SRE.ai recauda 7,2 millones de dólares para agentes de IA DevOps
La startup, fundada por exinvestigadores de Google, desarrolla asistentes de lenguaje natural. La ronda semilla fue liderada por Salesforce Ventures y Crane Venture Partners. La compañía se enfoca en optimizar flujos de trabajo empresariales complejos.
Automatización conversacional para desarrolladores
SRE.ai ofrece agentes de Inteligencia Artificial que ejecutan workflows de DevOps, como integración continua y pruebas, mediante experiencias conversacionales. El CEO, Raj Kadiyala, explicó que «los equipos pueden avanzar más rápido con experiencias impulsadas por contexto» que funcionan en múltiples plataformas como AWS, GCP, Azure o ServiceNow, evitando el uso de herramientas de low-code.
El origen de la solución
Los fundadores, Edward Aryee y Raj Kadiyala, concibieron la idea mientras trabajaban en Google Research y DeepMind. Aryee, CTO de la empresa, señaló que «la próxima generación de experiencias DevOps necesitaba ser creada» tras observar la brecha entre las herramientas internas de Google y las disponibles para el resto. Identificaron que los ingenieros perdían tiempo en tareas tediosas como resolver conflictos de metadatos.
Financiamiento y próximos pasos
La ronda semilla de 7,2 millones de dólares, descrita por Kadiyala como de «alta convicción» y sobre suscrita, se anunció este miércoles. La startup, que formó parte de la cohorte de otoño de 2024 de Y Combinator, utilizará el capital para contratar ingenieros de IA y expertos en Salesforce para ampliar la plataforma y apoyar a nuevos clientes.
De Google al emprendimiento en IA
Los fundadores de SRE.ai identificaron un problema de eficiencia en el sector DevOps tras su experiencia en Google. La compañía surge en 2024 para modernizar las herramientas empresariales y competir con players como Copado, Gersetmer y Flosum, diferenciándose por su capacidad de operar de forma transversal en múltiples ecosistemas cloud.
Más eficiencia para los equipos IT
La herramienta permite a los equipos humanos centrarse en proyectos de mayor valor al automatizar tareas repetitivas y de monitorización. Su implementación conecta automáticamente las integraciones del usuario y se personaliza para pipelines, dashboards y monitorización de datos, mientras sus agentes detectan proactivamente problemas como riesgos de seguridad y ofrecen recomendaciones.
