Madrid · 18—20 septiembre
El fin de semana que Madrid no durmió
Un fin de semana, de un vistazo
60 equipos construyendo en Madrid
5935 pushes durante el fin de semana
procesados por IA, incluida la caché
de la primera idea a la última demo
El viernes llegaron con ideas. El domingo se fueron con proyectos, nuevos compañeros y ganas de seguir construyendo. Más de 250 jóvenes, 60 equipos y un fin de semana en Madrid que dio para mucho más que escribir código.
HackSpain lo fundaron Leonardo Ollero y Samuel Cordero Sánchez, que entonces tenían 18 y 15 años, respectivamente. The Exponential Fellowship colaboró con ellos para hacer realidad la primera edición y reunir a jóvenes, startups, mentores e inversores. Participaron más de 50 mentores y una veintena de voluntarios. Lo que vino después fue tan importante como los proyectos: conversaciones, ayuda entre equipos y una comunidad que empezó a reconocerse en persona.
Madrid puso el punto de encuentro. Los equipos trajeron ciudades de 16 comunidades autónomas, además de Andorra, Berna y París. Había gente que jugaba en casa y gente que había cruzado buena parte del mapa para pasar ese fin de semana construyendo.
Muchos puntos de partida. Un mismo fin de semana.
Ciudades declaradas por las 254 personas con equipo
132 de 254 personas
Comunidad de Madrid
- Madrid131
- Alcalá de Henares1
28 de 254 personas
Cataluña
- Barcelona28
27 de 254 personas
Andalucía
- Málaga12
- Granada4
- Sevilla4
- Córdoba2
- Huelva2
- Almería1
- Cádiz1
- Jaén1
13 de 254 personas
Galicia
- A Coruña6
- Santiago de Compostela3
- Ourense2
- Lugo1
- Vigo1
12 de 254 personas
Comunitat Valenciana
- Valencia11
- Alicante1
6 de 254 personas
Navarra
- Pamplona6
6 de 254 personas
País Vasco
- Bilbao4
- Donostia / San Sebastián1
- Markina-Xemein1
6 de 254 personas
Región de Murcia
- Murcia6
4 de 254 personas
Asturias
- Gijón3
- Oviedo1
4 de 254 personas
Castilla y León
- Salamanca2
- Ponferrada1
- Segovia1
4 de 254 personas
Extremadura
- Badajoz2
- Cáceres2
3 de 254 personas
Aragón
- Zaragoza3
2 de 254 personas
Canarias
- Las Palmas de Gran Canaria1
- Santa Cruz de Tenerife1
1 de 254 personas
Cantabria
- Santander1
1 de 254 personas
Castilla-La Mancha
- Ciudad Real1
1 de 254 personas
Illes Balears
- Palma1
0 de 254 personas
Ceuta
No hay ciudades declaradas de esta comunidad en este grupo.
0 de 254 personas
La Rioja
No hay ciudades declaradas de esta comunidad en este grupo.
0 de 254 personas
Melilla
No hay ciudades declaradas de esta comunidad en este grupo.
También hubo ciudades fuera de España: Andorra, Berna y París, con una persona cada una.
Ver todas las comunidades y ciudades
- Comunidad de Madrid: 132Madrid (131) · Alcalá de Henares (1)
- Cataluña: 28Barcelona (28)
- Andalucía: 27Málaga (12) · Granada (4) · Sevilla (4) · Córdoba (2) · Huelva (2) · Almería (1) · Cádiz (1) · Jaén (1)
- Galicia: 13A Coruña (6) · Santiago de Compostela (3) · Ourense (2) · Lugo (1) · Vigo (1)
- Comunitat Valenciana: 12Valencia (11) · Alicante (1)
- Navarra: 6Pamplona (6)
- País Vasco: 6Bilbao (4) · Donostia / San Sebastián (1) · Markina-Xemein (1)
- Región de Murcia: 6Murcia (6)
- Asturias: 4Gijón (3) · Oviedo (1)
- Castilla y León: 4Salamanca (2) · Ponferrada (1) · Segovia (1)
- Extremadura: 4Badajoz (2) · Cáceres (2)
- Aragón: 3Zaragoza (3)
- Canarias: 2Las Palmas de Gran Canaria (1) · Santa Cruz de Tenerife (1)
- Cantabria: 1Santander (1)
- Castilla-La Mancha: 1Ciudad Real (1)
- Illes Balears: 1Palma (1)
- Ceuta: 0
- La Rioja: 0
- Melilla: 0
El viernes había cinco tracks y muchas formas de empezar.
Maisa, HappyRobot, Prosper AI, Embat y THEKER Robotics propusieron los cinco tracks. Cada equipo escogió por dónde empezar y qué quería enseñar el domingo.
Se formaron 60 equipos y 58 proyectos recibieron un nombre. Entre una cifra y la otra hubo bocetos, cambios de idea, primeros repositorios y presentaciones rehechas a última hora.
Muchos empezaron por conocerse y aprender a trabajar juntos en horas, no en semanas. Esa coordinación también formaba parte del hackathon. Hubo 29 equipos de cinco personas, 20 de cuatro y nueve de tres; dos participantes construyeron por su cuenta. En total, 254 personas encontraron su sitio en los 60 equipos.
La noche también fue parte del hackathon.
La UPM fue el punto de encuentro, pero el trabajo se extendió más allá. En el Night Hack, Embat abrió sus oficinas a todos los participantes. A pesar de la hora, la gente seguía on fire: equipos construyendo, mentores ayudando y organizadores trayendo comida para mantener el ritmo.
El fin de semana dejó 5935 pushes y 1658 pull requests. Las herramientas de IA procesaron 93,7 mil millones de tokens en 4675 sesiones, contando la caché. trace-it, por ejemplo, sumó 488 pushes y 227 pull requests antes de la demo.
Así avanzó el trabajo con IA
Solicitudes por intervalo
Los mentores no se limitaron a pasar por el escenario.
Entre las más de 50 personas que compartieron experiencia estaban Miguel Carranza, cofundador y CTO de RevenueCat; Mark Villacampa, ingeniero sénior de la misma empresa; Joan Rodríguez, fundador de Quiver AI; y David Gomes, ingeniero de software en SpaceX. También pasaron perfiles como Maex Ament y Guillermo García Cobo. Y se dejó caer XMihura, famoso experto en lectores de PDFs, firmando PDFs 😉. Conoce a los mentores ↗
Pasaron a lo largo de todo el fin de semana. Los equipos recibieron early thoughts sobre proyectos todavía en construcción y pudieron hablar cara a cara con referentes a los que admiraban. Para muchos chavales, conocerlos y verlos implicarse de cerca fue una forma de imaginar hasta dónde podían llegar ellos también.
Y el aprendizaje también estaba al otro lado de la mesa. Entre las personas con equipo había 65 AI Engineers, 41 estudiantes y 39 Full-stack Developers, junto a perfiles de datos, producto, investigación y diseño. Sus intereses se cruzaban: 204 habían marcado agentes de IA y 171, startups. Había mucho terreno común para empezar una conversación.
Lo que cada uno traía a la mesa.
Perfiles, habilidades, intereses y universidades · 254 personas con equipo
Perfiles
El rol principal que eligió cada persona.
- 01AI Engineer65
- 02Estudiante41
- 03Full-stack Developer39
- 04Founder22
- 05Data Scientist17
- 06ML Engineer13
- 07Backend Developer12
- 08Data Engineer12
- 09Researcher9
- 10Otro6
- 11Product Manager6
- 12DevOps / Platform5
- 13Frontend Developer4
- 14Product Designer3
Habilidades
Lo que las personas ya sabían hacer al llegar. Una persona puede tener varias habilidades.
- 01Python207
- 02Agentes IA157
- 03LLMs143
- 04TypeScript95
- 05Machine Learning89
- 06React89
- 07SQL86
- 08Docker75
- 09RAG70
- 10Deep Learning61
- 11Data science59
- 12JavaScript59
- 13C++58
- 14IA generativa58
- 15Java58
- 16Next.js56
- 17Prompt engineering56
- 18PyTorch52
- 19Node.js50
- 20PostgreSQL45
- 21Data engineering44
- 22Computer Vision36
- 23AWS33
- 24React Native30
- 25MongoDB26
- 26NLP26
- 27UX25
- 28Voz y audio25
- 29Product management24
- 30Supabase23
- 31Fine-tuning22
- 32Kubernetes22
- 33UI22
- 34TensorFlow21
- 35Ciberseguridad20
- 36DevOps20
- 37Go20
- 38Rust19
- 39Analítica16
- 40GCP16
- 41Pitching16
- 42Tailwind16
- 43Azure15
- 44Kotlin15
- 45iOS14
- 46Android13
- 47Growth13
- 48Robótica12
- 49C#11
- 50Figma10
- 51Blockchain9
- 52Hardware9
- 53Spark9
- 54Angular8
- 55Swift8
- 56Flutter7
- 57Vue6
- 58Game dev5
- 59Serverless5
- 60Firebase4
- 61ROS 24
- 62Convex3
- 63Svelte3
Intereses
Los temas que querían explorar. Una persona puede compartir varios intereses.
- 01Agentes IA204
- 02Startups171
- 03IA generativa156
- 04Open source106
- 05Fintech89
- 06Herramientas dev75
- 07Deporte66
- 08Ciencia57
- 09Robótica57
- 10Creatividad48
- 11Salud48
- 12Ciberseguridad45
- 13Hardware43
- 14Música38
- 15Espacio36
- 16Impacto social33
- 17Educación30
- 18Videojuegos24
- 19Diseño accesible13
- 20Legaltech12
- 21Agro y alimentación10
- 22Sector público8
- 23Sostenibilidad7
- 24Turismo4
- 25Movilidad3
Universidades
La universidad declarada en el perfil. 22 personas no indicaron una universidad.
- 01Universidad Politécnica de Madrid43
- 02Universidad Carlos III de Madrid21
- 03Universitat Politècnica de Catalunya17
- 04Universidad de Málaga12
- 05Universidad Complutense de Madrid10
- 06IE University9
- 07Universidad Autónoma de Madrid9
- 08Universidad Pontificia Comillas9
- 09Universidad de Granada9
- 10Universitat Politècnica de València8
- 11Universidad Rey Juan Carlos5
- 12Universidade da Coruña5
- 13Universidade de Santiago de Compostela5
- 14Mondragon Unibertsitatea4
- 15Universidad Pablo de Olavide4
- 16Universidad Pública de Navarra4
- 17Universidad de Murcia4
- 18Universidade de Vigo4
- 19Universidad de Deusto3
- 20Universidad de Sevilla3
- 21Universidad CEU San Pablo2
- 22Universidad Politécnica de Cartagena2
- 23Universidad de La Laguna2
- 24Universidad de Oviedo2
- 25Universidad del País Vasco2
- 26Universitat Oberta de Catalunya2
- 27Universitat de Barcelona2
- 28Universitat de València2
- 29CentraleSupéléc & ESSEC1
- 30ESTIA1
- 31Kharkiv National University of Radioelectronics1
- 32LTU1
- 33Politecnico di Torino1
- 34Radboud University1
- 35TU Delft1
- 36The Core School1
- 37UCL1
- 38Universidad Europea de Madrid1
- 39Universidad Francisco de Vitoria1
- 40Universidad ORT1
- 41Universidad Pontificia de Salamanca1
- 42Universidad Técnica de Berlín1
- 43Universidad de Cantabria1
- 44Universidad de Castilla-La Mancha1
- 45Universidad de Extremadura1
- 46Universidad de Huelva1
- 47Universidad de Jaén1
- 48Universidad de Navarra1
- 49Universidad de Oxford1
- 50Universidad de Salamanca1
- 51Universitat Autònoma de Barcelona1
- 52Universitat Pompeu Fabra1
- 53Universitat Ramon Llull1
- 54University of Bern1
- 55University of Trento1
- 56Utah State University, Universidad Alfonso X el Sabio1
La IA acompañó ideas muy diferentes.
Construir tan deprisa también significó probar herramientas. Claude Code, Codex, Devin, OpenCode y otras aparecieron en la actividad del fin de semana. Detrás hubo modelos de varias familias: Claude, GPT, Gemini, GLM y DeepSeek. Claude Opus 5 fue el modelo identificado con más solicitudes en este conjunto.
Muchos equipos pasaron de un modelo a otro según lo que necesitaban resolver en cada momento. Los gráficos dejan ver esa mezcla.
Modelos más usados
Los 10 primeros por solicitudes
| # | Modelo | Familia | Solicitudes | Del total |
|---|---|---|---|---|
| 01 | Claude Opus 5 | Claude | 101.958 | |
| 02 | GPT-6 Astra | GPT | 49.946 | |
| 03 | GPT-5.6 Sol | GPT | 34.417 | |
| 04 | Claude Fable 5.1 | Claude | 29.036 | |
| 05 | Claude Sonnet 5 | Claude | 27.358 | |
| 06 | GLM 5.3 | GLM | 10.822 | |
| 07 | GPT-5.6 Luna | GPT | 10.024 | |
| 08 | DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek | 8094 | |
| 09 | DeepSeek V4 Flash | DeepSeek | 6813 | |
| 10 | Gemini 3.8 Flash | Gemini | 5363 |
La lista general solo cuenta una parte de la historia. Claude Code se apoyó sobre todo en Opus; en Codex destacaron Astra y Sol; OpenCode y Pi repartieron su actividad entre varias familias. El siguiente mapa permite ver esas diferencias dentro de cada herramienta.
Qué modelos aparecieron en cada herramienta
Porcentaje de uso dentro de cada herramienta
Desplázate horizontalmente para ver todos los modelos
| Herramienta | Claude Opus 5 | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5.1 | Claude Sonnet 5 | GLM 5.3 | GPT-5.6 Luna | DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek V4 Flash | Gemini 3.8 Flash | Claude Opus 5 Medium | GPT-6 Astra Medium | Otros modelos | Sin identificar |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Code164.076 solicitudes | 62 % | — | — | 18 % | 14 % | <1 % | — | — | <1 % | — | — | — | 6 % | — |
| Codex93.077 solicitudes | — | 46 % | 35 % | — | — | — | 10 % | — | — | — | — | — | 9 % | — |
| Devin42.254 solicitudes | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 12 % | 12 % | 53 % | 23 % |
| OpenCode24.283 solicitudes | <1 % | 3 % | <1 % | — | 16 % | 35 % | <1 % | 3 % | 16 % | — | — | — | 25 % | — |
| Pi18.138 solicitudes | <1 % | 18 % | 1 % | <1 % | — | 8 % | 5 % | 27 % | 14 % | — | — | — | 26 % | — |
| OMP7522 solicitudes | — | 37 % | 14 % | 3 % | — | 13 % | <1 % | 31 % | — | — | — | — | — | — |
| Antigravity5762 solicitudes | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 93 % | — | — | 7 % | — |
De las demos a la final.
Después de las noches de trabajo, tocaba elegir qué mostrar y contarlo en pocos minutos. De los 60 equipos, 58 dieron nombre a su proyecto. El jurado general probó las entregas y evaluó los proyectos para seleccionar a los finalistas. Cada startup eligió además al equipo ganador de su track, con un premio propio.
La final reunió a los proyectos seleccionados ante un jurado de cinco fondos: JME Ventures, Enzo Ventures, Acurio Ventures, Kfund y Kibo Ventures. El gran premio de 5.000 € fue para mafer AI.
Ver ganadores de los cinco tracks
- 01
Maisa · trace-it
Convierte normas de empresa en decisiones explicables sobre facturas y escala los casos dudosos.
Ver la publicación del equipo - 02
HappyRobot · Drones para gestionar incendios
Un sistema de agentes y drones para coordinar la respuesta ante incendios.
Ver la publicación del equipo - 03
Prosper AI · Vortex
Un agente de voz para clínicas que atiende llamadas, gestiona citas y detecta cuándo debe intervenir una persona.
Ver la publicación del equipo - 04
Embat · Kima
Analiza cobros, pagos, liquidez y deuda para explicar la salud financiera de una empresa.
Ver la publicación del equipo - 05
THEKER Robotics · STACKSPECT
Simula una celda robotizada que pesa y coloca paquetes para formar palés estables.
Ver la publicación del equipo
Las últimas horas se notaron también en las entregas: 37 proyectos llegaron en los diez minutos entre las 10:50 y las 11:00 del domingo. Después de un fin de semana de trabajo, ese fue el momento en que muchas ideas quedaron listas para enseñarse.
La variedad se ve en los repositorios: Python, TypeScript, Tailwind, Vite y FastAPI aparecen entre las tecnologías más frecuentes. No hay una receta única para llegar a una demo; cada equipo combinó lo que sabía con lo que aprendió sobre la marcha.
Tecnologías que más aparecieron
Equipos con cada tecnología
Queda una comunidad que ya se conoce.
La mejor señal de lo que pasó no está en un ranking. Está en quienes se quedaron para ayudar a otro equipo, en los mentores que prolongaron la noche y en participantes que ahora saben que pueden construir algo real con personas que acababan de conocer. Varios salieron con más ganas de construir y con compañeros a los que, después de seguirlos en internet, por fin habían conocido cara a cara.
Gracias a los participantes, mentores, empresas, jurado, voluntarios y a la universidad por abrir ese espacio. HackSpain 2026 duró un fin de semana, pero para muchos fue el principio. De aquí saldrán futuros founders e ingenieros que cambiarán el mundo. Revive el vídeo y las historias de la comunidad ↗
Notas y fuentes. Cifras del evento y publicaciones públicas de los equipos, del 18 al 20 de septiembre de 2026. Las gráficas de IA reflejan la actividad registrada durante el hackathon.