Caso liderazgo en ciberseguridad robótica con Alias Robotics

¡Hola líderes de proyectos! 

Esta es la historia de cómo un equipo de Vitoria-Gasteiz, con una profunda pasión por la robótica, identificó un agujero de seguridad que la industria estaba ignorando y lo convirtió en una oportunidad de Deep Tech global. Pasaron de ser pioneros en ciberseguridad para robots a liderar el mercado con Inteligencia Artificial que supera a los gigantes tecnológicos, demostrando que en el mundo del emprendimiento, la especialización profunda es la llave de la escalabilidad.

Aprenderemos cómo consiguieron financiación europea masiva, cómo superaron el reto de crear un mercado inexistente (el de la ciberseguridad robótica) a través del «Marketing de Autoridad», y cómo la evolución estratégica de su producto, pasando del Robot Immune System (RIS) a la Superinteligencia de Ciberseguridad (CAI), les permitió multiplicar su potencial de mercado sin perder su identidad europea.

Resumen ejecutivo. One pager de la empresa

La compañía ALIAS ROBOTICS SL nace en Vitoria-Gasteiz en 2017 por expertos en robótica con una misión disruptiva: convertir la ciberseguridad de robots en un proceso activo y continuo. Desde su origen, se especializaron en el segmento de sistemas ciberfísicos (OT), desarrollando el Robot Immune System (RIS), un software inspirado en el sistema inmunológico humano. Este enfoque les permitió rápidamente consolidarse como líderes en un mercado de nicho deep tech, validado por premios internacionales y una ronda pre-seed de €750.000. Recientemente (2025), han dado un salto estratégico hacia la IA con el lanzamiento de CAI (Cybersecurity AI), una superinteligencia que automatiza la defensa cibernética, validada por éxitos en competiciones globales (CTF) y una inyección de capital estratégico del EIC y el Banco Europeo de Inversiones (BEI) de hasta €7.5M.

Origen de la oportunidad de negocio. Primeros pasos

Problema / “Aha moment”: necesidad detectada + cliente objetivo

El origen de Alias Robotics se remonta a la vasta experiencia previa de sus fundadores en el desarrollo de robótica (la anterior startup, Erle Robotics, fue adquirida en 2016). David Mayoral Vilches, el fundador, se dio cuenta de un problema crítico y creciente: los robots modernos, aunque son la columna vertebral de la Industria 4.0, estaban completamente desprotegidos.

El «Aha moment» no fue que existían vulnerabilidades, sino la magnitud de las consecuencias de ignorarlas:

1. Riesgo Físico y Humano: Cuando se hackea un móvil, se pierden datos; si se hackea un robot en la industria o en el sector médico, se ponen en riesgo vidas humanas, ya que trabajan mano a mano con pacientes y operarios.
2. Riesgo OT vs. IT: El foco de seguridad tradicional (IT) es la pérdida de datos, pero en la Tecnología Operativa (OT), un ciberataque puede causar paradas de producción y pérdidas económicas importantes.
3. Obsolescencia Programada de Seguridad: Muchos fabricantes de robots se desentendían de la ciberseguridad, dejando el problema en manos de los usuarios finales o integradores de sistemas, una práctica que ralentizaba la adopción segura.

El cliente objetivo inicial fueron los fabricantes de robots (OEMs) y los grandes usuarios industriales (logística, automoción, medicina) que tenían la necesidad crítica de proteger sus flotas. El objetivo era eliminar las vulnerabilidades de día cero (0-days) en robótica.

Validación inicial: cómo ajustaron solución‑problema; propuesta de valor

La validación se centró en la prueba objetiva de que el riesgo era real. El equipo no solo se basó en la teoría, sino que se dedicó a la investigación ofensiva:

• Investigación de Vulnerabilidades: Realizaron auditorías y encontraron más de 100 vulnerabilidades que afectaban a varios fabricantes de robots colaborativos. Solo en 2020, detectaron más de un millar de vulnerabilidades en diferentes robots.
• Caso de Uso Crítico: Descubrieron que dos empresas de robótica propiedad de Teradyne (Universal Robots y Mobile Industrial Robots), cuyos robots son colaborativos (interactúan con humanos), presentaban decenas de fallas de seguridad.
• Propuesta de Valor Definida: Basaron su propuesta en dos pilares: el producto, RIS (Robot Immune System), descrito de forma sencilla como un «antivirus inteligente para robots», y el concepto de que la seguridad es un proceso continuo y adaptativo, no una simple adquisición de producto.

Este enfoque de autoridad técnica no solo validó el problema sino que posicionó a Alias Robotics como el experto indiscutible, generando la demanda a medida que se exponían los riesgos reales en foros internacionales.

Primeros pasos: de la idea a la oportunidad (equipo, prototipo, primeras acciones)

La empresa se constituyó legalmente en febrero de 2018 con un capital social inicial de €100.000,00. La actividad había comenzado en octubre de 2017.

• Equipo Fundador: Liderado por David Mayoral Vilches (CEO, con experiencia previa exitosa) y Víctor Mayoral-Vilches (CTO/CSO, doctor en ciberseguridad robótica). Contaron con un equipo base de 7 ingenieros, expertos en robótica y ciberseguridad durante el desarrollo inicial.
• Desarrollo del Prototipo (RIS): El desarrollo de RIS se inició intensamente en 2019, basándose en la trazabilidad de datos y la consistencia de sus módulos. La clave fue un diseño modular que pudiera aplicarse a una amplia variedad de robots, desde Universal Robots hasta KUKA y Mobile Industrial Robots (MiR).
• Primeras Acciones de Tracción:
  • Reconocimiento: En 2018 ganaron el South Summit, un evento clave de innovación en el Sur de Europa.
  • Talento: En poco más de un año de vida, crecieron hasta 12 trabajadores, con la previsión de llegar a 25 antes de finalizar 2019.

Historia de la empresa

Cronograma de hitos: fechas, resultados y cómo se consiguieron

La trayectoria de Alias Robotics está marcada por una serie de validaciones técnicas, alianzas estratégicas y capitalización de fondos europeos, demostrando un roadmap de crecimiento acelerado y bien financiado.

Momentos difíciles: crisis/errores y cómo se superaron

Un desafío constante en el desarrollo de deep tech fue la necesidad de una inversión de capital intensiva y a largo plazo en I+D.

• El Miedo de los Inversores (2019): Al ser una tecnología disruptiva sin paralelos en el mercado, los inversores iniciales dudaron en comprometerse plenamente con la inversión porque no tenían nada con qué comparar el riesgo.
  
  • Superación: Se combinó el capital inicial de los fundadores con rondas privadas y, crucialmente, se obtuvieron subvenciones públicas europeas y del Gobierno Vasco (como Hazitek y NEOTEC) desde el inicio, mitigando el riesgo para los inversores privados y validando la necesidad del proyecto a nivel institucional.
• Crear un Mercado Inexistente: El reto no era solo técnico; era convencer a fabricantes e industria de que debían gastar dinero en proteger robots que creían que ya eran seguros.
  
  • Superación: Se aplicó una estrategia de Marketing de Autoridad y Transparencia. Alias Robotics se centró en exponer públicamente las vulnerabilidades críticas que afectaban a la industria (más de 100 0-days encontrados), usando foros de élite como Black Hat para generar credibilidad y alarma, forzando a la industria a reaccionar.
• El Riesgo de Diluir el Foco (Pivotaje a IA): Pasar de ser «solo robots» a «ciberseguridad automatizada con IA» podría haber diluido su marca.
  
  • Superación: Lo gestionaron como una expansión natural de su especialización. Argumentaron que la ciberseguridad de los robots es el problema más complejo, y su experiencia resolviéndolo les permitió construir el framework de IA (CAI) más robusto, aplicable a cualquier infraestructura crítica (banca, energía, administración pública). Mantuvieron una identidad fuerte en IA soberana y europea.

Retos: financieros, mercado, equipo… y estrategias aplicadas

Lecciones aplicables para otros emprendedores

1. Valida el problema demostrando el riesgo: No esperes a que los clientes te digan que tienen un problema de seguridad. Sal y muéstrales por qué están expuestos (como hizo Alias publicando vulnerabilidades en ROS 2 y robots colaborativos).
2. La experiencia previa es oro (Founder-Market Fit): El conocimiento de los fundadores en robótica (gracias al exit de Erle Robotics) les dio una credibilidad técnica inmediata que atrajo inversores estratégicos como Wayra. ¡Capitaliza tus fracasos y éxitos anteriores!
3. Alinea tu I+D con las prioridades geopolíticas: Financiar I+D en deep tech es costoso. Alias se alineó con la narrativa europea de «soberanía tecnológica» y «ciberresiliencia», lo que les abrió la puerta a la financiación masiva del EIC y el BEI. Investiga qué fondos públicos se alinean con tu tecnología.
4. Usa metáforas sencillas para tecnología compleja: Hablar de Robot Immune System (RIS) en lugar de una «Plataforma de Protección de Puntos Finales Robóticos» ayudó a los clientes y a la prensa a entender instantáneamente la propuesta de valor: una vacuna para los robots.

Sprints realizados por la empresa

Sprint 1 – Modelo de negocio y ajuste al mercado

Canvas actual (Business Model Canvas)

El modelo de negocio de Alias Robotics (B2B Deep Tech) se basa en la monetización de la propiedad intelectual avanzada (IA) y servicios de cumplimiento normativo, cruciales para sistemas ciberfísicos.

• Segmentos de Clientes: Fabricantes de robots (OEMs), grandes corporaciones industriales (ABB, CEFA), energía, banca, y entidades B2G (administración pública y cuerpos de seguridad).
• Propuesta de Valor:
  • Protección proactiva: Robot Immune System (RIS), que se instala en el robot, detecta y previene amenazas con una latencia mínima (< 100 us).
  • Automatización Avanzada: CAI PRO/alias1 (Superinteligencia) que permite a los profesionales de seguridad ser 11 veces más rápidos y reducir costes 156 veces en sus tareas.
  • Cumplimiento: Servicios de auditoría y certificación (CS4RLab) para cumplir con normativas como IEC 62443 y la Ley CRA.
• Canales: Venta directa (Enterprise), partnerships estratégicos (Telefónica, ABB), oficinas internacionales (Boston, Múnich) y plataforma Open Source (CAI).
• Relación con Clientes: Servicios profesionales de alto valor (consultoría, pen testing), soporte continuo (suscripción) y colaboración en I+D.
• Fuentes de Ingresos: Licencias de software (RIS, CAI PRO – €350/mes/usuario), proyectos de consultoría y auditoría, contratos de mantenimiento.
• Recursos Clave: Propiedad intelectual (patente de RIS, modelos LLM aliasX), equipo técnico multidisciplinar (IA, robótica, seguridad, biología), laboratorio certificado (CS4RLab).
• Actividades Clave: I+D en IA/ML y robótica, investigación ofensiva (descubrimiento de 0-days), desarrollo de producto open source y enterprise.
• Estructura de Costes: Alta inversión inicial en I+D (Deep Tech), salarios de equipo de alto perfil, costes de infraestructura tecnológica (servidores/cloud para LLM).

Evolución del modelo y pivotes hasta el canvas actual

El modelo ha pasado de un foco único en protección de endpoints robóticos a una plataforma de IA transversal.

Este pivote es clave: el dominio en el nicho robótico (el más complejo de proteger) sirvió como prueba de concepto para escalar hacia la IA en ciberseguridad general.

Plan de validación y camino al product‑market fit

El product-market fit se validó a través de tres vías:

1. Pruebas de concepto y pilotos industriales: RIS fue validado con pruebas piloto en entornos reales de clientes y centros tecnológicos (RPK, Vicomtech, EDI Latvia), obteniendo feedback técnico riguroso.
2. Validación de autoridad técnica: El equipo demostró la validez del problema publicando las vulnerabilidades críticas que resolvía su producto (ej. más de 100 vulnerabilidades en robots colaborativos).
3. Validación de rendimiento por IA (CAI): Se logró el fit en el mercado de la ciberseguridad automatizada al ganar competiciones internacionales (NeuroGrid CTF, superando a GPT-5 y a equipos humanos), lo que aportó pruebas objetivas de rendimiento.

Evidencias: churn %, NPS, repetición de compra…

• Adopción Open Source: El framework CAI cuenta con una comunidad de más de 50.000 usuarios y docenas de contribuidores, lo que es una métrica de adopción masiva y utilidad técnica.
• Tracción de Clientes: La compañía cuenta con un crecimiento orgánico sostenido y una lista de espera de clientes en aumento.
• Métricas de Eficiencia (CAI): CAI permite a los profesionales ser 11 veces más rápidos y reduce los costes 156 veces en comparación con las operaciones manuales, un ROI medible y extremo.

Sprint 2 – Viabilidad

Viabilidad económica

La viabilidad económica de Alias Robotics está garantizada por su enfoque deep tech que, aunque tiene altos costes fijos de I+D, promete márgenes elevados y un fuerte retorno sobre la inversión de capitalización.

• Precio y evolución de política de cobros: El producto principal CAI PRO se ofrece en un modelo SaaS a €350/mes/usuario para la edición profesional, incluyendo tokens ilimitados de su LLM especializado (alias1). Este precio es altamente competitivo frente a la alternativa de coste por token de otros modelos (ej. GPT-5 puede costar hasta €16.650/mes por 1 billón de tokens). RIS se vende mediante licencia recurrente per-robot.
• Estructura de costes y apalancamiento operativo a lo largo del tiempo: El coste principal es el know-how y el talento (equipo de IA y robótica). El desarrollo de CAI como software y framework permite un alto apalancamiento operativo: una vez desarrollado el modelo alias1 de 400 billones de parámetros, su distribución y licenciamiento a miles de usuarios y organizaciones (que ya usan CAI) tiene un coste marginal bajo en comparación con los servicios de consultoría manual.
• Rentabilidad: márgenes y beneficios actuales: Aunque las ventas registradas en las cuentas públicas pueden parecer bajas (ventas < €0.5M), la empresa está en una fase de I+D intensiva financiada por capital y grants estratégicos (EIC), buscando la consolidación de mercado. Los márgenes proyectados con CAI PRO son altos, dada la drástica reducción de costes que ofrece al cliente (156x).

Tecnología: usadas/desarrolladas (IA, IoT, Blockchain…); roadmap: prototipo → v1 → escalado cloud.

Alias Robotics es un claro ejemplo de empresa de base tecnológica avanzada, combinando Robótica, Ciberseguridad e Inteligencia Artificial.

• Tecnologías Desarrolladas:
  • RIS (Robot Immune System): Plataforma de Protección de Endpoints Robóticos (REPP) inspirada en la biología, con antivirus de última generación, cifrado de datos y prevención de intrusiones para robots (ej. Universal Robots, KUKA, MiR).
  • CAI (Cybersecurity AI): Framework de código abierto para crear agentes de IA para ciberseguridad, diseñado para la comunidad Bug Bounty y Red Teams.
  • alias1/alias0 (LLM): Modelos de Lenguaje Grande (LLM) propios especializados en ciberseguridad, con 400 billones de parámetros. alias1 es el modelo más capaz y sin restricciones para tareas de seguridad ofensiva/defensiva. alias0 es un LLM pionero enfocado en privacidad y soberanía de datos.
  • BlackBox: Herramienta de grabación forense para robots, permitiendo la identificación de ciberataques y fallos.
• Roadmap Tecnológico (Pivote):
  • Prototipo → V1 (2018–2020): Enfoque en RIS. Desarrollo interno de una solución plug & play con arquitectura modular para proteger la continuidad de negocio.
  • Crecimiento/Escalado (2020–2023): Integración con grandes partners (Telefónica, Kaspersky) y certificación industrial (IEC 62443).
  • Escalado IA (2024–2025): Inversión masiva en I+D para el desarrollo de CAI y alias1/alias0, lo que les permite expandir su oferta a la automatización de la ciberseguridad general. CAI PRO está optimizado para despliegue universal (servidores, cloud, dispositivos edge y robótica).

Innovación: producto, proceso, modelo, marketing; grado de innovación.

El grado de innovación de Alias Robotics es radical, ya que operan en la intersección de tres campos de vanguardia (robótica, IA y ciberseguridad).

• Innovación de Producto: Creación del Robot Immune System (RIS), un producto único bio-inspirado que no existía previamente en el mercado. El LLM alias1 especializado, que supera a los modelos generalistas (GPT-5) en su dominio.
• Innovación de Proceso: La aplicación de la IA (CAI) para automatizar tareas de ciberseguridad que tradicionalmente requerían la intervención manual de pentesters. CAI demostró ser 3.600 veces más rápido que los humanos en tareas específicas de CTF.
• Innovación de Modelo: Uso de un modelo Open Source + Enterprise para CAI. Esto democratiza la IA de ciberseguridad a través de la comunidad open source (CAI) y monetiza la capa avanzada (CAI PRO) con rendimiento superior y soberanía.
• Innovación de Marketing/Estrategia: Uso del Marketing de Autoridad (investigación ofensiva y divulgación) como motor de demanda, creando el mercado de ciberseguridad robótica.

Sprint 3 – Marketing & Ventas

Plan de ventas

El plan de ventas se centra en un ciclo de venta B2B de alto valor, donde la credibilidad técnica y el cumplimiento normativo son esenciales.

• Tipo de cliente: Principalmente B2B (Fabricantes de robots, integradores de sistemas) y B2G (Administración pública, defensa, cuerpos de seguridad).
• Buyer persona principal: Gerentes de Ciberseguridad (CISO), Directores de Tecnología Operativa (OT), y Jefes de Producción en entornos altamente automatizados, que se preocupan por evitar paradas y garantizar la seguridad física.
• Fuentes de ingresos: Licencias de software recurrente (SaaS para RIS y CAI PRO), servicios de consultoría y testing.
• Canales de captación:
  • Alianzas: Colaboración y distribución con players globales (Telefónica Tech, ABB).
  • Geográfico: Oficinas clave en Europa (Vitoria-Gasteiz, Múnich) y EE. UU. (Boston) para acceder a mercados industriales.
  • Comunidad Técnica: El framework CAI open source atrae a miles de usuarios que luego se convierten en clientes de la versión Enterprise (CAI PRO).
• Embudo de conversión:
  • Conciencia: Investigación (publicación de vulnerabilidades) y eventos de hacking (Black Hat).
  • Consideración: Uso del laboratorio CS4RLab para demostraciones y certificaciones de cumplimiento normativo (INCIBE).
  • Conversión: Licencias de suscripción (RIS/CAI PRO) y proyectos de consultoría.
• Publicidad y marketing (especial foco en digital): Su estrategia de marketing se centra en la autoridad del conocimiento y la divulgación de investigación (artículos científicos, notas de prensa de logros técnicos) más que en publicidad tradicional. Ejemplos incluyen la noticia de que CAI superó a GPT-5 en hacking o la revelación de vulnerabilidades en humanoides.

Plan de crecimiento de clientes

• Acciones clave para los primeros 100 clientes y escalado posterior: Los primeros clientes fueron validados en el entorno vasco y europeo (RPK, Vicomtech, EDI Latvia). El escalado posterior se logró al conseguir el apoyo de gigantes como Telefónica y ABB, que validaron la tecnología para un despliegue global.
• Motores de crecimiento:
  • Cumplimiento Normativo (Impulso Externo): La inminente Ley de Ciberresiliencia de la UE (CRA) convierte el cumplimiento en una necesidad para los fabricantes.
  • Eficiencia (Impulso IA): La capacidad de CAI PRO de reducir drásticamente costes y acelerar la respuesta (156x / 11x) impulsa la adopción por parte de equipos de ciberseguridad de alto nivel.
  • Alianzas Estratégicas: La colaboración con Telefónica Tech y la creación del laboratorio en Múnich les abrió puertas al mercado industrial europeo (especialmente Alemania).
• Escalabilidad: El producto RIS es una solución plug & play de software (REPP) instalada localmente, lo que facilita el despliegue masivo en flotas robóticas. CAI PRO, al ser una licencia SaaS/Enterprise basada en un LLM propio, tiene una escalabilidad prácticamente ilimitada, pudiendo monitorizar cientos de agentes de seguridad con un solo operador humano.
• Cuellos de botella y soluciones aplicadas: El cuello de botella en deep tech a menudo es el talento especializado. Alias lo resuelve atrayendo talento técnico a través de su comunidad open source y mediante un equipo directivo con una base científica y emprendedora muy sólida.

Plan de internacionalización

La empresa ha tenido una visión global desde el día uno, impulsada por la naturaleza internacional de la robótica.

• Primeros países objetivo: Europa (España, Alemania/Múnich) y América (Estados Unidos/Boston).
• Criterios de priorización: Priorizar países con alta densidad de robótica industrial (Alemania) y con ecosistemas tecnológicos avanzados (Boston, donde se encuentran MIT y Harvard).
• Modos de entrada: Establecimiento de oficinas de I+D y comerciales (Vitoria-Gasteiz, Boston), y la creación de showrooms /laboratorios de investigación conjuntos (Múnich con Telefónica). Actualmente, tienen clientes y presencia en Europa, América y Asia Pacífico.

Sprint 4 – Financiación

Necesidades de financiación por etapa y cómo se consiguieron; dificultades.

El patrón de financiación de Alias Robotics es el de una Deep Tech estratégica: combinar capital de riesgo temprano con capital paciente masivo de instituciones públicas europeas para financiar I+D compleja.

Financiación pública: subvenciones y ayudas.

La financiación pública, especialmente la europea, fue un motor fundamental que validó la calidad del proyecto y redujo el riesgo de capital para los inversores privados.

• Programa EIC Accelerator: Es el hito más importante. Alias Robotics fue seleccionada entre 1.083 propuestas de toda Europa, recibiendo €2.5M en subvenciones directas y el compromiso de inversión de €2.5M del Banco Europeo de Inversiones (BEI) en la Serie A. Esto no solo es capital, sino una certificación de la excelencia y la relevancia estratégica de la empresa.
• Otros Programas: Recibió apoyo de programas como NEOTEC, Hazitek (Gobierno Vasco), Instrumento PYME de la Comisión Europea (Fase 1), y apoyo de BIC Araba.

Inversores privados: business angels, VC; grado de invertibilidad.

El equipo fundador demostró un alto grado de invertibilidad por su historial anterior (Erle Robotics).

• Inversores Tempranos: Baron Capital y Asider participaron en la ronda pre-seed de €750.000.
• Inversor Estratégico: La inversión de Wayra (Telefónica Tech Ventures) en 2020 fue clave, ya que no solo aportó capital, sino una alianza estratégica que condujo a la apertura del laboratorio en Múnich, integrando a Alias en el ecosistema de ciberseguridad corporativa de Telefónica.

Sprint 5 – Estrategia y desarrollo personal

Estrategia competitiva

• Análisis sector (TAM/SAM/SOM, competidores), mapa competitivo y rivalidad: El mercado de ciberseguridad robótica está proyectado para crecer a una tasa anual del 11.7%, alcanzando los $11.6 mil millones para 2033. Alias Robotics se posiciona en el nicho de «Ciberseguridad de Robots» (donde son pioneros) y en el mercado más amplio de «IA para Ciberseguridad/OT» (donde compiten contra gigantes como IBM, Cisco, Fortinet, Trend Micro, y Mobilicom). En 2025, Alias Robotics se clasifica como la 2ª mejor competidora financiada en su sector por Tracxn.
• Ventaja competitiva sostenible y estrategias para lograrla:
  1. Soberanía y LLM Propio: Crear alias1 garantiza que su IA opera sin la censura o restricciones de los modelos estadounidenses (GPT-5, Claude) en tareas de hacking ético, a la vez que cumple con normativas europeas (GDPR, NIS2).
  2. Liderazgo de Nicho (OT/Robótica): Su conocimiento íntimo de los sistemas ciberfísicos (ROS, arquitecturas de robots) les da una ventaja técnica insuperable sobre competidores generalistas de IT.
  3. Métricas de ROI Extremas: La capacidad de ofrecer 11x más velocidad y 156x más reducción de costes mediante CAI es una ventaja económica difícil de igualar.
• Factores de éxito: La I+D intensiva y la capacidad de pivotar estratégicamente del producto (RIS) a la plataforma (CAI), expandiendo el mercado sin perder su especialización original.

Equipo humano

El éxito de Alias Robotics se basa en un equipo directivo que combina experiencia emprendedora previa (serial entrepreneurship), conocimiento científico profundo y foco en la ejecución financiera.

• Fundadores & Equipo promotor:
  • David Mayoral Vilches: Fundador inicial. Destacada trayectoria en robótica, vendió su primera empresa (Erle Robotics) en 2016. Reconocido en Forbes 30 Under 30 Europe (2019). Pertenencia a colectivo: Joven (<30 cuando fue reconocido por Forbes).
  • Víctor Mayoral-Vilches (CSO): Cofundador y arquitecto técnico clave. Doctor en ciberseguridad robótica. Lidera la investigación ofensiva y la divulgación de riesgos.
  • Endika Gil-Uriarte (CEO): Biólogo celular, líder de la investigación de RIS (el sistema bio-inspirado). Lidera la ejecución de la compañía.
  • Unai Ayúcar Carbajo (CTO): Responsable de la compleja infraestructura técnica y el desarrollo del LLM alias1 (400 billones de parámetros).
  • Jon Ander Ruiz-Alcalde (CFO): Enfocado en la estrategia financiera y el escalado, crucial en la fase de crecimiento acelerado y en la gestión de la ronda EIC/BEI.
  • Maite del Mundo (CMO): Directora de Marketing y Comunicación, centrada en la narrativa de soberanía digital y ética europea.
• Competencias emprendedoras del equipo: La fortaleza radica en la competencia crítica de visión tecnológica de futuro (identificaron la necesidad de seguridad robótica antes que el mercado) y rigor en la I+D (demostrado por las publicaciones científicas y la creación de modelos LLM propios). Reforzaron las carencias iniciales en gestión financiera y comercial al incorporar perfiles especializados (CFO y CMO) en la fase de escalado.
• Miedos/bloqueos iniciales y cómo se superaron: El principal bloqueo fue la percepción inicial de que la robótica era segura. Se superó con la estrategia de evidencia (publicando las vulnerabilidades).

Sostenibilidad e Impacto

La visión de Alias Robotics tiene un impacto significativo en la seguridad y la autonomía tecnológica.

• Triple balance: económico · social · ambiental:
  • Económico: Creación de un producto altamente rentable (CAI PRO) y de puestos de trabajo de alto valor en tecnología deep tech. Proyecciones de 210 empleos directos + indirectos para 2026 y €8M de facturación para 2026 (proyecciones de 2019).
  • Social: El trabajo de la empresa garantiza la seguridad y la vida humana al proteger robots que interactúan con personas en entornos médicos o industriales. Promueven una IA ética, transparente y humana, defendiendo la soberanía tecnológica europea.
  • Ambiental: Aunque no se citan métricas directas de CO2, la protección de infraestructura industrial crítica y OT contribuye a la continuidad de los procesos productivos, lo que es esencial para la sostenibilidad industrial.
• Impacto positivo alcanzado: CAI es utilizado por cuerpos y fuerzas de seguridad del estado en investigaciones contra el cibercrimen. El acuerdo con la Diputación Foral de Álava para automatizar la seguridad de la infraestructura pública es un ejemplo de impacto B2G local.

Consejos accionables para otros emprendedores

1. Conviértete en la Autoridad que Crea el Mercado: Si tu nicho es nuevo (como la ciberseguridad robótica en 2018), no esperes a que la demanda llegue; créala tú. Enfoca tu I+D a exponer los riesgos (vulnerabilidades, teardowns) y presenta tus hallazgos en foros de prestigio (Black Hat) para que el mercado te vea como el experto que tiene la solución.
2. Abraza el Open Source con Estrategia Enterprise: Utilizar un framework abierto como CAI ha creado una comunidad masiva de 50.000 usuarios. Esto valida y acelera el desarrollo de tu tecnología. Monetiza la capa avanzada (superinteligencia, tokens ilimitados, cumplimiento normativo) a través de la versión PRO, garantizando un ecosistema sostenible.
3. La Soberanía Digital es un Argumento de Venta Premium: En sectores críticos (gobierno, banca, energía), a los clientes les importa dónde se procesan sus datos. Desarrollar un modelo de lenguaje propio (alias1) con infraestructura europea y cumplimiento GDPR/NIS2 no es solo un reto técnico; es una ventaja competitiva clave frente a los gigantes estadounidenses.