Todos pueden preguntar y obtener respuestas: cómo ayuda Foam a los equipos a saber lo que ocurre en su software, sus agentes y su empresa en AWS

Tras años de noches en vela para lanzar productos y características a tiempo, los fundadores de Foam se propusieron crear una plataforma que permite a cualquier persona saber qué hacen su software, sus agentes y su empresa, y obtener respuestas respaldadas por evidencia. Creada en AWS y con tecnología de Amazon Bedrock, Foam se instala de forma automática, recopila y enriquece la telemetría de aplicaciones, agentes e infraestructura, y emplea agentes de IA para realizar todo tipo de tareas, desde identificar la causa raíz de un problema hasta ofrecer información sobre el producto y el negocio. No requiere configuración ni curva de aprendizaje: los equipos solo tienen que preguntar.

Dónde empezó Foam

Preguntar no era una opción para Perla Gámez. Entender qué hacía el software requería cambiar continuamente entre varias herramientas, inspeccionar registros y huellas manualmente, y ensamblar fragmentos para obtener una respuesta, a menudo en las primeras horas de la madrugada. En la empresa Buy Now, Pay Later (BNPL), Gámez desarrolló productos generadores de ingresos y funciones dirigidas a los usuarios en su calidad de ingeniera individual (IC), y participó en la toma de decisiones sobre qué funciones desarrollar en primer lugar. Eso le permitió tener una visión global del producto en su conjunto, al tiempo que se encargaba de garantizar su funcionamiento diario. La mayor parte de ese trabajo requería cambiar constantemente de una herramienta a otra.

Si avanzamos rápidamente hasta hoy, las herramientas de observabilidad aún están fragmentadas y, como resultado, tienen lagunas. La mayoría de los equipos tienen al menos 4 observabilidades diferentes, y las empresas más grandes tienen docenas. Esto da como resultado datos fragmentados y falta de contexto para los seres humanos y los agentes.

“Es insuficiente e ineficaz”, explica Gámez, cofundadora e ingeniera de Foam. “¿Cómo es que este problema no se ha resuelto ya? ¿Cómo puedo crear productos más rápidos y geniales con esta configuración?”

Observabilidad que se instala automáticamente

Fundada en 2025 tras recaudar fondos, liderada por Khosla Ventures, Foam ofrece a todos los miembros del equipo (desde los ingenieros hasta el servicio de atención al cliente y los fundadores no técnicos) una forma de saber qué sucede en su software, agentes y negocios.

Para algunos, el atajo obvio es conectar una IA a las herramientas de supervisión que ya tiene un equipo. Pero eso solo automatiza el encolado, sin resolver el problema principal de la fragmentación y las brechas en la observabilidad.

En lugar de presentar datos para que los analicen los humanos, Foam permite a los agentes de IA hacer el trabajo directamente. Foam lee la base de código del cliente, crea un paquete de telemetría abierta (OTEL) personalizado, adaptado a la pila de cada servicio, y abre las solicitudes de extracción que lo instalan, de modo que el equipo se limita a revisarlo y fusionarlo. La instalación se lleva a cabo sin intervención, tardando entre dos y cinco horas. Después, Foam revisa el tráfico y supervisa en busca de nuevas brechas. Puesto que Foam garantiza que la instrumentación esté bien instalada, no falta nada: todos los registros, trazas y métricas llegan conectados mediante identificadores unificados, por lo que las respuestas son completas y comprobables.

Las preguntas no siempre provienen de los ingenieros. El personal no técnico puede tener preguntas sobre el estado de las cosas. Hoy carecen de los conocimientos especializados necesarios para encontrar las respuestas que necesitan. Con Foam, el equipo de soporte puede preguntar por qué un cliente se encontró con un error, el equipo de finanzas puede preguntar cuánto cuesta ejecutar una función y el equipo de producto puede preguntar si los agentes de la empresa están satisfaciendo a los usuarios. Todos preguntan en un lenguaje sencillo y obtienen respuestas a partir de los mismos datos, respaldados por las mismas pruebas.

Gámez, la directora general, comenta que quienes no son ingenieros piensan que no necesitan saber nada: “Los productos cuentan con cámaras y sensores por todas partes. Además, todos los datos se convierten en un lenguaje comprensible para atención al cliente, para que sea relevante y fácil de entender para quienes no saben programar”.

Otro aspecto que diferencia a Foam son sus precios accesibles para el cliente. Las herramientas tradicionales resultan más útiles cuanto más telemetría recopilan de un equipo, pero también tienden a ser más costosas, lo que fomenta que los equipos reduzcan la cantidad de datos que envían. Foam ha eliminado esa desventaja: los clientes pagan por los créditos y el almacenamiento de la IA; todo lo demás está incluido.

“Los incentivos son un desastre”, señala Gámez. “Cuantos más datos envíes, más valor podrás obtener de ellos… pero te castigan por enviarlos. No tenemos ese modelo de precios”.

Una base para el crecimiento

Como startup nativa en la nube, Foam se basó en AWS desde el primer día. El equipo utiliza Amazon Elastic Container Service (ECS) y Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) para ejecutar cargas de trabajo, Amazon Simple Storage Service (S3)para el almacenamiento, Amazon Virtual Private Cloud (VPC)para aislar los entornos de los clientes y Amazon Route 53 para la creación de redes. AWS le dio a la startup una plataforma madura que los ingenieros ya conocían, lo que facilitó que un equipo pequeño creara con rapidez, sin contar con amplia experiencia en infraestructura.

“Fue una pareja perfecta”, explica Gámez. “Valoramos mucho que AWS sea un producto sólido con este increíble ecosistema al que podemos conectarnos cada vez más a medida que crecemos. Además, es un lenguaje que otros ingenieros entienden, por lo que es fácil atraer a gente nueva”.

Esa misma base permite que Foam se adapte rápidamente a medida que su producto evoluciona. Dado que todo funciona en AWS, actualizar la arquitectura lleva días en lugar de meses. “AWS proporciona los componentes necesarios para crear arquitecturas complejas”, indica Gámez. “Si se amplía la instancia o se agrega algo ya disponible en AWS, se obtiene algo nuevo que es muy potente”.

Escalado de la IA con Amazon Bedrock

Foam confía en Amazon Bedrock para ofrecer a su plataforma de IA la flexibilidad, la disponibilidad y la escala que necesita para apoyar a los clientes en la producción. “Bedrock es un producto increíble para nosotros”, anuncia Gámez. “Nos encanta cambiar de modelo tan pronto como salen. Cambiamos con regularidad para afinar todas nuestras soluciones”.

En lugar de conectarse directamente con los proveedores de modelos, Foam utiliza Bedrock por su disponibilidad y coherencia en las operaciones. A medida que la demanda ha crecido, Foam ha necesitado un mayor rendimiento en tokens. “Hubo un par de ocasiones en las que necesitábamos más tokens por minuto y nadie pudo ayudarnos excepto AWS”, agrega reconoce Gámez. A medida que crece la base de clientes de Foam, Bedrock se ha convertido en una parte fundamental de su capacidad para escalar de manera confiable y, al mismo tiempo, seguir desarrollando las capacidades de la IA.

Los créditos de AWS Activate también respaldan la investigación en la que se basa el producto. Foam presenta sus conclusiones, que abarcan un análisis de precisión para identificar la causa principal, además de un estudio sobre agrupamiento en clústeres y reducción de ruido en once entornos de producción. “Realizamos muchos experimentos”, afirma Gámez. “No podríamos permitírnoslo sin los 100 000 USD que hemos recibido en créditos de AWS”.

Generación de confianza a través del aislamiento y de entornos de pruebas a escala

Para los clientes empresariales, la inteligencia por sí sola no es suficiente y los agentes de IA también deben operar de forma segura. Por lo tanto, los agentes de Foam deben permanecer aislados de los sistemas y credenciales confidenciales y, al mismo tiempo, tener visibilidad de las bases de código y la telemetría de los clientes.

El producto autoinstalable incrementó las apuestas en ese trabajo. Como Foam escribe la instrumentación por sí mismo, necesita un entorno de pruebas que refleje lo que cada cliente ejecuta en la producción, de modo que la instalación y la verificación puedan ensayarse de forma segura antes de que llegue una solicitud de extracción. Foam configura estos entornos aislados para cada cliente en AWS, usando Amazon ECS y las instantáneas para asegurar compatibilidad y coherencia. La capacidad ya está en funcionamiento y se expande conforme crece el producto.

“Los clientes nos han ofrecido cuentas directas de AWS y nos han dicho: 'Construya toda su infraestructura aquí para aislarnos de nuestros sistemas y de los suyos'”, asegura Gámez. “Por lo tanto, AWS es el lenguaje clave en lo que respecta a la seguridad para estas empresas. Saben que si utilizamos AWS, tenemos el cifrado correcto”.

Avance a la velocidad de una startup

Al ser una startup en una de las áreas de mayor crecimiento de la IA, Foam confía en AWS para seguir el ritmo de su rápido crecimiento. Gámez afirma que tener acceso directo al equipo de startups de AWS permite a la empresa responder rápidamente a las preguntas técnicas y adaptarse a los cambios en los requisitos.

“Nos movemos muy rápido”, admite. Gracias a un canal exclusivo en Slack y a la colaboración continua con los arquitectos de soluciones de AWS, el equipo de Foam puede verificar sus decisiones de infraestructura y recibir orientación valiosa a medida que la startup continúa creciendo. “Tener una línea directa con el equipo de AWS ha sido muy bueno”, afirma Gámez. “Incluso han venido para echar un vistazo a nuestra infraestructura y darnos consejos”.

Para Gámez, lo crucial es que AWS casi nunca figure. “La falta de ideas sobre AWS significa que han cumplido sus expectativas. No tengo que pensar en ello, simplemente lo uso. Y si alguna vez necesito aumentar los límites de solicitudes, las personas del canal responden. Es increíble: AWS es el único proveedor con el que tenemos un canal”.

Hacia un futuro centrado en los agentes

Para sus fundadores, Foam está construyendo un futuro en el que los agentes de IA participen activamente en el software y en las operaciones comerciales. Esa visión sigue dando forma a la hoja de ruta de productos de Foam. “No estamos satisfechos con un producto que simplemente funciona o con uno que es útil”, enfatiza. “Nuestro objetivo es crear un producto agradable de usar”. Gámez considera que AWS es una parte clave de ese viaje. “No podría esperar tener un socio mejor que AWS”.