Maisa, la start up valenciana que quiere liberar a la banca de OpenAI, ya sueña con la Bolsa

La inteligencia artificial se enfrenta a un problema cuando deja de responder preguntas y empieza a ejecutar tareas que afectan al funcionamiento de una empresa. No basta con que un modelo genere una respuesta convincente. Tiene que demostrar que es correcta, explicar cómo ha llegado a ella y repetir el resultado de forma consistente. “Ese problema no está resuelto”, advierte David Villalón, CEO y cofundador de Maisa. De hecho, “las nuevas generaciones de modelos ofuscan incluso más lo que piensan. Tienes todavía menos transparencia para saber si lo que dicen que han hecho lo han hecho o no”. La compañía valenciana, fundada en 2024 por Villalón y Manuel Romero, ha hecho de esa falta de garantías su negocio. Desarrolla “trabajadores digitales”, agentes que ejecutan de principio a fin procesos críticos, como la incorporación de un cliente bancario o un cierre contable, y que dejan una traza para reproducir y auditar cada paso. Por eso se dirige a banca, seguros y energía, sectores que rinden cuentas ante auditores, gestionan datos sensibles y cutos procedimientos están sujetos a controles. Esa trazabilidad es la base de su tecnología, bautizada KPU (Knowledge Processing Unit). Con ella, Maisa entrena un modelo propio para cada cliente, que deja así de depender de OpenAI o Anthropic. Cada operación de sus trabajadores digitales genera una traza que permite reproducir los pasos seguidos y examinar posibles fallos. Con ello se pretende resolver la falta de control sobre las decisiones de la IA, pero también el coste de mantenerla en funcionamiento. Villalón asegura que Maisa ha conseguido reducir hasta un 96% los costes en determinados casos. Como ejemplo, cita una operación cuyo consumo de modelos externos suponía 200.000 euros al mes en tokens y que podría pasar a un coste de infraestructura de entre 10.000 y 15.000 euros mensuales. La propuesta se enfrenta, sin embargo,a una dificultad común al conjunto del sector como es convertir las demostraciones de IA en herramientas que funcionen de manera sostenida en el trabajo real. Según el MIT, el 95% de las organizaciones no obtuvo retorno alguno de sus inversiones en IA generativa en 2025. “Es muy fácil hacer pruebas de concepto; extraordinariamente difícil mantenerse en producción”, resume. La empresa asegura haber superado los cuatro millones de ejecuciones en producción en los últimos ocho meses, aunque esa cifra, por sí sola, no permite conocer la tasa de errores ni el rendimiento de los sistemas. Las cifras acompañan. Maisa captó 4,8 millones de euros en diciembre de 2024 y, en agosto de 2025, 25 millones de dólares (21,4 millones de euros) en una ronda liderada por Creandum, la mayor ronda semilla del sector en España. Gartner y Deloitte la incluyen entre las start-ups de IA con más potencial. En diciembre preveía cerrar 2025 con cinco millones de euros de facturación. Este año, sus ingresos recurrentes anuales (ARR) se han multiplicado casi por diez respecto al anterior y la facturación total, entre 12 y 14 veces. Para 2027 aspira a volver a multiplicar el negocio. “Si nos quedamos en un crecimiento del 5 también sería brutal”. La compañía supera ya las 100 personas, repartidas entre España, Londres, Estados Unidos y más de diez países europeos. A sus oficinas de Madrid, Barcelona y Valencia acaba de sumar Murcia, y prevé duplicar la plantilla española en los próximos seis a doce meses, sobre todo en ingeniería, producto y comercialización. Prepara su entrada en dos o tres países europeos más, entre Suiza, Reino Unido, Alemania y los nórdicos, y espera que Estados Unidos gane peso el próximo año. Contempla una nueva ronda, “mucho más estratégica”, para sumar socios que abran mercados, no “una valoración loca”. El horizonte final es la Bolsa. “La salida a bolsa es la idea. Nos encantaría, no sé si en 2030 o en 2035”, admite Villalón, que descarta una venta rápida y aún no sabe en qué mercado cotizaría. “Sería lo más bonito, que todo el mundo pueda participar de Maisa de cierta manera”. Por ahora lo plantea como “un sueño y un camino a seguir”. Antes tendrá que demostrar a escala que en la IA empresarial “el que acaba ganando es el que se queda en producción”.