Un reciente informe de la iniciativa NANDA del MIT revela que un sorprendente 95% de los proyectos de inteligencia artificial generativa en las empresas están fracasando. Sin embargo, en lugar de abandonar esta tecnología, las organizaciones más avanzadas están experimentando con sistemas de inteligencia artificial que pueden aprender y ser supervisados. Aquí es donde entra Maisa AI. Esta startup, que tiene un año de vida, ha construido su enfoque en la idea de que la automatización empresarial necesita agentes de IA responsables, no cajas negras opacas.
Con una nueva ronda de financiación de 25 millones de dólares liderada por la firma de capital de riesgo europea Creandum, Maisa ha lanzado Maisa Studio, una plataforma autogestionada y agnóstica a modelos que ayuda a los usuarios a desplegar trabajadores digitales que pueden ser entrenados con lenguaje natural. Aunque esto puede sonar familiar, Maisa sostiene que su enfoque es fundamentalmente diferente. “En lugar de usar IA para construir las respuestas, usamos IA para construir el proceso que debe ejecutarse para llegar a la respuesta — lo que llamamos ‘cadena de trabajo’”, explicó David Villalón, CEO de Maisa.
El principal arquitecto detrás de este proceso es Manuel Romero, cofundador y Director Científico de Maisa, quien anteriormente trabajó con Villalón en la startup española Clibrain. En 2024, ambos se unieron para desarrollar una solución a las alucinaciones de la IA, ya que se dieron cuenta de que “no se podía confiar en la IA”, según Villalón. No son escépticos sobre la IA, pero creen que no será factible que los humanos revisen “tres meses de trabajo en cinco minutos”.
Para abordar esto, Maisa utiliza un sistema llamado HALP, que significa Procesamiento LLM Aumentado por Humanos. Este método personalizado funciona como estudiantes en la pizarra: pregunta a los usuarios sobre sus necesidades mientras los trabajadores digitales esbozan cada paso que seguirán. Además, la startup desarrolló la Unidad de Procesamiento del Conocimiento (KPU), un sistema determinista diseñado para limitar las alucinaciones.
Aunque Maisa comenzó abordando este desafío técnico en lugar de un caso de uso, pronto se dio cuenta de que su apuesta por la confianza y la responsabilidad resonaba con empresas que buscan aplicar la IA a tareas críticas. Actualmente, clientes que utilizan Maisa en producción incluyen un gran banco y empresas de los sectores automotriz y energético. Al servir a estos clientes empresariales, Maisa espera posicionarse como una forma más avanzada de automatización de procesos robóticos (RPA) que desbloquea ganancias de productividad sin que las empresas tengan que depender de reglas rígidas o programación manual extensa.
La startup también ofrece la opción de implementación en su nube segura o a través de implementación local. Este enfoque centrado en las empresas significa que la base de clientes de Maisa es aún muy pequeña en comparación con los millones que utilizan plataformas de codificación de estilo libre. Sin embargo, mientras estas plataformas buscan atraer a clientes empresariales, Maisa avanza en la dirección opuesta con Maisa Studio, diseñado para aumentar su embudo de clientes y facilitar la adopción.
Con sedes en Valencia y San Francisco, Maisa ya tiene una presencia en EE. UU., como lo refleja su tabla de capitalización; su ronda de presemilla de 5 millones de dólares en diciembre pasado fue liderada por las firmas de capital de riesgo NFX y Village Global. Además, se ha confirmado que la firma estadounidense Forgepoint Capital International participó en esta nueva ronda a través de su empresa conjunta europea con el banco español Banco Santander, lo que resalta su atractivo para sectores regulados.
Enfocarse en casos de uso complejos que exigen responsabilidad de usuarios no técnicos podría ser un diferenciador para Maisa, cuyos competidores incluyen CrewAI y otros productos de automatización de flujo de trabajo impulsados por IA. En una publicación en LinkedIn, Villalón destacó esta “fiebre del marco de IA”, advirtiendo que el “inicio rápido” se convierte en una larga pesadilla cuando se necesita fiabilidad, auditabilidad o la capacidad de corregir lo que salió mal.
Con el objetivo de ayudar a la IA a escalar, Maisa planea utilizar su financiación para crecer de 35 a hasta 65 empleados para el primer trimestre de 2026 y así satisfacer la demanda. A partir del último trimestre de este año, la startup anticipa un crecimiento rápido al comenzar a atender su lista de espera. “Vamos a mostrar al mercado que hay una empresa que está entregando lo que se ha prometido, y que está funcionando”, concluyó Villalón.
