Substrate AI, la primera empresa de inteligencia artificial cotizada en el BME Growth, ha presentado sus datos revisados del primer semestre de 2024 en el que creció un 270% frente al mismo período del año anterior, cerrando el semestre con unos ingresos de 9,4 millones de euros, más incluso que en todo el año 2023, lo que supone un crecimiento espectacular.

Además, este crecimiento se produjo con Ebitda positivo, presentando en estos primeros seis meses un Ebitda de1,7 millones de euros que se traduce también en el primer beneficio antes de impuestos para la compañía que por primera vez presenta números negros en todas las líneas.

Substrate AI está creciendo con fuerza sobre todo en las verticales de Salud y de Recursos Humanos a través de sus flilales Cuarta Dimensión Médica y Fleebe AI, además está haciendo un gran esfuerzo en el área de Deep Tech, liderada por Subgen AI, con el desarrollo de nuevas funcionalidades en su suite de IA, Serenity Star y el lanzamiento de sus primeros LLM propios.

Presenta números negros, con datos revisados, en todas las líneas

«Estamos muy contentos de los resultados presentados del primer semestre de 2024 que corroboran lo ya adelantado al mercado en julio. Estamos creciendo con mucha fuerza y eso allana el camino hacia el cumplimiento del plan para 2024 que supone ingresar 20 millones de euros y tener Ebitda positivo lo que preparará la compañía para conseguir nuevas metas dentro del mundo de la inteligencia artificial» comenta su CEO, José Iván García.

Substrate AI salió a cotizar al BME Growth en mayo de 2022 y funciona como un holding de empresas que venden, aplican y desarrollan inteligencia artificial en sus sectores con el foco puesto en la creación de eficiencias que impulsen la economía en su camino hacia la sostenibilidad y la neutralidad de emisiones.

Su suite Serenity Star ofrece en forma de Saas, accesible a todo el que la quiera usar, toda la tecnología de inteligencia artificial desarrollada por la compañía y utilizada en múltiples proyectos y empresas del holding.

es_ESES