coste y en días, no en meses. Úsalos antes de comprometer stock, moldes o campaña.
• Audita la calidad de tus datos de cliente. Ese 30%-40% de respuestas fraudulentas que la compañía dice haber detectado en determinados casos debería hacerte revisar de dónde salen tus propias métricas de satisfacción. Si compras muestras a paneles externos, exige verificación (vídeo o audio), paga por respuesta validada y no por panel completo, y comprueba que el proveedor pueda mostrarte la evidencia detrás de cada conclusión.
• Acorta tu ciclo de insight. Si tu equipo revisa métricas económicas cada mes pero escucha al cliente cada seis, estás tomando decisiones de producto con información vieja. Define una cadencia mínima —una pregunta concreta por semana a clientes reales— antes de ampliar la investigación.

Y si tu producto es una herramienta B2B, hay un detalle de modelo de negocio que vale la pena copiar: cobrar solo por el resultado que pasa el control de calidad alinea tu incentivo con el del cliente y elimina la discusión sobre volumen facturado.

La apuesta de fondo: investigación permanente, no estudios puntuales

Diestre no describe esto como una mejora incremental. Su escenario es que hacia 2030 las empresas dejen de comprar estudios puntuales y pasen a un modelo de escucha continua integrada en la gestión: «Hoy las empresas revisan constantemente sus resultados económicos, pero escuchan muy poco a sus consumidores porque hacerlo es caro y lento», sostiene. «Escuchar al consumidor antes de tomar una decisión, y no después, es el cambio que queremos impulsar».

Es una previsión, no un hecho consumado, y conviene tratarla como tal. Pero marca bien la dirección: la ventaja competitiva no estará en tener más datos, sino en poder preguntar al mercado cada vez que aparezca una duda relevante y obtener respuesta antes de que la decisión se vuelva irreversible.

Para el ecosistema hispanohablante hay una señal adicional. Autentic AI no compite por ser la más grande, sino por ser la más rápida y la más accesible, y ya vende en cuatro mercados europeos y dos latinoamericanos con una plantilla reducida. Es el patrón que se repite: no hace falta un equipo enorme para atacar un mercado dominado por multinacionales, sino un modelo de costes que redefina quién puede pagar el servicio y quién no. Ese, y no el algoritmo, suele ser el verdadero diferencial.

Fuentes

• Autentic AI: de tres meses a unos días para conocer al consumidor (fuente original)
• Spanish Autentic AI raises EUR 1.5M to accelerate AI-powered market research (tech.eu)