Shay Levi, CEO y cofundador de Unframe – Serie de entrevistas

Shay Levi es el cofundador y CEO de Unframe, una empresa que redefine la inteligencia artificial empresarial con soluciones escalables y seguras. Anteriormente, cofundó Noname Security y lideró la empresa hasta su adquisición por Akamai por $500M en solo cuatro años. Un innovador comprobado en ciberseguridad y tecnología, se especializa en construir soluciones transformadoras.

Unframe es una plataforma de inteligencia artificial empresarial integral con sede en Cupertino, California, que permite a las empresas llevar cualquier caso de uso de inteligencia artificial único a la vida en cuestión de horas, en lugar de meses. A través de su enfoque de Blueprint, Unframe colabora con grandes empresas a nivel mundial para implementar soluciones en áreas como la observabilidad, la abstracción de datos, los agentes inteligentes y la modernización. Unframe utiliza un modelo de precios basado en resultados, lo que permite a los clientes experimentar y evolucionar cualquier solución que deseen, sin riesgos. Unframe es agnóstico con respecto a los modelos de lenguaje grande y no requiere afinamiento o entrenamiento, lo que cambia fundamentalmente lo que es posible para las grandes empresas que buscan soluciones de inteligencia artificial escalables y listas para usar.

El 3 de abril de 2025, Unframe salió de la clandestinidad con $50M para transformar la implementación de inteligencia artificial empresarial.

Después de la exitosa salida de Noname Security a Akamai, ¿qué te motivó a lanzar Unframe, y qué brecha identificaste en el espacio de inteligencia artificial empresarial que hizo que fuera el momento y la oportunidad adecuados?

En realidad, me fui de Noname antes de que comenzaran las conversaciones de adquisición. Lo que vi fue una gran ola que se avecinaba, los CIO estaban bajo presión para adoptar la inteligencia artificial rápidamente, pero las herramientas disponibles para ellos simplemente no estaban listas para ser utilizadas por empresas. Estaban o bien ensamblando soluciones de punto con ninguna gobernanza, o esperando a que los equipos internos construyeran desde cero. Ningún camino escalaba, y ambos introducían riesgos.

ESA fue la señal. Me di cuenta de que las empresas no necesitaban solo acceso a la inteligencia artificial, sino una plataforma que les diera control, velocidad y flexibilidad al mismo tiempo. Eso es lo que llevó a Unframe.

Noname Security fue pionera en la ciberseguridad de API. ¿Cómo ha influido tu experiencia en la construcción de una empresa enfocada en la seguridad en el enfoque que estás adoptando con Unframe?

La seguridad está en nuestro ADN. En Noname, aprendimos que la innovación sin gobernanza conduce rápidamente al riesgo. Esa lección se aplica directamente a la inteligencia artificial. Desde el primer día en Unframe, hemos incorporado las barreras de seguridad adecuadas, como el manejo seguro de datos, la transparencia de los modelos y el acceso basado en roles, para que las empresas puedan innovar sin introducir nuevas vulnerabilidades.

También somos muy conscientes de cómo se rompen las cosas a escala. Así que, mientras Unframe permite a los equipos moverse rápidamente, hemos diseñado la plataforma teniendo en cuenta la complejidad empresarial, ya sea al gestionar flujos de datos, hacer cumplir la normativa o integrarse con sistemas heredados.

¿Hubo algún dolor común en las empresas en el espacio de seguridad de API que ayudara a informar tu visión para la adopción de inteligencia artificial?

Definitivamente. En Noname, vimos lo desafiante que era para las empresas obtener visibilidad y control en sus entornos. Las API en la sombra, las herramientas inconsistentes y los equipos aislados creaban riesgos operativos reales y ralentizaban todo.

Con la inteligencia artificial, estamos viendo el mismo patrón repetirse. Cada equipo quiere moverse rápidamente, pero sin la estructura adecuada, se produce fragmentación, duplicación y puntos ciegos. Esa experiencia ha influido en nuestro pensamiento con Unframe. Queremos dar a las empresas una forma de adoptar la inteligencia artificial de manera unificada, segura y que funcione en realidad a través de equipos y sistemas, no solo en bolsillos aislados.

Unframe está ganando tracción con grandes empresas y logró ingresos anuales de millones de dólares en solo un año, ¿cómo lograste este nivel de adopción tan rápido?

No seguimos la ruta tradicional de experimentación lenta o pilotos limitados. Desde el primer día, estuvimos en el mercado, asociándonos con empresas globales en proyectos de alto impacto y casos de uso reales. Estos no eran casos de uso aislados, sino iniciativas estratégicas vinculadas a partes fundamentales del negocio. Eso es lo que nos ganó la confianza y ayudó a Unframe a convertirse en un socio estratégico en múltiples dominios, no solo un proveedor. Cuando se entregan resultados reales rápidamente, la adopción sigue.

Puedes hablarnos más sobre cómo Unframe reduce la implementación de inteligencia artificial de meses a horas?

Hemos construido cientos de bloques técnicos profundos en la plataforma Unframe. Cuando se implementa una nueva solución, no comienza desde cero, sino que se personaliza a través de un plan que asigna esos componentes a las necesidades específicas del usuario. Esa es la forma en que reducimos la implementación de meses a horas.

Háblanos más sobre el enfoque de Blueprint, ¿qué lo hace único y por qué es tan poderoso para los casos de uso de inteligencia artificial empresarial?

El enfoque de Blueprint es cómo entregamos soluciones de inteligencia artificial personalizadas a escala, sin comenzar desde cero. Cada plan traza la lógica, los componentes, los flujos de trabajo y las barreras de seguridad para un caso de uso específico, configurando la biblioteca de bloques técnicos de nuestra plataforma. Es cómo combinamos velocidad y precisión a escala.

Unframe se posiciona como agnóstico con respecto a los modelos de lenguaje grande y no requiere afinamiento de modelos. ¿Por qué fue importante para ti evitar la necesidad de entrenar modelos personalizados?

Porque la mayoría de las empresas no necesitan modelos personalizados, necesitan resultados personalizados. En el momento en que comienzas a afinar, te estás bloqueando en un proveedor específico, aumentando los costos y creando una carga de mantenimiento que la mayoría de las organizaciones no están preparadas para manejar.

Diseñamos Unframe para trabajar con modelos modernos existentes de una manera que aún entrega resultados personalizados y de alta calidad, sin la complejidad. Al permanecer agnóstico con respecto a los modelos de lenguaje grande, damos a las empresas flexibilidad, un tiempo más rápido para obtener valor y la capacidad de evolucionar a medida que cambia el paisaje de los modelos. El objetivo no es entrenar modelos, es resolver problemas. Y puedes hacerlo increíblemente bien sin tocar el afinamiento.

¿Cuál es el papel de la interacción de lenguaje natural en la plataforma de Unframe, y hasta dónde puede llegar en reemplazar las interfaces de usuario tradicionales?

El lenguaje natural es un poderoso punto de entrada, hace que la inteligencia artificial sea instantáneamente accesible para los usuarios empresariales, sin necesidad de capacitación o calentamiento técnico. Eso es especialmente importante cuando se trabaja con empresas globales y fuerzas laborales distribuidas en diferentes países, roles y lenguajes. Una interfaz de estilo chat ayuda a nivelar el campo de juego.

Pero cada caso de uso de Unframe es diferente, y la interfaz debe adaptarse a la tarea. A veces eso significa un chat de lenguaje natural, otras veces es una tabla dinámica, un panel interactivo o una interfaz de generación de contenido, lo que mejor se adapte al flujo de trabajo y al resultado que estamos resolviendo.

No vemos el lenguaje natural como un reemplazo de las interfaces de usuario tradicionales, sino como una capa que elimina la fricción donde importa. El objetivo es hacer que el software se sienta intuitivo, flexible y personalizado, no solo para el usuario, sino para el problema que están tratando de resolver.

¿Qué lecciones de escalar Noname Security a una valoración de más de $1B y una adquisición de $450M estás aplicando en Unframe?

Enfócate en resolver problemas reales y urgentes, y hazlo con una ejecución de nivel empresarial desde el primer día. En Noname, aprendimos que la escala proviene de la confianza, y la confianza proviene de entregar resultados rápidos sin cortar esquinas. En Unframe, estamos aplicando la misma mentalidad: moverse rápidamente, construir de manera segura y mantenernos enfocados en el cliente de manera implacable.

Como fundador repetido, ¿cuál es tu enfoque para construir equipos de liderazgo y cultura de empresa en entornos de crecimiento hiper-rápido?

En entornos de crecimiento hiper-rápido, no tienes el lujo de descubrir las cosas lentamente, así que necesitas personas a tu alrededor que no solo sean excelentes en lo que hacen, sino que también prosperen en la ambigüedad y se muevan con urgencia. Para mí, construir un equipo de liderazgo comienza con la confianza, la claridad y los valores compartidos. Todos deben estar alineados en hacia dónde vamos, y comprometidos por igual con poseer su parte del viaje.

La cultura es lo mismo. No se trata de mesas de ping-pong, se trata de cómo tomas decisiones cuando las cosas se ponen difíciles. En Unframe, hemos sido intencionales al crear una cultura de propiedad, ritmo y honestidad. Nos movemos rápidamente, escuchamos con atención y nos empujamos mutuamente a ser mejores cada día. Ese tipo de cultura no solo sobrevive al crecimiento hiper-rápido, lo impulsa.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Unframe.