Floqer: agentes de IA que investigan prospectos B2B

¿Qué hace Floqer y por qué le importa a un equipo de ventas B2B?

Floqer superó los US$1,2M en ingresos recurrentes anuales (ARR) y multiplicó por diez su facturación total en el último año, según cifras que la compañía compartió con TechCrunch. Con apenas ocho empleados y más de 1.000 clientes —entre ellos Perplexity, Wise y AngelList—, la startup se presenta este miércoles en el escenario de Startup Battlefield de TechCrunch Disrupt 2026.

Su propuesta es simple de describir y difícil de ejecutar: una base de conocimiento de clientes que se mantiene actualizada sola. Agentes de IA investigan empresas y personas de forma continua, para que el equipo comercial no tenga que hacerlo a mano.

Para un founder B2B el dolor es concreto. Encontrar prospectos que encajen con un perfil ideal implica horas de búsqueda en Google, LinkedIn, sitios corporativos y portales de empleo, y después rastrear a la persona correcta y su dato de contacto. Ese trabajo no escala con la plantilla.

De una extensión de Chrome a una base de conocimiento autónoma

El primer producto de Floqer no se parecía en nada al actual. Los fundadores, Shivam Mahajan (CEO) y Zaaheda Islam, empezaron con una extensión de Chrome llamada Super Chat, con la que cualquier persona podía iniciar sesión con su cuenta de ChatGPT para entender información y tomar notas.

El giro llegó al observar cómo la usaban las empresas grandes: la empleaban para limpiar datos en sus sistemas CRM. En esas conversaciones apareció el problema real. Mahajan lo describió ante TechCrunch: limpiar los datos del CRM era un trabajo manual y no existían procesos establecidos para mantener los registros de clientes al día. De ahí salió el pivote hacia Floqer.

La lección para cualquier equipo que busca product-market fit: el mejor indicador de hacia dónde ir suele estar en cómo los usuarios usan tu producto de una forma que no habías previsto.

¿Cómo funcionan los agentes de IA de Floqer?

El usuario describe qué busca y los agentes recorren distintas fuentes para armar listas de empresas y contactos. El sistema enriquece las cuentas con más de 100 fuentes de datos de terceros y, cuando necesita un correo o un teléfono verificado, aplica un enfoque en cascada: consulta un proveedor tras otro hasta encontrar información utilizable.

Además, monitorea la web de forma continua. Si un prospecto cambia de trabajo, asciende o su empresa levanta una ronda, esos cambios se reflejan en los registros del cliente. La compañía afirma que sus clientes reportaron recortes de hasta 70% en el tiempo de prospección.

Ese porcentaje conviene leerlo contra el contexto del sector. Un relevamiento de CIO Economic Times sobre las mejores herramientas de prospección B2B para 2026 señala que los representantes de ventas dedican apenas el 28% de su semana a vender; el resto se consume en investigación, carga de datos y tareas administrativas. El mismo análisis indica que las bases de datos de contactos B2B pierden alrededor del 22,5% de su precisión cada año. El problema que Floqer ataca no es un detalle operativo: es una fuga estructural de capacidad comercial.

¿Quiénes son los competidores y qué tan saturado está el mercado?

Bastante. El mismo relevamiento ubica a ZoomInfo, Apollo.io, Salesloft y Gong como plataformas consolidadas, y a Clay como referencia del enriquecimiento en cascada con su agente Claygent, con planes pagos que arrancan en US$167 al mes según ese análisis.

La diferencia que Floqer intenta construir no es la base de datos, sino la automatización del juicio: no solo traer el dato, sino mantenerlo vivo y detectar señales. El propio informe identifica la IA agéntica que investiga, califica y prepara prospectos de forma autónoma como una de las tendencias que van a redefinir la categoría en los próximos años.

Hay además un dato de contexto sobre el escenario donde se presenta: los alumni de Startup Battlefield han levantado colectivamente más de US$32.000 millones, según TechCrunch.

¿Por qué Floqer quiere abrir el código de su base de conocimiento?

La compañía planea liberar como open source la tecnología detrás de su base de conocimiento autónoma, con objetivo en principios de 2027 y sujeto a revisiones de seguridad. El motivo es doble y viene de la demanda de sus propios clientes: algunas empresas quieren alojar sus datos en lugar de mantenerlos dentro de una plataforma propietaria, y otras quieren modificar la tecnología o construir encima de ella.

Mahajan lo resumió con una idea que vale para cualquier founder que venda a empresas grandes: la base de conocimiento autónoma solo está disponible para una audiencia limitada, en buena parte por cuánta demanda puede atender bien el equipo. Abrir el código es, en sus palabras, la forma de resolver esa restricción.

Antes de publicarla, Floqer está haciendo revisiones de seguridad, porque la base puede contener información sensible de clientes y ya la usan compañías grandes.

¿Qué significa esto para tu startup?

Primero, audita antes de automatizar. El relevamiento de CIO Economic Times recomienda deduplicar cuentas, corregir la propiedad de los registros y eliminar contactos rebotados u obsoletos antes de enriquecer: enriquecer datos malos solo los vuelve más caros. Si tu CRM es un desastre, ninguna capa de IA lo va a arreglar.

Segundo, define tu perfil de cliente ideal antes de comprar herramientas. Industrias, tamaños, regiones y roles objetivo determinan cada filtro, cada puntaje y cada secuencia. Sin esa definición, la automatización solo acelera el ruido.

Tercero, mide el tiempo de prospección como una métrica de negocio. Si tu equipo dedica la mayor parte de la semana a investigar en lugar de vender, ahí hay pipeline atrapado. Ponle un número y compáralo mes a mes.

Cuarto, sigue de cerca el open source. Si vendes a empresas reguladas o con requisitos de residencia de datos, una versión autoalojada puede ser la diferencia entre adoptar o no una herramienta de este tipo. Vale la pena probar la versión actual y evaluar la apertura cuando llegue.

Conclusión

Floqer es un caso útil por dos razones. La primera es el pivote: una extensión de Chrome para tomar notas terminó revelando un problema de datos mucho más grande y más caro. La segunda es la economía: US$1,2M de ARR con ocho personas y más de mil clientes muestra que en herramientas B2B de nicho todavía se puede crecer sin una plantilla enorme.

El riesgo está en el mercado. Con ZoomInfo, Apollo, Clay y Gong ya instalados dentro de las empresas, Floqer necesita que la automatización del conocimiento del cliente sea una categoría propia y no una función más de una suite existente. La apuesta por el open source es, en ese sentido, una jugada de distribución tanto como de producto.

Fuentes

• TechCrunch: Floqer's AI agents help B2B revenue teams research customers
• Pulse 2.0: Floqer Raises $2 Million Pre-Seed
• CIO Economic Times: 10 Best B2B Sales Prospecting Tools for Enterprises in 2026
• TechCrunch: First batch of Startup Battlefield 200 VC judges at TechCrunch Disrupt 2026