Blok emplea personajes de inteligencia artificial para simular el uso de aplicaciones en el mundo real.

Las herramientas de codificación impulsadas por inteligencia artificial, como Cursor, Replit, Claude Code y Lovable, están cambiando la forma en que los desarrolladores crean código diariamente, permitiéndoles lanzar productos más rápidamente. A pesar de estos avances, los creadores de aplicaciones siguen dependiendo de lanzar versiones beta completas de sus productos o de empleo de software de simulación para evaluar cómo funcionarán las nuevas características. En este contexto, surge Blok, una compañía que acaba de salir de un periodo de sigilo y que permite a los desarrolladores utilizar IA para simular diferentes perfiles de usuarios con el fin de probar las características de una aplicación y mejorarla.

Blok fue fundada por Tom Charman y Olivia Higgs en 2024, quienes tienen una trayectoria como emprendedores en distintas startups relacionadas con los sectores de viajes y educación. Hasta el momento, la startup ha recaudado 7.5 millones de dólares en dos rondas de financiamiento. Su ronda inicial de semillas, que alcanzó 5 millones de dólares, fue liderada por MaC Venture Capital y contó con la participación de profesionales de empresas como Discord, Google, Meta, Apple, Snapchat y Pinterest. Además, su ronda de pre-semilla se realizó con Protagonist y recibió apoyo de Rackhouse, el Weekend Fund de Ryan Hoover, y Blank Ventures.

Marlon Nichols, socio gerente en MaC Venture Capital, señaló que Blok a menudo se compara con herramientas como Optimizely y Amplitude, aunque estas son más reactivas. Según Nichols, Blok está sobresaliendo al proporcionar una capa de pruebas predictivas para aplicaciones. "Apoyamos a Blok porque creemos que el desarrollo de productos está en un punto de inflexión. Los equipos están lanzando más rápido que nunca, pero aún están tomando decisiones críticas basadas en pruebas A/B e instinto. El motor de simulación de Blok transforma ese modelo, permitiendo a los equipos predecir el comportamiento del usuario antes de que se escriba una sola línea de código", comentó en un correo electrónico.

Higgs destacó que la necesidad de pruebas ha crecido a medida que la complejidad de las interfaces ha aumentado. Para entender mejor los problemas que enfrentan los equipos de producto, la compañía entrevistó a más de 100 ingenieros de producto. “La demanda de pruebas se incrementa porque el estándar para las interfaces visuales está subiendo. Cada vez más, las personas interactúan con la tecnología a través de chat y voz. Así que, al introducir elementos de interfaz visual, hay que asegurarse de no agregar fricción innecesaria al flujo del usuario”, explicó.

Charman añadió que tanto las grandes como las pequeñas empresas enfrentan desafíos diferentes. Las pequeñas carecen de cohortes para probar sus productos y recibir retroalimentación en tiempo real, mientras que las grandes buscan evitar que sus aplicaciones se saturen de características que las vuelvan torpes. "Buscamos un escenario en el que las empresas no necesiten lanzar características de manera experimental y esperar semanas o meses para obtener resultados", adujo.

Cuando un cliente comienza a trabajar con Blok, sube sus datos de registro de eventos desde Amplitude, Mixpanel o Segment. Luego, Blok realiza un modelado de comportamientos y crea diferentes perfiles de usuario para que los desarrolladores puedan probar su aplicación. Estos perfiles abarcan aproximadamente la mayoría de la base de usuarios de la aplicación.

El equipo de desarrollo envía un diseño de Figma junto con detalles del experimento, incluyendo la hipótesis y el objetivo del usuario que quieren alcanzar. Los agentes de usuario persona de Blok realizan múltiples simulaciones y, al final, proporcionan información sobre cómo los usuarios interactuarían con una característica específica, así como recomendaciones. Estas conclusiones incluyen un informe general del experimento y detalles sobre lo que funcionó bien y lo que podría mejorarse. Las equipos también pueden acceder a un informe por perfil y sugerencias. Además, existe un chatbot que responde preguntas sobre el experimento.

Blok ha puesto su producto en una lista de espera y está trabajando con un grupo inicial de clientes, principalmente en los sectores de finanzas y salud, que requieren mantener la calidad de sus experimentos. La startup aplica un modelo de negocio SaaS pero también busca equilibrar los costos de computación. Con el objetivo de alcanzar ingresos en los millones de dólares este año, Blok planea abrirse a más clientes.