Empezamos automatizando clínicas, y aprendimos que la automatización sola no basta.
Aigenrix fue fundada en 2025 por Ivan Melnykov, con raíces ucranianas, operando desde España. Empezamos resolviendo problemas operativos reales con IA — primero en consultas médicas, donde una respuesta tardía tiene un coste directo. Ese trabajo dejaba siempre la misma lección: si no entiendes primero la economía del negocio, corres el riesgo de automatizar trabajo que debería haberse rediseñado o eliminado en su lugar. Si no mapeas la arquitectura y el acceso a los datos, la automatización crea un nuevo riesgo operativo y de seguridad.
Encuentra la fuga antes de construir la automatización.
La mayoría de las empresas arrastran un coste operativo silencioso que nadie ha cuantificado. El equipo es capaz y el trabajo se hace — pero nadie puede decir qué procesos están perdiendo dinero realmente, ni si un proyecto de automatización concreto merece lo que cuesta.
Aigenrix conecta bajo un mismo techo las cuatro etapas que responden a esa pregunta: Inteligencia de Rentabilidad para encontrar la fuga, un Gemelo Digital Operativo para modelar la causa, Automatización Profunda con IA para rediseñar el flujo de trabajo, y Ciberseguridad para proteger lo que la automatización ahora toca.
Nos mantenemos específicos a propósito. Probamos este patrón primero en clínicas médicas, donde tanto la velocidad como la precisión importan y una IA generalista recorta esquinas que nadie puede permitirse. Cada etapa que hemos añadido desde entonces mantiene ese mismo estándar.
IA que mejora la economía del negocio, no solo su software.
El objetivo no es más IA. El objetivo es un negocio que rinda mejor. Un sistema de IA que cuesta más de ejecutar, revisar y proteger que la fuga que soluciona no es una victoria — es otra línea de gasto.
Medimos frente a ese estándar a propósito: una línea base documentada, una estimación honesta del efecto, y una fecha de recuperación — no un porcentaje que suena bien en una diapositiva.
La tecnología ya existe. La parte difícil es la ejecución: hacer que funcione dentro de un negocio real, con datos reales, sin crear un riesgo nuevo en otro punto. Ese es el trabajo.
Quién lo hace realidad
Un equipo pequeño, dirigido por su fundador, por diseño. Trabajas directamente con las personas que hacen el trabajo — no con una capa de gestores de cuentas.
Ivan Melnykov
Trabaja en la intersección entre finanzas, operaciones de negocio e IA — identificando dónde pierden dinero las empresas, entendiendo las causas operativas, y determinando dónde la IA puede crear valor económico medible. Combina análisis financiero, experiencia de gestión e implementación de IA para que los proyectos de Aigenrix empiecen por la economía del negocio y no por la tecnología.
Empezamos Aigenrix construyendo IA para clínicas médicas, porque cada una con la que trabajábamos arrastraba las mismas operaciones rotas: mensajes perdidos, procesos en papel, silencio los fines de semana. Los clientes nos hacían siempre la siguiente pregunta: ¿cuánto vale esto realmente, y quién comprueba qué puede ver el agente? El diagnóstico financiero y la seguridad dejaron de ser el problema de otro para convertirse en el resto del trabajo.
Otras cosas que construimos
Automatización Profunda con IA es la capa con la que empezamos. Estos son proyectos paralelos más pequeños que lanzamos con nuestro propio músculo de producto.
¿Quieres saber dónde está perdiendo dinero tu negocio y qué costaría solucionarlo?
30 minutos. Mapeamos tus mayores puntos de fricción y te decimos con honestidad qué merece la pena hacer primero — y qué no.