Fundada en 2017 por el empresario en serie Jyoti Bansal, la herramienta AI DevOps Harness está en camino de alcanzar más de 250 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales para 2025, le dice Bansal a TechCrunch.
La startup acaba de recaudar 240 millones de dólares en nueva financiación Serie E, valorando la empresa en 5.500 millones de dólares después de la financiación.
La ronda incluye una inversión primaria de 200 millones de dólares liderada por Goldman Sachs y una oferta pública propuesta de 40 millones de dólares con la participación de IVP, Menlo Ventures y Unusual Ventures. La oferta pública de adquisición tiene como objetivo proporcionar algo de liquidez a sus empleados de larga data, dijo Bansal.
La nueva valoración supone un aumento del 49% con respecto a la valoración de 3.700 millones de dólares en una ronda de 230 millones de dólares en abril de 2022. Con esta financiación, la startup ha recaudado 570 millones de dólares en capital hasta ahora.
A medida que la IA acelera la producción de código, amplía un cuello de botella en la fase mucho más amplia “posterior al código” del desarrollo de software: las pruebas, los controles de seguridad y el trabajo de implementación que todavía consume casi el 70% del tiempo de desarrollo. Las herramientas de Harness ayudan a automatizar esta capa en expansión y propensa a errores, incluso cuando las organizaciones luchan con volúmenes crecientes de código de IA y el riesgo de introducir incluso una sola línea de software defectuoso en los sistemas de producción.
Bansal es conocido entre los desarrolladores por fundar la empresa de rendimiento de aplicaciones AppDynamics en 2017 y venderla a Cisco por 3.700 millones de dólares. Así pues, el mundo de la poscodificación es un área que Bansal conoce bien.
Harness utiliza agentes de IA para automatizar funciones como pruebas, verificación, seguridad y gobernanza. Se basa en un gráfico de conocimiento de entrega de software que mapea cambios de código, servicios, implementaciones, pruebas, entornos, incidentes, políticas y costos. El gráfico de conocimiento ayuda a diferenciar a Harness de otras plataformas de IA, dijo Bansal, porque le brinda al sistema una comprensión profunda de los procesos y la arquitectura de entrega de software de cada cliente.
Evento tecnológico
san francisco
|
13 al 15 de octubre de 2026
“Este gráfico de conocimiento es el contexto que utilizan nuestros agentes de IA”, dijo a TechCrunch.
Los agentes diseñados específicamente aprovechan este contexto para generar canalizaciones que satisfagan las políticas, la arquitectura y las necesidades operativas específicas de cada cliente.
Harness también utiliza un motor de orquestación que transforma las recomendaciones de la IA en acciones automatizadas, con controles implementados para garantizar que estos cambios se apliquen de forma segura.
Dado que la IA no es infalible, Bansal dijo que el sistema fue desarrollado bajo supervisión humana, y señaló que las pruebas o correcciones generadas por la IA son revisadas por ingenieros, equipos de cumplimiento o auditores antes de implementarlas.
GitHub, GitLab, Jenkins y CloudBees de Microsoft se encuentran entre los principales competidores de Harness. Pero Harness tiene mucha tracción, con más de 1.000 clientes corporativos, incluidos United Airlines, Morningstar, Keller Williams y National Australia Bank. Hasta la fecha, la startup ha manejado 128 millones de implementaciones, 81 millones de compilaciones, protegió 1,2 billones de llamadas API y ayudó a los clientes a optimizar 1.900 millones de dólares en gastos en la nube el año pasado, dijo Bansal.
La empresa con sede en San Francisco emplea a más de 1200 personas en 14 oficinas en todo el mundo, incluidos Europa y el Reino Unido. Alrededor del 33% de su fuerza laboral se encuentra en India, donde cuenta con un gran equipo de ingeniería en Bengaluru y una sede corporativa en Gurugram. Además, la ubicación de Bengaluru es el centro de desarrollo más grande de Harness fuera de EE. UU.
Harness planea utilizar los nuevos fondos para ampliar sus esfuerzos de investigación y desarrollo, contratando “cientos de ingenieros” en su oficina de Bengaluru y creando capacidades adicionales de prueba, implementación y seguridad automatizadas, al tiempo que mejora la precisión de sus sistemas de inteligencia artificial. La compañía también pretende fortalecer sus operaciones de comercialización en los EE. UU. y ampliar significativamente su presencia en los mercados internacionales.
También cabe señalar que Bansal fusionó su empresa de observabilidad de software Traceable con Harness a principios de este año, y esta medida ha ayudado a la startup a impulsar su pronóstico de ARR.
“Reunimos a las dos empresas porque reconocimos que DevOps y la seguridad de las aplicaciones encajan de una manera muy, muy profunda”, dijo Bansal. “Hemos visto que este año ha sido una tesis muy, muy exitosa… impulsando un fuerte crecimiento tanto para nuestras líneas de productos DevOps como para nuestras líneas de productos de seguridad de aplicaciones”.
Aunque ese aumento ha permitido a algunos empleados retirar dinero, Bansal aún planea sacar a Harness a bolsa algún día, dijo, aunque no dio un cronograma específico.
“Nuestros objetivos y planes dependen de eso”, dijo sobre una posible IPO. “Nuestro negocio es muy, muy saludable, muy fuerte, de alto crecimiento, de alto margen, y cuando llegue el momento adecuado será una gran empresa pública”.
About The Author
