Estos jóvenes de 20 y 22 años recaudaron $5M de YC y General Catalyst para estudiar el comportamiento en línea utilizando visión por inteligencia artificial.
Amogh Chaturvedi está funcionando con poco sueño pero con mucha convicción a las 6 a.m. Está somnoliento, se disculpa por reprogramar y aún se está recuperando de un reciente susto que involucró a un familiar y un patinete eléctrico.
En cuestión de minutos, el joven de 20 años que dejó Stanford se pone en marcha y me guía a través de cómo él y sus cofundadores vendieron una startup a los 19 años, entraron en Y Combinator y recaudaron $5 millones para su próxima empresa, Human Behavior.
Lanzada hace solo unos meses, Human Behavior apuesta a que la visión AI puede hacer lo que las herramientas de análisis como Mixpanel y PostHog han tenido dificultades: dar a las empresas una comprensión real de cómo las personas utilizan sus productos, incluyendo por qué se convierten o abandonan.
En lugar de depender de eventos manualmente etiquetados o datos de rastro de clics, Human Behavior afirma que su AI observa las reproducciones de sesiones de usuario reales y genera insights, respondiendo a las preguntas más urgentes de los equipos de productos sin horas de instrumentación de código.
La startup de cuatro meses de YC cerró su ronda de semilla de $5 millones en solo dos días (lo cual se está volviendo normal para las actuales empresas de YC), con inversores que incluyen General Catalyst, Paul Graham, Vercel Ventures y Y Combinator.
“Podríamos haber jugado el juego de la ingeniería financiera porque recibimos ofertas con valuaciones más altas, pero no queríamos eso,” dijo el CEO.
L-R: Amogh Chaturvedi (CEO), Chirag Kawediya (COO), Skyler Ji (CTO)
Chaturvedi conoció a sus cofundadores, Skyler Ji y Chirag Kawediya, ambos de 22 años, en una casa de hackers que organizó en 2023 como excusa para vivir y construir con amigos después de su primer año en Stanford.
Su primera startup, Dough, fue una herramienta de contabilidad de comercio electrónico que bootstrapearon. Al igual que Chaturvedi, Ji dejó la universidad (Berkeley) mientras que Kawediya continuó hasta graduarse.
Aunque YC fue inicialmente escéptico sobre el potencial de mercado de Dough, el equipo fue admitido en el programa de primavera de este año bajo la suposición de que eventualmente pivotarían, dice Chaturvedi. Lo hicieron casi inmediatamente, después de hablar con cada cliente y preguntar sobre otros problemas que enfrentaban.
La retroalimentación fue consistente: mientras Dough podía mostrar qué productos se estaban vendiendo o no, los clientes querían saber por qué. Responder a eso requería análisis impulsado por datos conductuales, no solo informes de contabilidad.
Con esta nueva dirección, el equipo vendió Dough por seis cifras a Employer.com, la misma empresa que compró Bench, y se lanzaron de lleno en Human Behavior.
Kawediya explica que las empresas que utilizan análisis tradicionales a menudo necesitan ingenieros para configurar rastreadores de eventos para cada botón y clic, quemando horas, a veces semanas, de tiempo de ingeniería.
Para una startup en rápida expansión, eso está lejos de ser ideal. “Incluso una vez que tengas ese dato, aún te quedas con la pregunta más grande de cómo interactúan los usuarios con tu producto para poder mejorarlo,” dice.
Las reproducciones de sesiones no son nuevas, pero hasta hace poco, los modelos de visión por computadora no eran lo suficientemente precisos para analizarlas a gran escala. Ahora lo son, y Human Behaviour lo está haciendo para resumir y segmentar miles de horas de metraje. “¿Por qué gastar horas escribiendo código para rastrear clics cuando podemos simplemente ver el video?” añade Ji.
Hoy, los clientes de Human Behaviour, principalmente startups en serie A y B en rápida expansión, reciben correos electrónicos diarios con resúmenes que destacan qué características se usaron, qué errores aparecieron y qué usuarios abandonaron. Desde su lanzamiento hace cuatro meses, Chaturvedi dice que la empresa ha crecido un 20% mes a mes.
Los fundadores llaman a las reproducciones de sesiones un “yacimiento de oro sin explotar.” Ahora, Human Behavior ayuda a los equipos a entender a los usuarios y a eliminar errores. A largo plazo, el mismo conjunto de datos podría alimentar pruebas automatizadas de calidad y soporte IT integrado. Su ambición es convertir a Human Behavior en el Datadog de las reproducciones de sesiones, generando docenas de productos a partir de los mismos datos.
Crear desde cero con nueva tecnología es cómo los fundadores creen que podrán enfrentarse a jugadores más establecidos como Mixpanel y PostHog. “Para algunas de estas empresas, podría ser difícil replicar lo que tenemos porque su arquitectura no puede soportar el cambio sin comenzar de nuevo,” comentó Chaturvedi.