Postmortem.es · ESC para cerrar

Documentar lo que nadie quiere recordar.

La cultura tech española lleva 25 años celebrando exits y omitiendo cierres. Esto cambia aquí.

Tesis

El fracaso startup es la única señal honesta que produce un ecosistema. Los éxitos están sobre-narrados: campañas de PR, fotos en TechCrunch, founders en podcasts. Los fracasos están sub-narrados, y por eso vuelven a repetirse cada cinco años.

En España específicamente, este vacío informativo es brutal: startups.rip, failory, CB Insights post-mortems existen, sí. Ninguno tiene un caso ibérico bien hecho. Ninguno entiende la regulación local, el ecosistema VC madrileño-catalán, las ayudas ENISA, los time-to-Series-A reales del mercado.

Postmortem.es es la primera infraestructura informativa sobre el cementerio español. 632 casos documentados, schema editorial canónico, fuentes verificadas, calculadora de riesgo, API B2B. No es un blog. Es un dataset operable.

Para quién
Founders

Aprender los antipatrones específicos de tu sector antes de cometerlos. La calculadora de riesgo cruza tu perfil con los 632 casos previos y devuelve modos de fallo probables.

Inversores

Due diligence comparada contra base de cierres recientes. Detectar señales tempranas que otras 12 startups del mismo arquetipo ya mostraron antes de morir.

M&A advisors

Valoraciones realistas para deals distressed: cuántos €/año se han pagado por adquisición en este sector específico durante los últimos 5 años.

Consultoras y periodistas

Acceso programático via API para alimentar dashboards sectoriales, reportes anuales y artículos longitudinales.

Investigadores académicos

50% descuento. Dataset estructurado para tesis sobre dinámicas de fracaso emprendedor en mercados europeos secundarios.

Cómo se construye un caso
  1. I.
    Identificación

    Cruce de BORME (concursos de acreedores), prensa sectorial (5 días, El Confidencial, Bebeta, Xataka), bases públicas (Crunchbase, Dealroom). Filtro: empresa con cobertura mediática real o registro oficial. Sin esto, no entra al corpus.

  2. II.
    Investigación fáctica

    SERP estructurada con Bright Data sobre 6-8 fuentes primarias. Extracción de hechos verificables: founders, fechas de ronda, montos, eventos de pivot, comunicados oficiales de cierre. Cero invención.

  3. III.
    Reconstrucción narrativa

    Schema canónico de 5 bloques (identidad, causa, modelo, mercado, contenido) + narrativa larga en formato Percentil (12-13 secciones). Mínimo 1900 palabras. Si no hay material para llenar una sección, se acorta, nunca se rellena.

  4. IV.
    Verificación cruzada

    Cada afirmación debe estar respaldada por al menos una de las fuentes citadas. Marcado interno con flag _sources_verified.

  5. V.
    Publicación con expediente

    Cada caso recibe ID forense (ES-año-XXXX), fuentes citadas (mín. 3), y se cruza con metadata sectorial para alimentar la calculadora de riesgo y los patrones.

El corpus, hoy
Casos publicados
632
Cierres definitivos
216
Adquisiciones
147
Zombie / inactiva
7
Casos en cola
220+
próximos releases
% sin Serie A
40%
seed o bootstrap muertos
Quién hay detrás

Esto nace de una obsesión personal con el ecosistema startup español. De las ganas de entender de verdad este mercado, por pura pasión, y de una idea muy concreta: estudiar cómo cayeron otros para no repetir sus errores en el proyecto de uno mismo.

Porque las startups fracasan, sí. Pero las ideas, y sobre todo los aprendizajes que dejaron en el camino, se quedan, perduran y siguen enseñando mucho después de que la empresa haya cerrado. Este archivo existe para que no se pierdan.

Proyecto independiente. Sin VC, sin agencia, sin contenido patrocinado. Las únicas fuentes de ingresos son las suscripciones individuales (19€/mes) y la API B2B (desde 299€/mes según tier).

Esto significa que la única lealtad editorial es hacia los suscriptores. No retiramos casos por presión de founders o inversores aludidos. No publicamos versiones blanqueadas a cambio de "feedback amistoso". Sí corregimos errores fácticos verificables, citando la fuente.

¿Conoces un caso que no está?

Cada caso enviado se revisa, se contrasta con fuentes y se publica con atribución (o anónima si se prefiere).

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