El clamor de “¡átomos, no bits!” captura la creciente obsesión de Silicon Valley con la fabricación física por encima de los productos digitales. Este enfoque ha cobrado un impulso monumental, pero automatizar fábricas no es solo un problema de hardware. Depende cada vez más de herramientas de software sofisticadas e inteligencia artificial, un cambio que está remodelando a las empresas que construyen la infraestructura del mundo de la manufactura física.
Karthik Gollapudi, CEO de Sift, y su cofundador y CTO, Austin Spiegel, iniciaron la compañía en 2022 después de trabajar en herramientas de software en SpaceX. Allí gestionaban la enorme cantidad de datos de telemetría —información de rendimiento en tiempo real desde sensores en componentes físicos— durante las fases de prueba, manufactura y lanzamiento.
Sift, con sede en El Segundo, California, ofrece herramientas que apoyan el diseño y la fabricación de máquinas complejas como naves espaciales y automóviles. Sus clientes abarcan desde United Launch Alliance, un importante fabricante de cohetes estadounidense, y otros contratistas de defensa, hasta startups de robótica y gestión de redes eléctricas.
Gollapudi afirma que la llegada de las herramientas de IA para el análisis de datos forzó un cambio en su negocio. Los flujos de trabajo personalizados que antes eran su oferta distintiva se han convertido en lo mínimo esperado en un mundo de modelos de deep learning. Sin embargo, la capacidad de la empresa para gestionar la infraestructura de datos se volvió repentinamente más valiosa.
“Nuestra visión a largo plazo de cómo vimos que esto se desarrollaría en cinco años en realidad se está jugando este año”, afirmó Gollapudi.
El objetivo de Sift es organizar y almacenar el intenso flujo de datos de las máquinas actuales, intensivas en software. Algunos vehículos con los que trabaja la empresa tienen más de 1.5 millones de sensores transmitiendo datos concurrentemente, en múltiples formatos y escalas de tiempo.
“Mucho del valor está en exponer esos datos para que sean legibles por máquinas”, dijo Gollapudi. Si los agentes de IA van a tomar decisiones sobre la fabricación o analizar datos de prueba para señalar problemas potenciales, la meta de Sift es poner esos datos a su disposición.
Jeff Dexter, vicepresidente de software en Astranis, una compañía de satélites que usa Sift para gestionar pruebas, manufactura y operaciones, destacó la importancia de una buena infraestructura de datos. Empresas como la suya pueden realizar 10 millones de pruebas de software automatizadas en un día.
“Inevitablemente, se llega a un punto en que nos cuesta millones de dólares al mes solo almacenar datos”, dijo Dexter. “Con tecnología como Sift, no me preocupo por cuántos datos hay”.
Sift recaudó una ronda Serie B de $42 millones en 2025, alcanzando una valoración post-money de $274 millones. La ronda fue liderada por StepStone con participación de GV (el brazo de venture de Google), Riot Ventures, Fika Ventures y CIV.
Este respaldo financiero sustenta la visión de Sift de ser la columna vertebral de datos para la fabricación inteligente del futuro, donde la IA y el software no son complementos, sino el núcleo de la operación.
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