Ikan Biotech

IKAN BIOTECH SL era una sociedad mercantil constituida en el año 2015 en Navarra, calificada como startup y encuadrada en el sector de servicios profesionales. Según la ficha registral, tenía un capital social de 110.977 euros y consta como cerrada. La fuente periodística la describe como "startup navarra".

La sociedad se constituyó en 2015. De acuerdo con el registro, el 2 de noviembre de 2015 se realizó una ampliación de capital de 70.000 euros, con un capital suscrito resultante de 73.000 euros. El 12 de abril de 2016 consta el cambio de órgano de administración: de administrador único (DIEZ PUNZANO RUBEN) a administradores solidarios (DIEZ PUNZANO RUBEN y DIEZ MARTINEZ ROBERTO). El 23 de marzo de 2017 hay una nueva ampliación de capital de 5.099 euros, con un capital suscrito resultante de 78.099 euros.

La información disponible no detalla la actividad concreta de la empresa más allá de su clasificación sectorial como servicios profesionales. No consta en los datos facilitados qué servicios prestaba ni a qué tipo de clientes se dirigía.

Los datos registrales muestran una etapa de ampliación de capital y de reestructuración del órgano de administración entre 2015 y 2021. El 15 de febrero de 2021 consta una ampliación de capital de 17.524 euros, con un capital resultante de 104.301 euros. El 10 de noviembre de 2021 se produce una renovación del consejo de administración: entran como consejeros ZULUETA FRANCES JAVIER JOSEPH, DIEZ PUNZANO RUBEN, MIRALLES NAVARRO MARIO, DIEZ MARTINEZ ROBERTO, GRANDE ABASCAL MARIO y SOCIEDAD DE DESARR... (denominación incompleta en los datos), y DIEZ PUNZANO RUBEN asume la presidencia en sustitución de ZULUETA FRANCES JAVIER JOSEPH. El mismo día se nombran apoderados DIEZ PUNZANO RUBEN y DIEZ MARTINEZ ROBERTO. El 2 de febrero de 2022, sin embargo, consta el nombramiento de BAÑALES ASURMENDI JESUS MARIA como presidente y consejero, con el cese de DIEZ PUNZANO RUBEN como presidente. El 22 de noviembre de 2023 se produce un nuevo cambio: DIEZ PUNZANO RUBEN vuelve a ser nombrado presidente y se produce el cese de BAÑALES ASURMENDI JESUS MARIA como consejero y presidente. Los datos no permiten determinar cuáles fueron los ejercicios de más actividad o de resultados positivos.

Según Navarra Capital (3 de agosto de 2026), la startup navarra Ikan Biotech cerró de forma definitiva tras dos años en concurso de acreedores. Esta es la causa de cierre verificada en los datos. No consta en la información facilitada el detalle de las causas que llevaron a la sociedad al concurso de acreedores.

No consta en los datos facilitados información sobre activos, proyectos, tecnología o equipo que haya podido pervivir tras el cierre de la sociedad.

Los datos registrales mencionan como administradores a DIEZ PUNZANO RUBEN, MIRALLES NAVARRO MARIO y DIEZ MARTINEZ ROBERTO, y como expresidente a BAÑALES ASURMENDI JESUS MARIA. No consta en la información disponible cuál es la situación actual de estas personas. Para completarlo se podría consultar el BORME y la ficha de OpenMercantil para verificar la última composición del órgano de administración antes del cierre, y fuentes públicas registrales sobre otras sociedades en las que puedan constar.

• En una startup de servicios profesionales, las ampliaciones de capital sucesivas (2015, 2017, 2021) no garantizan por sí solas la viabilidad: hay que contrastarlas con la evolución de los ingresos recurrentes, dato que no consta en este caso.
• Los cambios repetidos en la presidencia y el consejo de administración (2021, 2022, 2023) son una señal a monitorizar en el análisis de gobierno corporativo de una empresa emergente.
• La duración del concurso de acreedores —dos años— indica que conviene planificar la tesorería con margen para procesos largos y costes asociados.
• Para cualquier análisis posterior, habría que disponer de las cuentas depositadas para verificar la evolución financiera, ya que los datos registrales disponibles solo recogen actas de nombramientos y ampliaciones de capital.

No tenim dades verificades sobre què feia exactament Ikan Biotech més enllà del seu sector registral ("Serveis professionals") i la seva ubicació a Navarra. Qualsevol reconstrucció ha de partir d'aquesta base mínima i marcar la resta com a proposta.

La proposta és construir avui un estudi de serveis biotecnològics especialitzat —assajos, consultoria tècnica i suport a projectes d'altres empreses— en lloc d'una empresa amb producte propi i capital intensiu. L'essència que es preserva és la de "biotecnologia feta des de Navarra"; el que canvia és el model: menys capital, més ingressos per servei, menys dependència d'una sola línia de producte.

Això és una proposta meva, no una descripció del que feia Ikan.

El mercat de serveis biotecnològics (assajos de laboratori, consultoria regulatòria, suport a I+D) existeix i és estable, però no en tenim xifres verificades específiques per a Navarra en aquest informe. El que sí que és verificable és que Ikan va operar 11 anys en aquest entorn, la qual cosa suggereix que hi havia activitat i clients, encara que el model econòmic no acabés funcionant.

Estimació (a validar): un estudi de serveis biotech petit pot facturar en un rang de 150.000–400.000 EUR anuals amb 3–5 persones, depenent de la cartera de clients. Aquest rang és una estimació de mercat general, no una dada d'Ikan.

Model proposat: serveis per projecte i per hores, amb contractes recurrents de suport tècnic.

• Ingressos per servei (assajos, consultoria, suport a projectes).
• Un petit nucli fix de 2–3 persones i col·laboradors externs per als pics.
• Sense producte propi en la primera fase: el producte requereix capital i temps que Ikan no va poder sostenir.

Això és una proposta, no el model que va fer servir Ikan (del qual no tenim dades).

Proposta en tres fases, amb terminis estimats:

1. Mesos 0–3: constituir la societat, definir 2–3 serveis concrets, identificar 10 clients potencials a Navarra i rodalia.
2. Mesos 3–9: tancar els primers 3–5 contractes, validar preus i marge.
3. Mesos 9–18: consolidar ingressos recurrents i decidir si s'amplia equip.

Els terminis són estimació meva i s'han de validar amb el mercat real.

Estimació (rang, a validar):

• Constitució i tràmits: 1.000–3.000 EUR.
• Equipament bàsic de laboratori/oficina: 15.000–40.000 EUR (depèn molt del tipus d'assaig).
• Cost de personal per 12 mesos (2–3 persones): 80.000–150.000 EUR.
• Màrqueting i captació inicial: 5.000–15.000 EUR.

Total orientatiu: 100.000–200.000 EUR per al primer any. És una estimació meva, no una dada d'Ikan. El capital social d'Ikan (110.977 EUR) és una dada verificada del registre, però no implica que aquest fos el cost real de posar-la en marxa.

• Risc de model: Ikan va tancar després de dos anys en concurs; replicar un model de capital intensiu seria repetir l'error. El model de serveis redueix aquest risc però no l'elimina.
• Risc de govern: el registre mostra canvis freqüents en la presidència i el consell (2021, 2022, 2023), cosa que pot indicar tensions o reorientacions. La proposta ha de fixar un govern simple i estable.
• Risc de mercat: no tenim dades verificades de la cartera de clients d'Ikan; cal validar la demanda abans d'invertir.
• Risc financer: dependre d'ampliacions de capital (com les de 2015, 2017 i 2021) sense ingressos recurrents és el patró que sol precedir un concurs.

Les lliçons de l'informe original, més que un currículum:

1. Un equip petit i estable, no un consell que canvia cada any: el registre d'Ikan mostra fins a tres canvis de presidència en tres anys.
2. Algú que validi el mercat abans de capitalitzar: Ikan va ampliar capital tres vegades abans de tancar; l'ordre hauria de ser invers.
3. Un model de serveis amb ingressos des del primer dia, no un producte que requereix anys de finançament.
4. Algú arrelat a Navarra que conegui els clients locals i pugui construir cartera sense desplaçar-se.

En resum: la reconstrucció viable avui és un estudi de serveis biotech lleuger, amb govern estable i validació de mercat prèvia al capital —l'oposat del patró que el registre suggereix per a Ikan.

Ikan Biotech va passar de ser una startup navarra constituïda el 2015 amb un capital social que va créixer de 73.000 € (2015) a 104.301 € (2021) fins a un tancament definitiu el 2026 després de dos anys en concurs de creditors [Navarra Capital, 2026-08-03]. La cronologia registral mostra una seqüència de canvis d'òrgan d'administració i ampliacions de capital que, llegides en conjunt, són senyals d'estrès financer i de governança: ampliació de 17.524 € el febrer de 2021, entrada d'un consell ampli el novembre de 2021, i relleu de la presidència el 2022 i de nou el 2023 [OpenMercantil / BORME, 2026-07-24].

El problema concret: els administradors, els inversors minoritaris i els creditors (proveïdors, bancs) no tenen una eina assequible que converteixi aquests senyals públics i dispersos en una alerta primerenca. Les eines existents són o bé massa cares (rating de crèdit per a grans empreses) o bé massa superficials (consultes puntuals al BORME sense sèrie temporal ni model de risc). El resultat és que el concurs s'ha iniciat quan ja no hi ha marge de reacció.

Solvencia Watch resol això amb tres capacitats: (1) ingesta automàtica i normalitzada dels actes registrals, (2) un motor de regles de risc auditable que puntua l'evolució de capital, els canvis d'administració i els indicadors financers aportats, i (3) alertes per correu i webhook quan un client creua un llindar.

Arquitectura de tres capes, desplegada en un sol proveïdor cloud (per exemple, Hetzner o Scaleway a la UE, per compliment RGPD i sobirania de dades), amb contenidors Docker.

``` [Fonts públiques] [Dades del client] BORME (PDF/XML) CSV / API comptable OpenMercantil (factures, balanç) | | v v +---------------------------------------------+ | Ingesta (Python, workers Celery) | | - scraper BORME + parser d'actes | | - validador de CSV (pydantic) | +---------------------------------------------+ | v +---------------------------------------------+ | Postgres 16 (dades normalitzades) | | + Redis (cua de tasques i cache) | +---------------------------------------------+ | v +---------------------------------------------+ | Motor de regles (paquet Python versionat) | | -> taula risk_scores + risk_events | +---------------------------------------------+ | v +---------------------------------------------+ | API REST (FastAPI) <-> Frontend (Next.js)| | + servei d'alertes (email / webhook) | +---------------------------------------------+ ```

Decisions i motius:

• Postgres com a magatzem únic perquè les dades són relacionals (empresa → actes → socis → puntuacions) i calen consultes de sèrie temporal senzilles; evita afegir un magatzem analític en la fase inicial.
• Motor de regles en codi versionat, no en ML, perquè amb un sol cas de referència no hi ha prou dades per entrenar un model i perquè un creditor necessita explicabilitat ("per què aquesta empresa té risc alt?"). El ML s'afegeix quan hi hagi ≥ 500 empreses amb resultat conegut.
• Celery + Redis perquè la ingesta BORME és periòdica i idempotent; no cal un orquestrador pesat com Airflow en la v1.
• FastAPI perquè genera OpenAPI automàticament i facilita la integració amb clients.

Esquema relacional a Postgres. Taules principals:

```sql -- Empreses monitoritzades CREATE TABLE companies ( id BIGSERIAL PRIMARY KEY, tax_id TEXT UNIQUE NOT NULL, -- CIF legal_name TEXT NOT NULL, registry_id TEXT, -- ex. NA 35049 province TEXT, founded_on DATE, status TEXT NOT NULL DEFAULT 'active', -- active|dissolved|insolvent created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now() );

-- Actes registrals normalitzats (font: BORME) CREATE TABLE registry_events ( id BIGSERIAL PRIMARY KEY, company_id BIGINT REFERENCES companies(id), event_date DATE NOT NULL, event_type TEXT NOT NULL, -- capital_increase|board_change|dissolution|... payload JSONB NOT NULL, -- detall cru normalitzat source_url TEXT NOT NULL, source_hash TEXT UNIQUE NOT NULL, -- deduplicació idempotent ingested_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now() );

-- Dades financeres aportades pel client CREATE TABLE financial_snapshots ( id BIGSERIAL PRIMARY KEY, company_id BIGINT REFERENCES companies(id), period_end DATE NOT NULL, revenue NUMERIC(14,2), equity NUMERIC(14,2), cash NUMERIC(14,2), current_liab NUMERIC(14,2), UNIQUE (company_id, period_end) );

-- Puntuacions calculades (històric, no s'actualitza in-place) CREATE TABLE risk_scores ( id BIGSERIAL PRIMARY KEY, company_id BIGINT REFERENCES companies(id), scored_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(), ruleset_ver TEXT NOT NULL, -- ex. "1.3.0" score SMALLINT NOT NULL, -- 0-100 band TEXT NOT NULL, -- low|medium|high|critical reasons JSONB NOT NULL -- llista de regles disparades ); ```

Motius: `source_hash` garanteix que reingerir el mateix PDF del BORME no duplica actes; `ruleset_ver` permet reproduir per què una empresa va rebre una puntuació en una data, requisit per a qualsevol ús amb creditors; `reasons` fa la puntuació explicable.

API REST versionada (`/v1`), autenticació per clau d'API per a clients B2B i OAuth2 per al frontend.

• `GET /v1/companies/{tax_id}` — fitxa amb estat, darrera puntuació i actes recents.
• `GET /v1/companies/{tax_id}/scores?from=&to=` — sèrie temporal de puntuacions.
• `POST /v1/companies/{tax_id}/financials` — pujada de snapshot financer (CSV o JSON validat amb pydantic).
• `POST /v1/watchlist` — subscripció a una empresa amb llindar d'alerta.
• `GET /v1/events` — feed d'actes registrals normalitzats.

Integracions:

• BORME / OpenMercantil: scraper diari amb parser de PDF i XML; cada acte es normalitza a `event_type` i es desa amb `source_url` i `source_hash`. Es respecta `robots.txt` i es limita a una petició per segon.
• Webhooks sortints (HMAC-SHA256) cap als sistemes del client quan es creua un llindar.
• Correu transaccional via proveïdor UE (per exemple, Postmark o Scaleway TEM).

1. Ingesta BORME + normalitzador d'actes (2–3 setmanes). És el nucli de valor i la peça més arriscada; sense dades netes la resta no serveix. Criteri de fet: processar 30 dies de BORME sense duplicats ni actes perduts en una mostra de 100 empreses.
2. Motor de regles v1 amb 8–10 regles derivades del cas Ikan: caiguda de capital, canvis freqüents de presidència, entrada massiva de consellers, pèrdua de patrimoni net, ràtio de liquiditat < 1. Criteri de fet: cada regla té test unitari i produeix `reasons` llegibles.
3. API de lectura + fitxa d'empresa al frontend. Criteri de fet: un usuari pot consultar una empresa i veure la seva sèrie de puntuacions.
4. Alertes per correu i webhook. Criteri de fet: una subscripció dispara un correu en menys de 5 minuts des de la ingesta d'un acte que creua el llindar.

No es construeix en la v1: ML, app mòbil, integració directa amb programari comptable.

• Volum: el BORME publica milers d'actes diaris; amb un filtre per província i tipus d'acte, l'ingesta diària esperada és de l'ordre de 10³–10⁴ registres. Postgres ho absorbeix sense particionar durant els primers anys; es preveu particionar `registry_events` per any quan superi els 50 M de files.
• Risc 1 — qualitat del parser BORME: els PDFs canvien de format. Mitigació: tests de regressió amb un corpus de 200 PDFs reals i alerta quan la taxa de parseig falla > 2%.
• Risc 2 — falsos positius: una regla massa agressiva pot marcar empreses sanes. Mitigació: bandes de risc (no binari), revisió humana dels casos `critical` durant els primers 6 mesos, i registre de `reasons` per auditar.
• Risc 3 — RGPD: les dades d'administradors són dades personals. Mitigació: base legal d'interès legítim per a dades registrals públiques, minimització (no es desen adreces ni DNI), i política de retenció de 5 anys.
• Risc 4 — dependència de fonts: si OpenMercantil o el BORME canvien d'accés, l'ingesta s'atura. Mitigació: dues fonts independents i monitoratge de frescor de dades (alerta si no hi ha ingesta en 48 h).

• Validació retrospectiva amb el cas Ikan: reconstruir la sèrie d'actes 2015–2026 a partir de les fonts citades [OpenMercantil / BORME, 2026-07-24] i comprovar que el motor de regles v1 hauria emès banda `high` o `critical` com a mínim 12 mesos abans del tancament [Navarra Capital, 2026-08-03]. És el criteri d'acceptació principal del motor.
• Backtesting ampliat: aplicar el motor a 200 empreses dissoltes i 200 actives del mateix període i mesurar precisió i recall; objectiu inicial: recall ≥ 0,7 amb precisió ≥ 0,5 a la banda `critical`.
• Tests tècnics: tests unitaris per regla, tests d'integració de la ingesta amb corpus de PDFs, i test de càrrega de l'API (p95 < 300 ms per a `GET /v1/companies/{tax_id}`