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FI Group anuncia las cinco startups ganadoras de la tercera edición de su aceleradora FI Boost 2020

  • Las startups vencedoras contarán con un programa de asesoramiento completo durante 5 meses
20/07/2020 |  Mercedes Cruz Ocaña

FI Group, consultora española especializada en el asesoramiento a empresas en el ámbito de la gestión de la financiación de actividades de investigación, desarrollo e innovación tecnológica (I+D+i), ha anunciado las cinco startups vencedoras de la tercera edición de su programa de aceleración de startups FI Boost 2020. Las compañías ganadoras son BotsLovers, Erudit AI, IronChip, Kiwanda Labs y The Predictive Company.

Las inscripciones al programa tuvieron lugar desde el 1 de abril al 31 de mayo de este año. El comité de selección escogió a 10 startups que presentaron sus proyectos el pasado 16 de julio en el Startup Day y hoy han sido escogidas por parte del comité de selección cinco que tendrán un proceso de aceleración del 16 de Septiembre de este año al 31 de Enero del 2021. Cuando finalice el proceso de aceleración las 5 startups presentarán su proyecto en un evento conocido como Demo Day ante clientes de FI Group, inversores, medios y al ecosistema emprendedor en general.

El comité de selección, encargado de recabar toda la información necesaria para valorar los proyectos, estuvo integrado por María Corominas (FI Group), Xavier Cazabón (FI Group), Iván Ruiz (FI Group), José Miguel Lara (FI Group), Miguel Carretero (FI Group) Beatriz Salvador (Acciona), Mario Brassesco (Encomenda), Laurent Arens (BStartup), Carlos Solana (Mediapro) y Albert Torruella (Acció).

Para Miguel Carretero, responsable del programa de emprendimiento FI Boost de FI Group: "Estamos muy satisfechos con los resultados de esta tercera edición de FI Boost, programa clave para nuestro grupo. Estar ya en la tercera edición no es sino una señal inequívoca de nuestro compromiso con el ecosistema emprendedor español y de la importancia que para nosotros tiene el apoyo a la I+D+I. Hemos tenido la suerte de contar con la participación de organizaciones de altísimo nivel y queremos dar la enhorabuena a las diez startups preseleccionadas y a las cinco vencedoras. Un año más, han superado todas nuestras expectativas”.

El programa FI Boost 2020 está destinado a apoyar a startups españolas con base tecnológica que desarrollen su actividad en los sectores de banca, seguros, telecomunicaciones, turismo, retail, energía, industria 4.0 y salud. El programa es compatible con otras aceleradoras de proyectos innovadores de similares características. En las dos ediciones anteriores de FI Boost se aceleraron a 10 startups consiguiendo más de 1 millón de euros de financiación pública y privada. En la primera edición aceleró a Hubtype, Conver.fit, Muutech, SPT BCN y ALDA, y en la segunda edición a Vottun, Fuvex, Norlean, Daysk e Infra.

Las startups ganadoras son:

  • Botslovers (Madrid). Centrada en la creación de Asistentes Virtuales de voz o de texto para hacer única la experiencia del usuario y automatizar los procesos de las empresas y las marcas.
  • Erudit AI (Madrid). SaaS basado en Inteligencia Artificial que permite gestionar el well-being de grandes plantillas de trabajadores en tiempo real. Gracias a las redes neuronales de creación propia, recoge la información que los empleados generan durante la jornada laboral, transformando estos datos en conocimiento sobre su estado emocional y personalidad.
  • Ironchip (Barakaldo). Ironchip evita que un atacante remoto pueda acceder a su servicio si no posee un dispositivo móvil concreto en una geoposición determinada. Esta tecnología, analiza las ondas que detecta un dispositivo en un lugar concreto para generar claves que se pueden utilizar en multitud de casos o aplicaciones, tantos como las contraseñas.
  • Kiwanda Labs (Santiago de Compostela). Diseño de tecnología propia y soluciones RFID (identificación por radiofrecuencia) para los sectores de almacenamiento y distribución, gestión de activos, retail, salud y alimentación, pudiendo escalarlo verticalmente.
  • The Predictive Company (Barcelona). Spin-off de la UPC (Universidad Politécnica de Cataluña) que ha desarrollado un software de eficiencia energética para edificios del sector terciario. El software conecta los datos de un edificio con otras variables para crear su gemelo digital y hacer una predicción precisa de su necesidad energética, para un funcionamiento autónomo y optimizado de las máquinas.

El resto de startups que estuvieron entre las 10 finalistas son:

  • ChartOk (Barcelona). Desarrollo de un Hotel Collaboration Software para incrementar la productividad y colaboración entre los equipos hoteleros de ventas, marketing y revenue management, a través de la digitalización y optimización de sus procesos.
  • Frizbit (Barcelona). Plataforma de automatización de marketing multicanal impulsada por Inteligencia Artificial que ayuda a los equipos de marketing digital de las empresas online a traer a sus clientes a sus páginas web / aplicaciones, mediante el envío de mensajes automatizados e hiperpersonalizados basados en el comportamiento del usuario en dispositivos de escritorio y móviles.
  • iCommunity Labs (Madrid). Plataforma de herramientas blockchain «low-code» que aceleran la creación de aplicaciones comerciales de alto impacto, añadiendo automatización, seguridad y evidencia certificada de los datos, a la vez que minimiza los riesgos y costes de desarrollo al no ser necesario disponer de personal experto en blockchain.
  • Maichinery (Girona). Desarrollo de un conserje virtual (Orpheus) que se encarga de gestionar edificios no residenciales y los adapta al uso real de cada momento para reducir su consumo y huella ecológica.
  • Naiz Fit (San Sebastián). Naiz Fit resuelve una de las grandes ineficiencias del sector de la moda online: las tallas. Con la tecnología propia de antropometría y medición textil, han desarrollado soluciones de recomendación de talla que integran en la tienda online de los clientes (marcas de moda), para ayudarles a mejorar en un 50% su conversión, reducir en un 15% sus devoluciones y aumentar su ticket medio. 
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