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Empirik se separa da Sequoia após captar US$ 21 milhões para prever falhas de infraestrutura

A Empirik anunciou sua saída como empresa independente após uma rodada de financiamento inicial de US$ 21 milhões, apresentando uma ferramenta baseada em inteligência artificial para rastrear mudanças nos sistemas e estimar seus impactos antes que se transformem em falhas. A empresa tem como alvo as equipes de DevOps e de confiabilidade de sites, com uma ferramenta que autoriza mudanças de baixo risco e encaminha as atualizações mais arriscadas para revisão humana.

2026-09-01
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فريق تحرير certi.news
Empirik se separa da Sequoia após captar US$ 21 milhões para prever falhas de infraestrutura

A Empirik anunciou em 1º de setembro de 2026 sua separação como empresa independente após captar US$ 21 milhões em uma rodada de financiamento inicial liderada pela Sequoia Capital, com participação da Canapi e da Alumni Ventures. A empresa desenvolve uma ferramenta que monitora as mudanças ocorridas nos sistemas e, em seguida, infere seus possíveis impactos em toda a infraestrutura, com o objetivo de detectar falhas antes que ocorram, em vez de lidar com elas depois que os serviços são interrompidos.

A ideia da Empirik remonta a Avon Puri, que passou mais de uma década gerenciando infraestrutura na Rubrik e na VMware antes de ingressar na Sequoia Capital em 2020 como responsável por informação e transformação digital, e a Sudheer Dhurjati, outro responsável técnico da Sequoia. Os dois começaram a construir o produto há três anos, quando ficaram claras as possibilidades práticas dos grandes modelos de linguagem para lidar com tarefas de infraestrutura.

De ferramenta interna a empresa independente

A Sequoia abrigou o projeto em 2023 e, no início de 2026, nomeou Kartik Chandrayana como diretor-executivo. Chandrayana anteriormente ocupava o cargo de chefe de produtos na Quantum Metric e também exerceu um cargo de vice-presidente na Salesforce na área de monitoramento de sistemas. A Sequoia descreve a Empirik como um novo tipo de ferramenta de monitoramento, focada em compreender as dependências complexas entre componentes de grandes ambientes tecnológicos.

Segundo Bogomil Balkansky, sócio da Sequoia Capital, a Empirik funciona como uma espécie de «policial de trânsito» independente da infraestrutura: permite mudanças de baixo risco, estabelece limites para mudanças maiores e identifica as atualizações mais perigosas para que sejam revisadas por pessoas. Isso não significa que a ferramenta substitua completamente as equipes de engenharia; a descrição divulgada se concentra em delegar tarefas rotineiras de investigação de falhas, mantendo as decisões sensíveis no âmbito da revisão humana.

O que muda na prática para as equipes de DevOps?

A ideia surge em um momento em que o ritmo de desenvolvimento de software está acelerando, aumentando o número de mudanças que as equipes de DevOps e de engenharia de confiabilidade de sites precisam acompanhar. O valor apresentado pela Empirik não está apenas em monitorar indicadores de desempenho depois que o problema ocorre, mas em relacionar a mudança às suas possíveis consequências em todos os sistemas e, então, definir o nível de intervenção necessário.

A empresa afirma que, desde seu lançamento no início deste ano, conquistou clientes de startups e de várias empresas listadas na Fortune 500, entre elas a S&P Global e a Guardant Health, além de uma grande empresa de bens de consumo embalados cujo nome não foi divulgado.

Concorrência e limites em aberto

A Empirik compara seu objetivo ao que ferramentas como Cursor e Claude Code fizeram pelos desenvolvedores de software: automatizar algumas tarefas para aumentar a velocidade do trabalho. Mas essa comparação descreve mais a ambição do que comprova um resultado independente; a fonte não apresenta números sobre redução de falhas, tempo de resposta ou retorno operacional para os clientes.

A Sequoia afirma que a Empirik atualmente atua em uma categoria diferente da das plataformas de inteligência artificial voltadas à engenharia de confiabilidade de sites, como Resolve e Traversal, apoiadas pela Sequoia, e oferece uma camada complementar a elas. Portanto, permanecem em aberto questões importantes sobre a precisão da inferência de dependências em ambientes extremamente complexos, os limites da delegação automatizada e como medir o sucesso da previsão antes que a falha ocorra. O que está confirmado até agora é a transição do projeto de uma incubadora de investimentos para uma empresa independente, com financiamento significativo e uma base inicial de clientes, não a comprovação de uma superioridade técnica abrangente sobre as alternativas.

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TechCrunch Startups
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