Y si nos atenemos a las estadísticas de transferencia, algo de verdad hay.

Explicaciones nunca han faltado, tanto del lado de la empresa como del de la academia: falta de mentalidad, de formación, de ambición, de incentivos… Son respuestas hasta cierto punto cómodas y, en mi opinión, incompletas.

Cuando uno observa con atención los grupos de investigación que mejor transfieren, lo que suele aparecer es un investigador que ha aprendido a vender sin dejar de ser investigador.

Una rosa por cualquier otro nombre igual olería

Conviene empezar llamando a las cosas por su nombre. Una parte muy importante de lo que llamamos transferencia es, en la práctica, venta. Venta de conocimiento, de capacidad técnica, de visión, de tiempo… Y no hay nada malo en ello. Al contrario, vender bien es una habilidad rara y compleja, especialmente cuando lo que se vende es incierto, incompleto y todavía en construcción, como ocurre en investigación.

No porque su línea de investigación sea la más aplicada, ni siquiera porque sea el que más patentes tiene… sino porque sabe escuchar. Porque presta atención a lo que dice la empresa, hace preguntas, intenta entender el problema antes de hablar de su solución.

En definitiva, porque se comporta como lo que es: un buen investigador.

Ese investigador no va a imponer su tecnología. Va a aprender. Observa, contrasta, reformula. Acepta que quizá su línea de investigación no encaja del todo, o que necesita cambiar de enfoque. Y cuando vende, no vende resultados cerrados, sino estrategias posibles e hipótesis factibles.

Otro rasgo menos evidente, pero igualmente importante es que los investigadores que mejor transfieren suelen hacerlo sin que apenas se note. Como los buenos vendedores. La venta (la transferencia) es casi una consecuencia natural de la conversación, cuando la otra parte siente que ha sido entendida.

Un elemento fundamental que suele pasarse por alto es que la base de la venta es la confianza. Y esto es especialmente crítico cuando lo que se vende es una promesa de conocimiento futuro, no un resultado acabado, y lo que se compra es credibilidad, no certeza.

La empresa confía en que ese investigador entiende el problema, reconoce los riesgos y no oculta la incertidumbre. Confía en que, si algo no funciona, lo dirá. Confía en que sabe lo suficiente como para aprender rápido. Sin esa confianza, no hay transferencia posible, por muy brillante que sea la ciencia.

La verdad está al otro lado

Como dice un conocido inversor, un gran fenicio de la ciencia, a veces hay que vender el humo para poder construir la chimenea. No como engaño, sino como apuesta porque ambas partes confían en que el fuego puede encenderse.

Sin embargo, el sistema de innovación no siempre distingue entre una cosa y otra. Muchas veces se mide la transferencia por indicadores intermedios: número de reuniones, eventos asistidos, ofertas tecnológicas… Son métricas justificables, pero parciales. Se mide actividad porque medir impacto es muy difícil.

Yo también he jugado a ese juego, cuyo riesgo es confundir visibilidad con adopción, el ruido con las nueces.

La transferencia empieza cuando alguien, del lado de la empresa, decide cambiar algo. Un proceso, un producto, una forma de trabajar. Y eso solo ocurre gracias a una mezcla de comprensión profunda del problema, credibilidad científica y solvencia técnica.

Además, la metáfora de la transferencia como “traslado” de conocimiento es engañosa. El conocimiento no se mueve intacto del laboratorio al mercado.

Durante el proceso el conocimiento se transforma, se adapta, se reconstruye. Y ese camino requiere investigadores dispuestos a salir de su zona de confort, a exponerse a contextos que no controlan y a aprender de ellos.

Porque esos investigadores -a veces jefes de grupo pero también postdocs e incluso predocs- que acompañan al profesional de transferencia, que escuchan más de lo que hablan, que hacen buenas preguntas y vuelven al laboratorio con nuevas dudas e ideas, no son traidores a la ciencia.

Son los mercaderes de la ciencia. Y, probablemente, uno de sus mejores aliados.

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Nuevas empresas

Desarrollos Enzimáticos SL, enzimas con poder antibacteriano. Spin-off de la Universitat de València creada en diciembre de 2025 para desarrollar enzimas con poder antibacteriano para desinfectantes biodegradables aplicados en superficies, equipos y alimentos, garantizando inocuidad alimentaria sin compuestos químicos tóxicos.

PulSensing Technologies, avanza el diagnóstico precoz de cáncer. Spin-off de la Universidad de Barcelona para desarrollar microelectrónica de alto rendimiento para tomografía por emisión de positrones (PET), democratizando el acceso a diagnósticos tempranos de cáncer con imágenes más precisas y dosis de radiación reducidas.

Colibri Biomed nace para mejorar la calidad de vida de personas con diabetes tipo 1. Spin-off de la Universitat Politècnica de València (UPV) del Instituto ai2, creada en noviembre de 2025 y que tiene entre sus objetivos desarrollar una bomba de insulina totalmente automatizada.

Rondas de inversión

Orikine Bio recibe 2,7 M€ en una ronda con CDTI y varios fondos. Spin-off del Centro de Regulación Genómica (CRG), Orikine Bio ha levantado 2,7 millones de euros en una operación liderada por CDTI Innovación a través de Innvierte, junto con inversores privados como Asabys Partners y AdBio Partners. La empresa, especializada en el diseño de citocinas biespecíficas para reprogramar el sistema inmunológico, busca avanzar terapias innovadoras para enfermedades autoinmunes, inflamatorias y oncológica.

Tetraneuron logra 5 M€ para impulsar su terapia génica contra el Alzheimer. Tetraneuron ha conseguido 5 millones de euros en una ronda con la participación de GIMIC Ventures y varios family offices, destinados a avanzar su terapia génica innovadora enfocada en la enfermedad de Alzheimer hacia el desarrollo clínico. La compañía, spin-off del Instituto Cajal y del Consejo Superior de Investigaciones Científicas, planea solicitar la autorización de ensayos clínicos en Europa.

Atlas Molecular Pharma cierra 3 M€ para avanzar su programa clínico en enfermedades raras. Atlas Molecular Pharma ha anunciado una ronda de 3 millones de euros liderada por Inveready Asset Management, con el respaldo de CDTI y otros inversores. La financiación permitirá a la spin-off de CIC bioGUNE impulsar el ensayo clínico de ATL-001, una terapia oral en fase I-II para la Porfiria Eritropoyética Congénita, una enfermedad ultra-rara sin tratamientos aprobados.

LOFITH Composites levanta 540 000 € para su industrialización. LOFITH Composites ha cerrado una ronda de 540 000 euros liderada por REDIT Ventures, junto a varios inversores industriales, con el objetivo de instalar su primera línea de producción propia. La compañía, nacida del Instituto Tecnológico del Plástico (AIMPLAS), desarrolla materiales composites termoplásticos de fibra larga que reducen el peso de componentes en sectores como automoción, aeroespacial o movilidad eléctrica.

(En Mercaderes de la Ciencia queremos dar a conocer a quienes están vendiendo ciencia. Si conoces historias de nuevas spin-offs nacidas en universidades o centros de investigación, rondas de inversión o licencias de tecnología a empresa, cuéntanoslas en mercaderesdelaciencia@gmail.com)

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Recientemente, nuestro Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades abrió una consulta pública para elaborar la Estrategia Española de Deeptech. Y no nos vamos a quejar. Es bueno que la ciencia y la innovación entren en el debate público, y se vean como algo rentable, aunque sea políticamente. El concepto de Deep Tech resuena especialmente bien, inspira un futuro brillante… y da buenos titulares y likes.

Sin embargo no es la primera vez que un concepto de política científica se pone de moda... y lo acabamos quemando sin obtener resultados. Nos pasó con la estrategia Open Innovation, Open Science, Open to the World o con el Green Deal.

El patrón es casi siempre el mismo: aparece un concepto fácil de entender y comunicar incluso por quienes carecen de suficiente conocimiento de cómo funciona el mercado y la ciencia. Y ese concepto se propaga “viralmente” por estrategias de innovación, programas de financiación y presentaciones institucionales, convenientemente auspiciado por consultoras y otros actores que se arriman al calor de la subvención.

¿Será diferente en esta ocasión con el Deep Tech?

El espejismo semántico

El concepto Deep Tech es, ante todo, una construcción europea.

La Comisión Europea, especialmente a través del EIC y el EIT lo han convertido en una categoría de política pública para agrupar proyectos y startups con base científica o tecnológica. Los estados miembros replican y adaptan a su vez esas políticas, como estamos viendo.

Sin embargo, en Estados Unidos o en Asia, el término no se usa con tanta fruición. Allí se habla de IA, biotecnología, semiconductores o materiales avanzados, sin tanta necesidad de conceptos paraguas.

El enfoque es más pragmático: qué problema resuelve, quién lo paga, y qué ventaja ofrece. La conexión con mercados y cadenas de valor es más explícita. Y se traduce en más inversión privada, economías de escala y menos distancia entre laboratorio e industria.

En Europa, en cambio, solemos enamorarnos del concepto.

Nos fascina la idea de liderar la frontera tecnológica, pero ¿nos olvidamos de construir el puente hacia su aplicación?

El pecado original de la innovación: tecnología sin propósito

Lo vemos cada día en transferencia tecnológica: cuando un proyecto o empresa se construye alrededor del concepto científico-técnico y no de la necesidad que resuelve, el resultado es casi siempre el mismo: ideas brillantes, papers excelentes, subvenciones jugosas… y escasa llegada al mercado.

Y seguimos cayendo el mismo error, la propia Estrategia Española sobre Deep Tech pone el foco en el desarrollo tecnológico y no en su adopción:

En general, se considerarán aspectos relacionados con el desarrollo tecnológico y no con la adopción o uso de la tecnología, aunque en la estrategia sí se deberán considerar aspectos potenciales relacionados con el desarrollo de nuevos productos y sus modelos de negocio asociados.

Este párrafo es sintomático, y parece incluso profundizar en la paradoja europea: invertir en tecnología sin poner en primer lugar a quién la usará. Una estrategia de Deep Tech sin mercado es, en el fondo, una política industrial incompleta.

Lo que debería incluirse, desde el principio y como condición imprescindible, son los mecanismos que vinculen de manera efectiva tecnología, demanda y escalado. ¿Hay un mercado para toda esa tecnología? ¿Es un mercado nacional, europeo, global…? En un mundo cada vez más fragmentado -política, económica y tecnológicamente- no son preguntas menores.

¿Se puede hablar de una estrategia Deep Tech?

Y voy un paso más allá. La apuesta por una estrategia Deep Tech corre el riesgo de esconder… una falta de estrategia.

Deep Tech es un conjunto de disciplinas muy diversas -desde la biología sintética hasta la fotónica- y de una tremenda profundidad de campo. Cada tecnología, cada cadena de valor industrial y tecnológica, cada mercado… es diferente. ¿Se va a apostar por todos los campos por igual? ¿Se va a dejar alguno fuera?

Es un sinsentido apostar por Deep Tech cuando todo es Deep Tech. No podemos ser los mejores -ni siquiera competitivos- en todas las disciplinas. No a nivel estatal. Y mucho menos a nivel regional, donde en España pocas autonomías se resisten a subirse al carro.

Incluso si definimos bien el Deep Tech, la siguiente cuestión es qué hacemos con las tecnologías no profundas pero que son igualmente imprescindibles para nuestras empresas, que sostienen la competitividad actual. ¿Son menos prioritarias que el Deep Tech? ¿Cómo y de qué manera invertimos en ellas?

¿Cuál es el camino?

Si de verdad queremos que el Deep Tech no sea otro buzzword científico, debemos abandonar el discurso sobre la tecnología “profunda” en abstracto y enfocarnos en oportunidades y tecnologías específicas.

Porque necesitamos estrategias, claro que sí. Estrategias orientadas a aquellas tecnologías y sectores donde tengamos capacidad real de competir y crear mercado. Y evitar planes genéricos que intenten abarcarlo todo y contentar a todos.

La frontera tecnológica importa, pero la frontera que en Europa aún no cruzamos es la del mercado.

Las barreras que enfrentamos son muchas y estructurales (dimensión empresarial, base industrial, acceso a financiación, mercado fragmentado…) pero también vivimos un momento de crisis global y de las crisis surgen las oportunidades.

El Deep Tech puede ser la oportunidad de demostrar que Europa también sabemos escalar lo que inventamos.

En Pleyad trabajamos justo en ese punto donde la estrategia se convierte en acción.

Hemos aprendido que los proyectos de base tecnológica solo avanzan cuando combinan, desde fases tempranas, método, foco en la aplicación y puntos claros de validación tecnológica y de mercado.

Creemos que la mejor estrategia es la que se demuestra en el terreno, y que el Deep Tech no necesita más discursos, sino hojas de ruta que conecten el desarrollo tecnológico y de negocio, y faciliten que la innovación llegue con éxito al mercado.

Si estás explorando algo en este terreno, hablamos. Es hora de sacar la tecnología profunda a la superficie.

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Nuevas empresas

Caronte Patrimonio reconstruye el pasado con tecnología inmersiva. Spin-off de la Universidad de Burgos creada por el profesor Mario Alaguero y su equipo, desarrolla un sistema integral de reconstrucción virtual del patrimonio que combina gestión de contenidos inmersivos, modelado 3D y realidad aumentada.

Rondas de inversión

Virtest Technologies levanta 800.000 € en una ronda liderada por Grow Venture Partners para transformar la cirugía cardíaca con IA. Spin-off de la Universitat Pompeu Fabra (UPF), desarrolla una plataforma de planificación quirúrgica que crea corazones virtuales personalizados mediante simulación 3D e inteligencia artificial, orientada a mejorar la precisión y seguridad en intervenciones estructurales.

Shinephi levanta 1 M € liderado por Grow Venture Partners para revolucionar la microscopía y los semiconductores. Spin-off del Institut de Ciències Fotòniques (ICFO), desarrolla tecnología de microscopía interferométrica con resolución subnanométrica para metrología avanzada en la industria microelectrónica y aplicaciones biomédicas.

Ona Therapeutics capta 10 M € en una operación liderada por CDTI Innovación junto a cinco coinversores. Spin-off del IRB Barcelona y la Universitat Pompeu Fabra (UPF), desarrolla terapias basadas en conjugados anticuerpo-fármaco (ADCs) dirigidas al tratamiento del cáncer avanzado, consolidando la apuesta española por la biotecnología deep-tech.

Satlantis obtiene 1,38 M € de COFIDES y el Instituto Vasco de Finanzas para desarrollar tecnología infrarroja para satélites. En colaboración con SuperSharp, spin-off de la Universidad de Cambridge, la empresa bilbaína impulsa cámaras térmicas de observación terrestre que refuerzan la capacidad europea en sensórica espacial avanzada.

Fondos

Cataluña lanza un fondo público de 285 M € para ciencia y tecnología. El Institut Català de Finances (ICF) pone en marcha Catalunya Lidera, un fondo destinado a impulsar la transferencia de conocimiento, la deep tech y la salud, dentro de un programa global de 645 M € de capital riesgo público orientado a fortalecer el ecosistema tecnológico catalán.

Discovery Ventures lanza un fondo de 60 M € para impulsar startups científico-tecnológicas en España. Gestionado por Talenta Gestión, el fondo invertirá en más de 50 compañías deep-tech en sectores como salud, energía, materiales y tecnología industrial, combinando capital, mentoría y validación técnica para acelerar su crecimiento.

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🔧 Recursos

How to Measure the Returns to R&D Spending – MIT Technology Review. Un análisis sobre los límites de las métricas actuales -como el número de patentes o el gasto total- para evaluar el retorno de la inversión en I+D. Una lectura relevante para quienes cuestionan la eficiencia de las políticas de innovación y la forma en que medimos el valor de la ciencia.

OECD Mission-Oriented Innovation Policy Observatory (MOIP). Plataforma que recopila políticas, estrategias y programas orientados a la innovación basada en misiones. Un recurso útil para entender cómo las políticas de innovación evolucionan hacia enfoques más sistémicos y orientados a impacto.

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Nuestra respuesta es siempre la misma: aplicar IA en procesos ineficientes, mal definidos o sin un objetivo claro es un camino seguro al fracaso.

Por ello, no sorprenden los titulares de que el 95% de los pilotos de IA fracasan. La principal causa de fracaso no es técnica, sino la falta de integración en los flujos de trabajo y una implementación más guiada por la moda que por los objetivos de negocio.

Para mí, que he sido cocinero antes que fraile, o director de OTRI antes que emprendedor y consultor, el potencial de la IA para transformar la transferencia tecnológica ha cautivado completamente mi atención desde el principio. Pleyad es una empresa “nativa IA”.

Así que la pregunta inevitable es: ¿cómo puede la IA impulsar la comercialización y transferencia de nuevas tecnologías?

Vayamos por partes.

ChatGPT, el genio de la lámpara

Desde que en noviembre de 2022 OpenAI liberó ChatGPT, nuestra manera de trabajar se ha transformado, y apuesto a que serán poquísimos los profesionales de transferencia de tecnología que todavía no lo hayan utilizado.

Los casos de uso básicos en transferencia son bien conocidos: redacción y mejora de textos, generación de ideas, análisis y resumen de documentos, búsqueda de información… A pesar de sus limitaciones y alucinaciones, los modelos de lenguaje como ChatGPT se han convertido en ayudantes indispensables.

Quizá incluso demasiado indispensables, pero es que incrementan enormemente nuestra productividad.

Y por supuesto podemos ir un paso más allá y emplear la IA para automatizar la búsqueda de leads y empresas interesadas, gestionar las carteras de patentes o analizar el estado de la técnica de una determinada tecnología. Los casos de uso potenciales son tantísimos.

Pero, ¿puede la IA por sí sola transformar la transferencia de tecnología? En mi opinión, solo marginalmente.

El “rey desnudo” de la transferencia: relaciones, negocio y technology-market-fit

Lo que habitualmente no se reconoce en público -y que cualquier persona del sector sabe de sobra- es que el éxito real de la transferencia de tecnología depende mucho menos de generar leads y ofertas tecnológicas que de construir relaciones de confianza, conocer el mercado en profundidad y alinear oferta científica y demanda empresarial.

Las verdaderas barreras siguen situándose en la pobre integración estratégica entre investigación y mercado, junto a una cultura y unos incentivos mal diseñados. El “techo de cristal” de la transferencia no es tecnológico: es organizativo, institucional y humano. Entre otras cosas, transferir va de vender, y la venta es una actividad ante todo humana.

Es cierto que la IA puede analizar millones de artículos, patentes y tendencias, puede sugerir oportunidades emergentes y puede automatizar (al menos parcialmente) la prospección de licenciatarios o la generación de informes.

Pero la clave de la transferencia reside en dinámicas mucho más complejas: en el conocimiento mutuo entre investigadores e industria, en la adaptación y maduración de soluciones a partir de feedbacks iterativos, en la gestión prudente de expectativas y en la creación de valor conjunto a largo plazo.

Hacia una transferencia más inteligente

La adopción de la IA en la actividad de transferencia de tecnología es necesaria. En el corto plazo, puede liberar a personal especializado de tareas rutinarias y ayudar identificar oportunidades más allá del radar habitual. En el medio y largo plazo… ¡quién sabe!

Pero, al igual que ocurre en muchas empresas, a veces seguimos enfocados en introducir tecnología en procesos sin preguntarnos si el modelo que pretendemos digitalizar funciona en primer lugar. Y cuando el proceso de base no funciona, la tecnología no lo mejora.

Si la transferencia de tecnología no da los resultados esperados, introducir la IA no la va a arreglar. La IA puede y debe formar parte de la solución pero, a riesgo de amplificar lo que ya hacemos (bien o mal) difícilmente sustituirá la importancia del desarrollo de negocio, la alineación estratégica y la confianza mutua entre ciencia e industria.

Al final, la mejor tecnología será la que, integrándose en procesos humanos robustos, ayude a crear valor colectivo; no la que nos haga creer que los problemas sistémicos tienen solución rápida y automática a golpe de click.

Personalmente, creo que la transferencia necesita nuevas herramientas para conectar ciencia y mercado -y en Pleyad estamos impulsando proyectos que exploran precisamente ese camino-, pero sobre todo más visión, estrategia y valentía para cuestionar los modelos y prácticas habituales.

La verdadera transformación no vendrá solo de la tecnología, sino de cómo repensamos nuestras formas de colaborar, crear y aprender del mercado.

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¿Mercaderes de la Ciencia?

Mercaderes de la Ciencia es una newsletter creada para aprender sobre cómo conectar ciencia y mercado -y, lo que es igual de importante, mercado y ciencia- desde una mirada crítica y práctica.

Soy Óscar David Sánchez, fundador de Pleyad, un Tech Builder & Innovation Studio donde ayudamos a validar, financiar y escalar tecnologías innovadoras.

Cada semana compartimos y analizamos tendencias, herramientas, noticias y recursos, y exploro nuevas formas de hacer que el conocimiento y la tecnología se traduzcan en impacto y retorno de la inversión.

Si te apetece una conversación honesta y sin filtros sobre lo que realmente funciona (y lo que no) en transferencia, ciencia y mercado, únete a nuestra comunidad de mercaderes de la ciencia.

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Nuevas empresas

Fedder AI aplica IA ética y federada al diagnóstico médico. Creada por la Universitat de Barcelona (UB) junto a ICREA, Fedder AI desarrolla una plataforma de inteligencia artificial que permite entrenar modelos clínicos con datos reales sin transferirlos ni exponerlos, garantizando privacidad y cumplimiento normativo. Su objetivo es transformar el diagnóstico y la toma de decisiones médicas mediante una IA colaborativa y responsable, entrenada directamente en los sistemas sanitarios de origen.

OrganAID Holdings desarrolla modelos organoides e IA para testar fármacos. Impulsada por la Universitat de Barcelona (UB) y la Universitat Pompeu Fabra (UPF), OrganAID combina el uso de organoides humanos con algoritmos de inteligencia artificial para acelerar el testado de fármacos y personalizar tratamientos. La nueva compañía forma parte de los programas de transferencia de ambas universidades.

Quantix Edge Security se constituye para liderar la seguridad en chips y sistemas embebidos. El nuevo centro tecnológico, con sede en Murcia, integra como socios fundadores a las spin-offs universitarias TProtege y Odin Solutions, además de empresas industriales y actores institucionales. Su objetivo es desarrollar soluciones avanzadas de ciberseguridad para hardware y semiconductores, consolidando el ecosistema nacional de chips.

Rondas de inversión

Gyala Therapeutics levanta 3M€ para avanzar en terapias CAR-T contra la leucemia. Fundada por el Hospital Clínic de Barcelona y el Institut d’Investigacions Biomèdiques August Pi Sunyer (IDIBAPS), Gyala Therapeutics desarrolla el programa GYA01, una terapia celular CAR-T dirigida contra la proteína CD84 para tratar leucemias agresivas. La compañía ha cerrado una ronda de 3 millones de euros, con participación de Invivo Partners, Nara Capital y CDTI Innovación, para iniciar ensayos clínicos en 2025.

Nanoligent cierra una ronda de 12M€ para avanzar en tratamientos dirigidos contra el cáncer. Creada por investigadores de la Universitat Autònoma de Barcelona y el Institut de Recerca Biomèdica (IRB Barcelona), Nanoligent desarrolla nanomedicinas capaces de atacar selectivamente células tumorales. La nueva ronda permitirá financiar ensayos preclínicos y acelerar la validación industrial del fármaco.

LuxQuanta cierra una ronda de 8 M€ liderada por Big Sur Ventures, con participación de A&G, GMV, Wayra y el EIC Fund. Nacida en el Institut de Ciències Fotòniques (ICFO) de Barcelona, LuxQuanta desarrolla soluciones para proteger redes críticas frente a los futuros riesgos del cómputo cuántico, mediante tecnología de ciberseguridad cuántica basada en Distribución de Claves Cuánticas de Variables Continuas (CV-QKD).

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🔧 Recursos

Kit de herramientas visuales para la innovación sistémica. Versión en español del reconocido Visual Toolbox for System Innovation, desarrollado por EIT Climate-KIC. Ofrece un lenguaje y método visual para abordar problemas complejos, como el de conectar ciencia y mercado: mapear relaciones, identificar palancas de cambio y diseñar intervenciones integradas.

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