Los agentes de IA españoles, resistentes a las alucinaciones y 'no-code' que captan 25M y atraen a grandes corporaciones

Los 25 millones de dólares (21,41 millones de euros) de ronda semilla, que ha anunciado Maisa AI, es la mayor inyección de capital registrada en España hasta la fecha por una compañía de inteligencia artificial (IA).

Este movimiento se produce cuando la startup valenciana cumple poco más de año y medio. Una cantidad que viene a engrosar los cinco millones que ya captó en diciembre de 2024 de los fondos estadounidenses NFX y Village Global, a los que ahora se han unido Creandum y Forgepoint Capital International (a través de su alianza europea con Banco Santander).

La propuesta que acaba de conseguir este importante respaldo financiero es, a la par, sencilla y compleja: crear agentes de IA — IA agéntica— que se puedan usar con lenguaje natural y sin tocar una sola línea de código.

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“Nos dimos cuenta de que era difícil confiar en la IA. Si la usabas para extraer información de un documento, acababas pasando más tiempo revisando si estaba bien que haciendo la tarea tú mismo”, explica el CEO de Maisa, David Villalón, en entrevista con DISRUPTORES - EL ESPAÑOL.

De este diagnóstico nació la idea de “usar la IA no para darte una respuesta de la que no te puedes fiar, sino para que te indique qué camino ejecutar para llegar a la respuesta que hay que computar”. A esta tecnología la bautizaron como KPU, “unidad de procesamiento del conocimiento”.

IA no-code

A partir de ahí, los fundadores de esta startup empezaron a darle forma y en enero de 2024 nació oficialmente Maisa AI. Al frente están David Villalón (CEO) —anteriormente Chief AI Officer en Clibrain y director de producto en Voicemod— y Manuel Romero (CSO), uno de los colaboradores más destacados de Hugging Face, con más de 500 modelos abiertos y 15 millones de descargas mensuales.

El proyecto surgió del lado de la IA aplicada. “Mi cofundador y yo venimos de usar IA para crear producto y coincidíamos en que existía un problema, que iba a crecer y que el mercado estaba ignorando: era difícil confiar en la IA”, cuenta Villalón.

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Resume su propuesta en una sola frase: “trabajadores digitales auditables que cualquier equipo de negocio puede crear y supervisar”. No hace falta tener conocimientos de código ni formar parte del equipo de ingenieros.

“Detectamos que muchas empresas querían generar automatizaciones, pero el mercado exigía perfiles técnicos y era complejo”. Aclara que no se trata de sustituir la revisión humana por fe ciega, sino de establecer prioridades: “El sistema puede ‘levantar la mano’ y decir: ‘estos tres casos tengo dudas, no están bien o hay puntos a revisar’”.

Sin alucinaciones

Esa premisa es el que diferencia a Maisa de lo que el mercado llama agentes sin serlo. “Muchas compañías venden soluciones bajo esa etiqueta por moda, pero en realidad son flujos predefinidos con IA en algunos puntos”, advierte Villalón.

Lo que debería hacer un agente real es tomar decisiones y enfrentarse a nuevos escenarios: “Si esperas una factura y llegan tres, el flujo se rompe. Nuestros trabajadores digitales sí detectan estas situaciones y navegan los corner cases de forma autónoma, siempre con auditables”, aclara.

Esta estructura tecnológica se apoya en tres pilares. Por un lado, la KPU guía la ejecución con razonamiento paso a paso; HALP (aprendizaje con intervención humana) añade puntos de control y acota riesgos; y la Chain-of-Work documenta para auditoría cada decisión y evidencia.

A esto se une otro argumento: “Somos resistentes a las alucinaciones. Si usas el modelo para ‘responder’, no puedes evitar que alucine; si lo usas para generar el camino a computar —piezas de código a ejecutar— y alucina, el código no funciona”

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¿Cómo lo hace? El propio CEO detalla que el sistema ejecuta, devuelve un error y le dice al agente: ‘esto no funciona’, y se frena. “Esta resistencia mejora el performance cuatro o cinco veces”, asegura.

Más allá de la etiqueta, el mercado de agentes se mide por resultados. La empresa sitúa su propuesta en la fase en la que las empresas exigen control, permisos y gobierno del dato. De ahí, que su mercado sean las grandes corporaciones, especialmente de los sectores financiero, energético e infraestructuras; aunque las cláusulas de confidencialidad impiden a Villalón concretar más.

Sin hacer públicos los nombres, destaca dos implementaciones ya en producción. Una en banca de inversión, donde la revisión de medios se automatiza con extracción de hechos, evaluación de riesgo reputacional y resúmenes que se auditan en minutos y a escala.

El otro caso es una empresa de servicios financieros, en la que la conciliación de transacciones filtra el 99% de falsos positivos y multiplica por 10 la productividad, sólo con tres sesiones de formación y sin trabajo adicional de ingeniería, aseguran desde la compañía.

Acelerar para crecer

Con sede en Valencia, el grueso de sus clientes está en España y después en Europa, pero también abriendo mercado en Estados Unidos. De ahí la apertura de una oficina en San Francisco, y tengan prevista otra más en territorio estadounidense.

En año y medio desde su fundación, la startup ya ha pasado por un punto de inflexión y está preparado para el siguiente cambio. El primero vino tras la inyección de cinco millones a finales del año pasado, un capital con el que “hemos alcanzado el product–market fit: producto, clientes, target y una demanda enorme”.

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Con la ronda de 21,4 millones de euros que acaban de levantar, llega el segundo. Los objetivos son aumentar su capacidad para absorber demanda (“podíamos atender a 4, 5 ó 6 grandes clientes”) y acelerar el desarrollo de producto (“vamos por delante y es momento de marcar distancias”).

Un plan que se ha apoyado hasta ahora en un equipo de 35 personas, que esperan doblar a principios del año que viene.

La obsesión de los fundadores de Maisa es la misma que en sus comienzos: menos prototipos y más producción. Por eso, entre sus prioridades estaba un crecimiento acelerado, lo que les obligó a acudir a los fondos de Estados Unidos, donde son más ágiles que en Europa cuando ven un producto que puede ser factible y rentable.

Su estrategia dirigida a sectores regulados también es consciente. No querían competir con modelos fundacionales, sino aportar gobernanza y un modelo que se pudiera auditar.

Con estas premisas, se topan con dos escenarios distintos. Europa, con cumplimientos normativos más estrictos, valora esta capa; Estados Unidos, por su parte, ofrece escala y velocidad.

Dos mercados diferentes, en los que confían que seguirán creciendo con sus agentes de IA fiables, resistentes a las alucinaciones y que se pueden crear usando el lenguaje natural.