A IA está forçando a indústria de dados a se consolidar — mas essa não é toda a história

O setor de dados está à beira de uma transformação drástica.

O mercado está se consolidando. E se o fluxo de negócios dos últimos dois meses servir de indicador — com a Databricks comprando a Neon por US$ 1 bilhão e a Salesforce abocanhando a empresa de gerenciamento de nuvem Informatica por US$ 8 bilhões — o ímpeto para mais negócios está crescendo.

As empresas adquiridas podem variar em tamanho, idade e área de foco dentro da pilha de dados, mas todas têm uma coisa em comum: estão sendo compradas na esperança de que a tecnologia adquirida seja a peça que faltava para que as empresas adotem a IA.

Superficialmente, essa estratégia faz sentido.

O sucesso das empresas de IA e de suas aplicações é determinado pelo acesso a dados subjacentes de qualidade. Sem eles, simplesmente não há valor — uma crença compartilhada por investidores de capital de risco corporativos. Em uma pesquisa do TechCrunch realizada em dezembro de 2024, investidores de capital de risco corporativos afirmaram que a qualidade dos dados era um fator-chave para o destaque e o sucesso de startups de IA . E embora algumas das empresas envolvidas nesses negócios não sejam startups, o sentimento persiste.

Gaurav Dhillon, ex-cofundador e CEO da Informatica e atual presidente e CEO da empresa de integração de dados SnapLogic, repetiu isso em uma entrevista recente ao TechCrunch.

“Há uma redefinição completa na forma como os dados são gerenciados e fluem pela empresa”, disse Dhillon. “Se as pessoas quiserem aproveitar o imperativo da IA, precisarão reformular suas plataformas de dados de forma significativa. E é aí que acredito que estamos vendo todas essas aquisições de dados, porque essa é a base para uma estratégia de IA sólida.”

Mas será que essa estratégia de abocanhar empresas criadas antes de um mundo pós-ChatGPT é o caminho para aumentar a adoção de IA empresarial no mercado atual, em rápida inovação? Isso não está claro. Dhillon também tem dúvidas.

“Ninguém nasceu com IA; isso tem apenas três anos”, disse Dhillon, referindo-se ao atual mercado de IA pós-ChatGPT. “Para uma empresa maior, fornecer inovações em IA para reimaginar a empresa, especialmente a empresa de agentes, exigirá muita reformulação para que isso aconteça.”

O setor de dados se transformou em uma rede fragmentada e extensa na última década — o que o torna propício para a consolidação. Tudo o que precisava era de um catalisador. Somente de 2020 a 2024, mais de US$ 300 bilhões foram investidos em startups de dados em mais de 24.000 negócios, segundo dados da PitchBook.

O setor de dados não ficou imune às tendências observadas em outros setores, como o de SaaS, onde a onda de empreendimentos da última década resultou em inúmeras startups sendo financiadas por capitalistas de risco que visavam apenas uma área específica ou, em alguns casos, foram criadas em torno de um único recurso.

O padrão atual da indústria de agrupar várias soluções diferentes de gerenciamento de dados, cada uma com seu foco específico, não funciona quando você quer que a IA rastreie seus dados para encontrar respostas ou criar aplicativos.

Faz sentido que empresas maiores estejam buscando startups que possam se conectar e preencher lacunas existentes em seus conjuntos de dados. Um exemplo perfeito dessa tendência é a recente aquisição da Census pela Fivetran em maio — que, sim, foi feita em nome da IA .

A Fivetran ajuda empresas a migrar seus dados de diversas fontes para bancos de dados em nuvem. Durante os primeiros 13 anos de atividade, a empresa não permitiu que os clientes migrassem esses dados desses bancos de dados, que é exatamente o que o Census oferece. Isso significa que, antes dessa aquisição, os clientes da Fivetran precisavam trabalhar com uma segunda empresa para criar uma solução completa.

Para deixar claro, isso não tem a intenção de ofender a Fivetran. Na época do acordo, George Fraser, cofundador e CEO da Fivetran, disse ao TechCrunch que, embora mover dados para dentro e para fora desses armazéns pareça ser dois lados da mesma moeda, não é tão simples assim; a empresa até tentou, e abandonou, uma solução interna para esse problema.

“Tecnicamente falando, se você observar o código por trás desses serviços, verá que eles são bem diferentes”, disse Fraser na época. “É preciso resolver um conjunto bem diferente de problemas para fazer isso.”

Essa situação ajuda a ilustrar como o mercado de dados se transformou na última década. Para Sanjeev Mohan, ex-analista da Gartner que agora dirige a SanjMo, sua própria empresa de consultoria em tendências de dados, esses tipos de cenários são um grande impulsionador da atual onda de consolidação.

“Essa consolidação está sendo impulsionada por clientes cansados ​​de uma infinidade de produtos incompatíveis”, disse Mohan. “Vivemos em um mundo muito interessante, onde existem muitas soluções diferentes de armazenamento de dados. Você pode usar código aberto, eles podem usar o Kafka, mas a única área em que falhamos é em metadados. Dezenas desses produtos estão capturando alguns metadados, mas, para fazer seu trabalho, há uma sobreposição.”

O mercado mais amplo também desempenha um papel aqui, disse Mohan. As startups de dados estão com dificuldades para levantar capital, disse Mohan, e uma saída é melhor do que ter que encerrar as atividades ou se endividar. Para os adquirentes, adicionar recursos lhes dá maior alavancagem de preços e uma vantagem em relação aos concorrentes.

“Se a Salesforce ou o Google não estão adquirindo essas empresas, seus concorrentes provavelmente estão”, disse Derek Hernandez, analista sênior de tecnologias emergentes da PitchBook, ao TechCrunch. “As melhores soluções estão sendo adquiridas atualmente. Mesmo que você tenha uma solução premiada, não sei se a perspectiva de permanecer privado prevalece sobre a de recorrer a um [adquirente] maior.”

Essa tendência traz grandes benefícios para as startups adquiridas. O mercado de capital de risco está ávido por saídas, e o atual período de calmaria para IPOs não lhes oferece muitas oportunidades. Ser adquirido não só proporciona essa saída, como, em muitos casos, dá às equipes fundadoras espaço para continuar crescendo.

Mohan concordou e acrescentou que muitas startups de dados estão sentindo as dores do mercado atual em relação às saídas e à lenta recuperação do financiamento de risco.

“Neste momento, a aquisição tem sido uma estratégia de saída muito mais favorável para eles”, disse Hernandez. “Então, acho que ambos os lados estão muito motivados a chegar à linha de chegada nesses casos. E acho que a Informatica é um bom exemplo disso, pois, mesmo com uma pequena redução em relação à negociação que a Salesforce fez com eles no ano passado, ainda assim, sabe, foi a melhor solução, de acordo com o conselho.”

Mas ainda permanece a dúvida se essa estratégia de aquisição atingirá os objetivos dos compradores.

Como Dhillon apontou, as empresas de banco de dados que estão sendo adquiridas não foram necessariamente criadas para lidar facilmente com o mercado de IA em rápida transformação. Além disso, se a empresa com os melhores dados vencer no mundo da IA, fará sentido que as empresas de dados e de IA sejam entidades separadas?

“Acredito que grande parte do valor está na fusão dos principais players de IA com as empresas de gestão de dados”, disse Hernandez. “Não sei se uma empresa independente de gestão de dados teria incentivos para permanecer assim e, de certa forma, atuar como uma terceira parte entre as empresas e as soluções de IA.”