La IA ya no se limita a los ordenadores. Robots que trabajan junto a personas, sistemas que almacenan energía, tutores personalizados, herramientas que controlan el uso de la IA, máquinas de construcción autónomas o nuevos ordenadores cuánticos son algunas de las tecnologías que están desarrollando las startups más innovadoras. Siete ejemplos de cómo la IA y la deeptech están saltando del laboratorio para transformar sectores enteros.
1. NEURA Robotics, una nueva generación de robots inteligentes
NEURA Robotics quiere llevar la robótica a un nivel nunca visto con robots capaces de ver, escuchar, sentir y aprender de lo que ocurre a su alrededor. La compañía desarrolla lo que denomina robótica cognitiva, una nueva generación de robots que combina sensores e IA para que las máquinas puedan entender su entorno y adaptar lo que hacen. Su objetivo es que estos robots puedan trabajar junto a las personas en fábricas, almacenes, servicios y también en los hogares.
Su principal apuesta es 4NE1, un robot humanoide pensado para trabajar en entornos industriales y colaborar con personas. Mide 1,80 metros y cuenta con cámaras y sensores que le permiten detectar lo que ocurre a su alrededor y sentir el contacto físico. Su sistema de IA, AURA, combina diferentes tecnologías para entender las tareas que se le piden y adaptarse a situaciones nuevas. La compañía también ha desarrollado MiPA, un robot de asistencia para el hogar y los servicios, y MAiRA, un brazo robótico para aplicaciones industriales.
Pero la apuesta de NEURA va más allá de fabricar robots: quiere construir el ecosistema de software que les permita aprender nuevas habilidades. Su plataforma Neuraverse funciona como una especie de tienda de aplicaciones para robots, donde desarrolladores y empresas pueden crear y compartir nuevas capacidades. La compañía está creando además los llamados NEURA Gyms, centros físicos destinados a entrenar robots con datos procedentes de situaciones reales.
Con más de 1.400 empleados y presencia internacional, NEURA ha anunciado una estrategia para escalar la producción hasta millones de robots en 2030.
2. Certain Energy, hacer más estable la red eléctrica
El apagón que dejó a España y Portugal sin suministro hace escasamente un año puso de manifiesto hasta qué punto es importante contar con una red eléctrica capaz de gestionar en todo momento la generación, la demanda y la estabilidad del sistema. El apagón puso de manifiesto la necesidad de reforzar el almacenamiento energético y el reto que supone para las renovables conseguir que la energía esté disponible cuando se la necesita.
Certain Energy quiere resolver una parte de este problema almacenando durante horas o incluso días la energía sobrante de los parques solares y eólicos para devolverla a la red cuando haga falta. Esta deeptech, surgida del Imperial College London, desarrolla sistemas que permiten guardar energía cuando la producción es alta y utilizarla más tarde, cuando el sol no brilla o el viento deja de soplar.
Su tecnología se basa en una química de hidrógeno y manganeso que combina características de las baterías de flujo y las pilas de combustible. Según sus fundadores, sus sistemas pueden superar el 75% de eficiencia en el ciclo completo de carga y descarga y funcionar durante más de 20 años.
Una de sus grandes ventajas es que puede aumentar su capacidad de almacenamiento ampliando los depósitos, sin necesidad de construir grandes baterías. Esto facilita que el sistema crezca a medida que aumentan las necesidades de energía.
La tecnología puede instalarse en empresas, parques solares y eólicos o directamente en la red eléctrica para guardar la energía cuando sobra y devolverla a la red cuando hace falta. De esta forma, permite aprovechar mejor la electricidad renovable y evitar que parte de la energía generada se pierda.
La compañía trabaja con socios como Shell, Centrica, Ceres y British Business Bank para desarrollar y comercializar sus sistemas.
3. Medly Ai, un tutor de IA para preparar exámenes
Medly ha desarrollado un tutor de IA especializado en preparación de exámenes de forma personalizada. La diferencia frente a un chatbot generalista está en que Medly conoce el currículo y el sistema de evaluación del alumno: trabaja con las especificaciones de cada examen y adapta las preguntas y explicaciones a sus necesidades. Más de 400.000 estudiantes han utilizado ya la plataforma.
La plataforma combina un tutor de IA disponible 24 horas con un sistema de práctica adaptativa. Su tecnología analiza qué sabe el estudiante y dónde tiene lagunas para seleccionar las preguntas que pueden ayudarle a mejorar. También puede corregir respuestas escritas a mano, evaluar redacciones según criterios de examen y generar simulacros completos. En lugar de limitarse a dar la respuesta correcta, el tutor guía al alumno mediante preguntas y pistas para que llegue a la solución por sí mismo.
En Reino Unido, su tecnología está adaptada a los principales sistemas de evaluación de secundaria y acceso a la universidad, como GCSE, A-Level y Bachillerato Internacional, y a los distintos organismos que elaboran y corrigen estos exámenes.
Ahora, están adaptando su propuesta a los estudios universitarios con Medly Open, una plataforma que permite a los estudiantes subir sus propios apuntes, clases, lecturas y exámenes para generar resúmenes, preguntas y ejercicios personalizados a partir de esos materiales. Su crecimiento también ha llamado la atención de las instituciones educativas: en julio de 2026 fue seleccionada como una de las ocho organizaciones del AI Tutoring Tools Pioneer Programme, impulsado por el Gobierno británico para investigar y probar herramientas de tutoría con IA en los colegios de Inglaterra.
4. Velatir, una plataforma para el cumplimiento normativo de IA
Velatir es una compañía danesa especializada en gobernanza de IA que quiere convertirse en la capa de control que tantas empresas echan en falta al extenderse el uso de la IA en sus organizaciones. Su plataforma les permite saber qué herramientas utilizan sus equipos, cómo las utilizan y qué riesgos y costes generan.
¿Cómo funciona? Su plataforma registra y anonimiza las interacciones con herramientas de IA y las concentra en un único panel, diferenciando además entre servicios gratuitos y de pago para ayudar a controlar el gasto. Pero su propuesta va más allá de observar. También incorpora agentes especializados que pueden proteger información sensible, controlar qué servicios están permitidos y orientar a los empleados mientras utilizan IA. Por ejemplo, su agente Data Protector puede detectar información sensible antes de que salga de la empresa, mientras Gatekeeper controla el acceso a los servicios de IA y Coach ofrece recomendaciones a los empleados en tiempo real.
El objetivo es que las compañías puedan acelerar la adopción de IA sin perder el control sobre ella.
Está adaptada para cumplir con el marco europeo, con herramientas para auditoría, gestión de riesgos y supervisión humana.
Forma parte de NVIDIA Inception y también del programa Microsoft for Startups y acaba de recibir una ronda semilla de 5 millones de euros.
5. Guideless, convertir flujos de trabajo en guías de formación
Cada vez que una empresa cambia de software, incorpora una herramienta o modifica un proceso, alguien tiene que explicar de nuevo cómo funciona. Guideless utiliza IA para acabar con esta realidad. Su tecnología puede convertir el trabajo que realiza una persona delante de un programa en una guía de formación lista para utilizar. El usuario solo tiene que hacer el proceso y la plataforma captura automáticamente sus pasos y genera las instrucciones, las imágenes, los subtítulos y una narración con voz de IA.
El resultado puede compartirse como vídeo, documento o integrarse directamente en la base de conocimiento de la empresa.
Su principal ventaja es que no se limita a grabar la pantalla. Guideless interpreta cada clic y convierte el flujo de trabajo en un contenido estructurado que después se puede editar, actualizar, traducir o reutilizar. La plataforma incorpora zooms y resaltados automáticos, permite generar locuciones en más de 40 idiomas y ofrece analítica para saber qué guías se consultan y dónde abandonan los usuarios. De esta forma, una misma herramienta puede utilizarse para formar empleados, incorporar clientes, documentar procedimientos internos o reducir consultas al departamento de soporte.
Convierte así los procesos de trabajo en una memoria operativa de la empresa: un registro actualizado de cómo se hacen realmente las cosas que, en el futuro, pueda servir también como contexto para sistemas de IA y agentes.
6. Gravis Robotics, maquinaria pesada inteligente
La IA también está llegando a uno de los sectores más tradicionales: la construcción. Gravis Robotics ha desarrollado una tecnología que convierte las excavadoras que ya existen en máquinas capaces de trabajar de forma autónoma, sin necesidad de sustituirlas por robots nuevos. Su sistema utiliza sensores e IA para que las excavadoras puedan entender el terreno, mover sus brazos y realizar trabajos con mucha menos intervención del operario. El objetivo es aumentar la productividad y, al mismo tiempo, reducir la exposición de los trabajadores a zonas peligrosas.
Con este enfoque, las excavadoras pueden lograr hasta un 30% más de productividad, al adaptar la forma de trabajar a las características del terreno. Los sensores permiten a la máquina detectar lo que tiene alrededor y controlar sus movimientos, mientras el operario puede supervisar el trabajo desde una pantalla.
Lo más interesante de su propuesta es que no hay que cambiar toda la maquinaria: la tecnología añade autonomía a las excavadoras que las empresas ya utilizan, lo que facilita su incorporación a las obras actuales.
La apuesta de Gravis responde a dos de los grandes retos de la construcción: la falta de trabajadores especializados y la necesidad de hacer los trabajos más seguros y eficientes.
Ya está llevando su tecnología a Europa y Estados Unidos y acaba de recibir financiación por valor de 200 millones de dólares para acelerar su expansión.
7. ZuriQ, ordenadores cuánticos fiables
Uno de los problemas de los ordenadores cuánticos es que necesitan muchos qubits para ser realmente útiles. El problema es que las tecnologías actuales suelen colocarlos en línea, lo que dificulta añadir muchos más. ZuriQ propone una alternativa: colocarlos en una red de dos dimensiones, como si fueran los puntos de un tablero.
La compañía ha desarrollado una tecnología que permite mover y conectar los qubits dentro de ese espacio, haciendo posible que varios trabajen al mismo tiempo. Ya ha probado un chip con nueve qubits colocados en una cuadrícula de 3×3. Su objetivo es aumentar progresivamente esta capacidad hasta llegar a cientos y, más adelante, miles de qubits.
Su idea es muy sencilla: no se trata solo de conseguir más qubits, sino de encontrar una forma de colocarlos que permita aumentar su número mucho más.
Si lo consigue, sus ordenadores podrían utilizarse para resolver problemas muy complejos, por ejemplo, en el desarrollo de medicamentos o en la optimización de procesos.
Acaba de recibir una inyección de 25,5 millones de dólares para acelerar el desarrollo de esta tecnología.
