Alfred Wahlforss е бил на изчерпване на възможностите. Неговият стартъп, Listen Labs, е имал нужд�� да наеме над 100 инженери, но съревнованието с предложенията на Марк Зукърбърг за 100 милиона долара е изглеждало невъз��ожно. Затова той изразходва 5000 долара — една пета от маркетинговия си бюджет — за билборд в Сан Франциско, показващ н��що, което изглежда като безсмислица: пет реда от произволни числа. Числата всъщност са били токени за изкуствен интелект. Декодирани, те са водели до предизвикателство по програмиране: създаване на алго��итъм, който да действа като дигитален охранител в Berghain, известния берлински нощен клуб, който отхвърля почти всеки на входа. В рамките на няколко дни хиляди се опитват да решат пъзела. 430 го разбиват. Някои са наети. Победителят лети за Берлин с изцяло поети разноски.

Този нетрадиционен подход сега привлече 69 милиона долара финансиране от серия B, водено от Ribbit Capital с участието на Evantic и съществуващите инвеститори Sequoia Capital, Conviction и Pear VC. Кръгът оценява Listen Labs на 500 милиона долара и носи общия му капитал до 100 милиона долара. За девет месеца от стартирането си компанията е увеличила годишните си приходи 15 пъти до осемцифрена сума и е провела над един милион интервюта, управлявани от изкуствен интелект.

Платформата на Listen замества традиционния избор между количествени проучвания (които осигуряват статистическа точност, но пропускат нюансите) и качествени интервюта (които дават дълбочина, но не могат да се мащабират). Платформата работи в четири стъпки: потребителите създават проучване с помощта на ИИ, Listen набира участници от своята глобална мрежа от 30 милиона души, ИИ модератор провежда задълбочени интервюта с последващи въпроси, а резултатите се пакетират в готови за ръководители доклади.

За да се справи с измамите в индустрията за пазарни проучвания, Listen Labs изгражда система за сигурност, наречена "quality guard", която съпоставя профилите в LinkedIn с видео отговорите за проверка на самоличността, проверява последователността на отговорите на участниците и сигнализира при подозрителни модели.