La startup de agentes de codificación de IA, Niteshift, ha recaudado 7 millones de dólares en una ronda inicial liderada por Jerry Chen de Greylock. Esa es una cantidad modesta para los estándares de IA, pero la startup fue fundada por dos ex ingenieros de Datadog y ha atraído a ángeles de alto perfil como Reid Hoffman, Olivier Pomer y Alexis Lecoq de Datadog, Ankur Goyal de Braintrust y Misha Raskin de Reflection AI.
Fundada por Sajid Mehmood y Conor Branagan, quienes ayudaron a hacer crecer Datadog desde sus inicios hasta una valoración multimillonaria, la compañía ingresó al abarrotado espacio de codificación de IA con una idea convincente. ¿Por qué los fabricantes de modelos como OpenAI y Anthropic confiarían directamente en sus activos más sensibles: el código que ejecuta sus productos? ¿Por qué, teniendo en cuenta que estas empresas están constantemente “aplastando” a nuevas empresas y negocios lanzando aplicaciones de la competencia?
El director ejecutivo Mehmood compara esto con el crecimiento inicial de Datadog. Fue entonces cuando la empresa de seguimiento adquirió un cliente de comercio electrónico que se negó a desarrollar Amazon Web Services. Se conoció como el «apocalipsis minorista» y era una preocupación legítima dado que Amazon estaba sacando simultáneamente del negocio a muchos minoristas similares.
En opinión de Mehmood, el equivalente de la IA ya está en marcha. Anthropic, OpenAI y otros están ingresando rápidamente al mercado de software vertical llamado SaaSpocalypse.
«En Datadog lo reconocimos claramente», dice Mehmood. «Una gran parte de nuestro negocio de nubes múltiples proviene de negocios de comercio electrónico que no querían operar en Amazon, ¿verdad?… Definitivamente vamos a ver el mismo tipo de movimientos que Anthropic está tratando de hacer para competir en áreas legales, médicas, financieras y todo tipo de otras áreas».
Las empresas buscarán cada vez más una infraestructura que separe sus modelos de codificación del resto de la orquestación necesaria para garantizar que el código generado por IA se inspeccione y mantenga adecuadamente (y buscarán proveedores sin agendas competitivas).
Para ser claros, Niteshift no reemplaza a Claude Code o Codex, dos de las agencias de codificación más populares. Afirman que esto reducirá la dependencia.
Las rutas en la nube de codificación de IA de Niteshift entre estos modelos, junto con opciones de código abierto y más, según las necesidades de cada proyecto.
«Poder cambiar entre GPT y modelos de nube es importante. Todo el mundo está preocupado por ser pisoteado por estos gigantes», afirmó Mehmood.
Esa idea intrigó a Chen de Greylock.
«A medida que Frontier Labs avanza en la pila, existe la oportunidad de ofrecer a los clientes una alternativa para desacoplar el agente de la infraestructura en la que se ejecuta», dijo Chen a TechCrunch. «Niteshift está construyendo una plataforma que permite esto para los agentes de codificación, permitiendo a los clientes invertir profundamente en herramientas de desarrollo sin estar limitados a un único modelo o proveedor de agentes».
Más allá de eso, Niteshift no vende tokens. Venden su infraestructura y cobran tarifas de uso por minuto como proveedores de nube.
«Todos los demás están vendiendo alternativas laborales», dijo Mehmood. «Estamos vendiendo software a agentes, no a humanos, pero seguimos vendiendo software».
Aun así, Niteshift está entrando en un mercado abarrotado de herramientas de codificación de IA. La independencia del modelo no es una idea nueva y los competidores de Niteshift están muy por delante. Esto incluye Cursor, que pronto podría ser absorbido por SpaceX. Cognition acaba de recaudar mil millones de dólares con una valoración de 26 mil millones de dólares. Base amazónica. La plataforma de puerta de enlace de IA OpenRouter acaba de recaudar 113 millones de dólares con una valoración de 1.300 millones de dólares. La lista continúa.
La respuesta de Mehmood a todo esto es la profundidad del equipo fundador. Mehmood y Branagan no solo estudiaron estos problemas, sino que los vivieron y escalaron Datadog a través de los crecientes dolores que enfrentan actualmente las grandes organizaciones de ingeniería con el código generado por IA. Dijo que los equipos necesitan ejecutar, probar y validar software de forma autónoma en entornos de producción reales, y necesitan una infraestructura construida por las personas que lo han hecho a escala.
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