Spiros Xanthos dedicó más de dos décadas a desarrollar sistemas para ayudar a los ingenieros a monitorizar y solucionar problemas de software complejo. Sin embargo, la parte más dura del trabajo nunca cambia: cuando algo falla, los ingenieros de guardia son los responsables de solucionarlo, incluso en plena noche.
Mientras supervisaba los equipos de monitorización de software de Splunk, plataforma de ciberseguridad y datos, Xanthos experimentó esta presión de primera mano al ver cómo sus equipos integraban las herramientas recién adquiridas mientras intentaban mantener operativos los sistemas existentes.
“Fue muy duro para nuestros ingenieros de fiabilidad de sistemas”, afirma Xanthos. “En un periodo de seis meses, perdimos al 90 % de ellos. Fue un agotamiento total”.
Esa experiencia llevó a Xanthos y a su cofundador Mayank Agarwal a lanzar Resolve AI en 2024 para automatizar el arduo proceso de respuesta a los problemas de producción. Tradicionalmente, los equipos se turnan para estar de guardia, y se avisa a los desarrolladores cuando fallan los sistemas.
Con el sistema de Resolve, varios agentes investigan cuando se detecta un problema. Coordinan una serie de modelos y herramientas de IA para analizar registros, métricas y probar diferentes hipótesis, como picos de tráfico o código defectuoso. Si Resolve puede solucionar el problema automáticamente, lo hará. Si es más complejo, el sistema presentará una solución recomendada a un ingeniero, quien podrá revisarla y aprobarla.
“Seguimos en este proceso con intervención humana”, afirma Xanthos. “Pero estamos avanzando hacia un enfoque más centrado en la intervención humana: un ingeniero puede revisar el trabajo de Resolve, pero no necesita detenerse a tomar una decisión”.
Los clientes de Resolve, como Coinbase, DoorDash y Salesforce, experimentaron una mejora drástica en el tiempo necesario para solucionar un incidente e investigar su causa. De acuerdo con Resolve, DoorDash redujo el tiempo de investigación de aproximadamente 40 minutos a cerca de un minuto, mientras que el tiempo para identificar la causa raíz se redujo hasta en un 87%.
Coinbase resolvió los incidentes aproximadamente un 72% más rápido cuando los ingenieros utilizaron Resolve en comparación con trabajar solos, explica Xanthos.
Eso convenció a los inversores de inyectar 40 millones de dólares adicionales en Resolve, una continuación de su ronda Serie A de 125 millones de dólares, obtenida hace apenas unos meses y liderada por Lightspeed Venture Partners con una valoración de 1,000 millones de dólares.
Esta ronda de financiación adicional eleva la financiación total de Resolve a más de 190 millones de dólares y su valoración a 1,500 millones. La startup figuró en la primera lista Brink de Forbes sobre las 50 empresas de IA más prometedoras.
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De acuerdo con Rahul Mehta, inversor de DST Global que lideró la operación, un cliente descubrió que Resolve era capaz de identificar problemas que otras herramientas no detectaban, además de reducir el tiempo de investigación.
“Los sistemas de producción son bastante complejos y de misión crítica… por eso se necesita alta precisión y fiabilidad”, afirma Mehta, quien realizó inversiones iniciales en Facebook y Spotify y ha sido un referente en la lista Midas desde 2019. “Dado el bajo margen de error, debe ser un sistema prácticamente perfecto en todos los aspectos, y la IA tiene un papel fundamental que desempeñar”.
Resolve cuenta actualmente con unos 140 empleados, incluyendo a más de 20 personas que contrató de Google DeepMind. Si bien no divulga públicamente los precios, la empresa vende su producto mediante un modelo de créditos vinculado al volumen de trabajo que realiza la plataforma, en lugar de una tarifa fija por uso.
Xanthos y Agarwal, ambos de 43 años, se conocieron como estudiantes de doctorado en la Universidad de Illinois Urbana-Champaign en 2004. Aunque Xanthos finalmente abandonó el programa sin terminarlo, ambos mantuvieron el contacto y posteriormente ayudaron a crear OpenTelemetry, un proyecto de código abierto que estandariza la forma en que las empresas recopilan datos sobre el funcionamiento de su software.
Partiendo de ese concepto, en 2018 cofundaron Omnition, una startup que ayudaba a las empresas a rastrear cómo las acciones de los usuarios se mueven a través de las diferentes partes de su sistema, la cual Splunk adquirió en 2019 por 100 millones de dólares, de acuerdo con Xanthos.
Resolve forma parte de lo que Mehta describe como una categoría incipiente de herramientas de “IA para producción”, diseñadas para automatizar el diagnóstico y la corrección de problemas en sistemas de software complejos e incompletos.
También se enmarca dentro de una oleada más amplia de startups que buscan automatizar diferentes aspectos del desarrollo y las operaciones de software, desde asistentes de codificación como Cursor, valorada en 29,300 millones de dólares, hasta Depthfirst, una empresa de ciberseguridad con IA valorada en 580 millones, que crea sus propios modelos para corregir vulnerabilidades de seguridad.
De forma similar, la startup de ciberseguridad con IA Corridor recientemente obtuvo financiación con una valoración de 200 millones de dólares para detectar errores de código antes de que lo haga un atacante. Y luego está el gigante indiscutible: Claude Code de Anthropic.
Sin embargo, delegar aspectos clave de la producción de software a la IA introduce nuevos riesgos. A medida que los ingenieros dependen cada vez más de herramientas como Claude Code y Codex para escribir la mayor parte de su código, es posible que solo comprendan parcialmente la base de código con la que trabajan, lo que genera inquietudes en torno a la seguridad y la fiabilidad.
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Las consecuencias de una supervisión limitada ya se están haciendo notar. Por ejemplo, en marzo, Amazon sufrió interrupciones después de que su asistente de programación Q ayudara a generar un cambio de código que se implementó en producción, lo que provocó retrasos en las entregas, la pérdida de 120,000 pedidos y 1.6 millones de errores en el sitio web, señala Business Insider.
El Financial Times informó en febrero que una interrupción de 13 horas en Amazon Web Services en diciembre estuvo relacionada con cambios realizados por su herramienta de IA Kiro. Amazon afirmó que el incidente tuvo un alcance limitado y que desde entonces ha implementado medidas de seguridad adicionales.
Además, el proyecto de código abierto LiteLLM sufrió un importante ciberataque en marzo. Algunos observadores sugirieron que la programación deficiente de Vibe fue la responsable de la brecha, entre ellos Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI y actual director de la startup educativa Eureka Labs.
Los fundadores de Resolve afirman que la seguridad es su máxima prioridad. Agarwal, el director de tecnología de la empresa, asegura que habla personalmente con el equipo de seguridad de cada cliente y les proporciona controles para supervisar las acciones que se realizan en su código.
Pero el mayor desafío ahora mismo es mantenerse al día con el ritmo del cambio, afirma. “Los clientes esperan una experiencia mágica, y para estar a la altura de esas expectativas se requiere rediseñar y reevaluar constantemente el enfoque adecuado”.
Por eso, Resolve está creando su propio laboratorio interno de IA, centrado en el desarrollo de herramientas de IA para que los gestores de sistemas de soporte (LLM) puedan abordar con mayor eficacia la complejidad de los entornos de producción, donde los incidentes pueden involucrar a múltiples equipos y herramientas.
La empresa contrató recientemente a Dhruv Mahajan, del grupo de Superinteligencia de Meta, para dirigir el laboratorio y ser el científico jefe de IA de Resolve. Mahajan, doctor en informática por la Universidad de Columbia, liderará los esfuerzos para crear sistemas de IA que puedan operar en flujos de trabajo de producción completos, de principio a fin.
Si bien Resolve reconoce que la tecnología aún no es lo suficientemente precisa como para reemplazar por completo a los humanos, Xanthos espera que Resolve pueda resolver la mayoría de los problemas de producción automáticamente para finales del próximo año.
“No hay ningún desarrollador que no esté encantado de delegar esta tarea a la IA”, afirma Xanthos.
Este artículo fue publicado originalmente en Forbes US
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