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Blok Consigue 7,5 Millones para Transformar el Testeo de Aplicaciones con Inteligencia Artificial

 | julio 10, 2025 07:19

Desarrollar una aplicación nunca ha sido tan complejo como hoy en día. Las expectativas de los usuarios aumentan, las interfaces se llenan de nuevos elementos visuales y los equipos quieren lanzar productos más rápido que nunca. Blok irrumpe en este escenario utilizando inteligencia artificial para transformar el testeo de aplicaciones.

La empresa nace de la visión conjunta de Tom Charman y Olivia Higgs, dos emprendedores con bagaje en el mundo de las startups tecnológicas. Su meta: que equipos de todos los tamaños dispongan de una solución ágil y predictiva para testear hipótesis, interfaces y flujos de usuarios, especialmente relevante en sectores donde cada error puede ser crucial, como la salud o las finanzas.

Testeo predictivo de software impulsado por IA

¿En qué cambia Blok respecto a las plataformas tradicionales de testeo como Optimizely o Amplitude? La clave está en el enfoque predictivo. En vez de esperar a lanzar una versión beta o depender de cohortes limitadas de usuarios reales, la plataforma crea “personajes” virtuales a partir de tus propios datos.

Como funciona Blok para testear IA

Estos agentes de IA imitan comportamientos reales y prueban los flujos de tu app antes incluso de que el producto esté completado.

La mecánica para empezar a usar Blok es directa. Solo tienes que:

  1. Cargar tus datos de eventos, exportados desde sistemas como Amplitude, Mixpanel o Segment. Así la plataforma entiende cómo interactúan tus usuarios reales.
  2. Enviar un diseño en Figma y los detalles del experimento (la hipótesis que quieres validar y el objetivo de usuario que buscas probar).
  3. Definir parámetros concretos del test: puedes centrarte en nuevos botones, pantallas de onboarding o cualquier parte crítica de la experiencia.
  4. Lanzar la simulación: los agentes virtuales exploran la app usando los datos y objetivos proporcionados.

Resultado: recibes un informe detallado sobre qué aspectos de la funcionalidad pasan el test, dónde surgen fricciones y qué ajustes pueden optimizarse para distintos perfiles.

Ventajas de Blok respecto a otros sistemas similares

A la hora de innovar en el desarrollo, muchas empresas siguen dependiendo de pruebas A/B, feedback espontáneo y cierta intuición. ¿Qué pasaría si evitases esa incertidumbre? Con Blok:

  • Simulas usuarios clave antes de lanzar una sola línea de código, adelantándote a errores y “desastres” de producto.
  • Recibes recomendaciones personalizadas por tipo de usuario, adaptando la app para diferentes necesidades o rutinas.
  • Evitas saturar la interfaz con nuevas funciones innecesarias, algo que preocupa especialmente a grandes compañías.

Si alguna vez pensaste que la toma de decisiones basada únicamente en “A/B test” es demasiado lenta o insuficiente, este tipo de solución predictiva te puede dar una visión extra del impacto de tus cambios.

Empresas de salud y finanzas apuestan por la validación digital

En sectores como la banca o la asistencia sanitaria, “lanzar para ver qué pasa” simplemente no es una opción. Blok trabaja ya con empresas que necesitan proteger su imagen y la privacidad de sus clientes: para estos casos, las simulaciones anticipadas evitan someter a los usuarios a experimentos poco pulidos.

Cada detalle cuenta más que nunca cuando la complejidad visual y la interacción por chat o voz crean flujos totalmente nuevos. El producto todavía está en lista de espera, pero se está perfeccionando junto a estos clientes pioneros, enfocados en prevenir riesgos desde el primer boceto de diseño.

Modelo SaaS, escalabilidad y objetivos económicos de Blok

Quizá te preguntes por el coste real de un sistema así. Blok funciona con un modelo clásico de software como servicio (SaaS), donde las empresas pagan una suscripción para acceder a la herramienta. Su equipo está ajustando los costes computacionales para que la simulación de pruebas siga siendo rentable, sin perder calidad ni precisión.

El objetivo es ambicioso: alcanzar ingresos de varios millones anuales y expandirse a nuevos mercados, manteniéndose cerca de esos sectores donde las pruebas en entornos controlados marcan la diferencia frente a la competencia.

Cómo Blok ha conseguido un impulso inversor tan singular

Al frente de Blok están Tom Charman y Olivia Higgs, fundadores de proyectos anteriores en ámbitos de viaje y aprendizaje digital. Esta experiencia les ha permitido identificar de primera mano dónde fallan los procesos de testeo actuales y cómo la IA puede suavizar el camino hacia productos más robustos.

En menos de un año, Blok ha logrado recaudar 7,5 millones de dólares repartidos entre dos rondas. La ronda semilla de 5 millones fue liderada por MaC Venture Capital, con participación de empleados de gigantes como Discord, Google, Meta, Apple, Snapchat y Pinterest.

La inversión pre-semilla llegó de fondos como Protagonist, Rackhouse, Weekend Fund de Ryan Hoover y Blank Ventures. El propio Marlon Nichols, de MaC Venture Capital, señala que Blok ofrece “una capa predictiva” superior frente al enfoque reactivo de otros grandes del sector, situando la solución en un lugar destacado para equipos que buscan eficiencia y agilidad.

Dificultades y oportunidades: Blok resuelve los principales retos del sector

Con la aceleración de las herramientas de programación basadas en IA —Replit, Cursor, Claude Code, Lovable— los equipos pueden escribir y lanzar código más rápido, pero aún existe un cuello de botella: la validación rápida de nuevas ideas y funcionalidades.

Blok permite saltarse pasos innecesarios, reduciendo semanas de espera por resultados y haciendo posibles decisiones mejor informadas sin saturar tu app o depender de grandes grupos de prueba.

Los retos continúan: las empresas pequeñas necesitan nuevas maneras de identificar qué funcionará sin acceso a una base de usuarios extensa, y las grandes, evitar llenar su plataforma de funcionalidades irrelevantes solo por ensayo y error.

En definitiva, Blok transforma la manera de hacer testeo de aplicaciones con inteligencia artificial creando simulaciones precisas para cada tipo de usuario, anticipando así caminos de uso reales y detectando la fricción antes de que llegue a los usuarios finales.

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