Según revela 'Escalando lo invisible', el último informe elaborado por la consultora tecnológica Incentro, el 83% de las compañías biotecnológicas que han implementado esta tecnología reporta incrementos de facturación superiores al 6%. El estudio destaca además que el 72% de las firmas del sector ha logrado mejoras directas de productividad y que el 44 % de los líderes de salud ya opera con agentes de IA en fase de producción.
A pesar de estas métricas positivas, el análisis advierte de que el verdadero reto para el ecosistema deeptech ya no radica en la capacidad de innovar o desarrollar tecnologías punteras. El gran obstáculo comercial y operativo aparece cuando estas innovaciones científicas deben abandonar el entorno controlado del laboratorio para integrarse en escenarios reales, tales como centros hospitalarios, cadenas de producción masivas o marcos regulatorios estrictos. Factores ajenos a la investigación pura, como la gestión masiva de datos, la trazabilidad y la suficiencia de la infraestructura tecnológica, condicionan ahora la viabilidad de los proyectos.
España entra en una fase de madurez con más de 1.000 spin-offs
Este fenómeno coincide con un momento de expansión para el tejido deeptech nacional, donde España ya contabiliza más de 1.000 spin-offs activas vinculadas a la biotecnología, la salud, la energía o los materiales avanzados. Aunque Madrid y Cataluña concentran el grueso de esta actividad corporativa, otras regiones como la Comunidad Valenciana, Andalucía o el País Vasco ganan peso de forma progresiva en el mapa europeo de la innovación.
Carlota Brinquis, Managing Director de Incentro Cloud España, explica que el sector ha entrado en una fase de madurez donde la competitividad ya no depende en exclusiva de generar conocimiento científico, sino de su capacidad para transformarlo en soluciones operativas a gran escala.
En este proceso de escalabilidad, la IA actúa como acelerador, pero también destapa debilidades estructurales latentes. El informe señala que si una compañía presenta datos fragmentados o una infraestructura informática insuficiente, la IA no resuelve los problemas, sino que hace más visible la complejidad interna. Esto obliga a las organizaciones a reestructurar sus metodologías internas para exprimir el verdadero potencial tecnológico.
Experiencias en el entorno real de negocio
El estudio de Incentro analiza casos prácticos de firmas españolas de medicina personalizada, nanotecnología o materiales sostenibles que ilustran este desafío común. Entre ellas figura Zymvol (diseño computacional de enzimas), obligada a redimensionar su capacidad de cálculo ante el crecimiento de su actividad; Biohope (inmunología), que ejemplifica las trabas financieras y regulatorias para trasladar un avance biomédico al sistema sanitario público; o WIVI Vision, que aplica la IA para dotar de escalabilidad a los procesos clínicos. También se recogen las experiencias de D-Sight en terapias neuroprotectoras, Nanostine en nanotecnología y Benviro en bioplásticos biodegradables.
La conclusión principal que deja el sector es que la ventaja competitiva en el mercado actual ya no pertenece únicamente a quien descubre antes una tecnología, sino a la organización capaz de integrarla de forma robusta, escalarla rápido y sostenerla en el tiempo.
