Creatividad, sistemas de IA y TrueFoundry con Nikunj Bajaj

Hay un tipo concreto de fundador que no construye impulsado por la oportunidad, sino a partir de una experiencia intensamente vivida. Nikunj Bajaj, cofundador y CEO de TrueFoundry, pertenece a esa clase de fundadores. En una conversación reciente en el podcast de Arden Labs, repasó toda la trayectoria de su viaje: desde su infancia en Calcuta y el logro de superar una de las pruebas de acceso más competitivas de la India, hasta pasar el confinamiento de la pandemia sobre un colchón en una habitación junto a sus dos cofundadores, ideando la empresa que con el tiempo se convertiría en TrueFoundry.

Es una historia cuya escucha completa premia la paciencia.

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De Calcuta al IIT, y del IIT a Berkeley

Nikunj creció en un hogar humilde y centrado de Calcuta, un tipo de crianza que él describe como estable y constante: la misma casa, los mismos amigos y el mismo barrio durante años. Según reconoce él mismo, no era alguien que hubiera soñado de pequeño con entrar en el IIT. La idea le llegó de forma gradual, a través de conversaciones con personas que habían recorrido ese camino y mediante un interés creciente por la ingeniería y las matemáticas.

Lo que vino a continuación fueron dos años de intensa preparación para la prueba de acceso a los IIT de la India. Medio millón de estudiantes se presentan al examen cada año. Unos pocos miles consiguen plaza. Nikunj fue uno de ellos.

En el IIT Kharagpur, el más antiguo y grande de los IIT, eligió la rama de ingeniería de instrumentación, atraído por la robótica y la promesa de construir cosas que se movieran y respondieran al entorno. Fuera de las aulas, hizo exactamente eso. Su equipo construyó un vehículo terrestre autónomo y se convirtió en el primer grupo de la India en representar al país en una competición de robótica en Estados Unidos. Fue su primer viaje a América. 

A continuación realizó una estancia de prácticas en UC Berkeley, conseguida gracias a las recomendaciones de investigación de sus mentores en Israel y la India. Esas prácticas lo cambiaron todo. Su trabajo de investigación avanzó tan bien que su tutor lo invitó a regresar para cursal el máster. Allí también conoció a su esposa, que había llegado a través del mismo programa: la compañera de piso de ella era la compañera de laboratorio de él. Unas solas prácticas, reflexiona, resolvieron tanto su carrera como su vida personal.

Los años en Meta y la idea que lo inició todo

Tras completar su máster en Berkeley en 2014, Nikunj se incorporó a Reflektion, una empresa de IA enfocada en el sector del comercio electrónico, como uno de sus primeros ingenieros de machine learning. A lo largo de tres años y medio ascendió hasta liderar el equipo de ML y desarrolló una plataforma interna para desarrolladores de machine learning, lo que supuso su primer contacto real con el problema de infraestructura al que más tarde dedicaría su carrera.

Luego llegó Meta.

En Meta, Nikunj trabajó en el equipo de conversational AI en una época en la que la compañía apostaba con fuerza por los modelos basados en transformers, la misma tecnología que más adelante impulsaría ChatGPT y la ola de la IA generativa. Sin embargo, más allá de la experiencia técnica, lo que se le quedó grabado fue la realidad operativa de la plataforma interna de ML de Meta.

"Como desarrollador individual en Meta, podía crear un modelo de machine learning y desplegarlo en 10.000 nodos por mí mismo sin depender de nadie más", compartió en el podcast. Fuera de Meta, ese tipo de capacidad sencillamente no existía en el ecosistema de la nube pública. Las empresas estaban construyendo aplicaciones de machine learning sobre arquitecturas fragmentadas y paralelas: una para software, otra para ML y, cada vez más, una tercera para IA generativa. La ineficiencia resulta evidente para cualquiera que hubiera visto la alternativa.

Esa observación se convirtió en la hipótesis fundacional de TrueFoundry: que el machine learning alcanzaría eventualmente un punto de inflexión en el que las empresas necesitarían con urgencia una plataforma de infraestructura unificada y verticalizada, muy parecida a la que Meta había construido internamente. La cuestión no era si sucedería, sino cuándo.

Una pandemia, un giro estratégico y un nuevo comienzo

Antes de TrueFoundry estuvo Enthire. A principios de 2020, Nikunj y sus dos cofundadores —Abhishek, que también había estado en Meta, y Anurag, que había estado utilizando machine learning para desarrollar estrategias de trading en WorldQuant— dejaron sus empleos para resolver un problema diferente: la ineficiencia de las entrevistas técnicas de selección de personal.

El momento elegido, como dice Nikunj, no pudo ser peor (¡o más esclarecedor!). Llegaron a Bangalore en marzo de 2020, pocos días antes de que la India se declarara en confinamiento. Sin ningún otro lugar a donde ir, los tres terminaron compartiendo una única habitación en el piso de dos dormitorios de un amigo durante meses, desplegando colchones en el suelo y creando una empresa desde cero.

Enthire creció. En un año contaban con entre 40 y 50 clientes y habían sido aceptados en Y Combinator. Sin embargo, una conversación decisiva con su socio de YC —alguien que había dedicado cuatro años y más de 35 millones de dólares a crear una empresa notablemente similar antes de incorporarse a YC— les dio la validación honesta que necesitaban oír: el modelo de negocio tenía un techo que no podrían traspasar. Requería demasiada operativa, era demasiado de nicho y no encajaba del todo con tres fundadores de perfil marcadamente técnico.

Tomaron la decisión de salir del negocio —que fue adquirido por una gran empresa india— y volvieron a empezar de cero. Lo que vino después fue TrueFoundry, fundamentada en la visión sobre infraestructura que Nikunj y Abhishek conservaban desde su etapa en Meta.

Construyendo la plataforma que el mundo empresarial necesitaba

TrueFoundry se fundó a finales de 2021, más de un año antes de que ChatGPT convirtiera la IA generativa en un tema de conversación generalizado. Esa ventaja inicial fue de enorme importancia. Dado que la plataforma se diseñó desde el principio tomando la arquitectura de Meta como referencia, trataba la IA generativa como un caso particular del machine learning, y el machine learning como un caso particular del software. Por ello, ya estaba preparada para soportar cargas de trabajo de modelos de lenguaje de gran tamaño cuando el mercado pasó a demandar exactamente eso de forma repentina.

"Cuando se lanzó ChatGPT, no tuvimos que realizar cambios arquitectónicos fundamentales", señaló Nikunj. "Pensábamos en machine learning y este admitía LLM por defecto".

Su primer gran cliente empresarial fue una de las compañías farmacéuticas más grandes del mundo. Desde entonces, TrueFoundry ha crecido hasta contar con un equipo de cerca de 100 personas repartidas entre el Área de la Bahía de San Francisco, Boston, Bangalore y Londres. El producto se ha ampliado desde su plataforma original de despliegue de IA —que permite a las empresas ejecutar modelos y agentes personalizados en su propia infraestructura— para incluir una pasarela de IA (AI Gateway), un plano de control unificado que se sitúa en medio de cada llamada a API que una empresa realiza a sus modelos, agentes y servidores MCP.

Esta pasarela aplica controles de gobernanza, cumplimiento normativo y costes. Ofrece una observabilidad completa a lo largo de toda la infraestructura de IA. Además, se ejecuta en 17 regiones a nivel global, alcanzando una disponibilidad superior al 99,99 % con una latencia inferior a cinco milisegundos y gestionando decenas de miles de solicitudes por segundo para aplicaciones críticas en producción.

Lo que le diría a su yo más joven

Al preguntarle qué consejo se daría a sí mismo al inicio de este viaje, la respuesta de Nikunj fue característicamente pragmática.

Haz el trabajo menos vistoso y hazlo de forma excepcional.

"A menudo, cuando trabajamos en problemas interesantes, disfrutamos. Y cuando el trabajo se vuelve un poco menos estimulante, empezamos a cuestionarlo todo", afirmó. "Mi consejo es: hagas lo que hagas, hazlo tan bien que te sientas orgulloso de ese trabajo en sí mismo, incluso si la tarea no era interesante".

El efecto acumulativo de ese enfoque, sostiene, suele subestimarse. La gente se da cuenta de una ejecución de primer nivel, incluso en las tareas más mundanas. Esas son las personas que más tarde querrán volver a trabajar contigo. Tu crecimiento personal y tu entorno crecen de la mano.

Se trata, en muchos sentidos, de la filosofía que ha guiado cada capítulo de su historia: desde dos años de silenciosa preparación en Calcuta, pasando por la elección de un máster frente a un salario de seis cifras, la reconstrucción desde cero tras Enthire, hasta dedicar un año entero a trabajar plenamente en la infraestructura antes de que TrueFoundry procesara su primera carga de trabajo en producción.

La visión a largo plazo, ejecutada con constancia, suele dar sus frutos.

Escucha la conversación completa con Nikunj Bajaj en el podcast de Arden Labs, disponible ya en Spotify y Apple Podcasts.