Lizcore®, la startup tecnològica espanyola que està revolucionant l’escalada indoor, està presentant la seva última innovació en seguretat al CWA Summit 2025, la conferència més important d’Amèrica del Nord per a la indústria dels rocòdroms, que té lloc aquesta setmana a Salt Lake City.

Abordant el problema crític de l’error humà en l’ús d’autobelays, Lizcore® presenta el seu innovador sistema Safety Gate for Autobelay. Aquesta solució intel·ligent es demostra en viu en col·laboració amb Perfect Descent Climbing Systems, líder mundial en dispositius autobelay, a l’estand de Perfect Descent durant tota la cimera.

La Safety Gate de Lizcore® empra Intel·ligència Artificial (IA), desenvolupada en col·laboració amb el laboratori d’innovació inLabFIB de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) a Espanya, combinada amb un sistema de càmeres per prevenir accidents de forma proactiva. La tecnologia verifica automàticament la correcta connexió de l’escalador a l’autobelay, comprova la col·locació de l’arnès i el mosquetó, i detecta intents d’escalada no autoritzats o sense assegurar, activant alertes visuals, sonores i notificacions immediates a l’app i al software de gestió de rocòdroms de Lizcore®.

“Estar al CWA Summit és crucial per a Lizcore®. Presentar la nostra Safety Gate aquí, juntament amb un líder de la indústria com Perfect Descent, subratlla el nostre compromís amb la seguretat global en l’escalada i marca un pas significatiu en la nostra expansió internacional”, va declarar Edgar Casanovas, CEO de Lizcore®. “El nostre objectiu és proporcionar als climbing gyms eines que no només facin l’escalada més segura, sinó també més intel·ligent i eficient.”

Durant l’esdeveniment, Lizcore® també ha anunciat l’obertura de pre-comandes (pre-orders) del Safety Gate per al mercat estatunidenc, amb una disponibilitat comercial prevista per al 2026 després de les fases avançades d’entrenament de la IA que s’estan realitzant en rocòdroms a Espanya. A més, s’ha confirmat que Perfect Descent Climbing Systems serà el distribuïdor oficial als Estats Units de la tecnologia Safety Gate de Lizcore®, consolidant l’aliança estratègica entre ambdues companyies.

Es preveu que en breu un rocòdrom de la ciutat comtal de Barcelona disposarà d’aquesta increïble tecnologia, demostrant que Barcelona pot ser una de les ciutats més punteres en la tecnologia per a l’escalada.

Acerca de Lizcore® Lizcore® és una startup tecnològica espanyola fundada per escaladors amb la missió de fer l’escalada indoor més segura, intel·ligent i atractiva. A través d’una plataforma integrada de hardware i software potenciada per IA, Lizcore® ofereix solucions innovadores per al seguiment del rendiment, la gamificació, la gestió de rocòdroms i, fonamentalment, la seguretat de l’escalador.

WEBINAR per a projectes d’R+D de la convocatòria Missions Ciència i Innovació 2025 de @CDTI_innovacion 🚀

Estàs preparant una proposta per a la convocatòria Missions Ciència i Innovació 2025?
Des de FI Group, et convidem a una sessió informativa en línia, en col·laboració amb el CDTI, on abordarem els aspectes clau per presentar el teu projecte amb èxit.

🗓️ Data: dimarts, 10 de juny de 2025
⏰ Hora: 10:00 – 11:00 (CEST)

Comptarem amb la participació de Juan Luis Romera Santiago, PhD, Tècnic del Departament de Promoció Institucional i Cooperació Territorial del CDTI Innovación, i Belén Marzo Spínola, Head of Health a FI Group, que compartiran la seva experiència i respondran dubtes en directe.

Aquesta convocatòria està orientada a projectes que contribueixin a un nou model assistencial, amb focus en:

• Prevenció i diagnòstic precoç, especialment en malalties cròniques

• Models descentralitzats i extrahospitalaris

• Reducció de l’hospitalització mitjançant teràpies eficaces i intervencions menys invasives

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En el desarrollo mobile, elegir entre una app nativa o una multiplataforma es una decisión importante que puede influir en el rendimiento, la experiencia de usuario y las funcionalidades de la aplicación. Aunque plataformas como Flutter y React Native ofrecen soluciones muy atractivas, hay ciertas funcionalidades complejas que solo pueden alcanzarse con el desarrollo nativo.

En Doonamis, desarrollamos tanto Apps nativas como multiplataforma, por tanto entendemos que la elección de la tecnología depende de las necesidades del proyecto. En este artículo, exploramos en qué casos el código nativo es la mejor opción para lograr ciertas funcionalidades avanzadas.

¿Qué es una app nativa y cuándo es recomendable?

Una app nativa es una aplicación diseñada específicamente para un sistema operativo (iOS o Android) utilizando los lenguajes y herramientas nativas de cada plataforma (Swift para iOS y Kotlin para Android). Estas Apps tienen la ventaja de estar totalmente integradas con el sistema operativo, lo que permite aprovechar al máximo el hardware y las funcionalidades del dispositivo.

Ventajas clave:

• Rendimiento optimizado: Las Apps nativas están diseñadas para sacar el máximo provecho del dispositivo, ofreciendo unan experiencia fluida y rápida.
• Acceso total a funcionalidades del sistema: Las Apps nativas pueden acceder a APIs avanzadas y recursos del sistema operativo sin restricciones.
• Mayor control sobre la experiencia de usuario (UX/UI): La interfaz de usuario se adapta de manera perfecta a las directrices de cada plataforma.

¿Cuándo es imprescindible recurrir a la app nativa?

Aunque las soluciones multiplataforma como Flutter o React Native son muy potentes y pueden cubrir la mayoría de necesidades, hay ciertas funcionalidades avanzadas que requieren el desarrollo nativo para garantizar el máximo rendimiento y calidad.

1. Autenticación biométrica avanzada

La autenticación biométrica, como el uso de Face ID, Touch ID o el reconocimiento de huella digital, requiere un acceso profundo y directo a las APIs nativas del sistema operativo para garantizar su seguridad y funcionamiento. Si bien algunas librerías de multiplataforma pueden implementarlo, la experiencia nativa sigue siendo superior en términos de fiabilidad y velocidad.

2. Comunicaciones en tiempo real de bajo nivel

Para aplicaciones que dependen de Bluetooth, NFC o redes locales Wi-Fi para la comunicación en tiempo real (como en dispositivos IoT o apps de control remoto), el acceso nativo es crucial para garantizar una conexión estable y eficiente. Las aplicaciones nativas pueden gestionar estos recursos de manera más fluida y rápida que las soluciones multiplataforma.

3. Procesamiento avanzado de imágenes, vídeo y audio

Aplicaciones que gestionan contenido multimedia en tiempo real (por ejemplo, filtros de cámara, efectos de vídeo o audio en directo) se benefician enormemente de las APIs nativas, como AVFoundation en iOS o CameraX en Android. Estos componentes permiten un rendimiento superior, algo que no se puede igualar fácilmente con soluciones multiplataforma.

4. Gráficos 3D y videojuegos

El desarrollo de juegos móviles o aplicaciones que requieren gráficos en 3D o renderizado avanzado también se realiza de manera más eficiente con tecnologías nativas. Plataformas como Metal (iOS) o Vulkan (Android) permiten crear experiencias visuales ricas y fluidas que las soluciones multiplataforma aún no pueden ofrecer con el mismo rendimiento.

5. Geolocalización avanzada y sensores

La geolocalización en tiempo real y el uso de sensores como acelerómetros, giroscopios, o barómetros requieren una integración profunda con el hardware del dispositivo. Las aplicaciones nativas pueden gestionar estos recursos con mayor precisión y eficiencia, lo cual es crucial para aplicaciones de navegación, fitness, salud o cualquier app que dependa de datos de localización en tiempo real.

6. Notificaciones push personalizadas y avanzadas

Si tu aplicación necesita gestionar notificaciones push complejas, como las que incluyen imágenes, interacciones personalizadas o respuestas inmediatas, el desarrollo nativo te permite un control total sobre el comportamiento y la presentación de estas notificaciones, algo que las soluciones multiplataforma no pueden garantizar de la misma manera.

¿Cuándo es adecuado optar por una solución multiplataforma?

Las soluciones multiplataforma como Flutter o React Native son ideales cuando se busca un desarrollo rápido y un mantenimiento unificado para Android e iOS. Estas tecnologías permiten compartir una base de código entre ambas plataformas, lo que reduce costes y tiempos de desarrollo.

Las apps multiplataforma son perfectas cuando:

• El proyecto no requiere funcionalidades complejas a nivel de hardware o integración avanzada.
• Se prioriza el tiempo de desarrollo y costes sobre la optimización máxima del rendimiento.
• Se busca mantener una app funcional y con una interfaz sencilla en ambas plataformas (Android e iOS) sin necesidad de características muy específicas.

El desarrollo nativo es fundamental cuando tu proyecto requiere una integración avanzada con las funcionalidades del sistema operativo o un rendimiento superior, como es el caso de la autenticación biométrica, comunicaciones en tiempo real, procesamiento multimedia o gráficos 3D.

En Doonamis, somos expertos tanto en Apps nativas como en multiplataforma. Te ayudamos a elegir la mejor opción para tus proyectos, asegurando siempre que se cumplan tus objetivos de forma eficaz, escalable y rentable. No lo dudes más, contáctanos y te ayudaremos.

Una gran empresa del sector alimentari s’enfrontava a un repte crític: no sabia amb precisió com influïen els seus preus en el comportament de compra dels consumidors en diferents regions i canals de venda.
Sense entendre fins a quin punt reaccionava el volum de vendes davant els canvis de preu, els ajustos es feien amb un alt grau d’incertesa, cosa que implicava pèrdua de volum, reducció de marges i riscos per a la competitivitat de la marca al punt de venda.

A més, l’escenari era complex: centenars de referències (SKUs) amb diferents formats, pesos i posicionaments, i sense un criteri estructurat per comparar-les amb la competència directa. Això dificultava encara més la construcció d’una estratègia de preus sòlida i àgil que pogués respondre a les dinàmiques del mercat.

Què vam fer:

• Vam utilitzar dades reals de vendes al punt de venda, complementades amb informació de la competència, per calcular l’elasticitat del preu per SKU, canal i regió.

• Vam crear una categorització detallada dels productes, agrupant els SKUs segons atributs com el format, la mida i el posicionament al mercat.

• Vam construir models estadístics d’alta precisió (amb una precisió mitjana del 91%), capaços de predir de manera fiable com varia la quota de mercat de cada SKU segons el preu.

• Vam integrar aquestes elasticitats directament a la plataforma de l’empresa, fent possibles simulacions dinàmiques de volum i ingressos en funció de diferents escenaris de preus.

Resultats fins ara:
Les elasticitats validades es van incorporar directament al cas d’ús de marges a la cadena, amb una lògica clara:

• Elasticitat estimada

• Precisió de l’estimació

• Variació projectada del volum segons el preu

Quin ha estat l’impacte per al negoci?
Més que predictibilitat: l’empresa ha guanyat la capacitat de simular escenaris abans d’actuar, optimitzant marges, protegint volums i prenent decisions de preu de manera estratègica i alineada amb la realitat competitiva. Això es tradueix en més control sobre els resultats i més agilitat per respondre al mercat.

Vols convertir les teves decisions de preus en un avantatge competitiu?
Parla amb nosaltres i analitzem junts els reptes de pricing de la teva empresa.

La intel·ligència artificial ha envaït pràcticament tots els àmbits, convertint-se en una eina que ja forma part del nostre dia a dia. Tanmateix, el seu ús genera interrogants en sectors com la propietat industrial o la protecció de dades.

Aquest darrer aspecte és especialment sensible en la seva relació amb la IA. Les dades, la informació personal, la seva protecció i privacitat s’han convertit en una de les dimensions més rellevants actualment. No només en l’àmbit econòmic i empresarial, sinó també en el personal. És informació de gran valor en tots els sentits.

Per això, quan es barregen IA i dades personals, cal actuar amb molta cura. Imma Martí, advocada especialitzada en protecció de dades personals i seguretat de la informació a PONTI & PARTNERS, mostrarà com fer un ús respectuós de la IA amb la normativa de protecció de dades, mitjançant el desenvolupament de casos pràctics reals. Se’n podran extreure conclusions molt valuoses per preservar correctament les dades personals i la informació confidencial en general, i evitar possibles inspeccions i sancions dels òrgans reguladors.

No us perdeu aquesta formació el proper divendres 13 de juny, de 10 h a 11 h, a la nostra sala del metavers. Us podeu inscriure a través d’aquest formulari.

Us hi esperem!

Looking for summer interns??

Sage Corps sends top US university students (Harvard, U Michigan, CU-Boulder) to intern with startups. We will have a cohort of 30 students in Barcelona from June 10 to August 1 (eight weeks in-person; students may start earlier remotely or extend later) to work with local startups. Even in 8 weeks, students can complete various, valuable deliverables for startups. We do not charge any fees to our partner startups – but we do ask if the startup can offer a stipend to help students cover daily meals and public transport. Some example roles include:

• Sales & business development
• Content and digital marketing
• Data/business analytics
• Software development or QA testing (junior level web/mobile and front end/back end)
• UX/UI and graphic design
• Miscellaneous – finance/accounting, research, strategy/growth

To learn more about the program, you can review this program overview. Interested startups should complete this short registration form 

Dels departaments de comunicació depèn una bona part de l’estratègia de negoci d’una empresa. De fet, aquestes àrees són imprescindibles avui dia per a aconseguir reputació de marca. Sense comunicació és molt complicat fer que la nostra audiència recordi la nostra marca i l’associï als valors que volem. Sense comunicació és realment difícil destacar en un món sobreexposició a la informació i en el qual existeix una alta competitivitat.

No obstant això, encara hi ha un gran nombre d’empreses que no compten amb un departament adequat a les seves necessitats comunicatives. A més, els departaments de comunicació solen experimentar altes càrregues de treball en determinats moments de l’any i moltes vegades no poden fer front a aquest pic amb el personal contractat. Davant aquesta situació, la persona a càrrec del departament de comunicació o màrqueting ha de prendre la decisió d’ampliar l’equip.

Encara que una primera opció pot ser plantejar-se l’ampliació de la plantilla contractant nous perfils, l’externalització mitjançant la contractació d’una agència de comunicació pot ser una solució molt rendible per a moltes empreses.

Et recomanem considerar una agència si…

• Necessites executar campanyes de gran abast en un moment concret per a generar gran impacte de marca.
• Vols crear relacions de confiança amb periodistes i altres stakeholders, però no tens temps per a dur a terme totes aquestes activitats que tens al cap.
• Cerques una perspectiva externa i idees fresques basades en noves tendències i en casos d’èxit (el que funciona)
• No tens recursos interns suficients o busques flexibilitat per a contractar un equip expert més o menys gran, en funció de l’evolució de la teva empresa.

El uso del Machine Learning (aprendizaje automático) en el desarrollo de aplicaciones móviles se ha convertido en una herramienta clave para ofrecer experiencias más inteligentes, personalizadas y útiles. Desde asistentes que entienden lenguaje natural hasta Apps que predicen comportamientos o analizan imágenes en tiempo real, integrar esta tecnología puede marcar la diferencia. Eso sí, llevar la inteligencia artificial al bolsillo del usuario no es tarea fácil. Hay bastantes desafíos técnicos y estratégicos que es necesario tener en cuenta para que la implementación funcione realmente bien. ¡Conoce más!

En Doonamis, contamos con la experiencia necesaria para ayudarte a recorrer este camino con éxito, desde la concepción de la idea hasta su puesta en marcha.

Desafíos técnicos al integrar Machine Learning

Uno de los principales retos es el rendimiento. Los modelos de Machine Learning suelen necesitar mucha capacidad de cálculo, pero los móviles no están preparados para cargas tan pesadas. Esto puede hacer que la aplicación vaya lenta, consuma demasiada batería o incluso se bloquee. Para solucionarlo, se suelen usar modelos más ligeros y adaptados al móvil, como los MobileNet o técnicas de TinyML. Otra opción es hacer el procesamiento en la nube: el móvil envía los datos a un servidor potente, y este devuelve el resultado. También existe una opción intermedia, donde parte del procesamiento se hace en el dispositivo y parte en la nube, para equilibrar rendimiento, coste y privacidad.

En Doonamis, evaluamos contigo cuál es la mejor arquitectura para tu aplicación, teniendo en cuenta el tipo de modelo, los recursos disponibles y los objetivos del producto.

La privacidad es otro tema delicado. Los modelos necesitan datos para funcionar, pero no siempre es buena idea enviarlos a servidores externos, sobre todo si contienen información sensible. Una solución interesante es el Federated Learning, que permite entrenar modelos directamente en el dispositivo sin enviar los datos fuera. También se pueden anonimizar los datos o asegurarse de cumplir con normativas como el RGPD. Todo esto no solo protege al usuario, sino que genera más confianza en la app.

Otro aspecto técnico complicado es cómo mantener actualizados los modelos. A diferencia del software convencional, los modelos de Machine Learning pueden quedar desfasados rápidamente si no se adaptan a los cambios de comportamiento o contexto. Por eso, muchas Apps apuestan por el entrenamiento continuo: el modelo sigue aprendiendo con el tiempo. También conviene tener un buen sistema de control de versiones para saber qué modelo está activo en cada momento y poder revertir cambios si algo falla.

Retos estratégicos y de producto

En lo estratégico, uno de los errores más comunes es pensar que el Machine Learning lo resuelve todo. A veces se generan expectativas poco realistas que terminan en decepción. Por eso es fundamental explicar bien al usuario qué hace exactamente la función inteligente, cómo lo hace y qué limitaciones tiene. Además, permitir que el usuario dé su opinión o corrija errores mejora tanto la experiencia como el propio modelo.

En Doonamis, no solo nos enfocamos en la parte técnica: te ayudamos a diseñar funcionalidades útiles, comprensibles y alineadas con el valor que el usuario espera.

Por último, aunque la tecnología funcione a la perfección, si el usuario no entiende para qué sirve o no le ve utilidad, la función pasará desapercibida. Es clave centrarse en el problema real que se quiere resolver, pensar en el diseño de la interacción y probar con usuarios reales antes del lanzamiento para pulir detalles.

Podemos acompañarte en todo el proceso, desde la investigación inicial hasta las pruebas con usuarios, asegurando que la funcionalidad inteligente realmente marque la diferencia.

Casos de éxito con Inteligencia Artificial

A pesar de todos estos retos, hay ejemplos muy buenos de aplicaciones que han sabido integrar el Machine Learning con éxito. Google Lens, por ejemplo, convierte la cámara del móvil en una herramienta que reconoce objetos, textos o monumentos en tiempo real. Snapchat ha desarrollado filtros faciales muy precisos gracias a la visión por ordenador y modelos ligeros. MyFitnessPal personaliza consejos de alimentación y ejercicio basándose en los hábitos del usuario. Y Spotify ha construido uno de los sistemas de recomendación más sofisticados del mundo, ajustando la música a los gustos de cada persona mediante el análisis del comportamiento.

En Doonamis, nos inspiran estos casos y trabajamos para trasladar este tipo de innovación a proyectos reales, de empresas que quieren destacar y aportar valor a sus usuarios mediante la inteligencia artificial.

Desarrollar aplicaciones móviles con Machine Learning abre un abanico enorme de posibilidades, pero también plantea retos importantes. Combinar lo mejor de la tecnología con una buena estrategia centrada en el usuario es la clave. Si estás pensando en dar ese paso, empieza por definir bien el problema que quieres resolver, elige bien las herramientas, y no tengas miedo a iterar. Con una buena planificación, pruebas constantes y algo de paciencia, es perfectamente posible crear experiencias móviles realmente inteligentes y valiosas.

Y si buscas un aliado que te acompañe en este camino, en Doonamis estamos listos para ayudarte. Podemos integrar Machine Learning en tu app móvil de manera eficaz y ayudarte a superar los retos que puedan surgir en el camino. Contamos con la experiencia, el conocimiento y las herramientas necesarias para que tu proyecto se convierta en una solución innovadora y de éxito.

¡Contáctanos y hagamos realidad tu idea!