Emergent.sh es uno de los mejores AI plataformas para convertir conceptos en software completo y listo para producción sin necesidad de un gran equipo de ingeniería.
Fundada por los hermanos Jha, Emergent.sh ofrece una suite sólida donde agentes especializados manejan la arquitectura backend, el código frontend y la implementación para ofrecer aplicaciones confiables y escalables.
A la cabeza de esta tecnología está Mukund Jha, cofundador y director ejecutivo de Emergent.sh.
Con formación en ingeniería de Columbia, puestos en Google y cofundador del unicornio Dunzo, Mukund ha convertido sus habilidades en escala y confiabilidad en una herramienta para una gestión eficiente. AI desarrollo de software.
Escuchémoslo y tratemos de obtener información valiosa de su experiencia en la industria.
¿Puedes contarnos sobre tu trayectoria desde que te graduaste en Ingeniería en Columbia hasta que te convertiste en ingeniero de Google, luego cofundaste Dunzo y ahora creaste Emergent.sh? ¿Qué experiencias moldearon tu visión del desarrollo basado en IA?
Empecé estudiando ingeniería en Columbia, donde formé mis bases en sistemas, software y pensamiento de producto. Después, me uní a Google, lo que transformó por completo mi forma de pensar sobre la escala, la fiabilidad y la artesanía.
Más tarde, cuando cofundé y ayudé a escalar Dunzo, tuve un lugar en primera fila para ver lo que se necesita para construir para millones de usuarios con restricciones desordenadas del mundo real, iteración rápida y diseño de sistemas que no se rompen bajo la escala.
Todas esas experiencias moldearon Emergent. Quería aprovechar el rigor de las grandes tecnológicas, la velocidad de ejecución de las startups y los problemas que había vivido personalmente, y construir una AI plataforma que permite a cualquier persona crear software de producción sin necesidad de un gran equipo de ingeniería.
Usted y su hermano gemelo Madhav fundaron Emergent Labs juntos: ¿cómo influye esta asociación única en su enfoque para construir la empresa y cuáles son las ventajas de tener un cofundador que's ¿También tu hermano?
Crear una empresa con mi hermano gemelo Madhav es, sin duda, un superpoder. Hemos codificado juntos desde niños, así que la confianza, la abreviatura y la sintonía son naturales.
No hay ego, no se pierde tiempo en política; nos movemos rápido, discrepamos productivamente y nos exigimos altos estándares. Cuando se construye algo tan ambicioso como... multi-agente AI infraestructuraTener ese nivel de confianza y velocidad en un cofundador hace una gran diferencia.
A partir de su experiencia al escalar Dunzo desde una startup a una empresa de mil millones de dólares respaldada por Google y Reliance, ¿qué lecciones aplicó al crear Emergent.sh?'s ¿Arquitectura y modelo de negocio?
En Dunzo, aprendí que los productos reales viven o mueren no por las demostraciones, sino por la confiabilidad, la velocidad y los resultados para el usuario.
Entonces, con Emergent, diseñamos para la producción desde el primer día, incluida la observabilidad, automatización de infraestructura, CI/CD, modelado de datos adecuado, todo.
También adoptamos la filosofía Dunzo de formar equipos de ingeniería eficientes y de alto rendimiento. No se trata de tener 100 ingenieros, sino de contar con la plataforma adecuada que multiplique el rendimiento de un equipo pequeño. Emergent es básicamente esa filosofía convertida en un producto.
Explíquenos qué hace que Emergent.sh sea fundamentalmente diferente de los típicos “AI “asistentes de codificación” – qué's ¿Cuál es tu filosofía central detrás de la plataforma?
La mayoría de las herramientas te ayudan mientras codificas. Emergent está diseñado para codificar por ti, de principio a fin.
Nuestra filosofía es que el usuario debe comunicar intenciones y restricciones, y el sistema debe manejar la arquitectura, el código, la infraestructura, las implementaciones y la iteración.
No es un asistente de programación. Es un ingeniero de software agente.
La mayoría de las AI Las herramientas de desarrollo se centran principalmente en la generación de frontend y las maquetas de interfaz de usuario. ¿Por qué decidieron priorizar la creación de una infraestructura backend robusta y luego abordar el diseño frontend?'s ¿Cuál es la ventaja estratégica de este enfoque?
Todos los demás empezaron generando frontends y maquetas atractivas. Nosotros fuimos en la dirección opuesta: primero construimos una infraestructura backend sólida.
¿Por qué? Porque las aplicaciones reales fallan en la autenticación. diseño de bases de datos, integraciones, escalabilidad, implementaciones, no en botones y colores.
Al resolver primero los aspectos más complejos y técnicos, garantizamos que todo lo creado en Emergent esté listo para producción. El perfeccionamiento del frontend se vuelve fácil una vez que las bases son sólidas.
Has mencionado que Emergent es el “mundo's La primera plataforma de codificación con un ambiente verdaderamente agente. ¿Podría explicar qué significa «agentic» en la práctica y cómo su arquitectura multiagente funciona de manera diferente a los enfoques de modelo único?
Cuando digo que Emergent es una agencia, quiero decir que se comporta literalmente como un equipo de personas autónomas. AI ingenieros
Contamos con agentes especializados, uno para entender la intención, otro para diseñar el sistema, otros para el backend, frontend, pruebas, infraestructura, implementación, control de calidad; todos coordinándose entre sí.
Esto es fundamentalmente diferente de las herramientas de modelo único que requieren que un LLM lo haga todo. Nuestra arquitectura refleja el funcionamiento real de los equipos de ingeniería, lo que hace que los resultados sean mucho más fiables.
Con más de 10 000 aplicaciones creadas durante su fase alfa y una clasificación n.° 2-3 en el banco de pruebas SWE-Bench, ¿qué...'s ¿Cuál es su visión para democratizar el desarrollo de software? ¿Hacia dónde cree que se dirigirá en los próximos 2-3 años?
Durante nuestra fase alfa, se crearon más de 10 000 aplicaciones. Esto confirmó la idea de que existe una gran demanda de una plataforma que permita a cualquier persona, incluyendo fundadores, equipos y creadores, convertir sus ideas en software real y listo para usar.
Mi visión es que en los próximos 2 o 3 años, millones de personas crearán aplicaciones sin necesidad de programar. El software se volverá conversacional, iterativo y accesible.
Estamos construyendo los rieles para ese futuro.
¿Cómo se diferencia Emergent.sh de plataformas consolidadas como Lovable, Bolt, Cursor y GitHub Copilot? ¿Qué ventajas específicas ofrece su plataforma que estas herramientas centradas en el frontend simplemente no pueden igualar?
Estas herramientas son excelentes, pero se centran principalmente en la generación de frontend o en flujos de trabajo de sugerencia de código.
Emergent es una solución completa, de producción prioritaria y con agencia.
No nos detenemos en los prototipos; diseñamos el backend, modelamos los datos, generamos las API, construimos el frontend, configuramos la infraestructura, ejecutamos pruebas e implementamos todo.
Es la diferencia entre "Aquí tienes algo de código" y "Aquí está tu aplicación lista para producción y en funcionamiento".
Muchos competidores se quedan en los prototipos o requieren una extensa codificación manual tras la generación inicial. ¿Cómo resuelve Emergent.sh el problema de la "última milla" de implementar aplicaciones listas para producción?
La mayoría de las AI Las herramientas de desarrollo generan algo que parece una aplicación pero aún necesita semanas de ingeniería antes de que realmente funcione.
Creamos agentes que manejan todo lo que sucede después de la generación del código: migraciones, configuración de infraestructura, CI, implementación, validación, monitoreo.
Nuestro objetivo es simple: cuando desarrollas en Emergent, tu idea termina siendo una aplicación activa y funcional, no una carpeta de código en tu computadora portátil.
Ha recaudado entre 6 y 10 millones de dólares de Together Fund y su objetivo es una valoración de 100 millones de dólares. En un mercado tan concurrido... AI espacio de desarrollo, qué's ¿Cuál es su propuesta de venta única que justifica esta ambiciosa valoración?
Los inversores se fijan en tres cosas:
- Clara diferenciación de productos: somos la única plataforma enfocada en resultados agentes, completos y listos para producción.
- Velocidad de ejecución y tracción: nuestra tracción alfa y el crecimiento de ARR fueron señales fuertes.
- Categoría potencial: Estamos construyendo el sistema operativo para software generado por IA.
If AI Si realmente va a construir la próxima ola de aplicaciones, Emergent necesita existir y los inversores apuestan por esa convicción.
Mencionaste que más AI Próximamente se incorporarán nuevos modelos a la plataforma. ¿Cómo prevé que estos nuevos modelos faciliten aún más la programación y qué funciones específicas le entusiasma presentar?
Estamos agregando modelos más especializados porque las diferentes partes de la creación de aplicaciones requieren diferentes puntos fuertes.
Algunos modelos son excelentes para razonar y planificar; otros son mejores en la generación de código estructurado; otros se destacan en la refactorización o la interpretación.
A medida que agregamos nuevos modelos, Emergent se vuelve más rápido, más confiable y capaz de generar aplicaciones cada vez más complejas con menos entradas del usuario.
Con avances en AI modelos de razonamiento como OpenAI's o1 y Claude's últimas iteraciones, ¿cómo se posiciona Emergent.sh para integrar estos modelos más sofisticados en su marco de múltiples agentes?
Nuestra arquitectura multiagente es inherentemente independiente del modelo.
Eso significa que podemos conectar la serie o de OpenAI para la planificación y usar Claude para razonamiento de contexto largoy dependen de modelos más pequeños para la generación de código de rutina, todo en la misma tubería.
Esto nos brinda la mejor relación costo-calidad y al mismo tiempo amplía los límites de lo que la ingeniería de software autónoma puede hacer.
De cara a 2026, ¿cuáles considera que son los mayores desafíos técnicos en el desarrollo impulsado por IA y cómo se prepara Emergent.sh para abordarlos?
En los próximos años los problemas más difíciles serán:
Estamos resolviendo estos problemas mediante bucles de verificación, pruebas automatizadas, primitivas de infraestructura sólidas y una mejor observabilidad en los sistemas generados.
AI generará más código que humanos pronto, pero el desafío es mantener ese código confiable.
Como alguien que's Hemos creado productos para millones de usuarios. ¿Qué consejo le darías a la comunidad AIMOJO? AI entusiastas, vendedores afiliados y emprendedores que quieran aprovechar AI ¿Herramientas como Emergent.sh para construir sus propios productos?
Mi consejo es simple: empieza a construir. No esperes las ideas perfectas ni el momento perfecto.
Use AI Herramientas como Emergent para validar ideas en días, no meses. Entrega rápida, recopila retroalimentación, itera. Y concéntrate en los resultados resolviendo un problema real para un usuario real. Quienes triunfan en esta nueva era son quienes tratan AI como palanca, no como magia.
Al concluir esta interesante charla con Mukund Jha, es evidente que Emergent.sh se destaca como más que una AI herramienta; es un elemento clave para que los fundadores creen software de producción completo sin escribir código.
La visión de Mukund para una plataforma que convierta la intención humana en aplicaciones confiables y escalables es inspiradora y revela mucho sobre el futuro de la ingeniería impulsada por IA.
Gracias por unirse a nosotros y esperamos que esta discusión lo motive a explorar cómo inteligencia artificial Puede acelerar el recorrido de su producto.
Manténgase atento a más actualizaciones a medida que Emergent.sh continúa creciendo y redefiniendo cómo creamos software a nivel mundial.
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