De YC a AWS: cómo Emergent alcanzó los 100 millones de dólares de ingresos anualizados en 8 meses

En menos de un año, Emergent se ha convertido en una de las startups de más rápido crecimiento del mundo. En una trayectoria que ha cautivado al sector, la plataforma de codificación asistida por IA alcanzó los 100 millones de dólares de ingresos anualizados tan solo ocho meses después de su lanzamiento y superó los 8,5 millones de usuarios en 190 países. Y el 80 % de sus usuarios nunca ha escrito una sola línea de código.

Este aumento se produce en un momento en que proliferan las herramientas de codificación impulsadas por la IA. Sin embargo, si bien muchas plataformas se centran en los desarrolladores, Emergent ha creado su plataforma en torno a un público completamente diferente: personas con grandes ideas, pero con poca experiencia en codificación.

Para Emergent, el crecimiento extraordinario ha creado una demanda técnica extraordinaria. Con la infraestructura de Amazon Web Services (AWS), la empresa ha creado una base fiable para respaldar sus ambiciones de expansión, lo que permite el acceso a la capacidad de inferencia de la IA y garantiza que sus usuarios puedan seguir creando aplicaciones sin interrupciones.

Fundada por los hermanos Mukund y Madhav Jha y acelerada gracias a la edición de verano de 2024 de Y Combinator (YC), la trayectoria de Emergent abarca dos continentes, múltiples startups y años de experiencia en el desarrollo de la IA.

Dos hermanos, una idea

Madhav y Mukund llegaron a los Estados Unidos por separado para completar sus doctorados, antes de que ambos siguieran carreras en tecnología de vanguardia. Mukund trabajó en Google antes de cofundar Dunzo, la plataforma de entrega pionera de la India, mientras que Madhav formó parte del equipo que creó Amazon SageMaker y fue testigo de primera mano de cómo la IA ha evolucionado a través de oleadas de innovación.

“Llevábamos mucho tiempo queriendo construir algo juntos”, explica Madhav. “Pasamos años recorriendo caminos distintos antes de decidir por fin que era el momento adecuado para lanzarnos juntos a la IA”.

Su idea inicial se centró en las pruebas de interfaz de usuario de extremo a extremo. Tras comprobar por sí mismos el aumento de los casos de uso y el impacto de la IA, así como lo laboriosas y lentas que resultaban las pruebas de interfaz de usuario para los desarrolladores, Mukund y Madhav empezaron a trabajar en la automatización de todo el flujo de trabajo de las pruebas de interfaz de usuario.

Un giro en su propósito

En 2024, Emergent participó en la edición de verano de YC, lo que les dio espacio para refinar su modelo de negocio y una mayor exposición a la comunidad de startups en general. Pero tan pronto como comenzó el programa, el equipo se dio cuenta de que su oportunidad potencial era mucho mayor de lo que habían imaginado.

“El primer día de YC, les dijimos que queríamos dar un giro”, afirma Madhav. “Empezamos con una idea en torno a las pruebas de interfaz de usuario, pero muy pronto nos dimos cuenta de que había una oportunidad aún mayor de automatizar todo el ciclo de vida de desarrollo de software”.

YC apoyó la idea de Emergent y ayudó a la startup a reflexionar sobre su nueva dirección antes de empezar a construir. Madhav añade: “El aspecto comunitario de YC es un multiplicador de fuerzas que no deja de crecer a lo largo de los años, ya que ahora podemos contactar con otros emprendedores, socios y antiguos alumnos de YC. Permite sumergirse en ese entorno en el que todo el mundo trabaja para estar a la vanguardia de la innovación”.

El período posterior a YC se dedicó casi por completo a investigar y probar. “Pasamos los seis primeros meses de la startup en modo de investigación intentando crear el mejor agente de codificación del mundo”, dice Madhav. “Cuando llegamos al puesto número uno en el benchmark SWE-bench Verified, nos dimos cuenta de que, en ese momento, habíamos creado el mejor agente de codificación del mercado”.

IA para todos

Ahora que las bases técnicas estaban listas, los fundadores se enfrentaban a una nueva pregunta: ¿para quién estaban construyendo? Al principio, el equipo exploró la posibilidad de vender a empresas, pero los largos ciclos de venta los llevaron a dirigirse a un público diferente. En lugar de competir por la atención de los desarrolladores, Emergent se dio cuenta de que había un grupo aún mayor que no se estaba teniendo en cuenta.

Madhav explica: “Una de las formas en que lo convertimos en producto fue crear el agente de codificación para quienes no son desarrolladores”. Dado que gran parte del mercado de programación se centraba en los ingenieros, Emergent pasó a centrarse en emprendedores, fundadores y propietarios de pequeñas empresas. En otras palabras, usuarios con grandes ideas, pero con pocos conocimientos técnicos para hacerlas realidad.

Y aunque sus competidores suelen centrarse en generar prototipos o pruebas de concepto, Emergent quería que los usuarios crearan productos que realmente pudieran lanzar. “La mayoría de las plataformas ofrecían una capa sencilla que complementaba la idea del usuario”, señala Madhav. “Pero es posible que el producto no funcione al enviarlo a los clientes. Con Emergent, los usuarios no crean proyectos, sino que crean software listo para la producción”.

Desde el primer día de uso de Emergent, los usuarios pueden crear no solo la experiencia de front-end, sino también la infraestructura de back-end, las bases de datos y las integraciones necesarias para lanzar una aplicación completa. “Los clientes que se convirtieron en nuestros usuarios avanzados no son aficionados, sino emprendedores y pequeñas empresas que se toman en serio la creación y el lanzamiento de sus aplicaciones”.

Pero detrás de la simplicidad de la interfaz de la plataforma hay un motor excepcionalmente potente. Los meses dedicados a crear los agentes de codificación subyacentes de Emergent antes del lanzamiento dieron a la plataforma una ventaja que la elevó por encima de sus competidores.

“Probablemente éramos la única startup de la época que tenía un agente de codificación realmente apto para desarrolladores”, afirma Madhav. “El producto es muy fácil de usar, pero al mismo tiempo, lo que lo alimenta también es muy potente”.

Cómo escalar una de las startups de más rápido crecimiento de la IA

El impulso de Emergent se hizo evidente casi inmediatamente después del lanzamiento. “Quedó bastante claro en los primeros 30 días”, dice Madhav. “Empezamos tan bien que pudimos cerrar nuestra Serie A muy rápido”.

Sin embargo, la creación de una plataforma de IA a esta escala requiere no solo modelos potentes, sino también un acceso fiable a la infraestructura. En aquel momento, garantizar la capacidad de inferencia de la IA era un desafío para todo el sector, ya que las empresas de rápido crecimiento tenían dificultades para acceder a los recursos que necesitaban para satisfacer la demanda. Para Emergent, garantizar que sus clientes pudieran seguir creando sin problemas y sin interrupciones era una prioridad absoluta. Esto convirtió a AWS en una elección natural.

“AWS hizo todo lo posible por garantizarnos la capacidad de límites de frecuencia adecuada. Y eso fue fundamental para nuestro crecimiento”, afirma Madhav. “Una vez que contamos con el respaldo de un socio como AWS, podemos apostar por nuestro marketing y crecimiento de forma muy agresiva, porque sabemos que cuando los clientes lleguen, no van a sufrir tiempos de inactividad ni van a tener una mala experiencia”.

Para satisfacer la demanda, Emergent trasladó sus cargas de trabajo de IA de producción a Claude Platform en AWS (CP en AWS), la plataforma de inferencia de nivel empresarial de Anthropic que se ejecuta exclusivamente en la infraestructura de AWS. De este modo, se convirtió en la primera empresa del mundo en ejecutar toda su carga de trabajo de producción en la plataforma. La medida les permitió gestionar todas las solicitudes de los usuarios a gran escala y, al mismo tiempo, mantener una experiencia de cliente fiable.

Expansión más allá de la inferencia

La asociación con AWS también va más allá de la mera inferencia de la IA. A medida que los agentes de IA se vuelven más capaces, el desafío de la infraestructura cambia. “Estamos en un mundo en el que no todo tiene que pasar por un único modelo”, explica Madhav. “Hay mucha delegación: probar aplicaciones, ejecutar scripts, investigar… lo cual requiere una capacidad de cómputo que pueda escalarse y reducirse al instante”.

Conforme Emergent sigue creciendo, AWS también se está convirtiendo en un socio cada vez más importante en esas cargas de trabajo, ya que ayuda a la empresa a obtener la elasticidad y la flexibilidad necesarias para construir su infraestructura y dar soporte a millones de usuarios en todo el mundo.

AWS también ha desempeñado un papel clave en las iniciativas de comercialización y de ecosistema de Emergent. A finales de 2025, AWS, YC, Anthropic y Emergent lanzaron un hackatón conjunto para startups, que reunió a casi 3000 solicitantes de todo el mundo. “La camaradería era muy buena”, dice Madhav. “Parecía que todos tenían la misma misión y estaban unidos para hacer que el proyecto fuera un éxito”.

“Hemos podido recurrir a AWS en un plano más personal, no solo técnico”, agrega. “Cuando surgen desafíos, nos centramos en cómo los resolvemos juntos”.

El enfoque futuro de Emergent

Las ambiciones de Emergent ahora van mucho más allá del desarrollo de software. La empresa está pasando de ser una plataforma de creación de aplicaciones basada en la IA a lo que considera un nuevo sistema operativo para empresas, en el que no solo se puede crear la propia aplicación, sino también gestionar la empresa a través de un potente conjunto de agentes especializados que actúan como empleados de IA y se comunican a través de canales de mensajería como WhatsApp, Telegram y iMessage.

“Queremos ser una plataforma que acerque la IA a todo el mundo, para que nadie se sienta excluido”, afirma Madhav. “Estas capacidades son potentes, pero solo importan si se presentan en formatos que la gente quiera usar de verdad”. Emergent ya va más allá de la creación de aplicaciones web y móviles para abarcar casos de uso empresarial más amplios, como la atención al cliente, la generación de clientes potenciales y los flujos de trabajo operativos. AWS sigue proporcionando la infraestructura subyacente que permite a la empresa ampliar sus ambiciones.

En el centro de la misión de Emergent está la creencia de que la IA debe resultar familiar y práctica, además de estar profundamente integrada en la forma en que las personas ya crean y administran sus negocios. “Pensamos de manera similar a Amazon en cuanto a su enfoque en la obsesión por el cliente”, afirma Madhav. “Todo lo que construimos parte de lo que los usuarios realmente necesitan para triunfar”.