Nombre, cargo y empresa
Fernando Oliver, CEO & Founder en Mafer AI.
Háblanos sobre la empresa en la que trabajas. ¿Cuál es su historia?
Mafer AI nace en Barcelona de la mano de dos amigos de la infancia: Marc Montalbo (CTO, matemático e investigador en Machine Learning) y yo. Nos conocemos desde los cinco años y desde adolescentes teníamos claro que queríamos construir algo grande juntos; cada uno fue preparando su camino para este momento, el suyo profundamente técnico y el mío más orientado al negocio.
La oportunidad la encontramos en los specialty chemicals: industrias como las fragancias, los aromas o la cosmética compiten en innovación y acumulan décadas de conocimiento experimental, pero siguen operando con tecnología de hace diez o quince años. Datos valiosísimos viven repartidos en Excels, cuadernos de laboratorio, outputs de instrumentos analíticos y en la cabeza de unos pocos expertos. En Mafer estamos construyendo la primera plataforma de datos e inteligencia artificial que captura, normaliza y estructura toda esa información química, integrándose directamente en los equipos (GC-MS, LC-MS, espectrómetros), el ERP y los flujos de trabajo de cada equipo, para convertirla en inteligencia lista para entrenar modelos propietarios por compañía.
Empezamos a tiempo completo en octubre de 2025 y el arranque ha sido muy rápido: hoy somos un equipo de doce personas altamente técnico (doctorados en cromatografía y matemáticas, ingenieros e investigadores en IA y ML), trabajamos con compañías líderes de fragancias, aromas y gran consumo en España y Europa, hemos cerrado una ronda con fondos e inversores de primer nivel y formamos parte de la AI Factory del Barcelona Supercomputing Center. Nuestra ambición es construir desde Barcelona una compañía global: el sistema operativo que usen los equipos de I+D en las industrias de formulación.
¿Qué implica tu día a día en la empresa?
Mi día a día está en el punto donde se cruzan cliente, producto y estrategia. En Mafer siempre decimos que aquí o construyes o vendes, y yo vendo: paso gran parte de la semana con clientes (muchas veces en sus propios laboratorios y plantas), entendiendo sus procesos de análisis cromatográfico, formulación, regulatorio… y traduciendo esos cuellos de botella en soluciones concretas junto al equipo técnico, además de acompañar a los directivos en todo el proceso de convertir sus compañías en AI-native.
El resto se reparte entre construir compañía: contratar talento excepcional, cuidar la relación con inversores y partners como el BSC, y asegurar que cada despliegue entrega valor real y medible. Operamos con un modelo de Forward Deployed Engineers, con todo el equipo expuesto al cliente, así que mi responsabilidad última es que lo que prometemos en una reunión se convierta en un producto funcionando con datos reales en cuestión de semanas.
¿Qué valor diferencial aportáis?
Diría que tres cosas, muy conectadas entre sí:
Verticalización real: somos AI-native por naturaleza y entendemos cromatogramas, materias primas, restricciones regulatorias y la lógica de formulación, y nuestro equipo combina química, matemáticas e ingeniería para tratar ese dato con el rigor que exige y las arquitecturas de modelos más apropiadas.
Integración sin fricción: la IA permite hoy que sea el software el que se adapta a las personas y al revés. Además, nos conectamos directamente al raw data del hardware de laboratorio, ERP, LIMS, y a los flujos de trabajo de la empresa, sin obligar a nadie a cambiar su forma de trabajar. En pocas semanas el cliente ve el impacto que la IA puede generar en sus equipos.
Los datos del cliente son su IP: cada compañía tiene su instancia privada y sus datos entrenan exclusivamente sus propios modelos; nunca se comparten ni se reutilizan para terceros. Nuestra tesis es que en el futuro, cada compañía tendrá sus propios modelos y serán tan buenos como estén trabajados y parametrizados sus datos.
¿Qué retos crees que afrontáis en los próximos años?
El primero es escalar el delivery sin bajar el listón: hoy tenemos más demanda de la que podemos servir, y el reto es crecer en equipo, procesos y producto manteniendo la calidad técnica y la cercanía al cliente que nos han traído hasta aquí.
El segundo es de producto: evolucionar de módulos que resuelven cuellos de botella concretos hacia una plataforma de datos completa y, con el tiempo, modelos fundacionales que entiendan profundamente el dominio químico.
Y el tercero es de expansión: desde fragancias y aromas (el vertical más exigente técnicamente) hacia cosmética, alimentación, home care y personal care, industrias que comparten la misma base: datos moleculares, lógica de formulación y decisiones expertas. Todo ello cerrando un gap histórico entre lo que la investigación ya permite y lo que la industria aplica en su día a día.
¿Qué os aporta formar parte del Beauty Cluster como entidad y a ti como profesional?
Para Mafer, el Beauty Cluster es una puerta directa al ecosistema donde queremos aportar más valor: fragancias, cosmética y personal care son verticales core para nosotros, y el clúster nos permite conectar con marcas, fabricantes, proveedores y laboratorios que viven a diario los retos de datos que resolvemos. Es el entorno ideal para escuchar a la industria, validar soluciones y construir colaboraciones que aceleren la adopción tecnológica del sector.
A nivel personal, me aporta contexto y red: conversaciones con profesionales que llevan décadas en la industria y que me ayudan a entender mejor la cadena de valor, desde la materia prima hasta el consumidor. Para alguien que construye tecnología para este sector, ese aprendizaje continuo no tiene precio.
Volviendo a ti. ¿Cómo aterrizas en el sector de la belleza?
Mi camino ha sido poco convencional: vengo del mundo de la inversión y las operaciones corporativas (VC y M&A), no del laboratorio. Fue precisamente analizando compañías industriales cuando descubrí una paradoja fascinante: sectores como la perfumería o la cosmética son altamente innovadores en producto y, a la vez, pocas startups de AI estaban dedicando tiempo a ofrecer soluciones a la altura.
La puerta de entrada fue gracias al Barcelona Perfumery Congress: nos quedamos fascinados de que una fragancia puede contener entre 150 y 200 compuestos, y detrás de cada una hay un trabajo analítico enorme. Cuando entendimos, junto a Marc, que toda esa complejidad podía estructurarse y convertirse en modelos, supimos que habíamos encontrado el problema al que dedicarnos. Desde entonces he pasado cientos de horas en laboratorios con perfumistas, aromistas y analistas, y estamos intentando hacernos un hueco en uno de los sectores más históricos que hay en España.
Hablando de ‘belleza’, ¿cómo la definirías?
Desde donde yo la veo, la belleza es complejidad que se percibe como simplicidad. Detrás de un perfume que te emociona hay cientos de moléculas en equilibrio, años de conocimiento y muchísimo rigor técnico; y sin embargo, la experiencia es inmediata y sencilla. Esa distancia entre la sofisticación de lo que hay detrás y la naturalidad de lo que se siente es, para mí, la mejor definición de belleza. Y en el fondo es también lo que intentamos hacer en Mafer: que toda la complejidad quede debajo, y lo que el experto experimente sea simple.
¿Algún hobby, superpoder o pasión escondida que quieras compartir?
Mi superpoder (si es que puede llamarse así) es la curiosidad aplicada: me gusta meterme en temas que no conozco, hacer muchas preguntas y en pocas semanas entender procesos lo suficiente como para intentar hablar de tú a tú con quien lleva décadas en eso. Me pasa con la química, pero también con cualquier tema que me engancha. Fuera del trabajo, lo que más me recarga es estar con mi familia y las largas sobremesas con amigos de toda la vida; al fin y al cabo, Mafer nació de una amistad que empezó hace más de veinte años.
¿Cuál es el último libro que has leído o película que has visto?
El último texto que he leído no es exactamente un libro, sino la encíclica del Papa “Magnifica Humanitas” sobre inteligencia artificial. Me llamó la atención porque, si el Papa está dedicando una reflexión profunda a la IA, es porque ya no estamos hablando solo de una tecnología más, sino de un tema con implicaciones humanas, sociales y éticas enormes.
La leí no solo desde una mirada espiritual, sino también desde una mirada empresarial y social: qué tipo de progreso estamos construyendo, qué responsabilidades tenemos quienes desarrollamos tecnología y cómo evitamos que la eficiencia nos haga perder de vista a la persona.
Me quedo con una idea: la IA no va solo de capacidades técnicas, sino de criterio. Y precisamente por eso importa quién la construye, con qué intención y al servicio de qué.
Los negocios se basan en…
…resolver problemas reales para empresas concretas y apalancándote en el mejor equipo posible. Todo lo demás (la tecnología, el modelo, la marca) son medios. En una industria técnica como la nuestra, la credibilidad no se gana solo presentando muy bien: se gana en el laboratorio, entregando valor medible desde la primera semana y construyendo relaciones a largo plazo. Cuando el cliente siente que su problema es tu problema, el negocio siempre sale.
