Exingenieros de SpaceX llevan tecnología al sector industrial.

La Revolución de la Fabricación: De Bits a Átomos

La reciente declaración de “¡átomos, no bits!” ha resonado fuertemente en Silicon Valley, reflejando un creciente interés por la manufactura física en contraposición a los productos digitales. Este cambio de enfoque ha sido subrayado por el anuncio de Jeff Bezos, quien está formando un fondo de $100 mil millones destinado a la adquisición y automatización de fábricas.

Sin embargo, la automatización de fábricas no se limita a los problemas de hardware; depende cada vez más de software sofisticado y herramientas de inteligencia artificial (IA). Este cambio está transformando las empresas que construyen la infraestructura del mundo manufacturero físico.

Karthik Gollapudi, CEO de Sift Stack, una compañía de El Segundo, California, que ofrece herramientas para el diseño y fabricación de máquinas complejas como naves espaciales y automóviles, ha notado cómo su entorno se ha modificado en los últimos seis meses. Fundada en 2022 después de que él y su cofundador, Austin Spiegel, trabajaran en herramientas de software en SpaceX para gestionar grandes volúmenes de datos telemétricos, la compañía ha visto un cambio en su enfoque.

La mayoría de las empresas que fabrican máquinas avanzadas utilizan herramientas de bases de datos convencionales o desarrollan sus propios scripts en Python. Sin embargo, Sift ha identificado la oportunidad de ofrecer una herramienta de primer nivel. Su clientela incluye desde United Launch Alliance, un importante fabricante de cohetes en EE.UU., hasta startups dedicadas a la robótica y la gestión de redes eléctricas.

Sin embargo, la llegada de herramientas de IA para el análisis de datos ha obligado a Gollapudi a ajustar el rumbo de su negocio. Los flujos de trabajo personalizados que antes eran la principal oferta de la compañía ahora son considerados estándar en un mundo dominado por la IA y los modelos de aprendizaje profundo. No obstante, la capacidad de la empresa para gestionar la infraestructura de datos ha cobrado una nueva relevancia.

“Lo que antes proyectamos para cinco años está sucediendo este año”, dijo Gollapudi. Esto implica gestionar el intenso flujo de datos de las máquinas que emplean software avanzado. Algunas de las naves con las que trabaja la compañía cuentan con más de 1.5 millones de sensores transmitiendo datos simultáneamente, en múltiples formatos y escalas de tiempo.

El objetivo de Sift es organizar y almacenar esos datos de manera que sean accesibles para aplicaciones de IA. Selon Gollapudi, “gran parte del valor radica en exponer esa información para que sea legible por máquinas”. Si los agentes de IA van a tomar decisiones sobre manufactura o analizar datos de pruebas para detectar problemas potenciales, el objetivo de Sift es hacer que esos datos sean disponibles.

Jeff Dexter, vicepresidente de software en Astranis, una compañía satelital que utiliza Sift para administrar pruebas, fabricación y operaciones, enfatiza la importancia de una buena infraestructura de datos para compañías que ejecutan 10 millones de pruebas automatizadas de software diariamente. “Inevitablemente, llega un punto en el que nos cuesta millones de dólares al mes solo almacenar datos”, menciona Dexter. “Con la tecnología de Sift, no tengo preocupaciones sobre la cantidad de datos que manejamos”.

Gollapudi también compartió que Sift recaudó una ronda de financiamiento de $42 millones en su Serie B en 2025, alcanzando una valoración post-inversión de $274 millones, liderada por StepStone y con la participación de GV (el brazo de inversión de Google), Riot Ventures, Fika Ventures y CIV.

Con el horizonte de la manufactura cambiando rápidamente, el papel de la infraestructura de datos se vuelve crucial, abriendo un nuevo capítulo en la historia de la fabricación que combina la potencia de la IA con las necesidades del mundo físico.

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