Por Canuto  

Empirik, una startup incubada por Sequoia Capital, se independizó tras conseguir USD $21 millones para desarrollar una herramienta de inteligencia artificial capaz de rastrear cambios en sistemas complejos y anticipar posibles caídas. La empresa ya trabaja con clientes como S&P Global y Guardant Health, mientras busca convertirse en una capa autónoma para los equipos de infraestructura.
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  • Empirik fue incubada por Sequoia en 2023 y obtuvo USD $21 millones de Sequoia, Canapi y Alumni Ventures.
  • La plataforma analiza cambios del sistema e infiere posibles efectos en cascada antes de que provoquen un incidente.
  • La startup ya incorporó clientes desde empresas emergentes hasta compañías Fortune 500, entre ellas S&P Global y Guardant Health.

Empirik, una startup incubada por Sequoia Capital, inició operaciones como empresa independiente después de recaudar USD $21 millones en financiación semilla. La compañía desarrolla una herramienta de inteligencia artificial que rastrea los cambios realizados en los sistemas tecnológicos e intenta anticipar los efectos en cascada que podrían desencadenar una caída. La ronda fue respaldada por Sequoia, Canapi y Alumni Ventures, según informó TechCrunch.

La propuesta parte de un cambio en la forma de gestionar la infraestructura empresarial: en lugar de esperar a que ocurra un fallo para investigar sus causas, Empirik busca identificar con anticipación qué actualizaciones representan un riesgo elevado. Su plataforma pretende automatizar parte de la respuesta rutinaria, establecer límites para modificaciones delicadas y reservar las decisiones más complejas para los equipos humanos. El objetivo es reducir la carga operativa de los profesionales de DevOps y de ingeniería de confiabilidad de sitios.

La empresa fue creada por Avon Puri y Sudheer Dhurjati, dos responsables de tecnología vinculados con Sequoia. Puri llegó a Sequoia Capital en 2020 como director digital y de información, después de pasar más de una década gestionando infraestructura en Rubrik y VMware, mientras Dhurjati ocupaba otro puesto de liderazgo tecnológico dentro de la firma de capital de riesgo.

Una plataforma para anticipar incidentes

La idea de Empirik comenzó a tomar forma hace tres años, cuando los grandes modelos de lenguaje empezaron a mostrar capacidades que podían aplicarse más allá de la generación de texto y código. Puri y Dhurjati consideraron que la inteligencia artificial podía ayudar a enfrentar uno de los problemas más persistentes de los equipos de infraestructura: comprender cómo una modificación aparentemente aislada puede afectar a numerosos servicios relacionados.

Los sistemas empresariales modernos suelen depender de múltiples aplicaciones, bases de datos, servicios en la nube y herramientas internas. Cuando una actualización altera una de esas piezas, el impacto puede extenderse por dependencias que no siempre resultan evidentes para los ingenieros que aprobaron el cambio. Empirik pretende construir un mapa dinámico de esas relaciones y utilizarlo para inferir qué consecuencias podrían aparecer después de una modificación.

La compañía describe su producto como una nueva clase de herramienta de observabilidad, aunque con una orientación preventiva. Las plataformas tradicionales de observabilidad ayudan a detectar y diagnosticar problemas mediante métricas, registros y rastros de actividad, pero la startup sostiene que muchas de ellas no comprenden suficientemente las dependencias complejas que conectan los componentes de una infraestructura de gran escala.

Bogomil Balkansky, socio de Sequoia, comparó la función de Empirik con la de un policía de tránsito autónomo dentro de un sistema tecnológico. De acuerdo con su explicación, la herramienta puede permitir cambios de bajo riesgo, colocar barreras de seguridad frente a modificaciones más delicadas y señalar las actualizaciones peligrosas para que una persona las revise antes de autorizar su ejecución.

El respaldo de Sequoia y la nueva estructura

Sequoia incubó Empirik en 2023 antes de impulsar su salida como compañía independiente. La firma también participó en la financiación semilla junto con Canapi y Alumni Ventures, aunque la información disponible no desglosa cuánto aportó cada inversionista ni indica una valoración para la startup.

El proyecto incorporó este año a Kartik Chandrayana como director ejecutivo. Chandrayana fue anteriormente director de producto de Quantum Metric y vicepresidente de observabilidad de Salesforce, una experiencia que combina el desarrollo de productos empresariales con el seguimiento del rendimiento y la confiabilidad de servicios tecnológicos.

Para Balkansky, la necesidad de este tipo de soluciones surge de una presión estructural en el sector. Las empresas destinan grandes cantidades de dinero a mantener sus sistemas operativos, pero el crecimiento de la infraestructura y la velocidad de los cambios hacen cada vez más difícil que los equipos humanos revisen manualmente todas las interacciones posibles.

La inversión permitirá a Empirik continuar el desarrollo de su producto y ampliar su presencia comercial, aunque la compañía no detalló en la información citada cómo distribuirá los USD $21 millones. Tampoco comunicó metas específicas de contratación, nuevos mercados o ingresos, por lo que el alcance financiero de su siguiente etapa todavía depende de la ejecución y de la adopción entre grandes organizaciones.

Clientes y competencia en infraestructura

Desde su lanzamiento a comienzos de este año, Empirik ha incorporado clientes que van desde startups hasta varias empresas Fortune 500. Entre los nombres mencionados figuran S&P Global y Guardant Health, además de una importante compañía de productos de consumo empaquetados cuya identidad no fue revelada.

La presencia de clientes corporativos funciona como una primera señal de interés comercial, pero no permite medir por sí sola el impacto operativo de la plataforma. La startup no publicó cifras sobre el número total de usuarios, incidentes evitados, reducción del tiempo de recuperación o ahorros generados para esas organizaciones.

Chandrayana planteó que Empirik aspira a hacer por los ingenieros de infraestructura algo similar a lo que Cursor y Claude Code hicieron por los desarrolladores de software. La comparación apunta a automatizar tareas repetitivas y acelerar el trabajo cotidiano, no a eliminar la necesidad de especialistas que supervisen los cambios capaces de afectar sistemas críticos.

La empresa sostiene que el avance de la inteligencia artificial agéntica está elevando el ritmo de creación y modificación de software. Si las aplicaciones cambian con mayor rapidez, los equipos encargados de la infraestructura deben seguir el mismo ritmo para evaluar riesgos, mantener la confiabilidad y evitar que una actualización genere interrupciones inesperadas.

Una capa complementaria para los equipos técnicos

El posicionamiento de Empirik no consiste, al menos por ahora, en reemplazar todas las plataformas de observabilidad ni en competir directamente con cada herramienta de inteligencia artificial para operaciones de confiabilidad. Balkansky afirmó que la startup actúa como una capa complementaria frente a plataformas de IA para SRE como Resolve y Traversal, esta última también respaldada por Sequoia.

La diferencia que la compañía intenta establecer está en el momento de intervención. Mientras algunas soluciones se concentran en responder cuando un incidente ya comenzó o en asistir a los ingenieros durante el diagnóstico, Empirik quiere analizar los cambios antes de que produzcan consecuencias visibles para los usuarios o para las operaciones internas.

Ese enfoque enfrenta desafíos técnicos importantes, porque predecir una caída exige interpretar señales incompletas y distinguir entre una modificación riesgosa y otra que solo parece inusual. Una herramienta que bloquee demasiados cambios podría ralentizar los equipos, mientras que otra que permita actualizaciones peligrosas podría agravar precisamente el problema que intenta evitar.

Por esa razón, el modelo descrito por la empresa combina automatización con revisión humana. Los cambios considerados de bajo riesgo pueden avanzar con menos intervención, pero las actualizaciones de mayor peligro deben quedar marcadas para análisis, una estructura que busca equilibrar velocidad operativa, control y responsabilidad sobre los sistemas empresariales.

El desafío de convertir la promesa en confianza

La propuesta de Empirik llega en un momento en que las compañías dependen de infraestructuras cada vez más distribuidas y difíciles de supervisar. La expansión de servicios digitales, integraciones y flujos automatizados aumenta el costo potencial de una interrupción, pero la noticia no proporciona cifras sobre pérdidas económicas, duración de fallos o incidentes concretos que la plataforma haya evitado.

La startup también deberá demostrar que sus inferencias son suficientemente precisas para operar en entornos donde un error puede afectar ingresos, atención al cliente o procesos internos. En ese contexto, la confianza no dependerá únicamente de que el sistema identifique patrones, sino de que explique por qué considera peligroso un cambio y permita a los ingenieros verificar la recomendación.

La experiencia de sus fundadores y de su director ejecutivo aporta conocimiento especializado sobre infraestructura, observabilidad y software empresarial. Sin embargo, esa trayectoria no sustituye la validación independiente de los resultados, especialmente porque Empirik todavía se encuentra en una etapa temprana y no ha publicado métricas detalladas sobre su desempeño.

La compañía busca aprovechar una oportunidad creada por la automatización del desarrollo de software: cuanto más rápido cambian las aplicaciones, mayor es la presión para que la infraestructura responda sin perder estabilidad. Su siguiente desafío será demostrar que puede cumplir esa promesa a escala, con suficiente autonomía para acelerar operaciones y suficientes controles para no convertir la prevención de incidentes en una nueva fuente de riesgo.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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