En el vertiginoso mundo de las startups, la máxima suele ser “crece rápido o muere”. Lanzar un producto mínimo viable, conseguir tracción y levantar rondas de financiación millonarias parece el camino obligado. Pero, ¿y si hubiera otra forma? ¿Una estrategia paciente, casi artesanal, centrada en construir una tecnología tan avanzada que cree un foso competitivo insalvable antes de pisar el acelerador comercial?
Esa es la historia de Graphext, la startup fundada por dos ingenieros informáticos españoles que dedicaron siete años y aproximadamente 7 millones de euros a perfeccionar su plataforma antes de buscar una financiación significativa. Hoy, armados con una tecnología de vanguardia y una visión clara centrada en la Inteligencia Artificial Explicable (XAI), están listos para redefinir cómo las empresas interactúan con sus datos.
El Origen: De Analizar Twitter a Entender el Mundo
La chispa de Graphext no surgió en un plan de negocio, sino en la curiosidad. Los fundadores, Victoriano Izquierdo y Miguel Cantón, ingenieros informáticos con vocación emprendedora desde niños, empezaron con una herramienta llamada contexto.io, enfocada en analizar las conexiones en Twitter. Pronto se dieron cuenta de que el verdadero potencial residía en ir más allá, en crear contextos de información más amplios, en visualizar las redes ocultas que conectan personas y organizaciones en cualquier conjunto de datos.
Así nació Graphext en 2015, fusionando ‘graph’ (grafo) y ‘context’. Su misión: democratizar la ciencia de datos, cerrar la brecha entre los expertos en código y los analistas de negocio que tienen las preguntas importantes pero no las herramientas para responderlas directamente. Querían superar las limitaciones de Excel (demasiado básico) y los notebooks de programación como Jupyter (demasiado complejos para no técnicos), aspirando a crear algo nuevo: una herramienta “tan interactiva como Figma, pero para la ciencia de datos”.
La Tecnología: Un “Fórmula 1” en tu Navegador
Lo que diferencia radicalmente a Graphext es su arquitectura. Tras años de I+D intensivo, han construido lo que su CEO describe como un “Fórmula 1”: una máquina de análisis increíblemente potente.
Su secreto reside en exprimir tecnologías web de vanguardia como WebAssembly (Wasm), WebGL y Apache Arrow. Gracias a Wasm, gran parte del procesamiento de datos (¡hasta un 80-90%!) ocurre directamente en el navegador del usuario, no en un servidor remoto. El resultado es una fluidez asombrosa: explorar y filtrar millones de filas de datos se siente instantáneo.
Han desarrollado sus propias librerías de compresión y un lenguaje “low-code” interno. Esta profunda inversión tecnológica crea, según sus fundadores, un foso competitivo muy difícil de replicar.
La Plataforma: Del Dato Crudo al Modelo Explicable
Graphext no es solo una herramienta de visualización, es una plataforma integral “no-code/low-code” que cubre todo el ciclo de vida del análisis:
- Conexión Universal: Importa desde un simple CSV o conecta directamente a data warehouses modernos (Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift).
- Exploración Visual Interactiva (EDA): El corazón de la herramienta. Filtra, agrupa, cruza variables y enriquece datos sobre la marcha.
- Modelado Avanzado sin Código: Aplica algoritmos de machine learning (clustering, NLP para análisis de texto, análisis de imágenes) con clics, no con código.
- Predicción con Explicabilidad (XAI): Crea modelos predictivos (para predecir qué cliente abandonará o qué lead de ventas es más prometedor) y, crucialmente, entiende por qué el modelo hace esa predicción. Esta apuesta por la IA Explicable es el eje de su estrategia futura.
El Dilema del “Fórmula 1”: Potencia vs. Accesibilidad
A pesar de su enfoque “no-code”, Graphext reconoce una tensión: su herramienta es tan potente que requiere un “piloto” hábil para sacarle todo el partido. No es para principiantes absolutos, sino para analistas de negocio, científicos de datos y power users que buscan superpoderes.
Esta dualidad se refleja en su modelo de negocio híbrido:
- Autoservicio (Free y Pro): Para captar usuarios y permitir la difusión orgánica (Product-Led Growth).
- Enterprise: Con precios personalizados y servicios de formación e ingeniería de datos, reconociendo que las grandes empresas necesitan acompañamiento.
La empresa está evolucionando de vender tickets de 1.000€ a cerrar contratos de seis o siete cifras con corporaciones como McDonald’s o Roche.
Una Estrategia Financiera Atípica y Paciente
Graphext desafió la norma del capital riesgo. Durante sus primeros 7 años, se financió con una combinación inteligente:
- Capital Semilla Modesto: Rondas pequeñas, incluyendo una liderada por K Fund.
- Subvenciones Públicas Clave: Aproximadamente 2 millones de euros de fondos europeos (Horizonte 2020, EIC Fund), cruciales para financiar el I+D sin diluirse excesivamente.
Esta estrategia les permitió construir su “Fórmula 1” tecnológico con paciencia. Una vez madurado el producto y reducido el riesgo, se volvieron muy atractivos para el capital riesgo de primer nivel.
El punto de inflexión llegó en junio de 2023 con una ronda semilla de 4.6 millones de dólares liderada por Hoxton Ventures (Londres), marcando el inicio de su fase de escalado comercial. El respaldo de más de 80 inversores ángeles, incluyendo figuras clave de Freepik, CARTO, Snowflake, GitHub y Meta, subraya la confianza del sector en su visión.
| Hito Clave | Fecha | Detalle |
|---|---|---|
| Fundación | 2015 | Nace Graphext. |
| Financiación UE | 2018-2021 | ~€2M en subvenciones no dilutivas. |
| Ronda Seed Clave | Jun 2023 | $4.6M liderados por Hoxton Ventures. |
| Equipo | Est. 2024/25 | ~50 empleados (fuentes varían). |
El Futuro: IA Explicable y Generativa como Ventaja Competitiva
La apuesta de Graphext es clara: liderar el espacio de la IA Explicable (XAI). En un mundo donde la IA es cada vez más potente pero opaca, la capacidad de entender el “porqué” de una predicción es crucial para la confianza y la adopción empresarial.
Además, están integrando IA generativa no solo como una función más, sino como la posible solución al dilema del “Fórmula 1”. Imaginan un futuro donde un usuario pregunte en lenguaje natural y la IA genere un análisis interactivo completo dentro de Graphext, guiando al usuario y haciendo accesible toda la potencia de la plataforma.
Conclusión: Del Laboratorio a la Carrera Comercial
Graphext ha completado la fase más dura: construir una tecnología diferencial con una estrategia de financiación inteligente. Ahora, el desafío es comercial. Deben escalar sus ventas, especialmente en el mercado Enterprise internacional, y resolver la tensión entre potencia y usabilidad.
Su historia es un recordatorio de que no hay un único camino hacia el éxito. A veces, la paciencia, la profundidad técnica y una visión clara pueden ser más poderosos que la velocidad a cualquier precio. Graphext ha construido su “Fórmula 1”; ahora empieza la verdadera carrera para demostrar que puede ganar en el mercado global.
Fuentes de Interés:
- Graphext: Plataforma Avanzada de Ciencia de Datos y Analítica
- Graphext Youtube Channel: Canal de Youtube con multitud de ejemplos prácticos de uso de la plataforma Graphext
- Blog Naranja: Graphext, conectando un gran volumen de datos para entender el mundo
- YouTube: Entrevista a Victoriano Izquierdo (NTYPodcast) - Una visión profunda de la estrategia y tecnología.
- Business Insider: Graphext, la startup española en la que la UE invirtió 1,7M€
- Graphext Blog: Anuncio de la ronda de financiación de $4.6M