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Trace recauda 3 millones de dólares para superar las barreras en la adopción de agentes de IA empresariales

Trace recauda 3 millones de dólares para superar las barreras en la adopción de agentes de IA empresariales

5 de junio de 2026
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Trace recauda 3 millones de dólares para superar las barreras en la adopción de agentes de IA empresariales

A pesar de su potencial, los agentes de IA han tenido dificultades para ganar terreno en el ámbito empresarial. Una startup emergente cree que el problema fundamental radica en la falta de contexto.

Lanzada como parte del grupo de verano 2025 de Y Combinator, Trace es una startup dedicada a la organización de flujos de trabajo cuyo objetivo es cerrar esa brecha. La empresa analiza entornos y procesos empresariales complejos, proporcionando a los agentes el contexto necesario para que puedan actuar con rapidez.

“OpenAI y Anthropic están creando herramientas excepcionales que las empresas pueden utilizar”, explica Tim Cherkasov, CEO de Trace, refiriéndose a los recursos desarrollados por estos laboratorios de IA. “Nosotros estamos creando al ‘gestor’ que sabe dónde colocar esas herramientas”.

El jueves, esta empresa con sede en Londres anunció que había obtenido 3 millones de dólares en fondos iniciales de Y Combinator, Zeno Ventures, Transpose Platform Management, Goodwater Capital, Formosa Capital y WeFunder. También participaron inversores ángeles como Benjamin Bryant y Kevin Moore.

El sistema de Trace comienza construyendo un grafo de conocimiento a partir de las herramientas existentes en una empresa: plataformas como correo electrónico, Slack y Airtable que conforman las operaciones diarias. Una vez establecido este contexto, los usuarios pueden introducir una tarea de nivel alto, como “Necesitamos diseñar un nuevo micrositio” o “Desarrollemos nuestro plan de ventas para 2027”, y Trace proporciona un flujo de trabajo paso a paso, delegando algunas tareas a agentes de IA y otras a miembros del equipo humano. Cuando el sistema activa a un agente de IA, le proporciona los datos específicos necesarios para esa subtarea.

El objetivo es automatizar el delicado proceso de integración de agentes de IA, uno de los mayores obstáculos para su implementación real en empresas.

Dada la intensa atención que se presta a la IA agente, Trace enfrenta una competencia considerable. A principios de esta semana, Anthropic lanzó su propia solución empresarial basada en agentes, centrada en plugins preconstruidos para funciones específicas de cada departamento. Al mismo tiempo, muchas herramientas de productividad laboral en las que depende Trace, como Jira de Atlassian, también están introduciendo sus propios agentes, lo que podría competir con el sistema de Trace.

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No obstante, los fundadores de Trace creen que su enfoque basado en grafos de conocimiento será decisivo, ya que integran profundamente la ingeniería de contexto en la estructura de la implementación de agentes de IA.

“En 2024 y 2025, el foco estaba en la ingeniería de prompts. Ahora hemos pasado de la ingeniería de prompts a la ingeniería de contexto”, dice Artur Romanov, CTO de Trace. “Quien proporcione el mejor contexto en el momento adecuado se convertirá en la infraestructura sobre la que se construirán las empresas centradas en la IA. Esperamos ser esa infraestructura”.

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