En este episodio hablamos con Elisenda Bou-Balús (CEO) e Issey Masuda (CTO), cofundadores de Cala, para entender cómo están construyendo una capa de datos verificados que permite a agentes y empresas responder con trazabilidad, citas auditables y el mínimo de alucinaciones. Explican por qué la búsqueda “en vivo” se queda corta y cómo su enfoque pre-indexa y valida fuentes públicas antes de la pregunta empezando por los verticales de legal y finanzas para que las respuestas sean deterministas y se apoyen en un repositorio curado en lugar de la web abierta. También repasamos el pasado de los fundadores en Vilynx, la startup barcelonesa de IA de vídeo adquirida por Apple, y cómo esa etapa les llevó a trabajar desde Barcelona en tecnología core de búsqueda y recomendaciones para los servicios de Apple.
Esa experiencia marcó su obsesión por la calidad del dato, la auditabilidad y la construcción de infraestructuras de conocimiento que escalan. Hablamos del modelo de negocio (infraestructura vía API con cobro por búsqueda, aún sin pricing público) y de cómo están colaborando con design partners mientras afinan el producto para sectores regulados donde equivocarse sale carísimo. Discutimos casos de uso reales en los que un agente no puede depender de “lo que encontró en Internet” y necesita fuentes primarias verificadas con citas claras. Mirando al futuro, exploramos su visión de una IA más eficiente usando los LLM como traductores hacia una base de conocimiento en vez de memorias infinitas y su papel frente a la desinformación: menos ruido, más hechos, y siempre con el rastro de dónde sale cada dato.
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