Fundada hace apenas dos años por emprendedores que van por su segunda startup, Decagon ya utiliza agentes de IA para atender tareas de servicio al cliente en más de 100 empresas.
Un viernes por la tarde a finales de octubre, Jesse Zhang, cofundador y director ejecutivo de 28 años de la startup de atención al cliente con inteligencia artificial Decagon, caminaba por la exuberante vegetación del Salesforce Park de San Francisco, un extenso jardín en la azotea a la sombra de la Torre Salesforce de 325 metros, llamada así por uno de sus mayores rivales. Pero se mostraba indiferente ante la dura competencia de gigantes públicos diez veces más grandes que su pequeña empresa. “¿Qué nos intimida? Nos gusta competir”, dijo. “Disfrutamos ganando”.
Eso es evidente. Hace unos momentos, en su oficina de South of Market, el equipo de 200 personas de Zhang y su cofundador, Ashwin Sreenivas, estalló en vítores y aplausos después de que un líder del equipo hiciera sonar el timbre de ventas, anunciando un acuerdo recién firmado. El gigante de la fabricación de persianas, Hunter Douglas, había acordado utilizar el software de inteligencia artificial de Decagon para tareas de atención al cliente, como solicitar repuestos para piezas dañadas y responder preguntas sobre descuentos y garantías.
Eso no es nada comparado con cómo la empresa conmemoró una victoria el año pasado. “Me senté en una silla en medio de la oficina y Ashwin y Jesse me afeitaron la cabeza”, recuerda Ivan Zhou, socio e inversor inicial de Accel, quien prometió quedarse calvo si la empresa multiplicaba por diez sus ingresos. Ahora, tras alcanzar otro hito en ingresos, Zhang llevará a sus empleados de viaje a Hawái a principios de 2026. “Va a ser caro”, dijo.
Decagon tiene motivos para celebrar. Fundada hace tan solo dos años, sus agentes de atención al cliente, basados en IA, son utilizados por más de 100 empresas, entre ellas Notion, Bilt, Duolingo, Substack y Rippling, para responder preguntas sobre el funcionamiento de un producto, procesar reembolsos, solicitar reemplazos y cancelar suscripciones. Valorada por última vez en US$1.500 millones en junio, Decagon ha obtenido US$255 millones de en financiación de importantes firmas de capital riesgo como Andreessen Horowitz, Accel y Bain Capital Ventures. La compañía registró US$10 millones en ingresos anualizados en 2024 y ha superado los US$30 millones en ingresos anualizados este año. Forbes estima que los ingresos de Decagon en 2024 ascendieron a US$3 millones y está en camino de alcanzar los US$12 millones para finales de 2025. (La portavoz de Decagon, Emilie Cole, dijo que si bien Decagon no divulga información financiera, en el tercer trimestre de 2025 el negocio triplicó los ingresos GAAP y los ARR año tras año y continúa creciendo).
Zhang, quien figura en la lista Forbes 30 Under 30 de este año en la categoría de IA, y Sreenivas, de 30 años, poseen cada uno aproximadamente el 25 % de la empresa, según estimaciones de Forbes , lo que eleva el patrimonio neto de cada uno de los cofundadores a unos US$370 millones.
La atención al cliente es una de las aplicaciones más evidentes de la inteligencia artificial. El mercado es amplio (US$12.000 millones en 2024, según la firma de investigación MarketsAndMarkets ) y está listo para la automatización. El sector se enfrenta a un grave problema de retención, ya que la mayoría de los centros de atención telefónica registran una pérdida de personal de aproximadamente el 40 % en promedio. Los humanos, en su mayoría, detestan responder preguntas sin sentido y tratar con clientes enfadados. Además, son costosos. Las empresas siempre buscan maneras de integrar una IA que ahorre tiempo y costes, y encontrar nuevas maneras de aumentar sus ingresos. Decagon y sus similares prometen una IA mucho más inteligente con la que no resulta frustrante hablar.
El software de Decagon se basa en una combinación de modelos de IA de laboratorios de primer nivel como OpenAI, Anthropic y ElevenLabs . Está entrenado con datos empresariales: preguntas frecuentes, blogs del centro de ayuda, manuales y conversaciones pasadas. Sus agentes pueden tener conversaciones naturales y similares a las humanas con los clientes utilizando potentes modelos de IA de voz y responder a consultas y quejas por chat y correo electrónico. Los agentes, que han manejado 80 millones de conversaciones hasta finales de noviembre, también tienen acceso a bases de datos y herramientas internas para que puedan extraer automáticamente información como un número de pedido o detalles de la cuenta. Para mantener a los agentes encaminados, Decagon ha diseñado lo que llama un “procedimiento operativo del agente”: un manual de instrucciones que guía al agente sobre dónde obtener información y cómo responder a ciertas preguntas, según quién esté preguntando. A las empresas se les factura en función del número de conversaciones que manejan los agentes de IA de Decagon. Las consultas de clientes más complejas y las funciones de voz tienen un precio más alto.
Pero Decagon es el chico nuevo en un bloque muy concurrido. Está en competencia con Salesforce (US$440 millones en ingresos anualizados para su segmento de IA agentic en el último trimestre ), Intercom (el director ejecutivo Eoghan McCabe afirma tener unos 7000 clientes de pago y cinco veces los ingresos de Decagon) y Zendesk (que apunta a US$200 millones en ingresos este año de los 20 000 clientes que usan sus productos de IA). “El mercado en su conjunto es más competitivo que nunca”, dijo Jason Maynard, el director de tecnología de Zendesk. McCabe es más directo: “En cada competición de rendimiento que tenemos con Decagon, ganamos cara a cara”, dijo, afirmando que también ha enganchado a algunos de los clientes de Decagon. La portavoz de Decagon, Cole, dijo que las “soluciones ligeras” como Intercom pueden ser una mejor opción para las empresas pequeñas y medianas. “Siempre estamos contentos si y cuando las empresas encuentran buenos ajustes para sus necesidades”, dijo.
Pero la amenaza más preocupante para Zhang es Sierra , la startup de servicios de atención al cliente con inteligencia artificial, valorada en US$10.000 millones, cofundada por Bret Taylor, presidente de OpenAI y conocido por sus anteriores cargos como codirector ejecutivo de Salesforce, director de tecnología de Facebook y presidente de la junta directiva de Twitter. La empresa, respaldada por empresas de primera línea como Sequoia, Benchmark y Thrive Capital, superó los 100 millones de dólares en ingresos anualizados a finales de noviembre.
“Sus competidores cuentan con personajes famosos y muchos contactos gracias a su excelente trabajo previo en el sector”, afirmó Aaref Hillay, socio de Bain Capital Ventures e inversor. Zhang reconoce la disparidad. «En comparación con las grandes Sierra, las Salesforce del mundo, tenemos un equipo algo más joven», afirmó.
Aun así, los inversores están deseando darles dinero. Según se informa , Decagon ha vuelto a recaudar fondos, con el objetivo de duplicar su valoración hasta alcanzar al menos los US$4000 millones. Importantes firmas de capital riesgo han colmado de regalos a Zhang y Sreenivas (el más reciente, una obra de arte enmarcada de un iPhone deconstruido) y los han llevado a ver partidos de baloncesto. «De la misma forma que nosotros competimos por los clientes… ellos compiten intensamente por invertir en ciertas empresas», declaró Zhang.
A los clientes también les encantan. El chatbot Decagon de la empresa de alquiler de coches Hertz resuelve tres de cada cuatro consultas de clientes por sí solo, sin escalar a un humano, y gestiona tareas como cancelar o extender reservas. Los agentes de voz de Decagon pueden mantener decenas de conversaciones a la vez, según Vikram Rajagopalan, vicepresidente de experiencia del cliente en Hertz. Esto significa que los clientes impacientes no tendrán que esperar.
Las empresas suelen comparar el rendimiento del software con el de otras herramientas de atención al cliente, comparando un chatbot con otro. Danielle Doremus, directora sénior de atención al cliente de ClassPass, explicó que Decagon compitió con otros 11 proveedores y tuvo que responder a una lista de 125 preguntas antes de obtener el contrato. Ahora, el chatbot Decagon de ClassPass puede cancelar clases, eximir del pago de las clases perdidas y responder a preguntas sobre facturación y reembolsos. El chatbot ha respondido a 3,8 millones de consultas hasta la fecha y resuelve el 60 % de los problemas de soporte por sí solo.
El software también permite a las empresas simular conversaciones para probar y ajustar el rendimiento del agente antes de su lanzamiento global. Además, analiza las transcripciones de las conversaciones para encontrar patrones e información que ayuden a las empresas a comprender dónde podría tener dificultades el agente de IA y cómo puede mejorar. Las empresas pueden crear sus propios agentes de vigilancia que analizan las conversaciones e identifican oportunidades para aumentar las ventas y se aseguran de que la IA no esté hablando de emergencias médicas ni ofreciendo asesoramiento legal.
A pesar de su corta edad, esta no es la primera empresa de Zhang. En 2018, tras darse cuenta de que los cursos de su licenciatura en informática de Harvard no eran muy relevantes para la creación de startups, terminó el programa un año antes. Luego vino la lluvia de ideas para la empresa. “Sentí que no había tiempo que perder”, dijo Zhang. Ese año, fundó Lowkey, una aplicación para grabar y compartir vídeos de juegos, que fue adquirida por la empresa de desarrollo de videojuegos Niantic en 2021 por una cifra de ocho cifras.
En mayo de 2023, Zhang se encontraba en un evento de Andreessen Horowitz en Utah cuando conoció a Sreenivas. Ambos conectaron gracias a sus experiencias compitiendo en olimpiadas de matemáticas en secundaria (Zhang en Boulder, Colorado, Sreenivas en Kerala, India) y creando empresas (Sreenivas vendió su anterior startup de visión artificial, Helia, a la empresa de etiquetado de datos Scale AI en 2020 por una cantidad no revelada). Decidieron colaborar y pasaron las primeras semanas enviando cientos de mensajes de LinkedIn y entrevistando a clientes potenciales, preguntándoles qué producto de IA estarían dispuestos a pagar. Pronto se dieron cuenta de que los centros de llamadas suponen una importante carga para las empresas, especialmente para aquellas que están creciendo rápidamente. “Gran parte de nuestro trabajo ha consistido en asegurarnos de que todo funcione de forma muy eficiente para que nuestro cliente no tenga que contratar a 500 personas”, afirmó Zhang.
Ahora que Decagon sigue creciendo, la estrategia de Zhang para mantenerse competitivo es avanzar a un ritmo vertiginoso en una industria ya de por sí dinámica. Marc Manara, director de startups en OpenAI, quien ha trabajado con la startup en precisión y latencia, afirmó que Decagon es increíblemente rápido en el desarrollo de nuevas funciones y evaluaciones, que evalúan la eficacia de un agente en el desempeño de tareas específicas. “Existe el riesgo de quedarse atrás y no estar a la vanguardia si no se es realmente bueno en esto”, afirmó Manara.
Los inversores describen un gran revuelo en las oficinas de la empresa, con un equipo totalmente presencial y una buena parte de los empleados trabajando seis o siete días a la semana, a veces hasta altas horas de la noche. (Los empleados también reciben un estipendio para vivir cerca de la oficina). Un inversor de capital riesgo que no invierte en Decagon comentó que los jóvenes y ambiciosos fundadores lo presionaron para que les presentara clientes. “Son muy agresivos, en el buen sentido”. Tendrán que serlo si quieren seguir triunfando.
Este artículo fue publicado originalmente por Forbes US.
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