sci2sci ha levantado 1,2 millones de euros en una ronda presemilla para ampliar su tecnología de verificación de datos e inteligencia artificial en industrias reguladas. La operación ha sido coliderada por Heliad e IBB Ventures, con participación de Robin Capital y Superangels. La compañía, con sede en Berlín, se dirige primero al sector biopharma, donde la información crítica suele estar repartida entre documentos PDF, hojas de cálculo, cuadernos de laboratorio y sistemas que no siempre se comunican entre sí.
La tesis de sci2sci apunta a una debilidad central de la IA empresarial: una respuesta útil pierde valor si no puede explicar de dónde sale cada afirmación. En investigación farmacéutica, ensayos preclínicos o procesos de auditoría, no basta con encontrar información rápido. Hay que probar que el dato procede de una fuente válida, que no se ha alterado y que la conclusión está respaldada por evidencia revisable.
Su producto Integrity Cortex conecta documentos, datos y salidas de IA en una red estructurada. La plataforma vincula afirmaciones con fuentes, verifica citas y conclusiones, y genera un registro auditable pensado para cumplir requisitos como 21 CFR Part 11, la norma estadounidense sobre registros electrónicos en entornos regulados. La compañía también ha desarrollado VectorCat, una capa de integración que cataloga información en nubes, unidades de red y sistemas de laboratorio sin exigir migraciones masivas.
El problema es conocido por cualquier empresa que haya intentado desplegar IA sobre conocimiento interno. Los modelos pueden redactar, resumir y buscar patrones, pero si se alimentan con datos fragmentados o contradictorios amplifican el desorden. En sectores con inspecciones, aprobaciones regulatorias y responsabilidad legal, ese riesgo puede frenar proyectos incluso cuando el beneficio potencial es evidente.
La oportunidad está en pasar de la IA como asistente textual a la IA como infraestructura verificable de decisión. Un laboratorio no quiere solo un resumen de resultados. Necesita saber qué experimento sostiene una conclusión, qué versión del documento fue usada y qué empleado revisó el proceso. Esa trazabilidad es la diferencia entre una prueba interna interesante y un sistema que puede entrar en flujos críticos.
sci2sci también ha abierto Parseltongue, el marco sobre el que se apoya Integrity Cortex, bajo licencia Apache 2.0. Esa decisión puede ayudarle a ganar confianza técnica y atraer desarrolladores, aunque su negocio dependerá de convertir el marco en despliegues empresariales con soporte, seguridad y cumplimiento. La compañía ya trabaja con clientes en investigación preclínica, investigación clínica contratada y operaciones de bioprocesos.
El mercado potencial va más allá de biopharma. Banca, seguros, energía o servicios profesionales comparten una necesidad creciente: usar IA con datos internos sin perder control, auditoría ni responsabilidad. La llegada del Reglamento Europeo de IA y de obligaciones sectoriales más estrictas hará que muchas empresas pidan evidencias de gobernanza antes de ampliar pilotos.
La ronda es pequeña en comparación con las grandes operaciones de IA, pero ataca una capa que puede decidir qué proyectos llegan a producción. Si sci2sci demuestra que reduce riesgo y tiempo de auditoría, su tecnología puede convertirse en una pieza silenciosa dentro de flujos regulados. En la próxima etapa de la IA empresarial, la confianza tendrá que construirse en el software, no solo en la reputación del proveedor.
