IA para scoring de deal flow en fondos VC: cómo un fondo pre-seed encuentra fundadores antes que nadie

Parte 01

El encargo: una lista corta de leads fuertes cada semana

El fondo invierte en pre-seed y quería encontrar pronto a fundadores excepcionales: gente que sale de empresas y universidades fuertes y que está empezando algo nuevo, antes de que la ronda sea pública y antes de que otros fondos estén en la conversación.

Dos condiciones marcaron todo el proyecto. La primera era la precisión. Los socios querían una lista corta de leads fuertes cada semana, no un chorro de cientos de nombres. Una herramienta que marca 300 personas a la semana solo traslada el trabajo de criba de una hoja de cálculo a otra y no le ahorra tiempo a nadie. Cada lead de la lista tenía que merecer la atención de un socio.

La segunda era el momento. En pre-seed, cuando se anuncia la ronda, otro ya ha encontrado ese lead. Eso descartaba el diseño obvio, que es vigilar noticias de financiación y bases de datos de startups, y llevaba el sistema hacia señales que aparecen meses antes.

Parte 02

Por qué la prensa es la última señal de la escalera

La mayoría de herramientas de deal flow vigilan anuncios de financiación y noticias de startups. Son un buen registro de lo que ya ha pasado. Para un fondo pre-seed llegan tarde: cuando una ronda sale en prensa, ya está cerrada.

Hay señales anteriores, y suelen llegar en orden. Lo llamamos la escalera de señales. Primero el cargo de una persona cambia a fundador, o a "stealth". Luego empieza a construir algo nuevo. Después aparece una empresa en el registro mercantil oficial, y publica sus primeros puestos fundacionales. La ronda y la prensa llegan al final.

Cada peldaño es público. Cada uno suele llegar antes que el siguiente. Un sistema que lee los cuatro primeros llega a un fundador antes de que la mayoría de fondos tenga un motivo para mirar.

La distancia puede ser grande. Al construir el sistema para el fondo encontramos una empresa que figuraba en el registro mercantil oficial unos 21 meses antes de que la prensa hablara de ella. Es un caso, no una referencia. Aun así muestra cuánto tiempo hay entre los primeros peldaños y el último, y ese tiempo es justo donde un fondo pre-seed quiere estar.

Los primeros peldaños también traen mucho ruido. Un registro recoge todas las empresas nuevas, no solo las que interesan a un VC. Solo en un país europeo, la oficina nacional de estadística contó 113.289 altas en el IVA en 2024, y 37.473 fueron sociedades de responsabilidad limitada (BV/SRL), el equivalente a una SL. Nadie lee eso a mano cada semana. Para eso existe el paso de scoring.

Parte 03

IA para scoring de deal flow en fondos VC: la rúbrica de 100 puntos

Cada persona que aparece en las fuentes pasa por un juez de IA. El juez no decide si el fondo debe invertir. Responde a tres preguntas concretas, da puntos por cada una y deja escrito por qué.

Una persona necesita 65 de 100 para ser marcada. El segundo eje funciona como filtro de entrada. Piensa en alguien con una trayectoria perfecta y un encaje perfecto con la tesis, pero sin ninguna señal de estar empezando algo: saca como mucho 60, queda por debajo de la línea y nunca se marca. Una persona brillante que está a gusto en su trabajo no es un lead pre-seed, y la aritmética se encarga de que el sistema opine lo mismo.

Por debajo de la línea no desaparece nada. Cada persona con menos de 65 sigue en el dashboard como "revisado", con el motivo que dio el juez. Un socio puede abrir esa lista cuando quiera y ver qué ha descartado el sistema y por qué. Si el filtro se equivoca, el error se ve ahí, con su razonamiento, en vez de quedar escondido en una caja negra.

Antes de ponerlo a funcionar de verdad, calibramos la rúbrica con casos que el fondo ya conocía. En esa calibración marcó, por su cuenta, una startup en la que el fondo ya había invertido. Nadie le había dicho nada de esa inversión. No es una prueba de precisión, y no la presentamos como tal. Sí muestra que la rúbrica apuntaba hacia donde los socios ya habían apuntado.

Los socios ven lo que el sistema ha marcado, y también lo que ha descartado y por qué.

Alpgency

Parte 04

El pipeline, de las fuentes públicas a la mesa del socio

El scoring es un paso dentro de una cadena corta. Cada paso tiene una sola tarea:

1. RecogerLas señales salen de datos profesionales públicos y de registros mercantiles oficiales.
2. PuntuarEl juez de IA puntúa a cada persona en los tres ejes y escribe sus motivos junto a los puntos.
3. DeduplicarEl mismo fundador puede aparecer en varias fuentes. Los duplicados se eliminan, así un socio nunca lee dos veces a la misma persona.
4. EntregarLos leads marcados llegan a un dashboard y a un resumen semanal para los socios.
5. RevisarUn socio lee cada lead y decide qué hacer. El sistema se detiene en la marca.

El sistema estaba en producción 9 días después del arranque, en 2026. El alcance era acotado a propósito: un fondo, una rúbrica, una lista semanal. Los socios no tuvieron que aprender una plataforma nueva. Recibieron un dashboard y un resumen que responden a una pregunta: ¿con quién deberíamos hablar esta semana?

Parte 05

Salvaguardas: el sistema marca, una persona decide

Un sistema que lee datos públicos sobre personas está sujeto al RGPD. Lo tratamos como un requisito de diseño desde el primer día. En el sistema del fondo se cumplen cuatro reglas:

• Una persona revisa cada lead. El sistema ordena y explica. No decide.
• No sale nada de forma automática. Ni emails, ni solicitudes de conexión, ni mensajes. Cualquier contacto lo decide un socio.
• Usa datos profesionales públicos. No hace scraping de LinkedIn.
• Se apoya en una evaluación de interés legítimo, y cualquiera puede pedir que lo excluyan.

El motivo por el que el scraping queda fuera tiene fecha e importe. El 5 de diciembre de 2024 la CNIL, la autoridad francesa de protección de datos, multó a Kaspr con 240.000 €. Kaspr vendía una extensión de navegador que extraía datos de contacto de usuarios de LinkedIn, incluso de personas que habían limitado la visibilidad de esos datos a sus contactos. Su base de datos tenía unos 160 millones de contactos. Un fondo no debería montar su deal flow sobre datos recogidos así.

Parte 06

Qué pueden aprovechar otros fondos

La rúbrica es del fondo. El método se puede trasladar: construimos estos sistemas para fondos de venture capital de cualquier fase y en cualquier mercado europeo, y la rúbrica, las señales y el umbral se definen para cada fondo, según su propia tesis y fase. Si llevas un fondo y quieres construir algo parecido, estas fueron las decisiones que más pesaron:

1. Escribe tu propia escaleraEnumera las señales que aparecen antes de la ronda en tu segmento, en el orden en que aparecen. Un fondo seed en Barcelona y uno pre-seed en Lisboa no vigilan lo mismo.
2. Convierte un eje en filtro de entradaElige la señal sin la que no puedes trabajar y dale el peso suficiente para que ninguna otra puntuación lleve un lead por encima de la línea sin ella.
3. Deja visibles los descartesGuarda el motivo de cada puntuación, también de las bajas. Sin ellos, nadie puede comprobar qué ha descartado el filtro.
4. Calibra con operaciones que conocesPasa la rúbrica por empresas que ya conoces antes de ponerla en marcha. Si no las encuentra, cambia la rúbrica antes de que nadie dependa de ella.
5. Detente en la marcaDeja que el sistema ordene y explique. Cada contacto queda en manos de una persona.

La misma forma sirve para el otro lado del fondo. Para Decelera, una firma de venture capital, construimos un agente que encuentra posibles LPs para el fondo y puntúa a cada uno según los criterios del fondo. Las señales son otras y la rúbrica también. La cadena es la misma: fuentes públicas a la entrada, una lista corta puntuada a la salida y una persona que decide qué hacer con ella.

FAQ

Preguntas frecuentes