Mafer AIuna startup con sede a Barcellona che sta costruendo un sistema operativo AI per team di ricerca e sviluppo nelle industrie di formulazione, ha chiuso un round di finanziamento pre-Seed da 2 milioni di euro sostenuto da Kfund, 4Founders Capital, Masia e Lavanda Ventures, il braccio di investimenti startup della famiglia Puig.
Si è inoltre assicurata il sostegno di importanti business angels, tra cui Adrián Mato (scout di Andreessen Horowitz e dirigente di GitHub Copilot), Manuel Roca (fondatore di Atrápalo e investitore in Wikiloc), Dídac Lee, Fernando Castiñeiras (socio amministratore di Athos Capital) e Juanjo Mostazo, insieme a investitori dell’industria dei cosmetici e dei profumi e professionisti di MIT, Google, Samaipata, Bain, BCG, Shakers e Happy Robot.
Fernando Oliver Jane, CEO e co-fondatore di Mafer AI, ha dichiarato: “Le industrie di formulazione hanno passato decenni ad accumulare una risorsa silenziosa, la loro storia di ricerca e sviluppo tecnico, senza avere alcun modo di sfruttarla su larga scala. L’attuale generazione di intelligenza artificiale cambia completamente questa equazione: oggi, utilizzando i dati di un singolo cliente, possiamo addestrare modelli proprietari che accelerano radicalmente il ritmo con cui l’azienda immette le formule sul mercato.
“Stiamo costruendo una nuova categoria dall’Europa, in una finestra che rimarrà aperta per i prossimi tre anni e che crediamo non riaprirà più. Con 2 milioni di euro, una squadra straordinaria e il supporto del Centro di Supercalcolo di Barcellona alle nostre spalle, intendiamo costruirla noi stessi.”
Fondata a Barcellona alla fine del 2025 da Fernando Oliver Jané (CEO) e Marc Montalbo Burges (CTO), Mafer AI è la società dietro MaferOS, un sistema operativo nativo di intelligenza artificiale per i team di ricerca e sviluppo di tutto il mondo industrie della formulazione, compresi prodotti chimici speciali, alimenti, bevande, cosmetici, cura personale, fragranze e aromi.
Secondo l’azienda, l’obiettivo è un collo di bottiglia silenzioso ma strutturale che colpisce le industrie basate sulle formulazioni, che comprendono un’ampia gamma di settori, tra cui aromi e ingredienti per alimenti e bevande, fragranze per cosmetici e cura personale, nonché prodotti farmaceutici e nutraceutici.
Si afferma che le aziende che operano in questi settori hanno accumulato decenni di know-how tecnico nei loro laboratori su come vengono costruiti prodotti di successo, sotto forma di formule fallite, analisi di laboratorio, approvazioni normative e decisioni tecniche. Tuttavia, questa risorsa rimane frammentata tra strumenti di laboratorio chiusi, fogli di calcolo, PDF normativi e, soprattutto, nelle menti degli esperti senior.
Mafer AI sottolinea che ciò si traduce in un ciclo di innovazione tra cinque e dieci volte più lento del ritmo competitivo del mercato, con lanci di prodotti ritardati e margini in contrazione. Si rileva inoltre che quando gli esperti senior vanno in pensione o se ne vanno, le aziende possono perdere fino a due anni di conoscenza istituzionale. Nel frattempo, i team tecnici continuano a operare su infrastrutture software vecchie di dieci anni, mentre la riformulazione di un prodotto richiede ancora il ricalcolo manuale della conformità normativa in decine di giurisdizioni.
MaferOS combina modelli di intelligenza artificiale con un’architettura proprietaria adattata ciascun cliente, formando modelli proprietari sui dati storici di ciascuna azienda mantenendoli tutti informazioni protette e isolate.
L’azienda ha spiegato che la piattaforma è strutturata in moduli specializzati in grado di automatizzare le decisioni tecniche che attualmente sono gestite manualmente o attraverso flussi di lavoro frammentati, dalle analisi di laboratorio e la strutturazione dei dati alla conformità normativa e alla raccomandazione delle formule.
“Ciò che differenzia l’approccio di Mafer non è semplicemente applicare l’intelligenza artificiale alla chimica, ma portare alla stessa settore il modello di software aziendale full-stack che sta già rimodellando altri settori: proprietario modelli addestrati per cliente, agenti AI orchestrati su livelli di dati strutturati e a team di ingegneri avanzati integrati direttamente nelle organizzazioni clienti per portare prodotti in produzione entro poche settimane,” la startup spagnola menzionata nel comunicato stampa.
Afferma che si tratta dello stesso modello operativo reso popolare da Palantir e recentemente convalidato da aziende come Happy Robot e Wonderful in ambienti aziendali. Mafer afferma di essere la prima azienda ad applicare questo approccio ai prodotti chimici speciali e ai beni di largo consumo.
La sua piattaforma consente modelli proprietari addestrati sulla storia tecnica di ciascun cliente proteggendo al contempo i dati proprietari; agenti IA specializzati che orchestrano decisioni tecniche complesse; strutturazione automatica della storia frammentata di ricerca e sviluppo, inclusi cromatogrammi, schede tecniche, formule e documentazione normativa; conformità normativa automatizzata in decine di giurisdizioni; e l’implementazione della produzione in poche settimane, il tutto attraverso un modello di partnership a lungo termine progettato per mantenere i clienti all’avanguardia tecnologica.
A soli sei mesi dal lancio, Mafer AI riferisce di essersi già assicurata quasi 300.000 euro di ARR impegnati e di puntare a 1 milione di euro di ARR entro la fine del 2026. L’azienda ha attualmente tre clienti di produzione nel verticale delle fragranze e degli aromi, dove ha strutturato più
di 50.000 documenti tecnici. Evidenzia inoltre il mantenimento di una pipeline aziendale attiva in sei settori verticali, con progetti proof-of-concept in corso in quattro di essi. La startup ha inoltre vinto tre procedure di appalto competitivo contro società di consulenza internazionali.
Mafer AI è stata selezionata anche dal Barcelona Supercomputing Center per la sua AI Factory programma (lotti 1 e 2), garantendo all’avvio l’accesso a più di 50.000 ore GPU su Infrastruttura NVIDIA H100 e supercomputer MareNostrum V.
La società prevede di utilizzare questo capitale per espandere il team tecnico assumendo ulteriori ingegneri fondatori e rafforzando sia la Forward Deployed Engineering che le funzioni di ricerca. Il team è attualmente composto da otto persone, compresi i due cofondatori, e prevede di arrivare a dodici dipendenti durante il secondo trimestre del 2026.
Utilizzerà questo capitale anche per approfondire i rapporti con i clienti esistenti e trasformali in riferimenti pubblici di punta espandendo al contempo nuovi moduli piattaforma distribuita e far avanzare la roadmap dell’azienda verso una base proprietaria modelli addestrati presso il Centro di Supercalcolo di Barcellona.
