Trace recauda 3 millones de dólares para revolucionar el despliegue de agentes de IA en empresas

Trace: La startup que busca ser el “gerente” de los agentes de IA corporativos

A pesar de su enorme potencial, los agentes de inteligencia artificial han sido lentos en lograr un impacto tangible dentro de las empresas. La startup Trace cree tener la respuesta: la clave no está en los agentes en sí, sino en la falta de contexto para que operen eficazmente.

Orquestación de flujos de trabajo con grafos de conocimiento

Lanzada como parte del cohorte de verano 2025 de Y Combinator, Trace se especializa en la orquestación de flujos de trabajo. Su misión es mapear los entornos y procesos corporativos complejos para dotar a los agentes de IA de la información contextual que necesitan para escalar rápidamente.

“OpenAI y Anthropic están construyendo estos brillantes pasantes que pueden ser aprovechados dentro de la compañía”, explica Tim Cherkasov, CEO de Trace. “Nosotros estamos construyendo al gerente que sabe dónde colocarlos”.

Una ronda semilla de 3 millones para automatizar la incorporación de IA

La compañía, con sede en Londres, anunció recientemente una exitosa ronda de financiación semilla de 3 millones de dólares. Los inversores incluyen a Y Combinator, Zeno Ventures, Transpose Platform Management, Goodwater Capital, Formosa Capital, WeFunder y los ángeles inversores Benjamin Bryant y Kevin Moore.

¿Cómo funciona el sistema de Trace?

• Construcción del contexto: El sistema genera un grafo de conocimiento a partir de las herramientas existentes de la empresa, como correo electrónico, Slack y Airtable.
• Tareas de alto nivel: Los usuarios pueden plantear objetivos amplios, como “Necesitamos diseñar un nuevo micrositio” o “Desarrollemos nuestro plan de ventas para 2027”.
• Orquestación inteligente: Trace responde con un flujo de trabajo paso a paso, delegando tareas específicas a agentes de IA (proporcionándoles los datos precisos) y asignando otras a trabajadores humanos.

Este enfoque busca automatizar el delicado trabajo de incorporación de agentes de IA, uno de los mayores obstáculos para su implementación real en las compañías.

Un mercado competitivo y la apuesta por la ingeniería de contexto

Trace no está sola en este espacio. Competidores como Anthropic han lanzado sus propias soluciones de agentes empresariales, y plataformas como Jira de Atlassian también están integrando agentes. Sin embargo, los fundadores de Trace confían en que su estrategia basada en grafos de conocimiento marcará la diferencia.

El CTO de Trace, Artur Romanov, define esta evolución: “2024 y 2025 aún trataban sobre la ingeniería de prompts. Ahora hemos pasado de la ingeniería de prompts a la ingeniería de contexto. Quien proporcione el mejor contexto en el momento adecuado será la infraestructura sobre la cual se construirán las empresas centradas en IA. Y esperamos ser esa infraestructura”.