Flox capta 1,4 millones de euros para detectar fauna peligrosa en los aeropuertos con IA
La startup española Flox ha cerrado una ronda de financiación de 1,5 millones de dólares, unos 1,395 millones de euros, para impulsar su plataforma de inteligencia artificial destinada a detectar y gestionar fauna silvestre en aeropuertos. La operación ha estado liderada por Kibo Ventures y permitirá a la compañía ampliar su tecnología y preparar su expansión internacional.
Fundada en Madrid en 2024, Flox lleva doce meses probando su sistema en el aeropuerto Adolfo Suárez Madrid-Barajas y en otros dos aeropuertos regionales. La empresa asegura que su plataforma ya procesa de forma simultánea las imágenes procedentes de más de 1.200 cámaras, con una latencia de 800 milisegundos entre la captura de una imagen y el envío de una alerta.
Una respuesta preventiva a las colisiones con aves
Las colisiones entre aeronaves y fauna, conocidas en el sector como bird strikes cuando implican aves, representan un problema de seguridad y costes para los aeropuertos. Durante 2025 se declararon 263 incidentes de este tipo en aeropuertos europeos, mientras que el impacto económico global de las reparaciones, las cancelaciones y los retrasos supera los 800 millones de euros anuales, según las estimaciones manejadas por el sector.
La gestión tradicional combina patrullas de personal especializado, dispositivos acústicos de disuasión y radares capaces de seguir el movimiento de aves. Sin embargo, estas herramientas ofrecen una cobertura parcial o reaccionan cuando el animal ya se encuentra cerca de una zona crítica.
Flox pretende cambiar ese enfoque mediante un sistema predictivo. La plataforma no se limita a identificar que hay un ave en el entorno aeroportuario, sino que analiza su especie, su comportamiento y la trayectoria que podría seguir a corto plazo.
De identificar un ave a interpretar su comportamiento
La visión por computador es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas analizar imágenes y vídeos para reconocer objetos, patrones y acciones. En el caso de Flox, esta tecnología se utiliza para distinguir entre comportamientos con distintos niveles de riesgo.
No tiene la misma importancia que un ave esté sobrevolando la pista, aterrizando, posándose en ella o formando una bandada. La plataforma trata de establecer esas diferencias en tiempo real para que los equipos de operaciones puedan activar una respuesta antes de que se produzca una situación peligrosa.
El sistema combina tres tipos de información:
- Cámaras termométricas, que detectan fuentes de calor incluso con poca luz, niebla o condiciones meteorológicas adversas.
- Cámaras ópticas convencionales, utilizadas para clasificar especies y estudiar el comportamiento de los animales.
- Datos meteorológicos locales, que ayudan a relacionar la actividad de la fauna con variables como la temperatura, el viento o la visibilidad.
Esta combinación puede resultar especialmente útil en aeropuertos del norte de Europa, donde la niebla y la escasa iluminación dificultan la vigilancia visual. También permite anticipar ciertos patrones, como la aparición de bandadas de estorninos bajo determinadas condiciones ambientales.
4,7 millones de imágenes para entrenar el modelo
La inteligencia artificial de Flox se ha entrenado con 4,7 millones de imágenes anotadas que representan a 87 especies de aves habituales en aeropuertos europeos y estadounidenses. El modelo incluye además una categoría específica para mamíferos que pueden acceder a las zonas de maniobras, como zorros, conejos o jabalíes.
En las pruebas de validación, la compañía obtiene una precisión del 91,3 % en la clasificación de las 20 especies consideradas de mayor riesgo en los aeropuertos europeos. Esta cifra mide la capacidad del sistema para identificar correctamente la especie dentro de las categorías entrenadas, aunque no elimina la necesidad de supervisión humana en situaciones críticas.
El proyecto representa una aplicación especializada de los llamados agentes de IA. En lugar de utilizar un asistente generalista capaz de responder a preguntas de múltiples ámbitos, Flox desarrolla un sistema centrado en un problema concreto, con datos propios del entorno aeroportuario y acciones vinculadas a la seguridad operacional.
Un modelo basado en suscripción
Flox comercializa su plataforma mediante un modelo de software como servicio, conocido como SaaS. Los aeropuertos pagan una suscripción en función del número de cámaras activas y pueden integrar la solución con buena parte de la infraestructura que ya tienen instalada.
Cuando las instalaciones son antiguas o existen zonas sin cobertura, la empresa ofrece cámaras termométricas propias en régimen de alquiler. El coste se incorpora a la cuota mensual, lo que evita que el cliente tenga que asumir una inversión inicial elevada en equipamiento.
Los precios no se han hecho públicos. Las estimaciones del sector sitúan los contratos habituales entre 15.000 y 80.000 euros anuales, dependiendo del tamaño del aeropuerto y del número de cámaras conectadas.
Objetivo: 50 aeropuertos en 2027
La financiación actual permitirá reforzar el desarrollo tecnológico y las operaciones comerciales, pero Flox ya prepara una nueva ronda. La compañía prevé captar 5 millones de dólares, aproximadamente 4,65 millones de euros, durante el primer trimestre de 2027.
Su objetivo es alcanzar los 50 aeropuertos activos antes de que termine ese año. Para llegar a la rentabilidad operativa en 2028, calcula que necesitará entre 30 y 40 contratos de tamaño medio.
La plataforma procesa gran parte de los datos en la nube para mantener un análisis inferior a un segundo. Ese funcionamiento exige una capacidad de computación elevada, especialmente al trabajar con vídeo en tiempo real, y sitúa el consumo energético de los centros de datos entre los aspectos que la empresa deberá gestionar a medida que crezca.
El contexto regulatorio también puede favorecer su expansión. Las directrices actualizadas por la Agencia Europea de Seguridad Aérea en marzo de 2026 mencionan por primera vez los sistemas de visión por computador como una tecnología recomendable para la monitorización activa de fauna. Aunque no son de obligado cumplimiento, pueden ayudar a los gestores aeroportuarios a justificar inversiones en soluciones de este tipo.
Con una tecnología especializada, un modelo de suscripción y un problema de seguridad claramente cuantificable, Flox busca convertir la inteligencia artificial en una herramienta operativa para uno de los ámbitos menos visibles, pero más sensibles, de la actividad aeroportuaria.
