Los ingenieros de infraestructura conocen de memoria esa sensación: el teléfono que suena a las 3 de la mañana porque un sistema cayó. Empirik, una startup incubada por Sequoia Capital, quiere eliminar esa pesadilla y acaba de dar el gran salto: salió del sigilo con 21 millones de dólares en ronda semilla de Sequoia, Canapi y Alumni Ventures para predecir caídas tecnológicas antes de que sucedan.
Del Silicon Valley al cuarto de servidores
La idea nació hace tres años en la propia Sequoia, cuando Avon Puri —ex responsable de infraestructura en Rubrik y VMware y hoy director digital y de información de la firma— y Sudheer Dhurjati vieron el potencial de los grandes modelos de lenguaje para atacar un problema crónico: en lugar de reaccionar ante los fallos, ¿por qué no anticiparlos? El resultado es una herramienta que rastrea cada cambio del sistema e infiere sus posibles efectos dominó sobre toda la infraestructura.
Para liderar la compañía, Sequoia reclutó a Kartik Chandrayana, ex CPO de Quantum Metric y ex VP de observabilidad de Salesforce. El socio de Sequoia Bogomil Balkansky remarcó que “siempre se gastó muchísimo dinero en mantener los sistemas en marcha”, pero que las herramientas de observabilidad existentes no logran comprender las dependencias complejas entre sistemas.
Un policía de tránsito autónomo para tu stack
¿Cómo funciona Empirik? Imaginá un “policía de tránsito” autónomo: deja pasar los cambios de bajo riesgo, pone vallas de contención en los más grandes y deriva las actualizaciones más peligrosas a revisión humana. Así, los equipos de DevOps y SRE pueden descargar la resolución rutinaria de incidentes y concentrarse en tareas de mayor valor.
Chandrayana lo resume con una fórmula que ya es mantra en la industria: “Lo que la IA agéntica hizo por el software, Empirik quiere hacerlo por la ingeniería de infraestructura”. La ambición es replicar el efecto de Cursor o Claude Code, pero para quienes mantienen los servidores en pie. Desde su lanzamiento este año ya suma clientes que van de startups a compañías Fortune 500, incluida Guardant Health y una gigante de consumo masivo.
Tips para equipos DevOps en la era predictiva
Mientras estas plataformas maduran, desde esta columna recomendamos tres movimientos concretos:
- Documentá tus dependencias: las herramientas predictivas solo son tan buenas como el mapa de sistemas sobre el que razonan.
- Usá prompts de auditoría de cambios: con modelos como Claude o Gemini podés pegar un changelog y pedir un análisis de riesgo antes de desplegar a producción.
- Integrá la observabilidad temprano: no la dejes para cuando el sistema ya esté en marcha y el daño sea irreversible.
Pese a la fiebre inversora, Balkansky afirma que Empirik, por ahora, compite en una categoría propia y funciona como capa complementaria a plataformas de SRE con IA como Resolve o Traversal. Con la IA acelerando el desarrollo de software a velocidades récord, alguien tiene que sostener la infraestructura. Y si se hace con predicción en vez de reacción, mejor.