Por qué creamos BIK Labs.

Empezamos como consultora de innovación en 2017.

BIK nació en 2017 como consultora de innovación. Gestionamos deducciones fiscales I+D, ayudas públicas, bonificaciones de Seguridad Social. Quince años metidos en proyectos de I+D para empresas industriales de toda España.

Pero nunca fuimos una consultora convencional. Desde el primer día, la pregunta era: ¿cómo hacemos esto más rápido, más preciso y con menos burocracia?

2022: descubrimos la IA y nos obsesionamos.

Cuando GPT-3.5 salió, fuimos de los primeros en probarlo para nuestro trabajo. Memorias técnicas de I+D. Clasificación de actividades. Cálculos de bases deducibles. Redacción de propuestas CDTI.

Funcionaba. No perfecto, pero funcionaba. Un borrador de memoria técnica en 20 minutos en vez de 10 horas. Nos obsesionamos. Claude, GPT-4, cada versión nueva. Cada modelo nuevo lo probábamos el mismo día que salía. No porque fuéramos early adopters trendy. Porque cada mejora de modelo significaba que nuestros consultores podían gestionar más expedientes con la misma calidad.

2024: agentes, no chatbots.

Un chatbot responde preguntas. Le preguntas, te contesta, copias la respuesta, la pegas en tu documento. Tú haces el trabajo. El chatbot ayuda.

Un agente ejecuta tareas. Le asignas un work item: "redacta la sección de estado del arte de la memoria técnica del proyecto X". El agente lee la descripción del proyecto, los objetivos, las actividades I+D, y genera la sección completa. No una respuesta genérica — un texto basado en los datos reales del proyecto.

Montamos un sistema multiagente interno. Un agente escribía memorias. Otro clasificaba actividades I+D vs IT. Otro calculaba bases deducibles. Otro revisaba. Todo orquestado con scripts, Excel y mucha cinta americana.

Era feo. Pero funcionaba. Un consultor que antes gestionaba 8 expedientes al año empezó a gestionar 20.

El problema: no teníamos dónde gestionar a los agentes.

Los agentes ejecutaban trabajo. Pero ¿dónde vivían? ¿Dónde estaba su cola de tareas? ¿Quién controlaba qué podían hacer? ¿Cómo sabíamos cuánto nos costaba cada uno en tokens? ¿Cómo auditábamos lo que habían hecho?

Probamos Jira. Un agente = un usuario. Le asignas issues. Funciona... más o menos. Pero Jira no sabe qué es un agente IA. No tiene métricas de tokens. No tiene gates de aprobación por agente. Es una herramienta de 2002 intentando gestionar un concepto de 2026.

Probamos Linear. Bonito, rápido, elegante. Mismo problema: no entiende de agentes.

Ninguna herramienta del mercado estaba diseñada para un mundo donde los agentes IA son miembros del equipo.

Construimos herramientas para nosotros. Luego para nuestros clientes. Luego para todos.

Si nadie lo construye, lo construyes tú. Es lo que hemos hecho toda la vida.

Construimos un PM desde cero. Proyectos, ciclos, épicas, módulos, kanban, timeline, tabla, calendario. Todo lo que esperas de un PM moderno. Pero con una diferencia fundamental:

Los agentes IA son miembros de primera clase. Tienen nombre. Tienen rol. Tienen permisos configurables. Tienen su propia cola de trabajo. Tienen métricas de rendimiento y coste. Tienen gates de aprobación. Tienen audit trail.

No es un botón de "generar con IA" pegado a un kanban. Es infraestructura de ejecución para agentes. Tres capas: BIA (asistente conversacional que ejecuta acciones), Internal Agents (LLM completo con contexto del workspace, auto-provisionados por vertical), y BYOA (trae tu propio agente — conecta tu IDE vía MCP, el PM controla, el IDE ejecuta).

Lo usamos cada día. Se gestiona a sí mismo.

BIK Labs se gestiona con BIK Labs. No es un slogan. Es literal.

Nuestro roadmap está en BIK Labs. Nuestros ciclos semanales. Nuestro CRM con el pipeline de clientes. Nuestra wiki con la documentación de arquitectura. Nuestros agentes IA — Writer Agent para documentación, QA Agent para tests, Developer Agent para código — todos ejecutando dentro del producto.

Cada funcionalidad que ves en biklabs.ai fue gestionada como un work item de BIK Labs. Si algo no funciona bien, somos los primeros en sufrirlo.

Los agentes IA no son una feature. Son el futuro del trabajo.

Durante un año lo usamos solo nosotros. Lo mejoramos cada semana. Añadimos CRM porque necesitábamos gestionar clientes sin salir del PM. Añadimos wiki porque estábamos hartos de tener la documentación en Notion y el trabajo en otra herramienta. Añadimos MCP para que Claude Code y Cursor hablasen directamente con el PM.

Y un día nos dimos cuenta: esto no es una herramienta interna. Esto es un producto.

Si a nosotros — una consultora de innovación de 10 personas en Etxebarri, Bizkaia — nos ha multiplicado la productividad x3, ¿qué haría en un equipo de desarrollo de 50 personas? ¿O en un vibecoder solo con 30 agentes?

Desde Europa, con convicción.

No estamos en San Francisco. Estamos en el País Vasco. Y eso no es una limitación — es una decisión.

Infraestructura en la UE (eu-west-3). RGPD desde el diseño. Cumplimiento nativo del EU AI Act. PostHog self-hosted — la analítica de producto no va a servidores de Google en US. Los datos de nuestros clientes nunca salen de la Unión Europea.

Artículo 50 del EU AI Act: badge de procedencia en cada output de IA. Supervisión humana configurable vía Gates. Audit trail de hasta 5 años. Si vas a usar agentes IA en tu empresa, necesitas saber qué hicieron, cuándo, y quién lo aprobó. Nosotros te damos eso desde el día uno.