Escalar una empresa deep tech no se parece a lo que imaginas

MWC 2026. Deep Tech Panel. Vanesa Saiz. Geniova.

El caso real de Geniova: IA, operaciones y el reto de industrializar innovación

MWC 2026.

https://www.mwcbarcelona.com/agenda/speakers/17309-vanesa-saiz

Esta conversación tuvo lugar en Mobile World Congress 2026, uno de los eventos tecnológicos más importantes del mundo.

Participé como speaker en la sesión “Funding Deep Tech: Lessons from Both Sides of the Term Sheet”, compartiendo escenario con inversores y operadores del ecosistema para analizar cómo se financian y escalan las compañías deep tech desde ambos lados de la mesa.

La conversación abordó temas clave para cualquier startup que trabaje con tecnología profunda: la relación entre propiedad intelectual y capital, los ciclos de financiación más largos, los retos regulatorios y cómo las decisiones de inversión se traducen en ejecución operativa dentro de las compañías.

Este tipo de debates reflejan algo que muchas veces no aparece en los titulares: el verdadero reto de deep tech no es solo levantar capital, sino construir organizaciones capaces de ejecutar durante ciclos largos de innovación.

En el escenario hablamos de inteligencia artificial, deep tech y el futuro de la innovación europea. Pero la conversación que realmente importa ocurre fuera del escenario. Porque cuando estás dentro de una empresa deep tech, la innovación no se parece a lo que solemos contar.

No es una idea brillante que se convierte en producto y luego en empresa.Es algo mucho más complejo. Más desordenado. Y mucho más humano.

En Geniova, donde trabajo como Managing Director, estamos viviendo ese proceso desde dentro: desarrollar, validar clínicamente, industrializar y escalar globalmente una tecnología médica patentada. Todo al mismo tiempo. Y esa experiencia te enseña rápidamente una cosa: la innovación no es un problema tecnológico. Es un problema de orquestación.

El caso Geniova: industrializar innovación médica a escala global

Geniova es una empresa de tecnología médica que ha desarrollado un sistema híbrido de ortodoncia que combina: la potencia clínica de los brackets tradicionales con la estética de los alineadores invisibles.

Pero el verdadero reto no es inventar la tecnología. Es industrializarla y llevarla al mercado global. Eso implica trabajar simultáneamente en múltiples frentes:desarrollo de propiedad intelectual validación clínica industrialización del proceso de fabricación, regulación internacional, expansión comercial. Este tipo de empresas no escalan código. Escalan realidad física. Materiales. Máquinas. Procesos. Regulación. Personas.

Y nada de eso ocurre de forma secuencial. Todo ocurre a la vez.

El gran error al analizar deep tech: pensar que el problema es capital

Cuando se habla de deep tech, casi siempre aparecen las mismas preguntas. ¿Hay suficiente capital? ¿Los ciclos de desarrollo son demasiado largos?

Después de años trabajando en startups y ahora dentro de Geniova, diría que eso explica solo una pequeña parte del problema. Aproximadamente un 10%. El 90% restante es complejidad organizativa.

Porque en una empresa deep tech estás intentando hacer al mismo tiempo: construir tecnología nueva, validarla clínicamente, industrializar un proceso que no existía, organizar equipos internacionales y llevar el producto al mercado. Arreglas una cosa y rompes cinco más.

Cambias un material y afecta al proceso industrial. Ajustas el proceso industrial y cambia la validación clínica. Modificas la validación clínica y cambia el modelo comercial. La verdadera habilidad no es inventar tecnología.

Es orquestar sistemas complejos en movimiento.

Cómo la IA está cambiando la forma de operar una empresa deep tech

Uno de los cambios más importantes que estamos viviendo en Geniova es el impacto de la inteligencia artificial en la operación diaria.

Hay un mantra que repito mucho en startups: No estamos reinventando la rueda.

Las empresas que se mueven rápido siempre han tenido los mismos problemas. La diferencia es que antes resolverlos requería muchos más recursos. La inteligencia artificial está cerrando ese gap.

1. La IA cambia la toma de decisiones

En cualquier startup ocurre lo mismo. Cada departamento tiene su propia interpretación del negocio. Ventas piensa que el problema es el producto. Producto piensa que el problema es ventas. Marketing piensa que el problema es el posicionamiento. La IA no elimina el caos. Pero elimina algo que lo hacía mucho peor: la política interna. En Geniova analizamos más de 10.000 casos clínicos utilizando IA. Por primera vez pudimos ver el negocio completo. Y los datos dijeron algo que nadie quería decir en voz alta: una parte del negocio destruía valor, mientras otra lo generaba.

Cuando los datos son claros, las conversaciones dejan de ser ideológicas. Se vuelven estratégicas. La IA no sustituye la intuición. Pero democratiza el acceso a la realidad del negocio.

2. La IA acelera el análisis, pero no la física

Otro cambio enorme es la velocidad de ejecución. En Geniova estamos industrializando algo que no tiene precedentes en el mercado. Para hacerlo bien tenemos que entender simultáneamente: plásticos, biomecánica, nuevas tecnologías de fabricación, procesos industriales

Hace unos años, construir una base analítica sólida podía llevar más de un año solo en papel. Hoy podemos llegar al mismo punto en dos meses. Pero hay una diferencia clave. La IA comprime el tiempo analítico. No comprime el tiempo físico.

Las máquinas no funcionan más rápido porque uses inteligencia artificial. Todavía hay que fabricar. Testear. Iterar. Validar clínicamente.

La diferencia es que llegas al proceso físico mucho más informado, con menos hipótesis equivocadas y menos capital quemado.

En otras palabras: fallas antes y fallas más barato.

3. La IA está cambiando la estructura de los equipos

Otro efecto interesante de la IA es cómo está transformando la estructura de las organizaciones.

En Geniova estamos viendo cambios muy concretos: procesos clínicos que antes tardaban 90 minutos ahora tardan 10, análisis de marketing que antes requerían dashboards manuales ahora se generan automáticamente, los equipos operan con mucha más información en tiempo real. Esto libera una enorme capacidad operativa.

Un mismo perfil puede gestionar más mercados, más casos y más complejidad. Y eso cambia completamente el diseño organizativo. En lugar de estructuras jerárquicas grandes, aparecen equipos pequeños y autónomos.

El modelo que compañías como Google o Spotify llevan años perfeccionando: squads, tribus, equipos autónomos con objetivos claros.

La paradoja es interesante. Parece un paso atrás. En realidad es un paso hacia delante. Porque el verdadero poder de una startup nunca estuvo en el tamaño de su oficina o en el número de empleados.

Estaba en la velocidad de ejecución de equipos pequeños con objetivos claros. La IA permite recuperar esa agilidad incluso cuando la empresa escala.

Lo que realmente significa escalar innovación

Después de años trabajando en startups y ahora dentro de una empresa deep tech, hay algo que tengo claro. La innovación no es una historia tecnológica.

Es la capacidad de orquestar sistemas complejos simultáneamente:

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Todo al mismo tiempo. Todo cambiando constantemente. Ese es el verdadero reto de escalar una empresa deep tech. Y ese es el journey que estamos viviendo hoy en Geniova.

Sobre la autora

Vanesa Saiz Marugán es fundadora de Tellus y operating partner especializada en el escalado de startups tecnológicas.

A lo largo de su carrera ha trabajado en el crecimiento y transformación de compañías en distintos sectores tecnológicos, incluyendo SaaS, fintech, edtech y deep tech, ayudando a equipos fundadores a estructurar operaciones, alinear organizaciones y convertir innovación tecnológica en negocios escalables.

Ha participado en el desarrollo y expansión de empresas como Bit2Me (fintech y cripto), una de las plataformas de activos digitales más relevantes de Europa; Zinklar (SaaS de consumer insights utilizado por grandes marcas para tomar decisiones basadas en datos); y World Mastery (edtech internacional especializada en formación de alto rendimiento).

Actualmente forma parte del equipo directivo de Geniova, una empresa de tecnología médica que está desarrollando e industrializando un sistema híbrido de ortodoncia que combina la potencia clínica de los brackets tradicionales con la estética de los alineadores invisibles, llevando esta innovación a clínicas de distintos mercados internacionales.

Desde Tellus, colabora además como Operating Partner con fondos de venture capital, participando en el escalado de compañías de su portfolio y apoyando a los equipos fundadores en retos clave de crecimiento como estructura organizativa, operaciones, ejecución estratégica y toma de decisiones basada en datos. Entre los inversores con los que colabora se encuentra Inveready, uno de los fondos de venture capital más activos en Europa.

Su trabajo se centra en ayudar a compañías tecnológicas a escalar cuando la complejidad organizativa empieza a crecer más rápido que el negocio.