La tecnología de la moda vive una revolución con la IA, mientras la startup Synthesia alcanza una valoración de US$4.000 millones.
Cuando Phoebe Gates y Sophia Kianni fundaron la plataforma de compras con inteligencia artificial Phia desde su dormitorio en Stanford, sabían que era solo cuestión de tiempo antes de que comenzaran las conversaciones con inversores. En los tres años transcurridos desde que se preguntaron “¿cómo podemos facilitar la compra de segunda mano?”, han conseguido inversores como Kris Jenner, Sara Blakely y Hailey Bieber. Esta semana, han añadido otro cheque a la lista: una ronda de financiación Serie A de US$35 millones liderada por Notable Capital, casi cinco veces el tamaño de su ronda de capital semilla de US$8 millones de la primavera pasada. La startup cuenta ahora con más de US$43 millones en financiación total, una valoración de US$185 millones y más de un millón de usuarios.
“Tenemos ante nosotros una oportunidad billonaria al ser el agente que determina lo que compran las mujeres”, declara Gates, hija de Bill Gates y Melinda French Gates, a Forbes . “Francamente, queríamos tener el capital para incentivar a los mejores talentos del sector”.
Hoy en día, la plataforma de compras utiliza modelos de IA para comparar un artículo que un usuario compra en línea con cientos de millones de productos, y así encontrar la opción más adecuada al mejor precio, incluyendo algunas opciones de segunda mano. Para ofrecer este servicio, Phia está desarrollando un motor de búsqueda interno (disponible tanto para ordenador como en app para iOS) con la ayuda de talentos destacados como antiguos usuarios de eBay y Pinterest. Esta nueva financiación permitirá contratar a más ingenieros para trabajar en la infraestructura de aprendizaje automático, modelos de abastecimiento y herramientas de personalización del usuario.
¿Cómo funciona? Cuando un usuario compra en línea, Phia puede detectar la imagen exacta por precio, marca y atributos físicos como color y forma. Estos datos pasan por un proceso de unificación donde la IA compara el artículo con más de 300 millones de otros en la base de datos de Phia para identificar el más vendido. Phia también presta atención a lo que suele buscar cada usuario.
“Mucho de esto depende de la idea de personalización y de poder adaptar todos nuestros resultados a tu comportamiento, gustos, estilo y preferencias personales”, afirma Kianni. “Ahí es donde los datos se vuelven muy complejos y por eso es importante contar con personal experimentado y con amplia experiencia en este ámbito”.
Phia empezó como una extensión del navegador que buscaba en internet comparaciones de reventa de los artículos que buscaban los compradores. No funcionó bien, dice Gates. “Pero el hecho de que la gente siguiera interesada, a pesar de que era un producto horrible en aquel momento, significaba que habíamos dado con algo bueno”.
Obtuvieron una calificación excelente en el proyecto: su primer cheque fue una beca de US$250,000 del profesor que les asignó la tarea inicialmente. Luego participaron en la beca Soma (un programa que ha respaldado a más de dos docenas de unicornios como Deel , Cognition , Kalshi y Mercor , por nombrar algunos). Para abril de 2025, Gates y Kianni se enfocaron en desarrollar una aplicación para iOS y contrataron a pesos pesados como Kleiner Perkins y Michael Rubin , entre otros. Muchos de estos primeros inversores eran inversores entrantes, dicen Gates y Kianni.
“En mi opinión, es muy importante que los fundadores compartan públicamente sus logros”, afirma Kianni. “Muchos inversores se pusieron en contacto con nosotros simplemente porque publicábamos en LinkedIn y hablábamos públicamente del crecimiento de usuarios e ingresos que observábamos. Por supuesto, eso despertó el interés de los inversores”.
Al principio, las proyecciones y las pruebas de concepto iniciales eran clave. Pero en esta Serie A, “los datos son clave”, coinciden los cofundadores. Así, si bien muchas de sus relaciones con inversores comenzaron de forma conversacional, encontrar la manera de comunicar claramente las métricas de la empresa fue lo que impulsó sus acuerdos. Para Phia, eso significó definir explícitamente su poder de distribución (como cientos de millones de visualizaciones en redes sociales), costos de adquisición de clientes prácticamente nulos y un modelo de ingresos claro mediante presentaciones y tableros de Notion.
“Cuanto más avanzada sea la etapa de una empresa y más avanzado esté en su proceso de financiación, más se centra este proceso en los datos ”, afirma Gates. Si bien el objetivo de esas rondas iniciales, más pequeñas, era demostrar la adecuación del producto al mercado, ahora se habla del potencial de la empresa como unicornio. “A medida que tu negocio crece y madura, debes ser capaz de resumirlo todo en un modelo de negocio y un modelo financiero simples para comprender cómo puede convertirse en un negocio multimillonario ” .
By Alexandra York
