ValgrAI deseaba transformar su cartera de resultados de investigación en Inteligencia Artificial en una oferta tecnológica estructurada, priorizada y orientada a transferencia.
El reto no consistía únicamente en catalogar tecnologías, sino en identificar qué capacidades tenían verdadero potencial de adopción empresarial, cómo conectarlas con necesidades reales de mercado y qué modelo de activación podía convertir a ValgrAI en un referente de innovación aplicada en IA.
Desde Pleyad diseñamos y ejecutamos un proceso integral de análisis, priorización y estrategia de transferencia tecnológica, evaluando más de 40 tecnologías de Inteligencia Artificial desarrolladas por universidades y grupos de investigación del ecosistema ValgrAI.
El proyecto permitió pasar de una colección de resultados de investigación a una visión estructurada de capacidades, oportunidades de mercado y modelos de colaboración con empresas.
Contexto y reto
ValgrAI reúne capacidades avanzadas en Inteligencia Artificial procedentes de universidades y grupos de investigación de la Comunitat Valenciana, donde coexisten tecnologías heterogéneas, con distintos niveles de madurez y potencial de aplicación. Para fomentar su comprensión y adopción por parte de empresas y organizaciones era necesario conocer su posicionamiento de mercado así como desarrollar casos de uso y estrategias claras de transferencia.
El objetivo del proyecto era doble:
- Identificar y priorizar las tecnologías con mayor potencial de transferencia.
- Diseñar una estrategia que permitiera conectar investigación en IA con necesidades reales del tejido empresarial.
Cómo abordamos el proyecto
Diseñamos una metodología propia de evaluación tecnológica orientada específicamente a Inteligencia Artificial aplicada.
El modelo permitió analizar cada tecnología desde cuatro dimensiones clave:
- Madurez tecnológica (TRL)
- Propuesta de valor y diferenciación
- Aplicabilidad y mercado potencial
- Viabilidad y escalabilidad
A partir de este marco, evaluamos más de 40 tecnologías en ámbitos como:
- Salud
- Software
- Lenguaje y procesamiento del lenguaje natural
- Ciberseguridad
- Movilidad
- Industria
- Agricultura y smart cities
El análisis permitió identificar fortalezas, gaps de transferencia y oportunidades de activación, así como detectar tecnologías complementarias que podían agruparse en soluciones de mayor valor.
Además del análisis técnico, trabajamos la dimensión estratégica y comercial de la transferencia:
- Casos de uso empresariales
- Business cases
- Propuestas de valor
- Modelos de colaboración
- Roadmaps de activación
- Estrategias de co-innovación
Solución desarrollada
El principal resultado del proyecto fue un modelo estructurado para dinamizar la transferencia tecnológica de ValgrAI.
Entre los activos desarrollados se incluyen:
- Metodología de evaluación y priorización tecnológica.
- Análisis estructurado de más de 40 tecnologías en IA.
- Identificación de quick wins y oportunidades estratégicas.
- Priorización de tecnologías con mayor potencial de mercado.
- Desarrollo de business cases mediante Lean Canvas y UVP.
- Organización de la oferta tecnológica por cadenas de valor.
- Definición de una estrategia de transferencia tecnológica.
- Diseño conceptual de un programa de Co-Innovation Lab en IA.
- Hoja de ruta para la activación progresiva del ecosistema.
El proyecto también permitió definir una evolución estratégica para ValgrAI basada en innovación abierta y co-innovación entre grupos de investigación, startups, empresas e instituciones.
Resultados e impacto
El trabajo permitió a ValgrAI disponer de una visión clara y estructurada de su cartera tecnológica y de sus oportunidades reales de transferencia.
Entre los principales resultados destacan:
- Evaluación estructurada de más de 40 tecnologías de IA.
- Tecnologías priorizadas según potencial de adopción e impacto.
- Identificación de capacidades diferenciales del ecosistema ValgrAI.
- Business cases y casos de uso desarrollados.
- Definición de una estrategia de transferencia orientada a mercado.
- Propuesta de modelo de co-innovación en IA.
- Roadmap de consolidación y crecimiento del ecosistema.
El proyecto también permitió identificar retos relevantes para la transferencia, como la falta de validación en entornos reales, la ausencia de estrategias de producto o la necesidad de mejorar la comunicación del valor empresarial de determinadas tecnologías.
Aprendizajes clave
- La transferencia tecnológica en IA no depende únicamente de la calidad técnica de la investigación, sino de su capacidad para resolver problemas concretos de mercado.
- Muchas tecnologías académicas requieren productización, validación y estructuración comercial antes de poder ser adoptadas.
- Agrupar tecnologías por cadenas de valor facilita su comprensión y conexión con empresas.
- La co-innovación entre investigación y empresa es más efectiva que los modelos tradicionales de transferencia “technology push”.
- Los ecosistemas de IA necesitan mecanismos activos de validación, experimentación y colaboración para generar impacto real.
¿Quieres activar la transferencia de tus capacidades tecnológicas?
En Pleyad ayudamos a universidades, centros tecnológicos, institutos de investigación y organizaciones innovadoras a estructurar su oferta tecnológica, diseñar estrategias de transferencia y conectar capacidades científicas con oportunidades reales de mercado.