De ALGORITMO a EMPRESA MILLONARIA | Alex Martí de Mitiga Solutions | Podcast #297

Mitiga es una spin-off del Centro Nacional de Supercomputación, que básicamente lo que hace es predecir y reducir el riesgo contra catástrofes naturales. De que de alguna manera encontramos una fórmula mágica que dejamos de emitir CO₂. Solo las emisiones del océano, del carbono que se ha secuestrado y por recirculación vuelve a salir a la atmósfera, seguiría subiendo la tendencia .

Hasta el 2100, un aumento de temperatura global de un grado y medio, de tres grados, de cuatro grados. Y si asocias esos-- esas tendencias a los efectos cascada que comenta-- que comentábamos, es la cantidad de catástrofes naturales que vemos.

Viendo esto cada día, ¿tú duermes por la noche? No sé, tienes hijos, no sé si tienes hijos. Pero planteaté el futuro de la humanidad.

No tengo hijos, pero... I mean, duermo porque siento que estamos haciendo algo al respecto.

Bienvenidos a un nuevo episodio del podcast de Itnig. Esta semana voy a estar con Alex Martí, fundador y CEO de Mitiga, que como su nombre indica, se dedica a mitigar grandes catástrofes naturales. Es un negocio muy diferente de lo que tenemos habitualmente en el podcast de Itnig. En su caso, venden a grandes aseguradoras.

Cómo utilizamos los modelos meteorológicos para una aseguradora, que lo que le interesa es saber el riesgo en un año, es decir, no en un año, pero durante el año-

Ya.

Es distinto. Entonces tú ya vas a escalas seasonal, estacionales. Quieres saber pues si el verano va a ser más riesgo que el invierno o el otoño, etcétera. Entonces, los modelos meteorológicos se utilizan de formas distintas en función de la escala temporal que los estás mirando.

Para mí, lo más interesante de Mitiga es su inception: cómo se generó en la universidad; cómo se negoció con la universidad la transferencia de la propiedad intelectual; cómo eso conllevó que la universidad a día de hoy es socia de la empresa; cómo se formó este pequeño primer equipo de científicos que estaban trabajando en un mundo totalmente diferente y pasaron a trabajar en el sector privado; cómo se han conseguido financiar hasta ahora, en parte con financiación pública, pero también con financiación privada, que este año han levantado más de catorce millones de euros.

Y en general, cómo han pasado de un algoritmo en el supercomputador de Cataluña a una empresa que ya factura varios millones de euros y que está creciendo a un ritmo relevante. Y el podcast de esta semana es posible gracias a Factorial, que es la plataforma de recursos humanos que ayuda a las empresas a simplificar la gestión de sus equipos, de sus personas.

Desde la selección, cómo publican una oferta reciben y colaborativamente acaban eligiendo los candidatos seleccionados que entran a trabajar en la empresa, hasta el onboarding, la gestión de los contratos, las distintas versiones de los contratos y la automatización de la captación de cualquier incidencia que interviene en el proceso de nóminas, hasta la gestión de los softwares que una empresa tiene contratadas.

Si queréis sin ningún compromiso ver cómo funciona el software de Factorial, tenemos un equipo de producto destinado a enseñároslo. Y sobre todo decíd en la demo que venís desde el pódcast de Itnig y recibiréis un trato especial. Por último, os animo que os suscribáis al canal de YouTube, Spotify, Apple Podcast y dejadnos comentarios.

Yo los leo todos buenos y malos. Y dadle al like si os ha gustado. Muchísimas gracias. Y os dejo con Álex y el caso de Mitiga.

Bienvenidos una semana más al podcast de Itnig. Yo soy Bernat Farrero y estoy con Alex Martí. ¿Qué tal, Alex?

¿Qué tal? Un placer.

Álex es el fundador de Mitiga.

Mhm.

¿Qué es Mitiga?

Mitiga es una spin-off del Centro Nacional de Supercomputación, que básicamente lo que hace es predecir y reducir el riesgo contra catástrofes naturales asociadas al cambio climático.

Vale. Es curioso que describas la empresa como una spin-off.

Sí, y qui-quizás esto es, es un poco herencia, ¿no? Pero cuando escribimos Mitiga siempre intentamos explicar de dónde viene la empresa. Esto-- Mitiga no nace de, de un PowerPoint y siempre digo que doy mucho respeto a aquellos emprendedores que consiguen crear una empresa desde un PowerPoint. Pero Mitiga nace de años de investigación, de una tecnología que ha sido, pues validada por la, por la ciencia, por la comunidad científica de investigación y se transfiere ese conocimiento hacia una spin-off.

Entonces, es importante remarcarlo porque los orígenes es lo que marca de alguna manera el día a día de Mitiga. Ese scientific acumen, esa, ese rigor científico en aquello que haces es, eh, es esencial para diferenciarte con otros competidores en el mundo donde estamos.

Prevención de catástrofes naturales. Ese problema, ¿quién lo tiene? ¿Quién es el cliente?

Ese problema lo tienen tres grandes grupos. Los que serían los tomadores del riesgos: aseguradoras, reaseguradoras, sector financiero.

Aunque normalmente las aseguradoras no cubren en caso de catástrofe natural. ¿O sí hay algunas que sí?

Sí, sí, la mayoría sí.

¿Sí?

Los incendios forestales, las inundaciones, las tormentas de granizo. Eh, sí, todo esto está cubierto. Lo que estamos viendo ahora es que porque el riesgo, ya iremos en este, ya lo comentaremos, porque el riesgo es tan caro, ¿no?, está siendo muy caro cubrir el riesgo. Por ejemplo, incendios en California.

Hay algunas grandes aseguradoras que están saliendo de California y no están proveyendo ya de, de seguro. Por ejemplo State Farm acaba de anunciar de que ya no va a dar seguro de, de i-incendios forestales.

Vale. Decías grupos aseguradoras.

Aseguradora, reaseguradora, sector financiero. Este es el grupo de tomadores del riesgos. Aquellos que tienen de manejar el riesgo, lo que se llaman risk managers son los grupos que manejan el riesgo de sus activos de grandes empresas. Por ejemplo, pues una grande, una grande empresa en el sector real state que tenga millones de assets tiene que manejar el riesgo en función de si un edificio, pues en unos años va a estar inundado, si va a tener, ah, problemas a nivel de impermeabilización por grandes temperaturas, lluvias, etcétera.

Todas estas grandes empresas necesitan...

BlackRock, Blackstone.

Blackstone BlackRock, Cashman Wakefield, CBRE, etcétera.

Mmm.

Y luego finalmente, y esto más debido a la nueva regulación, todo lo que son asset managers. Ahora, desde la nueva regulación europea y varias regulaciones internacion-internacionales dicen que a partir de quinientos trabajadores Cualquier empresa que tenga assets tiene que reportar su riesgo físico, transicional y climático.

Entonces esto se hizo-

¿Qué significa? O sea eso qué tipo de assets...

Por ejemplo, mmm, cualquier empresa que tenga más quinientos trabajadores y tenga oficinas-

Mhm.

Por ejemplo, ¿no? De propiedad. Eh, a, a partir de enero del 2023 ha salido una regulación que es la EU Taxonomy for Climate Change, que te requiere reportar, por ejemplo, tu riesgo físico. Ahora es voluntario hasta de aquí uno o dos años, que será obligatorio. ¿Qué significa reportar el riesgo físico? Pues tú para este edificio tienes que reportar cuál es tu riesgo contra incendios, contra inundaciones, contra temperaturas extremas, etcétera, etcétera, etcétera.

Un score que te diga: «Yo tengo este riesgo». El riesgo transicional es el riesgo que me-- que yo voy a sufrir por tener una disrupción porque ocurra una catástrofe natural, por ejemplo, en supply chain. Si hay una gran inundación y las carreteras quedan cortadas y yo soy un proveedor de X y no voy a poder hacer mi ruta de A a B, ¿cómo lo voy a gestionar?

Todo esto se va a tener que reportar y hay un formulario-

¿Qué significa reportar? O sea, es, es papeleo, es un papeleo que está en algún sitio.

Ahora es papeleo. Son unos informes que tú tienes que hacer, que tienen que estar aprobados, básicamente.

¿Aprobados por quién?

En este-- si estás en Europa, la regulación europea te marcará, pues cuál es el framework regulatorio, en este caso el EU Taxonomy for Climate Change.

¿Y si no lo aprueban?

Pues tendrá sanciones.

¿De cuánto?

Esto no está determinado aún, eh, por la regulación, pero bueno, irán escalando. Es como en su momento salió la certificación energética de que durante unos años era voluntario, luego era necesario y al final es obligatorio. Ya no te puede-- ya no te re-te registran un piso si no tienes la certificación energética, pues será-- seguirá el mismo proceso.

Y al final, el objetivo de la Comisión Europea es que haya una concienciación de cuál es el riesgo climático asociado a cada uno de los assets que tú puedas tener. Y por tanto-

Pero tampoco puedes hacer mucho por el riesgo climático, ¿no? Como empresa.

Hay cosas que sí que puedes hacer y hay cosas que no puedes llegar a hacer. Entonces, las que puedes, eh, llegar a hacer es, am, por ejemplo, cuando estás haciendo ciertas edificaciones y cuando te haces ciertas mejoras del edificio, ya las tienes que hacer tien-- bajado unos patrones. Entonces estos patrones también te los determina todo este tipo de regulación.

Y lo que es necesario es que si no puedes hacer nada, tengas una cobertura asociada. Volvemos a los tomadores del riesgo. O sea, tú no vas a poder tener un riesgo por encima de un cierto valor y no tener un plan de acción o tener un plan de, em, coletterización a ese riesgo.

Eso es diferente de la sostenibilidad, ¿no? De por ejemplo, pues del uso del plástico o ese tipo de cosas. Eso es otro-

Sí.

Otra ventanilla.

La gente aún pone lo que sería sostenibilidad y clima dentro de la misma, si quieres, carpeta y, y de alguna manera no-- incluso dentro del clima, hay clima y clima. Hay clima, lo que sería el carbon accounting, carbon credits y todo esto, y luego hay toda la, la parte del riesgo climático, que es...

Que es diferente.

Es diferente, el modelo es distinto, tie-- evidentemente, la, las condiciones económicas asociadas a, a los impactos son distintos, es...

Hay muchas empresas, muchas startups que han salido ofreciendo, pues contadores de carbón, ¿no? De, o sea, el consumo de, de carbono.

La huella de carbono.

La huella de carbono asociado a muchas actividades, ¿no? Y eso también es algo que hay cierta amenaza de que estará regulado, que tendremos que reportar. Aquí en Europa nos encanta reportar cosas, ¿no? Entonces, al final, oye, las empresas tienen que reportar muchas cosas, ¿no? Y aparecen startups que de alguna forma, eh, te ayudan a contar esto y reportarlo, ¿no?

Mhm.

Eh, pero en vuestro caso no, no tiene que ver con la huella de carbono.

No.

No ayudáis en eso.

No. No, no, no.

¿No tiene sentido que tener una especie de all in one de todo lo que es regulación -

Sí-

climática, de sostenibilidad, etcétera?

Seguramente que sí. Al fin y al cabo, las cosas están interconectadas hasta cierto punto, pero tú cómo modelas una potencial huella de carbono no tiene nada que ver cómo modelas, por ejemplo, pues un potencial riesg foresta-- incendio forestal. Son-- Una cosa es un riesgo físico donde tú tienes unas características físicas, unos modelos matemáticos, etcétera, y la otra es un...

Más operaciones, ¿no? Tienes una fórmula que es lineal y en función de las operaciones que haces o no, pues tienes más o menos huella de carbono, ¿no? Pero no es un...

Ya.

Es mucho más sencillo modelar una huella de carbono de lo que es un incendio forestal.

¿ Qué, qué tipo de catástrofes, eh, detectáis o prevenís? No prevenís, no, ¿no?

No prevenimos, no prevenimos nada.

Porque si sois capaces de detectarlo o estadísticamente entender qué puede pasar, también podríais prevenir, ¿no? Sería igual el mejor..

El evento no lo puedes prevenir, lo que puedes es o aminorarlo. Por ejemplo, co-- la escala temporal que hacemos cuando hacemos simulaciones de catástrofes va desde el tiempo real hasta la escala climática. Entonces, cuando tú haces early warning system, y lo hacemos, pues para Protección Civil, por ejemplo, para las Naciones Unidas, para la Cruz Roja, lo que se intenta es resilience y adaptación.

Es decir, tú sabes que va a ocurrir, puedes hacer dos cosas: uno, empezar a mitigar los impactos de lo que va a ocurrir. Y segundo, por ejemplo, si es un incendio forestal, tien-- puedes empezar a mitigar la dispersión del incendio en sí. Pero cuando hablamos de una erupción volcánica, tú no puedes prevenir nada la erupción volcánica.

Ya.

Lo que puedes hacer es, por ejemplo, pues si va a haber una erupción volcánica, va a haber mucha ceniza en la atmósfera, tú le puedes decir a la aviación por dónde va a ir la ceniza para que no se encuentre y no tengan un accidente. Entonces, puedes prevenir riesgos, prevenir el evento en sí no.

¿Y cómo, cómo lo hacéis?

Cómo lo hacen... Cada, cada riesgo en sí tiene, tiene su intrahistoria. Por ejemplo, si vamos al tema de las cenizas volcánicas, cuando hay una erupción, nosotros lo que simulamos es cómo de alta es la columna eruptiva, cuál es la masa que está en la columna eruptiva y, por tanto, cuáles son las partículas que van a estar en la atmosfera. Sabiendo el tipo de partícula, la altura de la, de la partícula y los vientos en tiempo real donde, donde va a tener la erupción, tú puedes hacer modelos de dispersión La-- y de advección de partículas.

Entonces, sabes dónde está la pluma de ceniza en tiempo y espacio. Esto lo cruzas con toda la información del tráfico aéreo y eres capaz de predecir si una ruta aérea va a estar impactada, pues por una pluma de ceniza. Esto, por ejemplo, lo hacemos para Eurocontrol y para Indra.

Hay un gran proyecto de diez años donde se llama el Crisis Management y es todas las acciones que se tienen que tomar para poder prevenir eventos atmosféricos que pueden poner en peligro la gestión del tráfico aéreo, tanto a nivel de que un avión, pues pueda caerse, ¿no? Hasta la operativa en sí de disrupción.

Ahora no puedo salir porque no tengo visibilidad o ahora no puedo salir porque la ceniza me la encontraría de cara, ¿no?

Es como muy ad hoc, ¿no?

Este caso es bastante ad hoc. El tema de las erupciones volcánicas, el impacto es o en suelo cerca de donde ha habido la erupción, recordemos La Palma, ¿no?, o a nivel mucho más grande a nivel espacial, ah, con la ceniza. Pero cuando vamos, por exemplo, a un incendio forestal, ¿cómo lo hacemos? Hay dos maneras de hacerlo.

Tradicionalmente, los modelos de riesgo son probabilísticos estocásticos. Es decir, la mayoría de, de empresas miraban a los qué ha pasado los últimos cien años-

Mhm.

Crean una tendencia, proyectan esa tendencia hacia futuro y llaman eso futuro. ¿Qué pasa con la llegada del cambio climático? Los próximos diez años ya no son característicos de los últimos diez. No son representativos, ni mucho menos de los últimos cien. Entonces, vemos que hay muchos más incendios forestales de los que había y la magnitud de estos incendios son mucho más grandes.

Entonces, los modelos probabilísticos tienen mucha deficiencia. Nos vamos a los modelos físicos. Los modelos físicos son aquellos de que tú tomas en cuenta al pasado, pero lo que miras es las características físicas del presente: humedad del terreno, la vegetación, la topografía, los vientos, etcétera.

Una vez ha habido un in-- empieza un incendio, tú puedes simular matemáticamente la propagación de ese incendio y poder dar información desde Protección Civil para que de alguna manera mitigue el impacto del incendio hasta aseguradoras, donde tú les dices el potencial riesgo. Luego hablaremos de hazard y hablaremos de riesgo.

El hazard es la probabilidad de que algo ocurra, el riesgo es la probabilidad de pérdida esperada asociada a ese hazard, ¿no?

Vale.

Entonces, la aseguradora quiere saber cuál es su ri-- el riesgo que tiene para todos sus... Todas las propiedades que están aseguradas en un año vista. Y ahí es como cuando tú vas a co-- a pedir un seguro, te dicen: "Si vives en California, pues tu seguro para esta casa es de cuatro mil euros al mes", en función del riesgo esperado que ellos piensan que puede haber con esa propiedad.

Nosotros lo que hacemos es el cálculo de todo ese riesgo, para que la aseguradora pueda determinar: te cobro uno, dos o diez.

Vale. ¿Y realmente tenéis clientes de aseguradoras?

Tenemos clientes de los tres sectores. Tenemos clientes de los que serían risk takers, ¿no? Aseguradoras, reaseguradoras y sector financiero. Tenemos también clientes como inversores, en este caso.

Mhm.

Tenemos risk managers, aquellos que tienen que manejar el risco, ya sean públicos o privados. Trabajamos, pues desde con el Gobierno de España a nivel de incendios forestales hasta con las Naciones Unidas o con la Cruz Roja.

Ah, sí, os vendéis al Gobierno de España. Has dicho Protección C-Civil.

Protección Civil. Son en proyectos donde se hacen modelos para mejorar, por ejemplo, el, el, el riesgo de incendios y la actuación contra esto.

El incendio Tenerife, por decir algo, ¿no? Ahí habéis intervenido de alguna manera.

No, co-- a nivel español estamos con un proyecto conjuntamente con CDETi, con Protección Civil, etcétera, haciendo el... Un modelo mejorado de incendios a nivel español. Esto es-- en paralelo, estamos haciendo para Europa. Estamos haciendo el primer modelo paramétrico de incendios para todo lo que sería l--- Comunidad Europea.

Entonces, esto, pues ha empezado con España, hay Italia, hay Grecia y hay Portugal. Entonces, se iba a ir expandando. Esto es diseñar un modelo que es mejor y crear un sistema para que aseguradoras, reaseguradoras puedan mejorar el cálculo del riesgo y, por tanto, bajar-

Mhm.

El precio de los seguros.

¿Y qué tiene en cuenta este modelo? Es, es, es un modelo q-- e-entiendo que tiene en cuenta el terreno, la densidad de los árboles, el viento, ¿no? Una serie de parámetros que hacen que se propague más o menos un, un incendio.

Tienes una parte fija y una parte variable. La parte fija es aquellas cosas que no cambian en el tiempo: la topografía, el tipo de estructura, etcétera. Y tú tienes la, la parte variable, que es, pues la vegetación, la humedad, todo el tema meteorológico. Entonces, uniendo la parte fija y la variable, haces un modelo que te predice hasta qué punto puede ser, eh, un incendio probable y si ocurre, cuál sería la dispersión de ese incendio en función de las condiciones meteorológicas del momento.

Las condiciones meteorológicas, ¿las determináis vosotros o las, las tenéis, o sea, las sacáis de algún sitio?

Centro Europeo de Meto-

Esto ha evolucionado mucho, ¿no? O ¿no?

Esto ha evolucionado mucho desde que se ha transferido mucha ciencia a la industria. Durante muchos años, que es lo que te comentaba antes, estos modelos han sido lo que se llamaban probabilísticos. Es decir-

Digo el meteorológico, ¿eh?

Al meteorológico-

En particular.

Ha mejorado la resolución.

Mmm.

Es decir, los modelos meteorológicos que teníamos antes, pues quizá te daban unas resoluciones más groseras, ¿no? Quizá cada punto de la malla eran, pues diez kilómetros. En diez kilómetros hay mucha variabilidad. A nivel operacional, los modelos han mejorjado en bajar esa resolución a resoluciones más pequeñas. Por lo tanto, tienes más visibilidad en espacios más pequeños.

¿Y es fiable? O sea, es...

Es fiable. Depende del uso que le des. Me explico. Si me dices la previsión meteorológica, y trabajamos con Meteocat, etcétera, y ahora me matarán, ¿eh? Pero, es decir, la met-- la previsión meteorológica es fiable a setenta y dos horas, cuarenta y ocho, setenta y dos horas, me la puedo creer.

A un poquito más allá, la incertidumbre crece y crece exponencialmente A no ser que estemos hablando de eventos muy grandes, ¿no? Como el DA-- la DANA, etcétera, que se, se caracterizan fácil. Porque la mayoría de centros meteorológicos como Aemet utilizan lo que se llaman modelos mesoescalares, que son modelos a una cierta resolución. Hay ciertos procesos que a esa resolución no los puedes modelar, entonces te pierdes información.

Cuanto más resolución des desde los modelos, por ejemplo las agencias meteorológicas locales, ¿no?, como el Meteocat, más visibilidad tienes de estos eventos. Ahí hay el, el coste computacional asociado. El hecho de que el coste computacional ahora sea mucho más accesible-

Mhm.

Hace que los modelos puedan ser mucho mejor.

¿Y ahí hay machine learning?

Sí, la inteligencia artificial, la machine learning, hay frugal learning, hay transfer learning, hay todos los learnings. Para mejorar no solo el modelo que aprende de sí mismo, pero una parte importante es para tener cierta información de base que quizá no tienes, pues equipos de monetización en todos los sitios y necesitas información en ese, en esa zona.

Entonces, la, la inteligencia artificial se utiliza para llenar esos huecos de información donde no los tienes.

Si hay un volumen de datos, eh, meteorológicos que con suficiente tiempo y no, y o, y observación tiene que, mmm, convertir en determinístico la predicción meteorológica, ¿no? O sea, no puede ser que sea un problema indeterminístico.

Correcto, pero esto va en función de la escala temporal. Es decir, determinista y no determinístico es cómo apro--cómo aproximas el problema. Pero si hablamos de... La eficiencia de un modelo meteorológico a corto plazo, por si saber si va a llover mañana o no, es un tema, cómo utilizamos los modelos meteorológicos para una aseguradora que lo que le interesa es saber el riesgo en un año -es decir, no en un año, pero durante el año-

Ya.

Es distinto, porque entonces tú ya vas a escalas seasonal, estacionales. Quieres saber pues si el verano va a ser más riesgo que el invierno o el otoño, etcétera. Entonces, los modelos meteorológicos se utilizan de formas distintas en función de la escala temporal que los estás mirando.

¿Y hay alguna variable macro que te haya sorprendido tú? O sea, que，o que sorprenda a la gente, que, que ha cambiado... Bueno, luego hablaremos del cambio climático, ¿eh? O sea, el cambio climático entiendo que existe, ¿no?

Eh, sí, sí, sí. Y, y de hecho es una-- parece mentira, yo fui autor de la IPCC en, en 2013. La IPCC es la agencia intergubernamental que básicamente publica las tendencias climáticas.

Mhm.

Y en 2013, cuando publicamos el, pues todo el archive, todos los que serían los libros y las, los resultados científicos, aún era un momento de que no, no se quería que, que el cambio climático fuera real. No convenía, ¿no?- ...porque implicaba un cier-- un cierto, una cierta presión a tomar unas decisiones de reducir, pues, ah, fossil fuels, lo que estamos viendo ahora desde el COP de, el, pues el COP twenty-seven, COP twenty-eight este año, la Co-- la Cumbre de París.

Existe, y lo sabemos a nivel científico de hace muchos años, desde hace menos se ha asumido que existe a nivel social y se ha asumido lo más importante a nivel industrial, que ahí es donde realmente hay que tomar acciones. Y lo ves en los balance sheets de las empresas.

Mhm.

Las regulaciones climáticas que vienen ahora harán que esto ya no sea parte de tu CSR o que sea un ESG, no. Será una decisión que tienen que tomar las empresas a nivel regulatorio, por lo tanto, estará en los balance sheets de las empresas.

Mhm. ¿Y, y eso tiene un efecto empírico? O sea, ¿tú crees que realmente estas regulaciones o estos cambios que hacen las empresas pueden afectar al cambio climático o más, más macro que eso? O sea, realmente la principal causa del cambio climático es el dióxido de carbono, em-

Es un, es una, es una gran-- es una, es uno de los grandes motivos, sí. Por ejemplo, la reducción de lo que sería los, los fossil fuels hará una grande, un grande cambio en lo que sería las emisiones de CO₂, por ejemplo. Pero no es solo eso, pero en gran parte-

¿Qué, qué más es?Porque yo creo que hoy en día todo el mundo entiende que hay un cambio climático, mucha gente, todavía no todo el mundo, hay mucha gente que lo niega. Em, pero, pero lo que es-- ay, está más en discusión es las causas, ¿no? Las causas y las soluciones.

Pongamos el ejemplo, quizá, que es más sencillo de entender, que es la asociación de cambio climático con temperatura, ¿no? Después hay efectos cascada, ¿no?Pero la temperatura, básicamente estamos viendo que está incrementando. En Barcelona veíamos recientemente que se había llegado a la máxima histórica en un verano, creo que fue cuarenta y tres grados, ¿no?

Si ves en una gráfica la tendencia de temperatura, ves que hace un gran salto desde la Revolución Industrial y a partir de ahí la curva va subiendo, va subiendo, va subiendo.Entonces, claramente la temperatura tiene-- es una consecuencia de la actividad industrial que estamos teniendo en las últimas décadas.

¿Por qué? Bueno, pues podemos hablar del efecto albedo, ¿no? Si tú cree-- generas una temperatura mayor en lo que sería la superficie terrestre, esta temperatura intenta subir hacia arriba. Con todos los aerosoles que hay, se crea como una capa. Imagínate que pones una manta, esa temperatura no puede salir y irradia de vuelta, que es el efecto albedo, que es un efecto invernadero que conocemos, ¿no?

Entonces, evidentemente, esto está demostrado científicamente y tenemos las métricas ya históricas de que se ve una tendencia. Luego, a partir de que hay estos cambios de temperatura, pues empiezas a ver que los polos se derriten, empiezas a ver que tienes temperen-- lluvias extremas, hay más inundaciones, hay más incendios. ¿Por qué? Porque hay más sequía.

¿Por qué hay más sequía? Porque hay más temperatura. Tiene toda una correlación, está linkado.

No existe tecnología para sa-sacar ese-- porque una de las teorías que hay es que se puede sacar el dióxido de carbono, ¿no? Eh, y con tecnología, pues solucionar este problema de, de temperatura.

Hay muchas iniciativas, la cuestión es si son escalables Hay grandes infraestructuras que absorben el, el CO₂ y lo reconvierten. Am, en algunos países han empezado a pintar los techos del-- de los edificios de blanco para que haya menos irradiación.

Mhm.

Escalable. O sea, si generas más problema del que puedes llegar a solucionar, mmm, lo que haces es reducir la tendencia, pero no solucionar el problema. De hecho, si hoy dejáramos de emitir, imagínate que de alguna manera encontramos una fórmula mágica que dejamos de emitir CO₂, solo las emisiones del océano, del carbono que se ha secuestrado y por recirculación vuelve a salir a la atmósfera, seguiría subiendo la tendencia.

Entonces, el-

Hasta cierto punto, ¿no?

Hasta cierto punto, evidentemente, hasta que se hiciera el depleting de lo que habría el carbono en amo-- en el océano, que es setenta por ciento del ecosistema, o sea que hay mucho, ¿no? Es decir, no vamos a solucionar el problema erradicándolo. Lo que tenemos empezar es solucionar la tendencia. Luego ya veremos dónde vamos.

¿La solución es dejar de emitir o controlar estas emisiones, eh...?

La solución es encontrar un balance entre lo que podemos emitir y entre lo que podemos asum- Ezekiel Asumir de emisiones, ¿no? Y las... Claro, si vamos deforestando más, vamos creando más industria, no quitamos, pues todo lo que serían fossil fuels, pues evidentemente está desbalanceado.

Pues todas las acciones que se están intentando tomar, y ahora a nivel regulatorio básicamente es ese awareness para que se pueda hacer acciones al respecto, es la pieza fundamental. Si te miras los escenarios climáticos del IPCC, tienes, pos, los tres escenarios climáticos de temperatura, ¿no? Después hasta el 2100, un aumento de temperatura global de un grado y medio, de tres grados, de cuatro grados.

Y si asocias esos, esas tendencias a los efectos cascadas que comenta, que comentábamos, ves la cantidad de catástrofes naturales que vemos. Entonces, estas catástrofes naturales están aumentando precisamente por este motivo. Porque-

Y los países subdesarrollados o no, otras, otras partes del mundo como China y tal, em, que no tienen estos compromisos o no están firmando estos compromisos internacionales, em, ¿no tiene un efecto muy grande sobre esto?

Sí, bueno, a ver, el, el, la Cumbre de París fue la primera vez de que a nivel global nos pusimos de acuerdo en algo. Entonces-

Aunque luego Estados Unidos se salió, ¿no?

Sí. Pero bueno, también es verdad que Estados unidos está saqueando su propia regulación climática para poder amm, hacer el mismo reporting que se hace aquí.

Vale.

Ahora esto ya no lo paramos. Gracias a... Tenemos suerte. Yo desde que me metí en el mundo de clima, y esto hace ya quince años, veía tres puntos en la ecuación que estaban totalmente desbalanceados. Había la ciencia, había la industria y había el sector regulatorio. Y la, el desbalance era: la ciencia estaba mucho más avanzada, la industria no le convenía estar a la, al mismo nivel y la regulación estaba mirando desde lejos.

Ahora, finalmente, creo que las tres están alineadas. La regulación que se está poniendo ahí a nivel internacional es el primer paso que dices realmente ya no hay marcha atrás.

Mhm.

La industria lo está pasando, como te comentaba antes, no aun a un tema de sostenibilidad, a un tema de CSR, a un tema de imagen, sino a un tema de balance sheet. Y finalmente, hay mucha transferencia de la ciencia a empresas que están proveyendo servicios, ya sea llámale sostenibilidad, llámele huella de carbono, llâmale riesgo climático, que están dando servicio para industria y complementación de la regulación.

Viendo esto cada día, ¿tú duermes por la noche? No sé si tienes hijos, no sé si tienes hijos, depende del futuro de la humanidad.

No tengo hijos, pero... I mean, duermo porque siento que estamos haciendo algo al respeto, ¿no? Duermo para poderme despertar, para poder al día siguiente hacer algo al respeto, ¿no? Em, el primer paso de solucionarlo es aceptarlo.

Y es donde estamos. Evidentemente, el, el, hay una cierta preocupación hacia dónde podemos ir en esto y estamos viendo catástrofes que no nos imaginábamos, ¿no? Los incendios en California, los incendios en Australia, las inundaciones en, en Alemania, los tsunamis que tienes en el, l-l-la zona de Asia Pacific.

Van a venir más. Van a haber más en cantidad y más en intensidad. Entonces es, es preocupante, pero al mismo momento estamos en el sector para poder hacer algo al respecto.

Mhm. Yo no sé por qué soy siempre muy optimista a nivel de la tecnología, ¿no? Y pienso que los problemas causados por la tecnología también los pueden ser solucionados por la tecnología, ¿no? Y que no solo va a haber sistemas que reduzcan hasta cero las emisiones, como ya los están habiendo, ¿no?, en, en todas partes, sino que también la propia tecnología o las fuentes de energía, como la energía nuclear, la fusión nuclear-

Sí, sí

...em, pueden llegar a generar oportunidades o mecanismos para contrarrestar, em, estas emisiones, ¿no?Entonces yo creo que esas dos estrategias van a evolucionar en los siguientes, los siguientes cien años, ¿no?-

Claro

...eh, para solucionar este problema. Quiero pensar eso.

Cada cuestión es dónde estaremos en cien años a nivel climático, ¿no? Si vemos la tendencia en los últimos treinta años o cuarenta años y ves las magnitudes de las catástrofes y ves que las magnitudes tam-- están siendo escalables también, ¿en qué escenario nos encontramos en el 2100 para poder solucionar el 2100?

Entonces, si estas tecnologías que deben y tienen que revolucionar parte de lo que sería la sociedad tienen una escala temporal que aún les queda mucho, el, en los próximos diez años vamos a ver muchas más catástrofes naturales. Necesitamos tecnología ya, porque si no el efecto a revertir va a ser demasiado tarde

Bueno, para eso está Mitiga

No sé si hasta esta escala, ¿no? Pero Mitiga está en el, en, en el sector de empezar a, a dar la inteligencia suficiente a aquellos que tienen que tomar decisiones, ya sean públicos o privados, para desde mitigar el riesgo, colaterizar el riesgo y empezar a tomar las decisiones también a nivel de regulación, que haga un ciclo de todo esto, que obligue a que sea un, un pez que se muerda la cola.

Más tecnología, más regulación, más tecnología, más regulación.

Para hacernos una idea del negocio, de la magnitud del negocio de Mitiga, eh: ¿cuántos clientes tenéis? Eh, ¿Cuál es el, el revenue por cliente que, que manejáis? Entiendo que es muy diferente un tipo de cliente que otro, ¿no?

Correcto. La manera más fácil de explicarlo es dos tipos de clientes que consumen riesgo climático. El que hace el top down, de arriba abajo, que quiere información sobre su riesgo climático por temas de... comentábamos antes, ESG y CSR, o por temas regulatorios.

Estas empresas lo que quieren de alguna manera es hacer check in the box, ¿no? De yo he evaluado mi riesgo, hago compliance con las regulaciones que hay y, por lo tanto, he hecho mi parte. Esto es un sector mucho más grande porque el, el-- es transversal, es como te decía antes, casi cualquier empresa que tenga más de quinientos trabajadores y tengan assets, ¿no?

Y que acabará siendo cincuenta trabajadores también, ¿no? Exacto. Eventualmente.

Al final será un, será una, una obligación a reportar. Quizá tú tendrás para poder ac—tener actividad, tendrás que tener la, el reporting asociado, ¿no? Esto es mucho volumen, cantidad de clientes, volumen mucho, cantidades de dinero más pequeñas, ¿no? Pues te diría que el, el cliente medio te irá des-- va en función de los assets que tienes.

Nosotros es un software asset service, que lo que te cobramos es por el número de assets que tienes y los repor-- en esta parte, los reportes que te, que-

¿Número en euros o en cantidad de ítems?

O sea, en cantidad de assets. Por cada asset tienes un precio por ese asset, ¿no?

Aunque sea una plaza de parking o un edificio de oficinas.

O un viñedo.

Un viñedo.

Porque tú, por ejemplo, el sector agrícola también es, es, está muy afectado. Por ejemplo, las tormentas de granizo te destroza la cosecha. Entonces, la poder prevenir ese riesgo, colateralizarlo, etcétera, hay un mundo ahí detrás, ¿no? Entonces, el cliente medio, pues te estará pagando desde quince mil hasta cien mil euros, en función del número de assets.

Luego ya hay los grandes asset managers, que puedes ir hasta el millón, en función de si tienen, pues millones de assets, ¿no? Pero este es el típico de cliente más de volumen, top down. Y luego hay-

¿Cuántos clientes tenéis en este ámbito?

Esto, nosotros acabamos de hacer la adquisición de la IP de otra empresa que se llama Surveyest, y hemos empezado a dar este servicio desde junio. Estaremos con decenas de clientes en esto, ¿no? Pero esta es la parte que está escalando más rápido, porque realmente es consumer driven, es muy fácil de vender, el cliente lo necesita, em, es casi plug and play.

¿Cómo se vende?

Esto se vende de tres maneras. Direct sales, cuando son un poco más técnicas, a través de partners. Nosotros estamos invertidos por Microsoft y somos ISV Co-sales. Podemos vender tecnología a través de Microsoft. Entonces, Microsoft se lo vende a todos sus Azure, ehm, clients. Y luego tenemos, pues, am, am, brokers, de alguna manera, pues Accenture, Capgemini, Schneider Electric, Longevity.

Este, estamos hablando con más..

Que hacen procesos de compliance, auditorías y tal, y también venden vuestra solución.

Es la manera más fácil de escalar, porque una empresa que necesita un conocimiento técnico vendrá directamente a Mitiga. Una empresa, no, de automoción no conocen Mitiga, entonces lo más-- pero conoce a Accenture, ¿no? Entonces, a través de Accenture, pues se, se vendrá. Em, esto sería el top bottom.

Luego hay la parte del bottom up, aquellos que tienen de reducir el riesgo de sus assets, realmente. Es decir, tomar decisiones de billones de dólares para decidir que su portafolio está redu-- se está reduciendo el riesgo. Seguradoras, reaseguradoras, am, sector financiero. Esto es el ticket medio, pues va entre doscientos, trescientos mil euros la zona.

Entonces, esto es, es, el risk modeling es menos tickets, tickets más grandes.

Vale. Luego has hablado del tema del volcán.

Mhm. Va de la parte pública, ¿no? El tercer sector de Mitiga un poco son los risk responders, aquellos que tienen de responder al riesgo. A nivel de negocios es menor, te diría que es un 10 % del negocio, pero para nosotros es importante, uno, a nivel de credibilidad y segundo es realmente es la parte de impacto que realmente también puedes hacer.

Hacemos muchas cosas de Risk Assessment con las Naciones Unidas. Por ejemplo, trabajamos con UNDP, el United Nations Development Program, que trabaja con muchos países para hacer su política de riesgo, la modelación de riesgo y cómo Protección Civil y la Administración es go-- es tomará decisiones en función de ese riesgo.

Pues lo hemos hecho en países como Georgia, en países como Albania. Con la Cruz Roja hicimos lo que se llama un Catastrophe Bond, que es un bono de catástrofe para colaterizar el riesgo a nivel mundial contra volcanes. Esto es, es como un seguro, ¿no? Pongamos el ejemplo, una casa en California, habrá muchas aseguradoras que la quieran asegurar.

Cada vez menos, pero hay muchas aseguradas porque el, el, el volumen de re-- dinero es alto. Cuando tú tente-- intentas asegurar el riesgo de volcanes en Vanuatu, las aseguradoras ahí no tienen ningún interés. Pero sigue habiendo un riesgo, sigue habiendo gente, sigue habiendo infraestructura. Ahí es donde, pues el sector humanitario, el Banco Mundial, la Cruz Roja entran a actuar.

Para poder, de alguna manera pagar por todo esto, crean unos instrumentos financieros, que es básicamente como transfieres el riesgo a los mercados capitales. Tú creas un vehículo financiero donde hay inversores que pueden invertir en este vehículo Cobran mensualmente un interés por haber ventid-- metido ese dinero allí.

Y si llega a pasar una catástrofe a una cierta magnitud, ese dinero se pierde y va directamente a la ayuda humanitaria. Entonces, el riesgo va asociado entre cuatro o cinco por ciento. Sigue siendo mejor que algunas de las inversiones que hay, porque esto no está asociado a ningún tema geopolítico. Entonces, si hay la guerra de Ucrania-

Mmm.

El bono de catástrofe no se ve afectado y es tradeable, está hecho con blockchain. Por lo tanto, eh, si tú tienes un bono de tres años y durante el primero no se ha ejecutado, la probabilidad que se ejecute es menor, tu dinero es, eh, tiene más valor, ha aumentado el precio de ese bono y te lo puedo vender a ti.

No entiendo por qué está hecho con blockchain. O sea, eso es lo que menos me ha cuadrado de todo este-

Eh, está hecho...

Porque si hay mercados financieros ya que están funcionando y realmente esto tiene un sentido racional, financiero, eh, pues ¿por qué no se-- por qué no circulan como un bono en, en un mercado público?

Por dos motivos. No todos están hechos en blockchain. El qu-- lo que hicimos en blockchain en el sector humanitario, por dos motivos: uno, para reducir costes. Todo lo que es la parte de estructuración del vehículo financiero, si lo haces con una aseguradora, es mucho más caro.

Mhm.

Entonces, con blockchain es mucho más directo. Y segundo, en este, en este caso, por ejemplo, hemos hecho a nivel global en diez países. Muchos de estos países son en zonas low middle income countries, donde los gobiernos, cuando llega dinero, algún dinero, alguna parte de ese dinero se pierde.

Mhm.

Y es muy difícil hacer el tracing, es muy difícil saber el porqué, la gestión de ese dinero. Y este dinero estamos hablando que con blockchain en dos horas llega a las cuentas de la Cruz Roja para proceder a hacer ayuda humanitaria. No tiene que pasar por el Gobierno, todo lo que sería, pues, el retake de gobierno, el money leakage, etcétera. Por eso está hecho con...

Pero cuando lo haces los, los, mmm, CatBonds con industria n-no los hacemos en blockchain normalmente.

Mmm. El problema del blockchain, bueno, igual es la , la liquidez y la, y el s-- y la demanda. O sea, hay menos gente dispuesta...

Sí, también el , cuando lo estructuras en algunos países aún no está regulado poder hacer un CatBond con blockchain.

Claro, casi entonces todas partes no está regulado, ¿no?

Es, es más difícil, pero cuando haces algo en países complicados-

Mmm.

Pues te ayuda. Te ayuda, porque tie-- en dos horas la Cruz Roja, mmm, recibe el dinero para poder hacer la ayuda humanitaria.

Vale, entonces decías que es-- los c-- los clientes públicos son los que menos, eh, impacto tienen en la cuenta de resultados, ¿no?

A la cuenta de resultados sí.

Es más un tema aspira-- o sea, de impacto vocacional vuestro.

Sí, e-el retorno es bueno. Es decir, el margen que le sacamos cuando trabajamos con el sector desarrollo y humanitario es bueno. Lo único que es, es, no es escalable. O sea, l-l-l-- no pu-- no vas a hacer una empresa solo de CatBonds.

Ya.

O no vas a hacer una empresa de solo que tra-- tengas que trabajar con las protecciones civiles de ciertos países. Entonces, es algo que los modelos dan la posibilidad de crear un servicio. Es un servicio que tiene mucho valor, que tiene un cierto margen, entonces por eso lo continuamos haciendo. Pero n-no veo de que esto se convierta en cincuenta por ciento del negocio de Mitiga.

Vale. Entonces, si lo he entendido bien, eh, tienes clientes que pagan trescientos mil euros, eh, para hacer la mitigación de los riesgos y el cálculo de los riesgos.

Mhm.

Tienes clientes que pagan entre quince y tal, que acabáis de empezar, ¿no?-

Mhm.

Unas pocas docenas de clientes que pagan sobre quince mil euros a cien mil euros, que son empresas grandes.

Mhm. Claro.

Que tienen que cumplir con la regulación.

Empresas grandes y pequeñas.

Bueno, más de quinientos.

Empresas, am, sí.

Más de quiniento empleados.

Correcto. Hay algunos que lo, que lo hacen voluntariamente. Entonces-

¿Ya?

Ya no tienes... Sí, porque es lo que ve-- es lo que decimos. Hay muchas empresas que ya ven lo que, ya ven lo que va a venir. Entonces-

Se están preparando.

Claro, en, en Europa tienes este año como... Este año y un poco más para que te vayas acostumbrando. En el momento-

Vale.

Que te digan: "Ahora es obligatorio", si empiezas antes, ya lo tendrás hecho.

Vale. Eh, y luego tenéis los clientes públicos, que bueno. Y para entender la estructura de márgenes, em, claro, el caso del volcán, hay mucho trabajo manual ahí, hay mucho servicio.

En realidad no. E-el, el, por ejemplo, tenemos todo un sistema que está automatizado. Es decir, uno, te detecta si hay una erupción o do-- o no. Dos, te detecta cuál es la altura de columna, inmediatamente te lanza el modelo de predicción hacia dónde va a estar la, la ceniza y, am, automáticamente ten-tienes todas las rutas aéreas que se van a efectuar, ya sea en planes de vuelo o históricas.

Se genera el impacto y tienes el reporte.

Me está costando imaginar el producto, ¿eh? O sea, un producto donde hay el granizo, el volcán, eh, ¿no?, y la regulación-

Tú imagínate, es una-

Para una empresa.

Es una plata. Quita por un, por un lado la, la parte de aviación, vale, pero tú tienes una plataforma donde tú tienes unos assets que has subido y para cada uno de esos assets tú puedes ver cuál es el riesgo asociado para cada uno de los, de los hazards que te damos y el índice climático de riesgo que tienes a una escala temporal.

Entonces ahí puedes escoger distintas escalas temporales, cuál es mi riesgo de aquí a un año, de aquí cinco, de aquí diez, de aquí cincuenta.

Mmm.

Y distintos escenarios climáticos, cuál va a ser mi, mi riesgo si nos miramos el escenario climático uno de aumento de temperatura de uno coma cinco grados. Cuál va a ser mis, mi riesgo si mirramos el de tres, el de cinco. Evidentemente, el riesgo va a ir subiendo. Y esto te da la inteligencia suficiente para poder tomar decisiones y para hacer el compliance.

Vale.

Luego hay la parte operacional, Protección Civil, Naciones Unidas, etcétera, que esto es distinto. Esto es ad hoc, tú le creas tu-- su early warning system y ellos reciben información para tomar decisiones.

¿Y este producto cómo se consume? ¿Es una, es una web, es una app, es un...?

Esto es un SAS que tiene una plataforma y tiene una API Entonces, a través de la API tú tienes esa información que recibe el cliente y puede-- y el cliente le digiere distintas maneras. Hay, hay clientes que utilizan directamente la plataforma, le dan download report y se acabó, y tienen el reporte hecho.

Y ese reporte pues es lo que hacen para, para reportar. O hay algunos clientes que lo que quieren es la información de salida de los modelos, va a través de una API y entonces ellos la utilizan, pues la aseguradora la utiliza para hacer sus claims, sus reserves, las pólizas de, de seguro, etcétera.

O sea, tiene BI o sistemas de-

Correcto

...cálculo actuarial que-

Exacto

...que sacan uti-- consumen vía API, vamos. Vale. Entonces, y esto quién lo construye, cómo está formada la empresa, cuántos, cuántos programadores tenéis, eh, cuánta gente sois en general.

Ahora estamos, como te comentaba antes sobre unos cincuenta.

Mhm.

La empresa, aproximadamente el cincuenta por ciento de la empresa es gente con doctorado y que tiene, pues cinco o diez años de experiencia ya en el sector industrial. Es decir, gente que a nivel de conocimiento son expertos de un vertical porque han hecho su doctorado, han hecho su postdoc, publicado, etcétera.

O sea, conocen muy bien los modelos, conocen muy bien la ciencia detrás, que ya han hecho este salto a productizarlo. Entonces, el cincuenta por ciento de la empresa tiene doctorado, ya sea a nivel científico, a nivel de computación, a nivel de high performance computing, etcétera. Y el resto es gente que viene de la industria, pues o de las grandes agencias de modelación, de Microsoft, del sector humanitario, gente de negocio.

Entonces, aproximadamente entre técnicos tendrás un treinta por ciento de técnicos, un treint-

Técnicos, ¿qué significa?

Técnicos, esto es el, lo que sería el backend e infraestructura.

Vale.

O sea, computación o lo que serían las plataformas, etcétera. Tendrás un quince por ciento lo que serían data scientists.

Mmm.

Tendrás aproximadamente un treinta por ciento lo que serían científicos, lo que serían los modeladores en sí, y el resto de la empresa, pues es ventas y management. A nivel de ventas ahora es cuando estamos creciendo, porque durante estos últimos años nos hemos asegurado de tener grandes logos a nivel de clientes para poder escalar el producto.

Claro.

Y ahora que ya tienes un cierto prestigio, porque tardas un tiempo, no es un consumer oriented product, ¿no?, de que empiezas a vender y vendes muchos. No, te tienes que ganar un cierto respeto en la industria y cuando hayas hecho unas transacciones respetables, luego ya es fácil escalar. Ahí es donde hemos llegado.

¿Qué volumen de facturación 2023 calculas que puedes tener?

Estaremos sobre los cuatro millones.

Sobre los cuatro millones. ¿Y veníais del año pasado en...?

Uno coma tres.

Uno coma tres. Vale. O sea, ahora es cuando estáis empezando a invertir en ventas y escalar fuerte, ¿no?

El año bueno será el veinticuatro. Por-

Eso lo pone en el Excel.

Esto lo pone en el Excel, pero también esta-- por la tendencia estamos viendo. Vemos que acabaremos el año mucho mejor que lo empezamos, pero no solo por lo que ya hacíamos en Mitiga antes sino por esta adquisición que hemos hecho de, de esta otra...

Si alguien puede predecir tendencias sois vosotros. Normalmente los emprendedores hacen Excels que luego-

Sí

...cuesta.

El... Siempre intentamos ser muy, y esto con nuestros inversores siempre somos muy honestos. Yo siempre digo que con, con el inversor tienes que ir con todos los miedos que tienen, no les tienes que explicar lo que quiero oír, porque al fin y al cabo la realidad va a ser la que es, ¿no? Entonces, siempre intentamos ser muy honestos en: estas son las previsiones, este es el aílar esperado, esto es el adjusted income que vamos a tener.

También, por una parte tenemos como un, como un safety net, que también hacemos muchos proyectos, ¿no? Que no solo es el RDL, también hacemos proyectos que son multianuales, multimillion. Entonces, siempre tienes ese, ese safety net de alguna manera.

Los, los negocios que empiezan en universidades normalmente se meten una hostia importante cuando llegan al mercado, ¿vale? Eso es como una regla general. O sea, ahí, ahí como es agua y aceite, ¿no? O sea, mmm, la gente en las universidades es muy buena creando ideas igual, ideas que no tienen una, una utilidad práctica o...

¿no? Pero, pero ideas que al final contribuyen al conocimiento humano y con lo cual son necesarias. Y luego la gente de negocio, pues es muy buena pensando en cómo llevar algo, cómo monetizar algo, pero igual no tiene esa capacidad de pensar más a largo plazo. Bueno, esos son dos mitos. No tienen por qué ser ciertos y seguramente en la intersección es donde están las oportunidades. Pero yo sí que he ido a ver muchas univ-- muchas empresas que están en entornos de investigación y tal, y siempre me da la sensación de que aquello nunca va a llegar a ningún sitio .

Esa es la sensación general que me llevo, ¿no? Pero parece ser que en tu caso tienes una visión comercial, ¿no? Tienes visión comercial, ¿no?

Yo creo que esta es la parte que adquirí cuando vivía en Estados Unidos. Trabajé bastantes años en gobierno trabajando mucho con industria y la mentalidad allí es totalmente sesgada, siempre es business first. Entonces, de alguna manera yo creo que de ahí viene que siempre intento conectar la parte científica.

Tengo mi doctorado, entiendo los modelos, entiendo las limitaciones de los modelos y las ventajas con la parte comercial, cómo vendes esto y cómo conectas esos dos puntos. Es lo que com-- siempre comentamos de la transferencia from science to industry.

Mhm.

Que se puede co-

¿Cómo empieza esto? Porque esto es un proyecto que está en la universidad, tú llegas ahí, te sumas, eh, y luego creas la spin off.

No. Yo llego al Centro Nacional de Supercomputación para hacer mi segundo doctorado. Allí entro en el grupo de Environmental Simulations, donde el grupo es muy fuerte en tema de erupciones volcánicas. Entonces, mi doctorado en ese momento es precisamente acoplar un modelo de simulaciones de volcanes con un modelo meteorológico y ver, pues qué eficiencia tiene cuando tienes estas dos cosas juntas en lugar de separado.

Muy matemático, muy físico, muy de supercomputación. Y empezamos a buscarle aplicaciones a nivel de investigación. Vemos que una aplicación muy clara es la aviación y vemos que la aviación tiene una necesidad, ah, para poder tener información científica De cómo las erupciones volcánicas afectan a la gestión del tráfico aéreo.

Entonces, a partir de ahí empezamos a hacer proyectos, empezamos a mirar de hacer proyectos con industria y de ahí ya nace una primera mentalidad. Después de esto yo empiezo a llevar un grupo en particular que es el grupo de Natural and Social Hazards, que ya empezamos a mirar distintos hazards, ya no solo, mmm, volcanes sino también incendios y empezamos a continuar buscando aplicaciones con la industria.

Cuando dices que llevas un grupo ¿Qué significa? Porque-

Ahí hay un groupo investigación que se llama pues Natural and Social Hazards que lo que hace es mirar el estado del arte de la modelación científica a cuatro o cinco años. Hace proyectos europeos publica papers pues en distintas áreas del riesgo: incendios, volcanes inundaciones etcétera.

¿Eso en, en la universidad en qué universidad?

Esto es en el Centro Nacional de Supercomputación. La spin off, o sea Mitiga, nace del Centro Nacional de Supercomputación que es-- el centro es un consorcio. Es donde está e-el, el superordenador esp-español. Hay nueve superordenadores europeos uno está en España en Barcelona dentro de lo que sería el Centro Nacional de Supercomputación. Es un centro de unas mil personas más o menos que es un consorcio entre el Gobierno de España el gobierno de la Generalitat y la UPC.

El objetivo de este centro es empujar el estado del arte en cuatro disciplinas: eh, en ciencias biológicas, en lo que sería Earth science, Ciencias del bueno del, de Earth science y lo que sería Computational Science. Y luego tiene un cuarto departamento que se llama CASE Computer Applications in Science and Engineering que es Applied Science.

Es hacer ciencia utilizando supercomputación AI, etcétera para la industria. Y dentro de este departamento hay distintas divisiones. Una era pues la, es la de, la de Natural and Social Hazards.

Eso para la audiencia que igual no lo conoce, eh, es muy curioso ese supercomputador porque está dentro de una iglesia, ¿no?, como ahí como una caja flotando dentro de una iglesia parece algo divino.

Sí es donde science meets religions.

Exacto. Eh, y bueno ahí pues durante ha estado en el ranking de mayores supercomputadores en algunos momentos pero esto dura muy poco.

Sí sobre todo por-

Porque va evolucionando.

Sí, la evolución en Asia ha sido, ha sido... Y en la E-en lo que es la chapel en la Iglesia y el cuatro Mare Nostrum cuatro ahora ya se está haciendo el cinco. Que vuelve a estar en no sé el ranking pero estará top, top veinte seguro.

Vale entonces tú estabas trabajando ahí todo este grupo es gente que está cobrando digamos de este consorcio O sea que están empleados en esta empresa.

Estás en soft money o seas tienes proyectos Tú te levantas tus propios proyectos europeos y haces consorcios con otros centros de investigación y-

¿Qué significa te levantas tus propios...?

Aplicas a proyectos europeos a la Unión Europea pues para empujar el estado del arte en una disciplina Pues ya sea pues early warn-- Por ejemplo ahora tenemos un proyecto con la Agencia Mundial Meteorológica para hacer la primera plataforma europea de gestión de multirriesgos ¿No? Esto está el Centro Nacional de Computación está MITIGA y están veinticinco otros cien centros europeos que pues hacen esto básicamente Cuál es la siguiente generación tecnológica y científica que se pueda consumir a nivel industrial de aquí cuatro o cinco años ValeEntonces tú estabas ahí con este grupo y co--qué pasa en qué momento

se genera laspinoff ycómo segenerauna spinoff Qué es una spin off

Que es una spin off NoUna spin offbásicamente estú cuando vesquealgo que estás haciendoa niviel científico tiene unapotencialaplicacióa nível comercialy tú quieres transferirla tecnología queseha desarrolladoenun marco cientificoa unaempresaquela puede explotarcomercialmentePorquèlCentroNacionaldeSuperComputaciónes uncentro públicoqueel objetivoprincipal esmejorarla cienciay el estadodel artede laciencia perono comercializartecnologíacomo centroparaeso Aunque vende computacionafarmacéuticas no NoElcentro novende computadorNoMare Nostrumestáparahacerproyectos deinvestigaciócientíficaametcéteraEstaesla

principalusodeldelsuperordenador síquehaydistintosdepartamentosdentrodelCentroNacionaldesumulaciónquevendenservicioshampero no eselobjetivoprincipaldelcentrodigoYo quesoymuypreguntóncuando heestado por ah íhe preguntadosiemprepuesquéhayenlas instanciasnode computaciónymehandichotemas farmacéuticosque acabanconsumiendofarmacéuticaesto síehPeroesa travésdeproyectos valeNo esa travésdevienefarmacéutinadayovendevendasdecomputaciónEsemodelonegocio hacambiado alVCFvale valevaleno noyyo además tehablo dehaceaños ¿Eh?Oseaque NoEn principioel usodel ordenadores parala cienciy elestadearteLuegoquehaya

proyectoscon industriay queseande R+DsehacemuchoproyectodeR+andDIannai¿No?ResearchandDevelopmentandInnovationyahísíquesepuedeutilizarordenaarvaletema demeteorología tambiénhayMuchotema demeteurología muchotema dehealthmuchotema buenocada divisióntienesussusamdistintosstakeholdersperovolviendoalatransferencia básicamenteen enhayuncentrolo quese llamauntechtransferunadvisión quessedicaaidificarqué tecnologíasdel centropuedenteneruna aplicacióncomercialy estructurarloen unaempresaentoncescuandoyo empecéaverque habíaun patróndelas necesidadesque

habíen laindustriaconlastecnologíasquedesarrollamosytambién amíme pedíael cuerpohaceralgo másqueseguirpublicandoenpapers científicosUnavezhasperpublicadoenNature puedespublicardiezvecesmásen Natureperoyluegotedas cuentaquesóloteleetus colegascientíficosytu familiaperono Estásteniéndoun impactorestá teniendounimpactocientíficoyes muy importanteperomíméfaltabámása

Y cómo trasladamos esto realmente a la industria, cómo vemos que esto realmente tiene una solución a nivel industrial que escala más allá del R&D, ¿no? Esto es básicamente lo que es una spin-off.

¿Y de dónde te viene la vena esta un po-- más emprendedora?

A mí de Estados Unidos. De... tenía muchos amigos en Stanford. Stanford pues es un, una universidad que es muy conocida a través de, de lo que sería las spin-offs y siempre pensé de que sería una buena manera de poner, pues el conocimiento que has desarrollado durante una década y media en una empresa con unos ciertos valores, siguiendo haciendo cosas parecidas que hacías a nivel de investigación, pero con un output muy distinto.

De hecho, Stanford tiene muchas spin-offs, ¿no? Google no es una spin-off de Stanford.

Creo que no, pero tienen-

O no era Stanford o no, no me acuerdo.

Tienen, tienen... Y ya no solo en la cantidad, que es importante. You get out what you put in. La cantidad de dinero que invierte Stanford para que realmente salga y llegue a tener tran-transfieren tecnología es brutal. De ahí que salen, pues spin-offs impresionantes.

Y esto resulta en una pequeña participación en el cap table de estas compañías.

Sí, eso depende del centro, pues hay— y en fun-- y depende de la, la tecnología que transfieres, pues tienes más o menos. En algunos centros sí que es flat, que yo lo encuentro un poco injusto porque no es lo mismo transferir diez años de-

Flat, ¿qué significa? Un porcentaje fijo.

Claro. Entonces-

No tiene ningún sentido, ¿no?

No, pero en algunos, algunos cent-- algunas universidades es así. Lo, lo normal es que en función de lo que transfieres, ¿no?, pues tengas una participación en el cap table, unas royalties asociadas durante un periodo de tiempo, porque al final para mí el hijo siempre se come al padre, ¿no?, a nivel tecnológico. Lo que transferiste hace diez años quizá ya está totalmente obsoleto.

Entonces, mmm, las royalties para mí tienen que ser temporal base.

Pero si, o sea, es una cosa u otra, ¿no? O sea, cap table o royalty.

Normalmente son las dos.

¿Sí? Esto no tiene sentido desde mi punto de vista. No es justo.

Es, es, es case by case. En cada caso es, es-- cuando transfiere tecnología aún está en un -- aún estamos en un estado incipiente como para estandarizarlo y decir: esta es la fórmula mágica.

Mhm.

Entonces, lo más justo es caso por caso evaluar cuánto dinero se ha puesto en esta tecnología que se está transfiriendo, ¿no? El know-how, cuánto es de este grupo, viene asumido de otros sitios. Y a nivel de comercialización, cuánto sigue siendo dependiente de esta tecnología. De ahí las royalties, ¿no?

¿Stanford gana mucho dinero con eso? Nunca, nunca se me ocurrió mirarlo, ¿eh?

No tengo los números, pero sí que sé que tienen un vehículo que genera mucho dinero, le ponen mucho dinero y vuelve mucho dinero. Porque claro, no nos olvidemos que el-- si una spin-off va bien, lo que le puede retornar al centro es muchísimo más de lo que se ha invertido en esa tecnología.

Menos mal.

Entonces, am, es obvio en Estados Unidos. Aquí, como aún no ha habido muchos casos de éxito donde ha habido spin-offs que han vendido y han generado mucho valor, ah… Pues aún no, yo creo que no se tiene tanta consciencia. Quizás deber-- se necesitarán cuatro o cinco casos de éxito para realmente valorar esto.

Mhm. Digo obvio porque la revalorización de una, de, de un stock, de una equity que entrando en, en fase inicial, evidentemente estás materializando ahí, pues el coste de unos investigadores durante equis tiempo, ¿no? Pero luego si esto crece y funciona, pues en múltiplo, en múltiplo que será por cien, por mil, por diez mil, ¿no?

Porque estábamos entrando en primeras etapas, ¿no?

Exacto.

Entonces, por eso entiendo que es obvio pagar el costo de la investigación. Otra cosa es que pague todas las investigaciones hechas de la universidad. Eso ya es otro...

Claro. Y lo importante es crear un workflow que vuelva y que vuelva a salir. Es decir, un poquito el, el hecho de decir: bueno, a una spin-off le das el apoyo necesario al principio, la ayudas a escalar hasta un punto de que ya no tiene una asociación con el centro.

Mhm.

La spin-off tira hacia adelante. Puede haber una salida o un secundario que llega dinero otra vez al centro.

Claro.

Y es importante que el centro vuelva a invertir ese dinero, pues en un grupo que pueda generar más tecnología, que se pueda transferir, ¿no?

Y para eso tiene que haber un interlocutor dentro de la universidad que sepa hacer deals de venture capital. En el fondo, dejan, no dejan de ser deals casi de venture capital, ¿no? S-- Que puedan luego seguir la empresa, tener control, estar en el board, saber cuándo salir, saber cuándo volver a entrar, ¿no? Esta es una disciplina.

Se ha mejorado mucho, yo diría, en el último año, los últimos dos años. Yo creo que realmente las spin-offs ahora se toman como una métrica de verdad. Honestamente, yo creo al, al principio la sensación que me daba es que generaba un poco de duda como fuga de talento. Decir: "Bueno, quizás los mejores investigadores se están yendo, están comerciando gran tecnología y el ciento pierde know-how".

Yo creo que ahora se está valorando como una métrica antes-

Es al revés, ¿no? Desde mi punto de vista es-

Pero ha costado

Generar impacto real, ¿no?

A mí me ha costado, ha costado un poco. Antes, quizá la métrica era cuántos proyectos europeos hemos levantado, cantidad de dinero que hemos levantado y número de publicaciones. Y ahora, finalmente, una spin-off también es una métrica de, de success.

O sea, dices que ha cambiado en Europa.

Ha ca-

O en Estados Unido-- o sea, en Estados Unidos...

No, en Estados Unidos, d-desde el primer momento-

Desde el primer momento-

Lo han visto clarísimo que era una manera de generar riqueza y que al fin y al cabo, el futuro ya no va a haber cien grandes Indras. Van a haber, esperemos, cien grandes Factorials, ¿no? Empresas que empiezan poco y después crecen. Y esto en Estados Unidos lo ven clarísimo y aquí nos cuesta, pero nos cuesta.

Desde el propio, a nivel científico, desde el propio investigador, cuando tiene que crear la spin-off, desde el centro, por todo lo que es la transferencia, las dificultades que tienes y las métricas, hasta los inversores A los inversores también aquí, mmm, la mentalidad de un inversor europeo y la mentalidad de un inversor internacional aunque vamos cerrando el gap sigue siendo muy grande

Claro se perc-se percibe como mucho riesgo-

Claro

...por lo lejos que está del mercado a veces ¿no?

Exacto. Y también que un, una spin off está liderada por un investigador o un investigador quizá no tiene un conocimiento del mercado y entonces siempre haya ese, ese bloque. Yo me acuerdo de cuando empecé a levantar la primera seed y mucha gente decía bueno, pero las spin off están hechas por científicos y los científicos qué saben del mercado.

Claro es un, es un, es muy generalista esto ¿no? Pero bueno, es el-- ya ves que en España System empiezan a buscar porque spin offs están saliendo, pero aún, bueno si lo comparamos con Estados Unidos.

Es un, es el huevo y la gallina ¿no? Si no hay casos de éxito o no hay volumen de operaciones de este tipo tampoco se pueden permitir el talento para gestionar este tipo de operaciones. Y si no hay el talento, no hay opera-- O sea, ¿no? O sea tiene que arrancar, ¿no? Ojalá seáis vosotros unos catalizador ¿no?-

Sí, una-

O algún más

Una muestra, ¿no? Yo siempre le digo que lo que tienes que tomarte es qué puedes hacer tú para mejorar, ¿no? Y los emprendedores que venimos de la ciencia lo primero es que nos tenemos de creer. Y el científico en general es una persona cómoda, una persona que vive en su mundo donde es un experto y no sale mucho de ese mundo.

Entonces cuando vas a levantar inversión, cuando vas a mercado, no es que tengamos mentalidades pequeñas pero tenemos mentalidas conservadoras, ¿no? Entonces los... Para mí los inversores aprovechan esa mentalidad pues, pues para quizás las rondas de evaluación son más bajas las cantidades que se... Si algunas de las spin ops que están salriendo de aquí, de centros de aquí estuvieran en Londres o estuvieran en Stanford levantaría mucho más dinero con la misma tecnología.

Pero esto empieza por la mentalidad del emprendedor en sí, ¿no? Entonces quizá te necesitamos a nivel ecosistema Tenemos muchos mecanismos para que los emprendedores científicos emprendan, empleenden y conozcan el negocio pero necesitamos mentalidad extranjera para mí

Que es lo que tú traes, eh, aquí viviendo- Has vivido en Estados Unidos, ¿no?

Sí, en Estados Unidos, en Inglaterra y eso son mentalidades de primero a nivel científico industrial-

Pero ¿qué has estudiado? Es que no, te lo he preguntado antes de empezar a grabar

Yo hice la carrera en ingeniería ambiental luego me especialicé en todo lo que es geoespacio, tecnología geospatial, GIS, remote sensing, etcétera Hice el doctorado en modelación climática en Cambridge y cuando volví aquí pues empecé otro doctorado donde lo hice más en modelación numérica es más, más riesgo físico y con HPC y AI, ¿no?

Yyy de alguna manera el conocimiento científico es de distintas universidades a nivel del mundo pero el conocimiento, la tendencia industrial es de Estados Unidos es donde ahí estuve diez años trabajando para gobierno trabajando mucho con la industria y yo creo que ahí me cambió un poquito la mentalidad

¿Y por qué decides volver a España Europa Barcelona?

Por temas familiares. Eh, mi padre enfermó entonces quería estar un poco más cerca tuve la posibilidad de tener una Marie Curie y llegar aaa, bueno, a Cambridge entonces ya estaba un poco má-

¿Qué es una Marie Curie?

Marie Curie es una fellowship que te da la Comisión Europea-

Vale

Para investigadores pues a un cierto nivel, ¿no?Entonces si quieres hacer investigación aquí está, en general es difícil de tener un sueldo decente, ¿no? Pues allí lo que hacen es tener uno unas fellowships que están mejor compensadas

Una beca

Es una beca pero dentro de una network entonces a ti te forman cogen a quince personas de... O sea, hay quince instituciones top en este sector Por ejemplo pues la que tienen Inglaterra quince sec--- institutions top en el sector climático cogen a quince fellows top a nivel europeo y lo que hacen es que esa red trabaja conjuntamente para mejorar ese sector Nosotros durante cuatro años pues trainings, workshops conectado con la industria conectado con las mejores inves-- universidades para crear pues una nueva flota de gente que de alguna manera pues o crea una spin off o mejore el estado de la ciencia en universidades etcétera Y esto es algo que hace la comisión europea en distintos campos Pues

tuve la oportunidad de hacer esto a nivel climático en, en Inglaterra y tuve la oportunidad de hacerlo aquí pues a nivel de volcanes y de numeración numérica en el Centro Nacional de Supercomputación

A nivel de curiosidad para conseguir este tipo de becas ¿es un tema de papeleo, de, de hacer la aplicación a tiempo y en forma? ¿Es un tema de lobbying, de venderte aaalgunas personas concretas? ¿Cómo cómo funciona? No tengo ni idea, eh

Es meritocracia Es realmente tú cómo de bueno a nivel científico eres Ya seas depende la-

Número de papers

Depende la s-,la fase ¿no?Si tú haces tu María Curie para hacer un doctorado claro en aquel momento es o si tenías algún paper durante el máster quizá ¿no? Pero es en qué universidad has estudiando, eh, qué perfil tienes qué research has hecho etcétera ¿no? O sea es básicamente-

Es currículum

Es currículum

Ya está

Es currículo

Tú mandas tu currículum y te responden

Sí tú aplicas y a partir de ahí es como cualquier otro proceso competitivo Mmm

No hay entrevistas no hay-

sí Sí claro Hay entrevistas Hay entrevista Cuando entras a la Maria Curie tú normalmente tienes la entrevista con el centro que te va a sponsorizar y con el que lleva la network de ese vertical en particular

Osea sí que hay un punto de venta en esta entrevista ¿no?

Tú te tienes que vender Está claro

Entonces tú vuelves aquí, eh, dentro del BCC, em, y montas la spin off Entonces ¿cómo es esta negociación? ¿Cómo, cómo es? Que por-- Qué parte del cap table se acaba quedando la Universidad

Correcto En aquel momento era l-los principios de la parte de tech transfer del BSC Había una spin off queee, que era Nostrum Bio Discovery pero fue un poquito distinto el proceso que, que sufrió Nostrom Porque vino un, una empresa básicamente a que estaban interesada en la tecnología Yo creo que Mitiga fue o la primera o la segunda de que fue una transferencia de tecnología al uso Es decir la uni, la, el centro de investigación transfiere esa tecnología a una empresa que crean unos investigadores y a partir de ahí se negocian pues unos Cap Tables unos royalties unos usos de infraestructura etcétera Yyy fue un poco ad hoc

La verdad. No había un... en aquel momento, y esto fue-

Mhm.

En 2018.

¿2018?

2018.

¿Quiénes son los investigadores? ¿Eres tú? ¿Es tu-- alguien más?

Éramos cuatro.

Mjm.

Am, dos hicimos el salto y dos estaban part time. Y recientemente, pues estos dos han salido porque la empresa continúa y necesita que sean cien por cien, ¿no? Pero éramos cuatro investigadores, tres jefes de grupo, dos jefe-- uno que era mi supervisor del—de mi tesis, dos jefes de grupo y un jefe de departamento.

Yyy, y bueno, pues estos los que nos embarcamos en el proceso de algo que no conocíamos mucho, la verdad. Yo llevaba más la parte negocio y la parte, pues sensu institucional, y ellos tenían, pues la parte más científica, si quieren.

¿Cómo negociáis entre vosotros el split?

Es un proceso interesante. Interesante.

Muy interesante siempre.

No sé si me van a escuchar, pero yo siempre lo comento. Mmm, la, la cascada cuando el... A nivel de roles, cuando estábamos en el centro, era jefe de departamento, debajo habían los dos otros socios, que eran jefes de grupo, y yo era el doctorado de uno de los jefes de grupo.

Entonces, había una, una-

Una jerarquía.

Una jerarquía que en la spin-off, de alguna manera, invertíamos, ¿no? Yo me iba como CEO porque era el que tomaba el riesgo de decir: "Yo dejo mi carrera científica", porque en una, una carrera científica tienes que ir contribuyendo, tienes que ir poniendo papers, tien-- lo que comentábamos antes, meritocracia, por si después quieres la siguiente beca o quieres la siguiente fase que te puede dar la Comisión Europea para llevar un grupo de investigación, etcétera, ¿no?

Si tú no te... no continúas aumentando esa meritocracia, estás muerto en, en, en ciencia. Yo decido tomar el riesgo de decir: vale, yo salto, me pongo a liderar esto como CEO. Pero claro, tenemos que negociar cómo es se distribuyó la cap table.

Sin entrar en detalles, pero fue difícil. Fue difícil porque claro, la mentalidad era completamente invertida, ¿no?

Claro.

Eh, cada uno aportaba lo suyo de alguna manera, pero a la misma, a la misma vez, el valor que tiene, lo que aporta cada uno a T cero, a tiempo cero, no es el mismo que será al cabo de un año, no es lo mismo que será al cabo de cinco años.

No, claro que no.

Y el riesgo quién lo toma es el que salta, ¿no? Entonces, salté yo el primero. Al acabo de un tiempo, saltó Mauricio Jancic, que es nuestro CTO, y los dos fuimos los que empujábamos en el día a día. Los otros dos, pues daban soporte, uno a nivel científico y el otro a nivel institucional, hasta un punto que fue más residual, ¿no?Entonces decidimos que era el momento de hacer double down.

O saltas, ¿no?, o nosotros continuamos hacia... Y es lo que decidemos, o sea, de alguna manera.

No saltaron.

No saltan.

Y, y dentro de esta primera configuración del Cap Table, ¿tú eras el mayoritario?

Sí.

Y luego entró el CTO. O sea, realmente lo-

No, ya se, se distribuyó desde un principio-

Desde un principio, ¿eh?

Un poquito con...

Esto es muy difícil, ¿eh?

Es muy difícil...

Y tener esas conversaciones-

Y hay un riesgo. Porque-

Tener esas conversaciones abiertas de, ¿no?: "Oye, mmm, yo creo que esto es lo justo y tal". Es muy importante.

Es muy difícil y es subjetivo.

Claro.

Que cada uno él ve que aporta el valor y que de alguna manera aquel nuevo vehículo es imposible que exista sin su rol. Entonces, todos tendríamos que tener el cien por cien, en ese caso, ¿no? Osea. Y también tienes como una, una ascendencia de la manera que has estado trabajando en el pasado.

Claro.

Intentar determinar cuál es el porcentaje de cap table correcto al impacto que vas a tener a la empresa a futuro y dártelo ahora es muy difícil, ¿no? Eh, bueno, lo negociamos, tomamos una decisión y, y con eso nos quedamos.

Lo hay mecanismos de vesting, ¿no? De que, oyes, si al final lo que tú dices que vas a aportar dentro del año tres no lo estás aportando, pues esta es la regularización, tienes que vender el ochenta por ciento, ¿no?-

Sí.

A precio nominal.

Sí, y, y quizá este no fue tanto nuestro problema, pero cuando haces, am... Y aquí lanzaré una la-- una lanza para los inversores, ah, para los emprendedores, que son los científicos jóvenes. Cuando tú haces spin-offs con catedráticos, con jefes de B grupo, etcétera, es, es difícil ponerles unos vestings, ponerle...

Es decir, de alguna manera, si las condiciones que hay no, no les parece bien, no lo hacen. Y entonces no tienes esa posibilidad de hacer la spin-off, ¿no?Porque quizá aquella persona, eh, es determinista de poderlo hacer o no. Si esa persona no está, quizás no lo puedes hacer, ¿no? Depende del-

¿Qué?

Depende de una institución.

Es la percepción del momento, ¿eh? Luego no sé.

Es una percepción y quizá no la tienes que hacer dentro del centro y quizá no tienes que hacer una spin-off, ¿no?, para hacer todo esto. Pero de ahí es donde viene, donde es muy importante los centros de transferencia de tecnología, que te eduquen bien, que entiendas bien, bien cuáles son las posibilidades. Que entiendas cuán-

Por eso es interesante este pódcast, ¿eh?

Exacto. Cuáles son las reglas-

Es tu historia.

Cuáles son los reglas del juego. Y quizá tú eres un científico que eres excelente, que conoces muy bien, em, tu área, pero no conoces cómo es montar una empresa, no conoces qué recursos tienes, ¿no? Y este es el efecto cascada, porque los inversores tienen miedo, ¿no?, a invertir en una-

Claro.

Entonces, la... los pro-los programas que hay, ¿no?, de transferencia de tecnología del mismo centro o que son públicos, pues el de Barcelona, aquí en Barcelona, ¿eh? Quizá el de Barcelona Activa, el del IES, el del D... Es importantísimo que, que la gente pase por estos procesos.

Mjm. Y con la universidad, ¿cómo lo negocian?

Cada universidad es distinto.

En tu caso, en tu caso.

Claro, e-nosotros, am, lo negociamos con el centro, con lo que sería el Tech Transfer, ¿no? Ya ahí ya se crea una división de Tech Transfer, que había un par de personas en su momento y fue un poco ad hoc, un poco ese... Pues el centro planteó una propuesta, mmm, la negociamos.

Lo que comentábamos antes En la parte de royalties y, ah, equity pues parecía un poco como dos veces lo mismo. Entonces, l-lo que hicimos es que las royalties fueron temporales solo asociadas a el revenue asociado aquella tecnología que se había transferido no-

¿Que era cuál? ¿Cuál era ese IP concreto?

Eso era un modelo que lo que hacía era evaluar cuál era el impacto, o sea, la dosis de absorción de partículas en los motores de los aviones. Es decir, a nivel meteoro-meteorológico tú sabías cuando había una erupción volcánica, sabías cuándo había la dispersión de esa ero-- de esa ceniza y en algún momento, pues sabías que tenía un impacto en un avión.

Este era un código que creamos y esto es lo que se transfirió.

Que es muy poco a día de hoy, ¿no?

Que a día de hoy te diría que es un uno... Bueno , te diría que el... Esa tecnología fue des-depreciada al año dos. No la utilizábamos más, creamos un modelo totalmente nuevo porque no era escalable honestamente. Y pero seguimos, tuvimos unas royalties de cuatro años, seguimos pagando-

Hasta el final sí que tuvisteis royalties y cap table.

Tuvimos royalties pequeñas durante es-- para ese proce-- Pero la verdad es que el revenue asociada aquello era, era pequeño comparado con la empresa.

Que es difícil determinar el revenue de un trozo de código.

Es, es, es muy difícil y es muy difícil para el centro también entender qué potencial de mercado tiene esto. Yo creo que ahora está mucho más profesionalizado de cuando lo hicimos nosotros.

Aun así es complicado, eh. Es difícil profesionalizar eso. Al final es una discusión sobre el futuro que s-siempre va a ser muy ad hoc. O sea yo me, me resulta dificil imaginar una industrialización de este tipo de cosas, ¿no?

Yo creo que ar-- En el BSC en particular se está llevando bien. Creo que ahora se evalúa bien hay una experiencia de qué hacer, qué no hacer, pero siempre se tienen que pasar cuatro o cinco ejemplos hasta que le das un poquito más con la fórmula, ¿no?

¿Qué parte del cap table se queda en la universidad en aquel momento?

El... Ahora mismo yo no sé qué parte se está quedando el BSC. Yo creo que esto ha ido cambiando-

Digo en tu caso, en Itinga.

En nuestro caso se quedaron cerca del trece o algo así.

Es bastante.

Es bastante. Pero yo creo que es menos que en...

Que en otros casos.

Que es un poco la conversación eterna, ¿no? Quedándote más, le estás tirando un pi-- un ap-- Le estás haciendo un agujero a la, a la empresa. Realmente el-

Hombre claro Claro si tú tienes una universidad que no es, que no es una parte activa, no es de une-- no es del equipo fundador, que no está empujando... Desde la idea hasta que empieza a pasar algo pasan años, ¿no?

Es caso a caso. Caso a caso yo creo que ahí algunas spin off donde el centro tiene un valor impresionante.

Claro, fíjate tú me estás diciendo que el año dos mil... Esto pasó en el año 2018. El primer reve-- un millón de euros facturasteis en 2022.

Mhm.

¿No? O sea son cuatro años después. Eh, las royalties y revenue share de los primeros cinco años tiene poco, poco impacto. Pero es que seguramente ya no es el revenue share, es que es el impacto propio de la universidad, más allá de presentaros, que es importante, ¿eh?

Pero tienes que tener en cuenta, hay, hay la otra parte según Spin Off, que es: siempre estar conectado con la ciencia y están estado del arte, que esto solo te lo da siendo... Pudiendo estar conectada con la, con el, el centro y en nuestro caso, haciendo proyectos europeos conjuntamente con el BSC.

O sea, he tenido un valor continuado, no es un valor inc-- de incepción.

No, tiene un valor continuado, no tanto con la tecnología que se transfirió sino en estar seguro que continúas estando al estado del arte. Haciendo proyectos nuevos, en lo que sería la innovación. Yo siempre digo que una start up puede hacer innovación, o por mi no-- mi percepción en el campo donde estamos, a doce, dieciocho meses, que es lo que la industria puede digerir.

La industria no digiere innovación a tres años porque...

Esto no sé, yo veo que Apple innova bastante.

Depende del sector. Eso es lo que te digo, ¿no?

Claro depende del sector.

En el sector nuestro dónde estás hablando con aseguradora, sector financiero, etcétera. Si tú me-- le llegas a una aseguradora, esta va a ser la tecnología de tres años, de aquí a tres años te dice ven de aquí dos. Porque el cambio no es algo que el... No estás en, pues, pues en, en el sector Apple o en el sector... ¿No? Estás en el sector distinto.

Entonces sí que pueden digerir doce veinticuatro meses de innovación, pero no pueden digerir cuatro, ¿no? También una empresa de Mitiga con cincuenta trabajadores tampoco podemos estar haciendo la innovación a cuatro años, ¿no? Que no nos da. Entonces, ese vínculo con el centro es importante.

A nivel de desarrollo corporativo. O sea, luego, ¿qué pasa con el, con el cap table y con la financiación de la empresa? O sea, ¿te financias con becas, con proyectos públicos o realmente consigues inversores?

Nosotros arrancamos con ambos. Ah, sacamos un SME instrument, que es, lo conocerás, es un buen vehículo de la Comisión Europea dedicado básicamente para SMEs. Ahí nos dan-

¿Qué significa semi?

Small and Medium Enterprise.

Ah, a vale.

Ese es el SMI.

Sí,sí, sí.

Y es, y es el instrumento... En España hay un instrumento PYME conocido de ti. Pues ahí es instrumento SMI.

Que, que está enfocado a la innovación, que es, que es muy difícil de conseguir porque hay mucha gente que aplica y-

Un success rate de entre el uno y el cinco por ciento.

Claro.

Pero claro-

Yo es que por ejemplo no lo he intentado por, por ese success rate. Osea, por la cantidad de papeleo que hay que hacer versus el success rate.

Ten en cuenta que Nosotros hemos sobrevivido, entre comillas dentro del... O Sea, cuando estábamos en el BSC, lo que te decía antes de estar en soft money, tú te levantas tus propios proyectos. Entonces aplicar a proyectos de innovación-

Sois expertos en eso. Y aparte que claro innovación es mucho más fácil justificarlo en tu caso evidentemente, ¿no?

Nosotros ahora este año tenemos un cien por cien de success rate en proyectos europeos que hemos pud---porque ahora ya, ya tienes un poc-- sabes lo que quiere la Industria, sabes lo que quiere la Ciencia, sabes qué partnerships tienes que hacer. El año pasado no tuvimos ese su succes rate, ¿eh? Que no siempre es así, pero de alguna manera ya en Tienes la fórmula

¿Eso lo conseguís con consultores externos de espe-especializados o sois vosotros mismos?

Ahí somos muy-

Es que es core para vosotros.

Somos muy expertos. O sea, yo creo que el... No, no hay un, no hay un valor más allá cuando ya tienes varios. Ahora, pues este año tenemos tres o cuatro. Para gestionarlo, pues quizás sí que coges un consultor para toda la parte administrativa que no te aporta valor, ¿no? Pero para el proceso, la ideación y la aplicación es el-- es algo que llevas haciendo.

Y en mi caso lo hacía en Estados Unidos con los NFS, lo hacía en el Reino Unido y lo he hecho en, en España. Entonces, es un proceso que tenemos muy bien...

¿Cuánto habéis levantado en financiación pública?

Durante el... todos los años.

Durante esos cinco años.

Em, cerca de cuatro millones.

Cuatro millones de euros, ¿eh? De eso, ¿qué parte es fondo perdido, subvención pura? ¿Y qué parte es deuda blanda sin avales?

El 90 % que hemos hecho es a fondo perdido. Te diría que un 10 % es en deuda.

Muy bien, ¿eh?

De hecho, a nivel europeo, excepto si haces el, el EIC Accelerator, que ahora sí que es blended, ¿no?, que es asociado una ronda, tú puedes hacer un proyecto de innovación explicando qué es lo que quieres hacer con ese dinero y tienes de justificar que quizá el, el sector vecino te ha podido dar suficiente dinero y tú necesitas más.

Te vas a la Comisión Europea, aplicas a este proyecto, que es EIC.

¿Cómo se llama?

EIC Accelerator. E-I-C Accelerator. Entonces, tienes-

Solo para innovación también.

Solo para innovación. Tienes hasta un máximo de dos coma cinco millones en fondo a fondo perdido, o sea, para invertir. Y lo demás está quince, veinte, treinta millones en inversión.

O sea, cambio de equity.

Cambio de equity. Esto es una de las cosas que la Comisión ha sacado hace dos años. Mmm, está funcionando más o menos, pero bueno, algunas startups le han ido bien. La mayoría de fondos de la Unión Europea son a fondo perdido. Los de CDTI algunos son híbridos, que hay, pues blended con, con deuda y con fondo perdido.

Y bueno, pues comenta-- lo que me preguntabas, cómo arrancamos. Pues arrancamos con un SME Instrument de uno coma siete millones. Creo que cerca de allí nos dieron un NEOTEC, que eran trescientos mil. Entonces, ya tenías dos millones.

NEOTEC es de CDTI.

Sí.

Aquí en España.

Sí. Y que es algo que tienes que aplicar sí o sí cuando arrancas, ¿no? Porque ahí el success rate es más alto.

No, ¿nos pidió aval? Que a veces piden aval, cosa que yo no comprendo.

Sí.

Es no entender nada.

Piden aval. Piden aval. Eh...

Si tú empiezas unas, una compañía en investigación con un riesgo al-altísimo en el fondo-

Tienen que tener algo ahí

...y hablas con el ministerio y te dice: "No, tienes que tú, señor, tienes que poner tu aval-

Sí

..."y responder con tus bienes".

Ese-

No le vendría a ver así.

Es un, es un commitment. Nosotros lo hicimos cuan-- después de tener el SME Instrument. Entonces, de alguna manera ya tenías una garantía de tener un capital, ¿no? Entonces, de alguna manera habías levantado cerca de millón y medio, dos millones de financiación pública y hacemos una ronda seed solo arrancar de uno coma dos millones.

De uno coma dos millones con inversores privados.

Con inversores privados, sí, sí. Una ronda-

¿Qué perfil?

Pues Banco Sabadell, algunos micro VCs y business angels que pensábamos que nos iban a ayudar, pues en el sector, de alguna manera. Y la verdad es que esa ronda fue muy interesante porque es la primera vez que vas a pedir dinero a alguien, ¿no? Con, con un PowerPoint y con a-- con mucho detrás.

Se tiene sí PowerPoint.

Pero claro, vas con tu, vas tú, vas con tu PowerPoint, ¿no? Y yo creo que ahí la experiencia interesante de explicar es cómo valoras la empresa en ese momento, ¿no? Porque evidentemente éramos pre-revenue. Sí que tenías una tecnología, sí que tenías una tracción a nivel tecnológica, pero no tenías una tracción a nivel comercial.

Y eras un spin-off. La primera pregunta que me has hecho cuando hemos empezado el pódcast: "¿Qué es un spin-off?" Pues de algunos inversores estábamos en esta fase, ¿no? Y, y me acuerdo que Sabadell fue la primera vez con Sergio, fue la primera vez que me dijeron: "Hostia, esto es un spin-off, soy científico, hosti, no lo veo claro", ¿no?

Todo vale poco.

Y bueno, ahora creo que han invertido en dos o tres ya, ¿no? Pero sí que fuimos la primera y los típicos, bueno, comentarios, ¿no? Y...

¿Cuál fue la valoración?

La valoración fue a siete coma dos post money.

Bueno.

Que en aquel momento donde ven estaba muy bien. Yo creo que fue en aquellaño, a nivel del científico, fuimos la empresa con una valoración más alta seed que venía del sector científico.

Claro, a ver, había-- estaban entrando uno coma uno y pico millones de financiación, de subvención.

Sí.

Claro.

Sí, sí.

Os ayuda-

No, no me acuerdo exactamente si cuando empecé a hablar con inversores ya teníamos esto asegurado.

Vale.

Yo creo que algunas conversaciones sí que fueron: necesito dinero para lo que fuera. Sí que dentro del Centro Nacional habíamos levantado un par de proyectos pequeñitos por, para hacer un estudio de mercado. No íbamos con la tecnología sin saber qué pasaba en el mercado. Hicimos un estudio de mercado con Indra, hicimos feasibility studies, pudimos tener subvenciones dentro de lo que sería el marco de Tech Transfer para poder hacer todo esto.

O sea, no éramos científicos que hoy tengo la mejor rueda y luego ves que es una rueda cuadrada, ¿no? No. Habíamos hecho un poquito el trabajo, pero igual no teníamos ni idea de muchas cosas. Evidentemente, el tiempo nos lo ha demostrado. Y algunas conversaciones yo creo que aún fueron, que aún no habíamos levantado el SME Instrument.

Y luego, ¿qué-- dónde levantáis más pasta hasta día de hoy?

El negocio. O sea, lo hemos-

¿Con clientes?

Con clientes, con algunos proyectos europeos dentro de estos cuatro millones que hemos sido levantando, siendo muy capital efficient. Hemos sido muy capital efficient.

Habéis sido poca gente, relativamente poca gente.

La, el, el salto lo hemos hecho ahora. Sí, la, la empresa-

¿Cuántos erais los primeros años?

Los primeros años fluctuabas entre quince y veinte. Doce, quince, veinte. Pasamos el Covid. Ten en cuenta nosotros los primeros que empezamos a vender era Impacto de c-- de erupciones volcánicas al sector aviación. Ponen esa frase COVID, no hay aviación, no hay negocio.

Y nosotros ya estábamos en ese momento dando el salto al sector asegurador.

Mhm.

Y aprovechamos todo ese año para centrarnos en... sector asegurador, entender muy bien el problema y nos fue bien. Aparte tuvimos suerte que ganamos este proyecto de diez años con, bueno, ese tender con Indra, Eurocontrol, etcétera, para dar todo el soporte de crisis management a la gestión europea. Entonces el sector aviación estaba como...

Tenía su vertical, vivía por su cuenta y estaba esponsorizado y nos dio la posibilidad de hacer el típico pivote que necesitaba la empresa realmente para ser escalable porque con lo que salimos del USP no, no había... No era suficiente.

Vale. Entonces, año cuatro factorizáis un millón de euros y año cinco levantas una ronda grande.

Sí, el año, el año pasado cerramos eso con un millón com-coma tres. También es verdad que tenem-- este año tenemos book revenue casi de diez millones. La cue-- las perspectivas son muy buenas, ¿no? Ya tienes contratos cerrados multianuales-

Vale

...por valor de diez millones. Pero aquello que , qué vas em--qué mostraste en 2022 de dinero que ha entrado en la empresa, uno coma tres, ¿no? Aunque tenías contratos multianuales de, de antes, ¿no? Yyy, y sí, fue, fue una buena ronda en general teniendo en cuenta las condiciones-

¿Cómo ha sido esta ronda?

Esta ronda ha sido en sentido, ¿qué parte?

Tamaño-

Tamaño ha sido-

Inversores

...ha sido de catorce millones y medio de dólares. Los inversores, la mitad en Estados Unidos, la mitad aquí. Ah, Microsoft ha entrado, es uno de los inversores, Microsoft Climate Innovation Fund. Primera invers-- creo que segunda inversión que hacen en España y primera en este sector. Nos entró la cuarta aseguradora más grande del mundo, que es Nationwide.

Inversión estratégica porque nos pusieron un pipeline de negocio, que esto es lo que estamos haciendo ahora con la convertible, que te la comentaré ahora. Y luego nos entró-

Que si un pipeline de negocios significa un compromiso de compra.

Sí, básicamente en los próximos años, pues mmm, nos in-- ellos invertieron porque les interesaban mucho la tecnología que hacíamos, pues en temas de tormentas, en temas de incendios, etcétera, ¿no? Ellos son la aseguradora número uno a nivel agrícola.

Mhm.

Entonces mejores modelos para caracterizar el riesgo, para mejorar sus primas de seguro es esencial.

Ese es un tema de detalle, pero ¿Qué compromiso tiene esta aseguradora a comprar efectivamente estos? Es decir, ¿Qué pasa si no lo hace?

No pasa nada-

No pasa nada

...el compromiso es un soft compromise.

Un best effort.

Es un best effort, am, pero bueno, que ya they put already on the table, ¿no? De alguna manera ya estemos trabajando con el equipo de business. O sea, realmente hemos visto a los tres meses que iban en serio.

¿Sí? Que esto siempre cuesta, eh. Esto me han dicho muchos fundadores.

La verdad es volviendo a la ronda, tuvimos suerte. Nosotros teníamos bastante turn sheets teniendo en cuenta el revenue, teniendo en cuenta-

El momento

...empresa española y, y e-- y el momento, ¿no? Porque cuando empresa española, inversión internacional aún cuesta, ¿no? Un fondo internacional. Tuvimos bastantes turn sheets, am, sobre la mesa y dentro corporate BC, ¿no? Que estábamos buscando un corporate BC del sector insurance, tuvimos algunas propuestas y nos fuimos con nationwide por la gente, porque nos creímos la gente que había en el otro lado.

Ese, ese factor humano que a veces piensas que no es tan real, ¿no? Yo hice una apuesta por las dos, los dos partners de Nationwide-

Mhm

...quizá declinando otras ofertas de aseguradoras quizá más conocidas o quizá que nos hubieran puesto, yo qué sé, una valoración un poco mejor, ¿sabes? Entonces-

Porque la valoración, ¿qué fue sobre cien?-

No

...ochenta.

No, la valoración fue sobre... Am, bueno, en los trece millones está ahí ya una parte convertible, ¿eh? Pero la valoración fue cuarenta y uno.

Ah, cuarenta y uno. Ah, vale.

Pero en fresh cash, la, la estructura de la ronda es, es, ehm, un poco compleja, pero fresh cash entraron seis. Lo cual-

Vale. Cuando dices convertibles, dices para siguiente.

Sí, porque paralelo hicimos una convertible, ¿no? Estamos hablando de algo diferente. En cantidad de dinero total se levantaron, mmm, trece millones, esos catorce y medio de, de dólares.

Vale.

Y fue estructurada de esta manera. Entonces entró Microsoft, entró Nationwide, entro Kivo, entró un fondo de impacto español que es Creas y entró un fondoo portugués que es Faber. Faber nos hizo una convertible justo antes, que esto nos fue muy bien, pues para no necesitar el dinero para ir a realmente a la serie A.

Entonces realmente pudimos escoger en tiempo y calidad de inversores-

Mhm

...que si te puedes permitir eso es crítico y nada, la ejecutamos y ahora estamos haciendo una convertible para la B.

Muy bien, oye, muy buena, muy buen proceso de financiación, ¿no? O sea, muy buen timing, muy buena gestión.

Yo creo que ha habido un poquito de todo, ¿no? Esto, la ronda y la adquisición de la IP de esta empresa yo creo que son los dos grandes hits de Mitiga en el veintitrés.

¿Y cómo se adquiere una IP? Que tienes muchos temas interesantes de tu historia.

Bueno, esto es complicado.Esto era una empresa bastante más grande que nosotros, una empresa que había levantado casi cincuenta millones de euros ya, tenía ciento y pico trabajadores. En Londres, otro tipo animal y era pues un-- la empresa lead de climate risk. Am, problema que tuvieron ellos: cambiaron las condiciones macroeconómicas, la va-- estaban buscando una Serie B , intentando cerrar una Serie B como algunas de esas Series Bs que hemos visto que son muy grandes, a una valoración muy grande que quizá no tocaban, ¿no?

Se quedaron sin pasta.

Se quedaron sin pasta, quemaban mucho mensualmente. Lo que volvíamos al tema del coste computacional. Am, no eran muy diligentes en cómo utilizaban la computación, por lo que hacía que su producto tenía que ser muy caro para tener un margen. Aun así seguían siendo el lead market.

Tenían-- estaban liderando el mercado, pero crearon casi tres empresas en una, ¿no? Hacían riesgo físico, hacían risco transicional, hacían natural capital, cogieron cientopico personas Y la única manera de continuar con el bicho era levantar cien millones. Era la unica manera, ¿no? Y los, los fundadores estaban convencidos que iba a ser así.

Los inversores empezaron a tener alguna duda. Hubo pues un relocation de assets, etcétera y al final no fue sostenible. Y entonces-

Se ven-- se vendió trozos en piezas.

Bueno, la empresa fue a administración y nosotros compramos...

Ah vale directamente de administración concursa.

Nosotros compramos toda la IP, el book of sales, el database, nos quedamos con algunos trabajadores y la verdad es que-

Por cuatro duros.

Fue una carambola por cuatro euros.

Claro porque esto cuando ya están en administración concursal-

Fue una ca-

El interlocutor no tiene criterio muchas veces, ¿no?, Directamente.

Nooo lo que intentas es dejar los menos huecos posibles. Porque ya llevaban unos meses de retraso en cosas. Entonces bueno eso fue un proceso rápido más rápido de lo queee... Se dieron muchos factores para que esto acabara en Mitiga que quizá pues probabilísticamente hubiera pasado una de cada cien veces, ¿no?

¿Y cómo os dais cuenta de qué pasa esto?

Esto es uma conversación que tengo con un inversor importante en Inglaterra que me dicen creo que no van muy bien Me han comentado que tienen problemas Empiezo a hablar con inversores asociados Ah, bueno un poco de lobby Un poco de network Cuando veo que algunos de sus trabajadores empiezan a aplicar a Mitiga me doy cuenta que la cosa va en serio y directamente llamo al fundador Por transparenciaPorque es lo que me hubiera gustado a mí en lugar de ir por detrás, etcétera Dije oye vaya gente de tu empresa que está aplicando la nuestraMe han dicho esto Qué pasa O hasta donde El punto de que me quieras decirYo te lo digo para que sepas que estamos mirando en esto Y

me dijeron sí talVamos a intentar solucionarlo Ellos están intentando-

Pero Esto le duele mucho a un fundador.

Entonces yo le dije miraQue sepas que vamos a estar mirando Vamos a ser respetuosos tanto de ti como de tu equipo y seamos transparentes en el proceso Siempre fui muy transparente con los dos Fundadoresy en el momento queYa no funcionaba para ellos Pues ellos también vieron queEl menorEs que uno se queda admitidaEn lugar de otro competidor En lugar deY al final el caso fueTransparencia Transparencia con los inversores Transparencia con los fundadores Transparencia con tu propio EquipoDe lo que IbaLo que No iba a Ser

O sea cuando ya se ven que han perdido todoDicen Al menos Que se Lo quede Alex que Nos ha ido contandoHa sido trasparente Ha sido honesto Es Importante este Mensaje

SíporqueAl fin y al caboTúcuando Te pones Tu gorro De CEOY Gorro ParaLos InversoresYescalabilidad NoseQuéO es GenialImpues Adquisición PeroCien Y pico Personasque PerdieronSu TrabajoUn fundaUn par defundadoresQue Habían Puesto Toda su energíaunosInversores Que Van aperder cincuentamillonesde EurosTodo elmundo Estáenfadado preocupadosin trabajadoresespues LotípicoDos Meses Antes deque sedan cuentade que LaEmpresa Se Vaal TrastePues habían Firmadouna hipotecaSueldospues Anivel de LondresQuedespués Cuesta MuchovolverA encontrar Estonombre

Algunos de estos Están en Mitigahoy SíestosEstán en MetiGenteNo Muchos porque Nomuchos Sosiete OochoQue íbamos incorporando Algunosperfilesgente que PuesEstá Al nivelDel Restodel Equipopuesteníamos Unequipo MuyMuy BuenoAnteriementey Quetambién SeanajustadóHan Venidóa Barcelonaesto es importantetambiénmuchos deEllos No esfácil tampocooye Nono pierdasla Cabezaconlos catorcemillones queno tepase ComoEstosEsmuy Importantener estamentalidadMássausteraNomás de Ira Buscarel Negocioy si Nohaynegociono Creerseclearoyo Creo que ahíestáMuriendomuchagentes

muchastartups GenteStartupso Compañíaspor Haber Vivido enesteTren del DosMilVeintedos Mil Veintiunoesta Sí Yo creoque el problemaquetuvo estaempresaBásicamentees que tuvouna inversiónmuygande yen toncesese bootstrappingeseeficiencia ese capital efficientsiya no melotengo quehaceryoQuizálosubcontratolos SubcontrateluegoVes lalista desoftwareque Teníaa Vecestenían dosdelomismo yahabíanperdidoun Pocoel controlde cómohacer elexpenditure Una cosaque nosrecordamosMuchopor tambiénh hemoslevantadoBastantedinerofactorialynos recordamosMuchointentas sermuy muyparanoicosenesodecir

oyeno nospodemospermitirnuestros planestiene queser concerdodineroina futurotenemos quevivirdelo quenuestrapropia acciónyloloquesemoscapaces decrearycada vezmás cadavez mástenemosesaConciencia perocuestacambiarcuerstacuandote acostumbras haydinerobuenosotros Fuercasi Tresnivelesdepasar desercientíficotulohacetodo túopen source ysino existe teloconstruyesNunca tienesun budgetpara contratarunservicio unsub softwareetcétera ah buenoya estásuna empresatiendes deintentarser lomaximodeficientea nivelde Capital

pero habrá Cosasa hora Deciria es uncostebeneficiocuantótardoacrearlocomparadosi locomprocantome cuestacrearloclaroya puedescomo mínimovaresadecisiónpero tieneste TenerEsta mentalidadsípero yanaesesoelel hechode quemoten godineros puedo comprar estouhestoy puedoprobaresto ala vezypuedoparalizarestepaíshestohyhay undía quetu neurona ola míaquenoda paramucho tenedemásiascosasy Esees un Pocoel problemadel overfundingquete obligaeno te obligaa tener queelegirtanto yesobueno elegir

Escomo Todoes unbalanced saber encontrarque tengola posibilidaddetener balance ynoló excedoperosí

Si tele llaman ahorayte ofrecencienmillones deo eurostu Vendes nono

Por dos motivos. Uno, porque no es el mensaje que le hemos dado al equipo y no por-- El, el equipo nos ha seguido para poder tener un impacto, para poder tener una historia y se han venido a Mitiga para poder esto. Entonces, ya solo por ese hecho...

Bueno, pero podrían seguir teniendo este impacto en el marco de otra compañía, ¿eh?

Sí, pero creo que aún estamos en la fase que lo estamos diseñando nosotros con ellos-

Mhm.

No, no, el que te viene al-- alguien y te tiene... Yo creo que la gente no lo acaber-- lo percibiría como es el momento correcto, ¿no? Y yo creo que aún no sabemos qué podemos llegar a ser. Entonces, yo creo que nos merecemos ese, ese explorar ese reto conjuntamente. Evidentemente, llegará un momento que esa conversación tendrá lugar, ¿no?

Para poder, am, bueno, tendrá sentido tener lugar, pero ahora creo que no.

¿Qué es lo más lejos que te imaginas? Una salida a bolsa, una, no sé, un tamaño concreto de empresa, un nuevo producto.

Una buena pregunta. Dependerá mucho de cómo el mercado del climate risk llegue a ser lo que parece que va a ser. Es decir, si el climate risk va a ser uno de los top three markets que podemos llegar a tener ahora, como se predice, ¿no? Am, se puede plantear llegar a bolsa, te puedes llegar a pro-- a ser el main provider of climate risk, ¿no?

Y poder llegar a ese punto. Si se queda un paso por debajo, lo que tendrá más sentido es de que un Microsoft, una, una gran institución lo adquiera como su producto, ¿no? Y que ello lo pueda revender. Dependerá un poquito del mercado. Yo creo que aún hay más preguntas que respuestas en Climate Risk.

Recuerda un poco el caso de Climate Corporation, de David Friedberg, ah, que vendió a Monsanto, si no recuerdo mal, por un billion o algo así, ¿no?

Correcto. Yo creo que ahora hay el hype del climate. Hay que ver que baje el hype del climate, que entonces te posiciona realmente dónde estás, poner el trabajo necesario para que todo esto sea una realidad. Y ahí es, mm, poder evaluar. Yo creo que ahora sí no sería un brindis al sol.

¿Hay algún conocimiento, algún aprendizaje, algún momento, alguna persona que te haya hecho un cambio a nivel de CEO, a nivel de tu rol? ¿Hay alguna influencia que te haya marcado?

Creo que hay muchas. La cuestión es escoger cuál queremos hacer el highlight.

Siempre buscamos ahí el highlight, la receta.

La receta. No sé si hay una receta.

No, pero una persona o un conjunto de personas. Algún momento que tú digas: "Hostia, esto me ha ayudado mucho", ¿no? O cosas que has leído, no sé. ¿Cómo has aprendido?

A ver, yo creo que hay dos, tres personas claves y yo creo que hay momentos claves, ¿no? Para mí un momento clave fue cuando Mauricio dio el salto, ¿no? Cuando nuestro CTO realmente pues él llevaba incluso más tiempo en academia, ¿no? También es un perfil, también es más mayor que yo.

O sea, la decisión, mmm, pues eh, tiene familia, tiene dos hijos. De alguna manera aquel momento para él era incluso más crucial que para mí, ¿no?

Mhm.

El momento que él dio el salto dije: "Ahora sí, ¿sabes? Con él hasta el final y lo vamos a conseguir". Ese momento yo creo que fue crítico para mí a nivel personal. Luego otro momento creo que es cuando un par de personas que nos apoyan en el proyecto desde fuera se suman al proyecto.

Natalia, que es nuestra ahora VP of Sustainability and Innovation, Benoit, que es nuestro CRO. Benoit era el, el antiguo, bueno, llevaba toda la parte de Asia Pacific en Microsoft. Gente de que, pues, Natalia había estado catorce años en UNICEF y Benoit había estado veinticinco años en Microsoft. Estas dos personas cuando entran en la empresa,

yo ya no me veo solo a la hora de tomar decisiones de que son esenciales para el futuro de la empresa, ¿no? Porque con Mauricio nos podemos sentar y tomamos decisiones críticas a nivel de tecnología, pero durante muchos meses barra años, yo me sentí muy solo a la, a tomar las decisiones de qué está bien, qué no está bien para la empresa, cómo vamos a conseguir llegar al siguiente paso, ¿no?

Mmm.

Y esto va creando, pues una, una responsabilidad, una presión, etcétera, que tú no la, no la reconoces o no la, no la en el día a día, pero va acumulando, ¿no? En el momento de que tú puedes repartir esto, puedes escuchar y te-- y puedes tener gente que te dice: "No"...

Eso es increíble.

Ese momento para mí es el punto de inflexión de que dices... Y ahora yo creo que el segundo peso de inflexión ha sido ahora, que hemos traído una capa de gente de que puede tomar decisiones unilateralmente, se pueden equivocar igual que me puedo equivocar yo, pero ya no me necesitan para eso. Y el este, este, es que yo ya soy un bottleneck para algunas cosas, sobre todo para la parte de producto y la parte de mercado.

Para una startup es quitarle un single point of failure.

Mhm.

Yo creo que esos son los, los tres puntos.

Aun así, te diría que hay decisiones y momentos en que el CEO tiene que tomar una decisión-

Está claro.

Y va a estar solo, ¿sabes?

Está claro, está claro.

O sea, desafortunadamente hay momentos que, que es difícil compartir, ¿no? Que es difícil... Que alguien tiene que decidir.

Lo problema es que no sea todo.

No, claro.

El problema es que no sea todo.

Está claro.

Y, y eso es lo que cambia un poco.

Álex, muchísimas gracias por compartir la historia de Mitiga y mucha suerte.

Igualmente. Muchas gracias.

Hasta la semana que viene.

Chao. Muy bien.