La IA está obligando a la industria de datos a consolidarse, pero esa no es toda la historia

La industria de datos está al borde de una transformación drástica.

El mercado se está consolidando. Y si el flujo de operaciones de los últimos dos meses sirve de indicador —con la compra de Neon por parte de Databricks por 1.000 millones de dólares y la adquisición de Informatica, empresa de gestión de la nube, por parte de Salesforce por 8.000 millones de dólares— , se está gestando un impulso para más.

Las empresas adquiridas pueden variar en tamaño, antigüedad y área de enfoque dentro del conjunto de datos, pero todas tienen algo en común: se compran con la esperanza de que la tecnología adquirida sea la pieza clave para que las empresas adopten la IA.

A nivel superficial, esta estrategia tiene sentido.

El éxito de las empresas de IA y sus aplicaciones depende del acceso a datos subyacentes de calidad. Sin ellos, simplemente no hay valor, una creencia compartida por los inversores de capital riesgo empresariales. En una encuesta de TechCrunch realizada en diciembre de 2024, los inversores de capital riesgo empresariales afirmaron que la calidad de los datos era un factor clave para que las startups de IA destacaran y tuvieran éxito. Y aunque algunas de las empresas involucradas en estos acuerdos no son startups, la opinión sigue vigente.

Gaurav Dhillon, ex cofundador y director ejecutivo de Informatica y actual presidente y director ejecutivo de la empresa de integración de datos SnapLogic, se hizo eco de esto en una entrevista reciente con TechCrunch.

“Se está produciendo un cambio radical en la gestión y el flujo de datos en la empresa”, afirmó Dhillon. “Si se quiere aprovechar el imperativo de la IA, es necesario rediseñar significativamente las plataformas de datos. Y creo que aquí es donde se observan todas estas adquisiciones de datos, ya que son la base de una sólida estrategia de IA”.

Pero ¿es esta estrategia de absorber empresas creadas antes de un mundo post-ChatGPT la forma de aumentar la adopción de la IA empresarial en el mercado actual, en rápida innovación? No está claro. Dhillon también tiene dudas.

“Nadie nació en la IA; eso solo tiene tres años”, dijo Dhillon, refiriéndose al mercado actual de IA tras ChatGPT. “Para una empresa grande, ofrecer innovaciones de IA que reimaginan la empresa, en particular la empresa agéntica, requerirá una reestructuración profunda para lograrlo”.

La industria de datos se ha convertido en una red extensa y fragmentada durante la última década, lo que la hace propicia para la consolidación. Solo necesitaba un catalizador. Solo entre 2020 y 2024, se invirtieron más de 300 000 millones de dólares en startups de datos en más de 24 000 operaciones, según datos de PitchBook.

La industria de datos no fue inmune a las tendencias observadas en otras industrias como SaaS, donde el auge de riesgo de la última década dio como resultado que numerosas empresas emergentes recibieran financiación de capitalistas de riesgo que solo se enfocaban en un área específica o, en algunos casos, estaban construidas en torno a una característica única.

El estándar actual de la industria de agrupar una serie de diferentes soluciones de gestión de datos, cada una con su propio enfoque específico, no funciona cuando desea que la IA explore sus datos para encontrar respuestas o crear aplicaciones.

Es lógico que las grandes empresas busquen adquirir startups que puedan aprovechar y cubrir las carencias existentes en su conjunto de datos. Un ejemplo perfecto de esta tendencia es la reciente adquisición de Census por parte de Fivetran en mayo, que, sí, se hizo en nombre de la IA .

Fivetran ayuda a las empresas a migrar sus datos de diversas fuentes a bases de datos en la nube. Durante sus primeros 13 años de actividad, no permitía a sus clientes migrar estos datos de vuelta desde dichas bases de datos, que es precisamente lo que ofrece Census. Esto significa que, antes de esta adquisición, los clientes de Fivetran necesitaban trabajar con una segunda empresa para crear una solución integral.

Para ser claros, esto no pretende menospreciar a Fivetran. En el momento del acuerdo, George Fraser, cofundador y director ejecutivo de Fivetran, declaró a TechCrunch que, si bien transferir datos dentro y fuera de estos almacenes parece ser la misma moneda, no es tan sencillo; la empresa incluso intentó, y abandonó, una solución interna para este problema.

“Técnicamente hablando, si observas el código subyacente de estos servicios, en realidad son bastante diferentes”, dijo Fraser en aquel momento. “Para lograrlo, hay que resolver un conjunto de problemas muy distinto”.

Esta situación ilustra cómo se ha transformado el mercado de datos en la última década. Para Sanjeev Mohan, exanalista de Gartner y actual director de SanjMo, su propia firma de asesoría en tendencias de datos, este tipo de escenarios son un importante impulsor de la actual ola de consolidación.

“Esta consolidación se debe a que los clientes están hartos de la multitud de productos incompatibles”, afirmó Mohan. “Vivimos en un mundo muy interesante con muchas soluciones de almacenamiento de datos diferentes: se puede usar código abierto, se puede recurrir a Kafka, pero el único aspecto en el que hemos fallado son los metadatos. Decenas de estos productos capturan metadatos, pero para que funcionen, se superponen”.

El mercado en general también influye, afirmó Mohan. Las startups de datos tienen dificultades para captar capital, añadió, y una salida es mejor que tener que liquidar o endeudarse. Para los compradores, añadir funciones les ofrece una mejor política de precios y una ventaja frente a sus competidores.

“Si Salesforce o Google no adquieren estas empresas, es probable que sus competidores sí lo hagan”, declaró Derek Hernandez, analista senior de tecnología emergente de PitchBook, a TechCrunch. “Actualmente se están adquiriendo las mejores soluciones. Incluso con una solución galardonada, no sé si la perspectiva de mantenerse en el mercado privado sea superior a la de recurrir a un comprador más grande”.

Esta tendencia ofrece grandes beneficios a las startups que son adquiridas. El mercado de capital riesgo está ávido de salidas y el actual período de calma para las IPOs no les ofrece muchas oportunidades. Ser adquirida no solo les proporciona esa salida, sino que, en muchos casos, les da a estos equipos fundadores el espacio para seguir creciendo.

Mohan estuvo de acuerdo y agregó que muchas empresas emergentes de datos están sintiendo los dolores del mercado actual con respecto a las salidas y la lenta recuperación de la financiación de riesgo.

“En este momento, la adquisición ha sido una estrategia de salida mucho más favorable para ellos”, dijo Hernández. “Así que creo que ambas partes están muy motivadas para llegar a buen puerto en estos asuntos. Y creo que Informatica es un buen ejemplo de ello, ya que, incluso con una pequeña reducción respecto a lo que Salesforce les proponía el año pasado, sigue siendo, según su junta directiva, la mejor solución”.

Pero aún persiste la duda de si esta estrategia de adquisición logrará los objetivos de los compradores.

Como señaló Dhillon, las empresas de bases de datos que se están adquiriendo no fueron necesariamente diseñadas para adaptarse fácilmente al cambiante mercado de la IA. Además, si la empresa con los mejores datos triunfa en el mundo de la IA, ¿tendría sentido que las empresas de datos e IA fueran entidades separadas?

“Creo que gran parte del valor reside en fusionar a las principales empresas de IA con las de gestión de datos”, afirmó Hernández. “No sé si una empresa de gestión de datos independiente tenga incentivos para seguir así y, en cierto modo, actuar como intermediario entre las empresas y las soluciones de IA”.