España está experimentando un auge significativo en el ecosistema de startups dedicadas a la intersección entre la inteligencia artificial y los datos geoespaciales. Estas empresas emergentes están desarrollando soluciones innovadoras que transforman sectores como la agricultura, la gestión urbana, el turismo o la sostenibilidad ambiental, aprovechando el potencial de las tecnologías geoespaciales potenciadas por IA para abordar desafíos complejos.
Un ecosistema en rápida expansión
El sector de startups españolas especializadas en IA y geodatos ha experimentado un crecimiento notable en los últimos cinco años. Según datos del Observatorio Nacional de las Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información (ONTSI), el número de empresas emergentes en este ámbito ha crecido a un ritmo anual del 25%, superando actualmente el centenar de iniciativas activas.
Este crecimiento responde a varios factores convergentes: la disponibilidad creciente de datos geoespaciales abiertos, los avances en las capacidades de procesamiento y análisis mediante IA, el fortalecimiento del ecosistema español de emprendimiento tecnológico y la creciente demanda de soluciones basadas en inteligencia territorial para abordar desafíos como el cambio climático, la gestión eficiente de recursos o la movilidad sostenible.
El ecosistema se caracteriza por su diversidad, tanto en los perfiles de los fundadores (provenientes de disciplinas como la ingeniería, la geografía, las ciencias ambientales o la informática) como en los modelos de negocio y los sectores de aplicación. Si bien existe cierta concentración en polos urbanos como Madrid, Barcelona y Valencia, es destacable la presencia de iniciativas distribuidas por todo el territorio nacional, muchas de ellas vinculadas a las particularidades y oportunidades de sus entornos locales.
Polos de innovación y apoyo al emprendimiento
El desarrollo del ecosistema de startups en IA y geodatos en España se ha visto favorecido por la existencia de diversos entornos que promueven la innovación y el emprendimiento en este ámbito. Destacan especialmente algunos polos que han conseguido crear masas críticas de talento, tecnología y capital.
En Madrid, el ecosistema se articula en torno a centros como el Madrid Deep Tech Hub, que ha apoyado a más de una docena de startups especializadas en tecnologías geoespaciales avanzadas. La cercanía con entidades como el Instituto Geográfico Nacional o el Centro Nacional de Información Geográfica proporciona un entorno favorable para la transferencia de conocimiento y la colaboración público-privada.
Barcelona ha consolidado un ecosistema particularmente dinámico gracias a iniciativas como el Big Data & AI Hub y el programa GeoStartup Barcelona, impulsado por el Ayuntamiento y el Instituto Cartográfico y Geológico de Cataluña. Este último ha sido fundamental para conectar a emprendedores con datos, infraestructuras y expertos del ámbito geoespacial.
En el ámbito de las aceleradoras especializadas, destaca Copernicus Masters Spain, un programa vinculado a la red europea Copernicus Accelerator que apoya específicamente a startups que desarrollan aplicaciones basadas en datos de observación de la Tierra. Esta iniciativa ha sido clave para que varias startups españolas hayan podido acceder al mercado europeo y a los datos del programa Copernicus de la Agencia Espacial Europea.
Principales sectores de aplicación y casos de éxito
Las startups españolas en el ámbito de la IA geoespacial están desarrollando soluciones innovadoras para una amplia variedad de sectores. A continuación, exploramos algunos de los principales ámbitos de aplicación y ejemplos destacados de empresas que están liderando la innovación en cada uno de ellos.
Agricultura de precisión
El sector agrícola ha sido uno de los primeros en adoptar soluciones basadas en la combinación de IA y datos geoespaciales. Varias startups españolas están desarrollando tecnologías que permiten optimizar el uso de recursos, reducir el impacto ambiental y aumentar la productividad agrícola.
Un caso destacado es Hemav, con sede en Barcelona, que ha desarrollado una plataforma de analítica agrícola que combina imágenes captadas por drones con algoritmos de visión artificial para monitorizar cultivos, detectar enfermedades y optimizar tratamientos. Su solución Layers Analytics procesa imágenes multiespectrales para generar mapas de prescripción que permiten aplicar tratamientos de forma variable y precisa, reduciendo hasta un 30% el uso de insumos agrícolas.
Otra startup innovadora en este ámbito es Agrosuper, fundada en Valencia, que ha creado un sistema de predicción de rendimientos y calidad de cosechas basado en la combinación de imágenes satelitales, datos meteorológicos y sensores IoT en campo. Su algoritmo, entrenado con datos históricos de más de una década, puede predecir el rendimiento de cultivos como cítricos o viñedos con una precisión superior al 90%, permitiendo a los agricultores anticipar problemas y optimizar la planificación de cosechas.
Gestión urbana y ciudades inteligentes
La aplicación de IA a datos geoespaciales urbanos está permitiendo desarrollar nuevas soluciones para la planificación y gestión de ciudades más eficientes, sostenibles e inclusivas. Varias startups españolas están destacando en este ámbito con propuestas innovadoras.
Geograma, con sede en Bilbao, ha desarrollado Urban Intelligence, una plataforma que combina datos de múltiples fuentes (sensores IoT, flujos de movilidad, consumo energético, etc.) para crear gemelos digitales urbanos que permiten simular y optimizar diferentes aspectos de la gestión urbana. Su solución está siendo implementada en ciudades como Santander, donde ha contribuido a reducir el consumo energético en alumbrado público en más de un 20% mediante la optimización basada en patrones de movilidad ciudadana.
En el ámbito de la movilidad urbana, Cívitas Analytics, startup madrileña, ha desarrollado un sistema de predicción de demanda de transporte público que combina datos históricos, eventos programados, condiciones meteorológicas e información en tiempo real para predecir con gran precisión los flujos de pasajeros. Su algoritmo, que aprende continuamente de nuevos datos, permite a los operadores de transporte ajustar la oferta a la demanda esperada, mejorando la eficiencia del servicio y reduciendo tiempos de espera.
Turismo inteligente
El sector turístico, clave para la economía española, está experimentando una transformación significativa gracias a la aplicación de IA a datos geoespaciales. Varias startups están desarrollando soluciones que mejoran tanto la experiencia del visitante como la gestión sostenible de los destinos.
Mabrian Technologies, con sede en Menorca, ha desarrollado una plataforma de inteligencia turística que analiza millones de interacciones digitales (redes sociales, reseñas, búsquedas) junto con datos de posicionamiento para identificar patrones de comportamiento turístico. Su sistema permite a gestores de destinos y empresas del sector anticipar tendencias, gestionar la capacidad de carga de espacios turísticos y personalizar ofertas en función de perfiles de visitantes.
Por su parte, Smartvel, startup madrileña, ha creado un motor de recomendación turística que combina información geolocalizada sobre eventos, atracciones y experiencias con algoritmos de personalización basados en IA. Su solución, adoptada por empresas como Iberia o Meliá, puede sugerir itinerarios optimizados en función de preferencias personales, tiempo disponible, ubicación y condiciones contextuales como meteorología o niveles de ocupación.
Sostenibilidad y medio ambiente
La combinación de IA y datos geoespaciales está demostrando un enorme potencial para abordar desafíos medioambientales y promover la sostenibilidad. Varias startups españolas están desarrollando soluciones innovadoras en este ámbito.
Irideon, fundada en Granada, ha desarrollado un sistema de monitorización forestal basado en la combinación de imágenes satelitales y algoritmos de aprendizaje profundo. Su tecnología puede detectar automáticamente cambios en la masa forestal, identificar zonas con mayor riesgo de incendio o afectadas por plagas, y evaluar el impacto de intervenciones de gestión forestal. El sistema está siendo utilizado por administraciones públicas para la planificación y gestión de espacios naturales protegidos.
En el ámbito de la calidad del aire, Kunak Technologies, startup navarra, ha desarrollado una plataforma que combina datos de sensores IoT con modelos predictivos basados en IA para generar mapas de contaminación de alta resolución. Su sistema puede predecir la evolución de la calidad del aire en diferentes zonas urbanas con hasta 72 horas de antelación, permitiendo a las autoridades implementar medidas preventivas como restricciones de tráfico en las áreas más vulnerables.
Modelos de negocio y estrategias de crecimiento
Las startups españolas especializadas en IA geoespacial están implementando diversos modelos de negocio adaptados a las características específicas de sus soluciones y mercados objetivo.
El modelo de Software as a Service (SaaS) es predominante, con plataformas que ofrecen capacidades analíticas especializadas mediante suscripción. Empresas como Eixos, que proporciona análisis geolocalizados para optimización comercial urbana, han conseguido escalabilidad internacional gracias a este enfoque. Su plataforma permite a ayuntamientos y asociaciones comerciales analizar patrones de distribución comercial, vacancia y evolución del tejido económico local, con precios basados en la población del municipio y módulos contratados.
Otras startups están adoptando modelos basados en datos o "Data as a Service", donde la propuesta de valor se centra en proporcionar información procesada y enriquecida mediante IA. Questo Data, por ejemplo, ofrece análisis de flujos de visitantes y patrones de movilidad para centros comerciales y áreas turísticas, con precios basados en el volumen de datos procesados y la frecuencia de actualización.
Un enfoque interesante es el de las soluciones verticales altamente especializadas. Orbital EOS, startup gallega, se ha centrado específicamente en la detección de vertidos de hidrocarburos en entornos marinos mediante análisis de imágenes satelitales, ofreciendo sus servicios principalmente a puertos, compañías petroleras y agencias ambientales. Esta alta especialización les ha permitido optimizar sus algoritmos para un problema específico y posicionarse como referentes en un nicho concreto.
Respecto a las estrategias de crecimiento, muchas startups españolas del sector están siguiendo un patrón de expansión que comienza con proyectos piloto en el mercado nacional, especialmente con administraciones públicas o grandes corporaciones, para luego dar el salto a mercados internacionales con soluciones ya validadas. El mercado latinoamericano suele ser el primer paso en esta internacionalización, aprovechando las afinidades lingüísticas y culturales.
Desafíos y barreras para el crecimiento
A pesar del dinamismo del sector, las startups españolas especializadas en IA geoespacial enfrentan varios desafíos significativos que pueden limitar su crecimiento y competitividad.
El acceso a financiación especializada sigue siendo uno de los principales obstáculos. Las soluciones basadas en IA geoespacial suelen requerir periodos de desarrollo relativamente largos y recursos significativos para el entrenamiento de algoritmos y la validación de modelos. Los inversores generalistas a menudo carecen del conocimiento específico para valorar adecuadamente estas tecnologías, y los fondos especializados en deep tech son aún escasos en el ecosistema español.
Según datos de la Asociación Española de Capital, Crecimiento e Inversión (ASCRI), las startups en el ámbito de la geomática e inteligencia territorial captaron aproximadamente 42 millones de euros en inversión durante 2025, una cifra modesta comparada con otros sectores tecnológicos. Este gap de financiación es especialmente pronunciado en las fases de crecimiento (Series A y B), lo que lleva a muchas startups prometedoras a buscar inversión en ecosistemas más maduros como Estados Unidos o Reino Unido.
Otro desafío significativo es el acceso a talento especializado. La intersección entre IA y tecnologías geoespaciales requiere perfiles muy específicos que combinen conocimientos en ciencia de datos, tecnologías geoespaciales y dominios verticales de aplicación. La competencia por estos profesionales es intensa, no solo entre startups sino también con grandes corporaciones tecnológicas y consultoras, que pueden ofrecer condiciones salariales difícilmente igualables por empresas emergentes.
En el ámbito regulatorio, las startups del sector enfrentan un entorno complejo, especialmente en lo relativo a la privacidad de datos geoespaciales y el cumplimiento del RGPD. La naturaleza potencialmente sensible de los datos de localización y la complejidad de asegurar un consentimiento adecuado en algunos casos de uso pueden suponer barreras significativas para ciertos modelos de negocio.
Tendencias emergentes y oportunidades futuras
El ecosistema español de startups en IA y geodatos está evolucionando rápidamente, con varias tendencias emergentes que podrían definir su desarrollo en los próximos años.
La integración de datos procedentes de microsatélites y constelaciones de nanosatélites está abriendo nuevas posibilidades para monitorización en tiempo cuasi-real. Startups como Fossa Systems, que está desarrollando una constelación propia de picosatélites para IoT y observación terrestre, están creando infraestructuras que podrían democratizar el acceso a datos satelitales de alta frecuencia temporal.
La aplicación de técnicas de aprendizaje federado para análisis geoespacial distribuido representa otra tendencia prometedora. Este enfoque, que permite entrenar algoritmos de IA sin centralizar datos sensibles, está siendo explorado por startups como Dative, que desarrolla soluciones para análisis de movilidad urbana preservando la privacidad de los datos de localización.
La incorporación de tecnologías inmersivas (realidad aumentada y virtual) a las soluciones geoespaciales también está ganando tracción. Startups como Immersight están desarrollando gemelos digitales interactivos que permiten explorar y analizar datos geoespaciales complejos mediante interfaces inmersivas, facilitando la comprensión intuitiva de patrones espaciales y la colaboración en entornos virtuales compartidos.
En cuanto a sectores con potencial de crecimiento, destaca especialmente el ámbito de la adaptación al cambio climático, donde la combinación de datos geoespaciales e IA puede contribuir significativamente a la identificación de vulnerabilidades, la modelización de escenarios futuros y la optimización de estrategias de adaptación. La reciente aprobación del Plan Nacional de Adaptación al Cambio Climático, con un presupuesto de más de 1.500 millones de euros, representa una oportunidad significativa para startups que desarrollen soluciones en este ámbito.
Otro sector emergente es el de la economía circular y la gestión sostenible de recursos, donde startups como Cicloagro están aplicando IA a datos geoespaciales para optimizar flujos de materiales, identificar oportunidades de simbiosis industrial o gestionar de forma más eficiente los residuos en entornos urbanos y rurales.
El papel del sector público como impulsor de innovación
El sector público está desempeñando un papel fundamental en el impulso del ecosistema de startups en IA y geodatos en España, tanto como proveedor de datos e infraestructuras como en su rol de cliente y regulador.
La Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) incluye líneas específicas para el desarrollo de aplicaciones de IA en ámbitos como la ordenación del territorio, la gestión ambiental o las ciudades inteligentes. El Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiado con fondos europeos Next Generation EU, contempla inversiones significativas en digitalización del territorio y desarrollo de soluciones basadas en datos geoespaciales.
Programas como MITMA Conduce (del Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana) o Misiones CDTI están financiando proyectos innovadores que combinan IA y datos geoespaciales para abordar desafíos en ámbitos como la movilidad sostenible, la descarbonización o la gestión eficiente de infraestructuras.
El Instituto Geográfico Nacional y los organismos cartográficos autonómicos también están contribuyendo significativamente al ecosistema mediante la publicación de datos abiertos de alta calidad y el desarrollo de infraestructuras como la API CNIG, que facilita el acceso programático a recursos geoespaciales. Iniciativas como el Centro Nacional de Información Geográfica están promoviendo activamente el uso innovador de estos datos mediante hackathones, concursos y programas de colaboración con startups.
En el ámbito de la contratación pública innovadora, programas como Innocompra o Compra Pública Precomercial están facilitando que administraciones públicas actúen como clientes pioneros para soluciones desarrolladas por startups, permitiéndoles validar sus tecnologías en entornos reales y generar casos de uso de referencia.
Hacia un ecosistema más conectado e internacional
El futuro del ecosistema español de startups en IA y geodatos pasa necesariamente por fortalecer las conexiones entre sus diferentes actores y por una mayor proyección internacional.
Iniciativas como Geoinquietos, una comunidad distribuida por toda España que organiza eventos y proyectos colaborativos en torno a tecnologías geoespaciales, están contribuyendo a crear redes informales de conocimiento e innovación. El reciente lanzamiento de la Asociación Española de Empresas de Inteligencia Geoespacial (AEIG) representa un paso importante hacia una mayor articulación del sector.
En el ámbito académico, programas de doctorado industrial y cátedras empresa-universidad como la Cátedra Indra-UPM de Inteligencia Analítica Geoespacial están fortaleciendo los vínculos entre investigación académica y aplicación empresarial, facilitando la transferencia de conocimiento y la formación de talento especializado.
Respecto a la internacionalización, programas como ICEX Next o las iniciativas de CDTI para cooperación tecnológica internacional están apoyando a startups españolas en su expansión hacia mercados exteriores. La participación en redes y programas europeos como Digital Innovation Hubs o Horizon Europe representa una vía prometedora para acceder a financiación, conocimiento y socios internacionales.
Conclusión: un ecosistema con potencial para liderar la innovación geoespacial
El ecosistema español de startups especializadas en la intersección entre IA y datos geoespaciales muestra un dinamismo creciente y un potencial significativo para posicionar a España como un referente en innovación territorial inteligente.
Las empresas emergentes españolas están desarrollando soluciones que no solo responden a necesidades locales sino que pueden abordar desafíos globales como la adaptación al cambio climático, la gestión sostenible de recursos o el desarrollo de ciudades más habitables e inclusivas.
Para consolidar este potencial será fundamental seguir fortaleciendo el ecosistema mediante políticas públicas que faciliten el acceso a datos, infraestructuras y financiación especializada; programas formativos que generen el talento necesario; y estrategias de internacionalización que permitan a las startups españolas escalar sus soluciones a mercados globales.
La combinación de inteligencia artificial y datos geoespaciales representa una oportunidad estratégica para la economía española, con potencial para generar empleo de alta calidad, aumentar la competitividad de sectores tradicionales y contribuir a la transformación sostenible del territorio. El ecosistema de startups está llamado a desempeñar un papel central en esta oportunidad, como motor de innovación y cambio.