TL;DR:
- Simile cerró una Serie B de más de 200 millones de dólares liderada por Greenoaks, a una valuación post-money de 2,000 millones.
- Su producto salió del sigilo hace cinco meses con 100 millones de Index Ventures; desde entonces la empresa dice haber multiplicado por cinco sus ingresos, sin revelar la cifra de partida.
- La prueba científica que exhibe midió a los agentes contra la consistencia de las mismas personas al repetir una encuesta, con una muestra estadounidense de 1,052 individuos.
Simile, la empresa de Palo Alto que vende réplicas de inteligencia artificial de personas reales para que las marcas las encuesten en vez de buscar clientes de carne y hueso, levantó más de 200 millones de dólares a una valuación post-money de 2,000 millones. La ronda, anunciada el jueves 30 de julio, la lideró Greenoaks, e Index Ventures, que puso los 100 millones de la Serie A hace cinco meses, volvió a entrar. Repiten Hanabi, Bain Capital Ventures, A*, Factory y CVS Health Ventures; Definition llega como inversionista nuevo. Entre los clientes que la propia compañía nombra están CVS Health, Deloitte, Wealthfront, Gallup, Suntory y Banco Itaú. La promesa es preguntarle a millones de consumidores que no existen para anticipar qué van a hacer los que sí.
Para simular gente, Simile primero tiene que contratar gente.
Cómo se fabrica un gemelo agéntico
Un gemelo agéntico es una réplica de software de una persona real, construida a partir de una entrevista larga con ella, que después contesta preguntas como las contestaría su original. El proceso que la empresa describe en su sitio va así:
- Recluta y filtra participantes a través de panelistas contratados, entre ellos Gallup y Cint.
- Los entrevista por voz entre 30 minutos y dos horas sobre actitudes, preferencias y conducta, en sus propias palabras.
- Compara las distribuciones de respuestas simuladas contra las humanas con la distancia de variación total, una medida estándar de qué tan lejos queda una distribución de otra.
- Le pega a cada respuesta un puntaje de confianza según cuánta evidencia humana real la respalda.
- Reentrena y calibra los modelos cada semana, y deja que el cliente sume sus propios datos (tarjetas de lealtad, saldos, telemetría de uso) bajo un esquema opcional.
Ahí aparece la primera ironía del negocio. Gallup, la casa encuestadora estadounidense, está de los dos lados del mostrador: recluta a las personas que alimentan al modelo y también figura en la lista de clientes que usan el producto terminado.
Dilis Salazar
El caso más citado es el de CVS Health. Según el reporte del New York Times que retomó The Next Web, la cadena usó 400,000 gemelos el otoño pasado para averiguar cómo lograr que sus pacientes tomen sus medicamentos. FinSMEs añade que el dinero fresco irá a entrenar los modelos de conducta, ampliar las capas de cómputo para simulación y crecer la ingeniería comercial en salud, servicios financieros y medios.
Joon Sung Park, de 32 años, cofundador y director ejecutivo, levantó la empresa sobre el paper de agentes generativos que publicó en Stanford en 2023, aquel pueblo simulado de 25 personajes que la prensa comparó con Los Sims. Sus cofundadores son Percy Liang, que ayudó a acuñar el término foundation model, y Michael Bernstein.
"Si eres capaz de simular el mundo, básicamente puedes probar un sinfín de intervenciones", dijo Joon Sung Park en el reporte del New York Times que retomó The Next Web.
El 85% de precisión no mide lo que parece
La cifra que sostiene toda la tesis viene del estudio que Park firmó en noviembre de 2024 junto a Liang, Bernstein y otros seis autores. El equipo entrevistó dos horas a 1,052 personas reales, construyó un agente por cada una y midió a todos con la General Social Survey. Los agentes reprodujeron las respuestas de sus originales con el 85% de la exactitud con la que esas mismas personas se reproducen a sí mismas al volver a contestar la encuesta dos semanas después.
La vara de comparación, entonces, no es la verdad sobre lo que hará una persona, sino qué tan parecida es a sí misma con quince días de diferencia. Es una prueba honesta y bastante dura para un modelo, pero no quiere decir que el agente acierte 85 de cada 100 veces.
El mismo trabajo reporta un punto a favor de la arquitectura: reduce los sesgos de exactitud entre grupos raciales e ideológicos frente a los agentes armados solo con descripciones demográficas. Hoy la empresa maneja en público un rango de 85% a 99%, según el tramo de población que se simule. Ese número es cálculo propio.
De 100 a 2,000 millones en cinco meses
Index Ventures anunció la Serie A de 100 millones el 12 de febrero de 2026, sin revelar valuación. Entraron también Bain Capital Ventures, A* y Hanabi, más cheques personales de Fei-Fei Li y Andrej Karpathy, según Newcomer. Cinco meses y medio después, la compañía vale 2,000 millones y pasó de su oficina en Palo Alto a un equipo global de más de 50 empleados.
El ritmo no es una rareza en este mercado. FomoEra contó la semana pasada el caso de Prentis, que negociaba 100 millones de dólares a una valuación de 1,000 millones con tres meses de vida.
Simile dice haber multiplicado por cinco sus ingresos desde el lanzamiento y haber corrido decenas de millones de simulaciones para empresas del Fortune 100. No publica de cuánto partía, así que el múltiplo describe una trayectoria y no un tamaño. El cobro depende del tamaño del panel: entre más agentes modele, más alto es el precio.
Un cliente en Brasil y una muestra en Estados Unidos
Para el lector hispanohablante hay un dato que conviene mirar de cerca. Entre los testimonios que Simile publica en su propio sitio aparece el banco brasileño Itaú, cuyo director de diseño habla de acelerar producto y alinear equipos. También está Wealthfront, con una cifra concreta.
"Simile amplió 15 veces el alcance de nuestra investigación cualitativa sin perder profundidad", dice Andrew Crocco, responsable de investigación de usuarios de Wealthfront, en un testimonio publicado por la propia Simile.
Vale leerlo como lo que es: material promocional de la empresa que vende el producto. La validación pública, en cambio, se hizo con estadounidenses. El estudio de 1,052 personas se levantó con una muestra de Estados Unidos contratada a la firma Bovitz y estratificada por edad, región censal, escolaridad, etnia, género, ingreso e ideología política. Simile no desglosa en su sitio cuántas de las personas entrevistadas viven fuera de ese país.
Entre esa evidencia y la meta declarada de la compañía, simular a los ocho mil millones de habitantes del planeta de forma exacta y honesta, hay un trecho que todavía nadie ha documentado en público. El campo tampoco está vacío: Helm, Artificial Societies y Aaru persiguen la misma idea, de acuerdo con The Next Web.
Preguntas rápidas sobre Simile y los gemelos agénticos
¿Qué es un gemelo agéntico?
Es una réplica de software de una persona real. Simile entrevista por voz a alguien entre 30 minutos y dos horas, construye con esas respuestas un agente que imita sus actitudes y preferencias, y después las empresas le preguntan a ese agente en lugar de volver a buscar a la persona.
¿Cuánto levantó Simile y quién puso el dinero?
Más de 200 millones de dólares a una valuación post-money de 2,000 millones, según el comunicado de la empresa del 30 de julio de 2026. Greenoaks lideró la ronda. Repitieron Index Ventures, Hanabi, Bain Capital Ventures, A*, Factory y CVS Health Ventures, y Definition entró como inversionista nuevo.
¿Hay empresas de América Latina usando Simile?
Sí. El banco brasileño Itaú aparece con testimonio entre los clientes que Simile publica en su sitio, junto a CVS Health, Deloitte, Wealthfront, Gallup y Suntory. La validación científica que la empresa exhibe, eso sí, se hizo con una muestra de 1,052 personas de Estados Unidos.
Las áreas de investigación de mercados llevan años teniendo que justificar cada partida de trabajo de campo, y Simile les ofrece paneles que no cobran incentivos ni cuelgan el teléfono. Preguntarle a un millón de gemelos costará más que preguntarle a cien mil, y esa aritmética ya está sobre la mesa de presupuestos. La parte más cara del método, mientras tanto, sigue sin automatizarse, porque alguien tiene que sentarse dos horas a escuchar a una persona real.
