Europa dispone de universidades, centros tecnológicos, talento científico e instrumentos potentes de apoyo a la investigación. Cataluña, podríamos decir que también. Esto no significa que podamos dar por resuelta la primera parte del problema: continuamos necesitando más I+D, especialmente I+D empresarial. Pero tenemos también una dificultad evidente para transformar una parte demasiado grande del conocimiento que generamos en productos, empresas y capacidad industrial.
Lo vemos en los sectores con los que trabajamos en Secartys Group. En electrónica, un prototipo puede funcionar y no estar preparado para fabricarse en serie con rendimientos estables, componentes disponibles y costes competitivos. En energía, una tecnología validada aún tiene que superar homologaciones, garantías, seguridad e inversiones industriales. En inteligencia artificial, un algoritmo solo genera valor cuando se integra en procesos reales y produce resultados medibles. Por eso deberíamos revisar también cómo medimos el éxito de la innovación.
Cuando hablamos de I+D+i orientada a la empresa, ejecutar el presupuesto, alcanzar los objetivos técnicos y presentar la memoria final no puede ser el punto de llegada. El impacto debe traducirse en ventas, sí, pero también en productividad, propiedad tecnológica, nueva capacidad productiva, internacionalización o menor dependencia de tecnologías externas. En definitiva, necesitamos menos pilotos como punto final y más pilotos como paso hacia el impacto.
Este es también uno de los grandes retos europeos. El Informe Draghi ha vuelto a poner sobre la mesa la dificultad de Europa para convertir su capacidad científica y tecnológica en empresas capaces de escalar globalmente. Instrumentos como el Scaleup Europe Fund, con el objetivo de movilizar 5.000 millones de euros, son una buena noticia. Pero la cuestión no es solo disponer de más capital para que crezcan nuestras startups.
La pregunta es más exigente: ¿qué queda en Europa cuando una tecnología escala? ¿Propiedad intelectual? ¿Centros de decisión? ¿Proveedores? ¿Plantas industriales? ¿Empleo cualificado? Escalar empresas es importante. Construir capacidad industrial y tecnológica europea lo es aún más. Para conseguirlo, una parte de los proyectos de innovación debería plantearse desde el mercado hacia atrás: qué problema resuelven, quién podría adoptar la solución, cómo se fabricará, qué certificaciones requerirá y qué coste podrá asumir el cliente.
Esta idea conecta con una de las aportaciones más útiles del Lean Startup: construir, medir y aprender antes de comprometer grandes cantidades de recursos. En industria, sin embargo, hay que ampliar esta lógica. No basta con validar que la tecnología funciona. Debemos validar también que se puede fabricar, certificar, mantener y adoptar a un coste razonable.
Esto no significa, sin embargo, que toda innovación deba empezar preguntando al cliente qué quiere. En deep tech y en tecnologías disruptivas, el mercado futuro a menudo todavía no existe. La ciencia puede generar capacidades que acabarán creando mercados nuevos. Diseñar desde el mercado hacia atrás no significa renunciar a explorar; significa incorporar, junto a la hipótesis tecnológica, una hipótesis de industrialización, adopción y modelo de negocio. Y aquí el primer cliente es determinante.
La compra pública innovadora y las empresas tractoras pueden reducir enormemente el riesgo. Un primer pedido genera referencias, aprendizaje y credibilidad ante clientes e inversores. Deberíamos evolucionar del “hacemos un piloto y después ya veremos” hacia pilotos que, cuando sea posible, estén vinculados a una decisión de adopción si se alcanzan los resultados acordados.
Pero sería ingenuo pensar que esta transformación depende solo de cada empresa. Ninguna pyme dispone por sí sola de todas las capacidades necesarias para industrializar una tecnología: necesita centros tecnológicos, fabricantes, financiadores, empresas tractoras, socios internacionales y talento.
Conectar este ecosistema es esencial. Pero conectar no significa acumular contactos, sino provocar la conexión adecuada, para la empresa adecuada y en el momento adecuado. Esta es también la lógica que estamos aplicando en Secartys con herramientas que utilizan la inteligencia artificial para transformar datos y necesidades empresariales en oportunidades concretas.
Y aún falta una pieza: política industrial. En tecnologías estratégicas, el mercado no construye necesariamente por sí solo las capacidades que un país querrá tener de aquí a diez o veinte años. Hay que decidir prioridades, incentivar I+D empresarial, movilizar capital paciente, utilizar la compra pública y coordinar ciencia, industria y demanda.
El Regional Innovation Scoreboard 2025 sitúa a Cataluña como Strong Innovator, primera región del Estado y 72ª de Europa. Es positivo, pero no puede ser motivo de autocomplacencia. El mismo diagnóstico muestra debilidades en la innovación de producto de las pymes. La pregunta importante no es solo qué lugar ocupamos en un ranking, sino cuánta tecnología transformamos en productos, productividad y empresas competitivas globalmente.
Por eso el siguiente paso no es simplemente innovar más. Es completar mejor el recorrido de la innovación y alinear los incentivos para que el sistema no premie solo empezar proyectos, sino generar impacto. Necesitamos que la ciencia genere tecnología, que la tecnología genere empresa y que la empresa genere industria. Porque un país no es más innovador por los pilotos que acumula, sino por su capacidad de convertir conocimiento en prosperidad. Y eso no pasa espontáneamente: se tiene que diseñar.