Floqer levanta 2 millones de dólares para agentes de IA que investigan prospectos B2B y ya suma más de 1.000 clientes

Floqer, una startup fundada en 2024 por Shivam Mahajan y Zaaheda Islam, presentó el 14 de octubre de 2026 en el escenario Startup Battlefield de TechCrunch Disrupt 2026 su plataforma autónoma de conocimiento de clientes: una flota de agentes de IA que investiga empresas, personas e interacciones para equipos de ventas y marketing B2B. La compañía levantó 2 millones de dólares en una ronda pre-seed con participación del fondo F7 de Perplexity, N49P, Tidal Venture Partners y el cofundador de Perplexity, Denis Yarats.

El dato que llama la atención es la tracción con un equipo mínimo: según TechCrunch, Floqer supera los 1,2 millones de dólares de ARR, tiene más de 1.000 clientes, entre ellos Perplexity, Wise y AngelList, y opera con ocho personas.

¿Qué hacen los agentes de Floqer?

El usuario describe su perfil de cliente ideal y los agentes construyen listas de empresas y contactos que calzan con esa descripción. A partir de ahí, la plataforma mantiene una base de datos que se recolecta, ordena y actualiza de forma continua:

• Enriquece cuentas con más de 100 fuentes de datos de terceros.
• Usa un enfoque en cascada (waterfall) para encontrar correos y teléfonos verificados: consulta una fuente tras otra hasta dar con un dato válido.
• Monitorea la web en busca de cambios relevantes para ventas, como cambios de trabajo, ascensos y rondas de financiamiento.

Los clientes reportan que el tiempo dedicado a prospección baja hasta 70%, de acuerdo con la empresa. Floqer planea además liberar como código abierto la tecnología de su base de datos a comienzos de 2027, sujeto a revisiones de seguridad, porque esa base puede contener información sensible de clientes y ya la usan empresas grandes.

¿Por qué una startup de prospección nace de la limpieza del CRM?

El origen del producto es revelador. Floqer partió como una extensión de Chrome llamada «Super Chat». Mahajan contó a TechCrunch que los usuarios corporativos la estaban usando para limpiar datos del CRM, un trabajo mayoritariamente manual y con pocos procesos establecidos. Esa señal llevó a los fundadores a pivotar hacia una base de conocimiento de clientes que se mantiene sola. La misión, en palabras de Mahajan, es «permitir que cada equipo construya su fuente central de crecimiento».

Mahajan trabajó antes como ingeniero de software en Kyndryl e Islam fue científica de datos senior en Axis Capital. Por ahora, reconoció el CEO, la base de datos autónoma está disponible solo para una audiencia limitada. El artículo no informa precios.

¿Cuánto crece Floqer y qué tan grande es la apuesta?

Según TechCrunch, los ingresos de Floqer crecieron cerca de diez veces en el último año. Es una ronda pequeña, pero los inversionistas vinculados a Perplexity, que además es cliente, muestran el interés de las empresas de IA en datos de clientes frescos y verificables como insumo para agentes.

Análisis de Revenue Hub

Floqer confirma un patrón que vemos en casi todas las operaciones comerciales: el cuello de botella de la IA en ventas no es el modelo, es la calidad del dato de clientes. Si la startup nació porque las empresas usaban una extensión de chat para limpiar su CRM a mano, el problema de fondo es que nadie es dueño de mantener ese dato al día. Un agente de prospección que trabaja sobre cuentas duplicadas, cargos desactualizados o empresas mal segmentadas solo acelera los errores.

¿Qué significa para las empresas en Chile y Latinoamérica? Las herramientas de enriquecimiento en cascada suelen tener menor cobertura en la región que en Estados Unidos, y la Ley 21.719 de protección de datos personales en Chile obliga a saber de dónde viene cada contacto y con qué base legal se usa. Antes de sumar un agente que agregue miles de registros, conviene revisar cómo están hoy los datos, por ejemplo con la guía de problemas de calidad de datos en HubSpot de HubSpot Audit de Revenue Hub Latam.

La recomendación concreta: definir un responsable del dato de clientes, fijar reglas de deduplicación y de campos obligatorios, y registrar la fuente de cada contacto antes de conectar cualquier agente de enriquecimiento. Si además la atribución no cuadra, la guía sobre fuente original versus fuente reciente en HubSpot ayuda a ordenar ese registro. Con esa base, un agente como el de Floqer ahorra horas de prospección; sin ella, llena el CRM de ruido.