En 2023, mientras estudiaban en la escuela de negocios de Harvard, los amigos Brian Elliott y Sid Pardeshi conocieron a los dueños de una pequeña panadería de Boston que querían una aplicación para que sus clientes hicieran pedidos. Habían previsto invertir US$ 300.000 y seis meses de trabajo en el proyecto, pero ambos se ofrecieron a resolverlo como parte de una consultoría universitaria.

No necesitaron seis meses. ChatGPT acababa de salir al mercado, y los dos advirtieron que podían aprovechar varios modelos de IA para acelerar el desarrollo. Así, crearon la aplicación en un solo fin de semana.

Esa fue la chispa que los llevó a fundar Blitzy, una empresa de programación con IA, en noviembre de 2023. Hoy, la IA de Blitzy está diseñada para resolver proyectos completos de ingeniería, como la creación de aplicaciones o sistemas. La herramienta puede analizar el código fuente de una empresa, elaborar un mapa de interacción entre sus distintos componentes y, posteriormente, planificar, escribir, probar y actualizar el código. Esa mirada sistémica le da a la IA una comprensión clara del contexto de cada fragmento de código, algo que, según sus fundadores, le permite a Blitzy resolver tareas grandes de manera autónoma.

Es una apuesta distinta de la de los agentes de programación con IA como Claude Code y Codex, que pueden buscar archivos, editar código y ejecutar comandos. Sin embargo, Elliott y Pardeshi sostienen que esas herramientas, aunque resultan útiles, todavía dependen en gran medida de la intervención humana y no entienden del todo cómo se integran los sistemas.

"Otras herramientas permiten que una persona reciba una bicicleta un poco más rápida. Nosotros somos como el piloto automático de un avión", afirma Brian Elliott, de 34 años, cofundador y director ejecutivo de Blitzy.

Blitzy no desarrolla su propia IA: coordina modelos como Gemini y GPT-5.5. Con el tiempo, crea un mapa estructurado de cómo encajan el código y las aplicaciones de una empresa. Eso le permite razonar sobre el sistema de manera integral y tomar decisiones de programación más informadas, de punta a punta.

Los inversores también compraron la idea. El martes, Blitzy anunció una recaudación de US$ 200 millones en una ronda liderada por Northzone, que la valuó en US$ 1.400 millones y contó con la participación de PSG, Battery Ventures y Liberty Mutual. La operación llegó tras una ronda inicial de US$ 4,4 millones en 2024, con aportes de Link Ventures, Bessemer, Flybridge, NFX, Picus y Asymmetric.

Sanjot Malhi, socio de Northzone y líder de la ronda más reciente, afirma que los desarrolladores incorporaron rápidamente Blitzy a su flujo de trabajo. Según explicó, muchos clientes ahora inician los proyectos los viernes para que Blitzy los ejecute durante el fin de semana y los ingenieros revisen los resultados el lunes. En un caso, un solo proyecto duró más de un mes y generó 500.000 líneas de código, que llegaron a producción sin ninguna edición manual, según Elliott.

Otro cliente había previsto un proyecto de modernización para actualizar su sistema, una tarea que habría requerido contratar a 300 ingenieros durante dos años, con un costo estimado de entre US$ 50 millones y US$ 60 millones anuales, explicó Malhi. Con Blitzy, la empresa completó el trabajo en seis semanas, sin sumar ni un solo ingeniero. "Esta es una de las opiniones más positivas que recibí de un cliente sobre cualquier producto en toda mi carrera", afirma Malhi. 

En las grandes organizaciones, el mismo código se reutiliza en miles de aplicaciones, afirma Pardeshi, director de tecnología de Blitzy, de 33 años. Sin embargo, los sistemas de IA no siempre tienen visibilidad sobre esas relaciones. Por eso, un cambio pequeño puede afectar en silencio a otros sistemas y, muchas veces, el problema aparece recién cuando el código entra en producción. Las alertas recientes refuerzan ese riesgo: por ejemplo, hubo informes sobre un deterioro en la calidad del código de Claude Opus 4.6, de Anthropic, mientras que expertos en ciberseguridad advierten que los desarrolladores que confían en estos modelos podrían no detectar fallas o defectos graves antes de la implementación.

Por supuesto, Anthropic, valuada en US$ 380.000 millones; OpenAI, valuada en US$ 852.000 millones; y Cursor, que acordó ser adquirida por SpaceX por US$ 60.000 millones, son rivales con enorme respaldo financiero y crecieron a un ritmo excepcional. Anthropic, por ejemplo, registró un avance sin precedentes: su tasa de ingresos anualizada superó los US$ 30.000 millones en abril, frente a los cerca de US$ 9.000 millones de fines de 2025. Blitzy, en comparación, todavía da sus primeros pasos. Sin embargo, Malhi no está preocupado. "Blitzy compite con todo, pero a la vez no compite con nada, porque nadie más puede hacer esto", afirma.

Elliott afirma que los paquetes iniciales de Blitzy van de US$ 1 millón a US$ 10 millones anuales, con un costo de US$ 0,20 por línea de código. La empresa rechazó revelar sus cifras de ingresos. Entre sus clientes figuran grandes compañías financieras y de seguros, entre ellas Builders FirstSource, uno de los mayores proveedores de materiales de construcción de Estados Unidos, con ventas netas por US$ 3.400 millones en 2025, y la consultora de software Galatea Associates, que trabaja con los principales bancos de inversión de Wall Street.

Enrique Ibarra, CIO de Grupo Nacional Provincial (GNP), una de las aseguradoras más grandes de México, afirma que, al principio, usar Blitzy fue todo un desafío. Los ingenieros tuvieron que aprender a estructurar eficazmente las indicaciones y a definir los requisitos del sistema con la ayuda de los fundadores de Blitzy. Aunque los desarrolladores se mostraron escépticos al comienzo, Ibarra asegura que se convencieron rápidamente al ver que el sistema resolvía el 95% del trabajo. "Algunos no esperaban ese nivel de calidad", comenta Ibarra.

La fascinación de Sid Pardeshi por el software empezó durante una pasantía en Nvidia, donde el director ejecutivo, Jensen Huang, distribuía con frecuencia artículos de investigación sobre el rápido avance de la IA. Para Pardeshi, fue una señal temprana de que las máquinas algún día construirían y gestionarían buena parte del mundo. Dejó la empresa en 2022, tras haber acumulado 25 patentes en las primeras formas de IA generativa, para cursar una doble maestría en negocios e ingeniería en Harvard. Ahí conoció a Elliott, un exjefe de Estado Mayor del Ejército de Estados Unidos que antes había fundado dos startups, entre ellas un servicio de prueba de anillos de compromiso a domicilio y una plataforma de terapia basada en chatbots.

Elliott sostiene que si la IA puede crear software casi por sí sola, las empresas podrán encarar problemas mucho más ambiciosos y hacerlo con una velocidad inédita.

"Cuando lográs diseñar y construir un sistema capaz de generar resultados de forma autónoma, estás impulsando el PBI", afirma Elliott. “Ese es un mundo en el que vale la pena vivir, y esa es una misión a la que vale la pena dedicar la vida”, cierra.

*Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com.