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La startup danesa de IA Deepdots abre sede en Barcelona

La empresa fue cofundada en 2023 por el catalán Fran Arias, exingeniero de soluciones de Google

Nima Vali Rajab y Fran Arias, cofundadores de Deepdots | Cedida
Nima Vali Rajab y Fran Arias, cofundadores de Deepdots | Cedida
Redacción VIA Empresa
03 de Junio de 2025
Act. 03 de Junio de 2025

La empresa danesa Deepdots ha anunciado la apertura de una nueva sede en Barcelona, la primera fuera de su país natal, que servirá como punto de lanza para la estrategia de internacionalización de la startup. La compañía, fundada en 2023 por el danés Nima Vali Rajab y el catalán Fran Arias, ambos exempleados de Google, se especializa en el análisis automatizado del feedback de los clientes mediante una plataforma de inteligencia artificial.

 

Las nuevas oficinas de Barcelona se han puesto en marcha gracias al cierre de una ronda de financiación seed de 5,5 millones de euros, liderada por Dawn Capital y con la participación de Maki.vc y de inversoras como la exCEO y cofundadora de Humio, Geeta Schmidt. "Deepdots se encuentra en una posición ideal para liderar el mercado multibilionari de la 'voz del cliente' y tiene el potencial de convertirse en la referencia de la gestión de la experiencia de cliente basada en IA", ha valorado el socio general de Dawn Capital, Norman Fiore.

La plataforma desarrollada por la compañía se encarga de recoger el feedback aportado por los clientes de una compañía a través de diversas fuentes, centralizarlo en un único lugar, analizarlo a gran escala y extraer patrones y tendencias a través del análisis de los sentimientos de los mensajes. "El feedback de los clientes siempre ha sido una fuente rica en conocimiento, pero desbloquear su valor a escala seguía siendo un proceso manual y fragmentado. En Deepdots estamos construyendo la infraestructura de IA que convierte cada comentario en un insight claro y accionable, al instante", explica Vali Rajabi. Por su parte, Arias asegura que "cada empresa con la que trabajamos recibe su propio modelo dedicado, almacenado en un servidor privado", cosa que les permite "entrenar cada modelo teniendo en cuenta su contexto empresarial único, sin el riesgo de que los datos se compartan o se mezclen entre clientes".