AI está obligando a la industria de datos a consolidarse — pero eso no es toda la historia.

Image Credits:Bryce Durbin / TechCrunch

La industria de datos está en el umbral de una transformación drástica.

El mercado se está consolidando. Y si el flujo de acuerdos en los últimos dos meses es un indicador — con Databricks comprando Neon por $1 mil millones y Salesforce adquiriendo Informatica por $8 mil millones — el impulso está creciendo para más.

Las empresas adquiridas pueden variar en tamaño, edad y área de enfoque dentro de la pila de datos, pero todas tienen algo en común. Estas empresas están siendo compradas con la esperanza de que la tecnología adquirida sea la pieza faltante necesaria para que las empresas adopten AI.

En un nivel superficial, esta estrategia tiene sentido.

El éxito de las empresas de AI y las aplicaciones de AI depende del acceso a datos de calidad subyacentes. Sin ellos, simplemente no hay valor — una creencia compartida por los inversores de capital de riesgo de empresas. En una encuesta de TechCrunch realizada en diciembre de 2024, los inversores de capital de riesgo de empresas dijeron que la calidad de los datos era un factor clave para que las startups de AI se destaquen y tengan éxito. Y aunque algunas de estas empresas involucradas en estos acuerdos no son startups, el sentimiento aún se mantiene.

Gaurav Dhillon, el ex cofundador y CEO de Informatica, y ahora chairman y CEO de la empresa de integración de datos SnapLogic, expresó esto en una entrevista reciente con TechCrunch.

“Hay un reinicio completo en cómo se gestiona y fluye el dato alrededor de la empresa,” dijo Dhillon. “Si las personas quieren aprovechar la imperativa de AI, deben rehacer sus plataformas de datos de una manera muy grande. Y esto es donde creo que se están viendo todas estas adquisiciones de datos, porque esto es la base para tener una estrategia de AI sólida.”

Pero, ¿esta estrategia de comprar empresas construidas antes de un mundo post-ChatGPT es la manera de aumentar la adopción de AI en las empresas en el mercado de hoy en constante innovación? No está claro. Dhillon también tiene dudas.

“Nadie nació en AI; eso solo tiene tres años,” dijo Dhillon, refiriéndose al mercado actual de AI post-ChatGPT. “Para una gran empresa, proporcionar innovaciones de AI para reimaginar la empresa, en particular la empresa agente, va a necesitar mucho reequipamiento para que suceda.”

La industria de datos ha crecido hasta convertirse en una red dispersa y fragmentada en la última década — lo que la hace propensa a la consolidación. Solo necesitaba un catalizador. Desde 2020 hasta 2024, más de $300 mil millones se invirtieron en startups de datos a través de más de 24,000 acuerdos, según los datos de PitchBook.

La industria de datos no fue inmunizable a las tendencias vistas en otros sectores como SaaS, donde el auge de la inversión de la última década resultó en muchas startups siendo financiadas por inversores de capital de riesgo que solo se centraban en un área específica o, en algunos casos, se construían alrededor de una sola característica.

El estándar actual de la industria de empacar juntos una serie de diferentes soluciones de gestión de datos, cada una con su propio enfoque específico, no funciona cuando quieres que AI recorra tu datos para encontrar respuestas o construir aplicaciones.

Tiene sentido que las grandes empresas busquen comprar startups que puedan encajar y llenar huecos existentes en su pila 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 AI.

Fivetran ayuda a las empresas a mover sus datos desde una variedad de fuentes a bases de datos en la nube. Durante los primeros 13 años de su negocio, no permitió a los clientes mover estos datos de vuelta fuera de dichas bases de datos, lo que es exactamente 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 de extremo a extremo.

Para ser claros, esto no se trata de menospreciar a Fivetran. En el momento del acuerdo, George Fraser, el cofundador y CEO de Fivetran, le dijo a TechCrunch que, aunque mover datos hacia dentro y hacia fuera de estos almacenes parece ser dos caras de la misma moneda, no es tan simple; la empresa incluso intentó y abandonó una solución interna para este problema.

“Técnicamente hablando, si miras el código debajo [de estos] servicios, son bastante diferentes,” dijo Fraser en ese momento. “Tienes que resolver un conjunto bastante diferente de problemas para hacer esto.”

Esta situación ilustra cómo se ha transformado el mercado de datos en la última década. Para Sanjeev Mohan, un antiguo analista de Gartner que ahora dirige su propia firma de asesoramiento de tendencias de datos, SanjMo, estos tipos de escenarios son un gran impulsor de la actual oleada de consolidación.

“Esta consolidación está siendo impulsada por los clientes que están hartos de una multitud de productos que son incompatibles,” dijo Mohan. “Vivimos en un mundo muy interesante donde hay muchas soluciones de almacenamiento de datos, puedes usar código abierto, ir a Kafka, pero la única área donde hemos fallado es la metadata. Docenas de estos productos están capturando alguna metadata, pero para hacer su trabajo, es un superposición.”

El mercado más amplio también juega un papel aquí, dijo Mohan. Las startups de datos están luchando por obtener capital, dijo Mohan, y una salida es mejor que tener que cerrar o cargarse de deuda. Para los adquirentes, agregar características les da una mejor ventaja de precios y una ventaja sobre sus competidores.

“Si Salesforce o Google no están adquiriendo estas empresas, entonces sus competidores probablemente lo están,” dijo Derek Hernandez, un analista sénior de tecnologías emergentes de PitchBook, a TechCrunch. “Las mejores soluciones están siendo adquiridas actualmente. Incluso si tienes una solución ganadora, no sé que la perspectiva de quedarse privado finalmente gana sobre ir a un mayor [adquirente].”

Esta tendencia trae grandes beneficios a las startups que se están adquiriendo. El mercado de inversiones está hambriento de salidas y el período actual de silencio para las IPOs no deja muchas oportunidades. Ser adquirido no solo proporciona esa salida, sino que en muchos casos da a estos equipos fundadores espacio para seguir construyendo.

Mohan estuvo de acuerdo y añadió que muchas startups de datos están sintiendo las dificultades del mercado actual en cuanto a salidas y la recuperación lenta de la financiación de inversiones.

“En este punto en el tiempo, la adquisición ha sido una estrategia de salida mucho más favorable para ellos,” dijo Hernandez. “Entonces creo que, de alguna manera, ambos lados están muy incentivados a llegar a la línea de meta en estos. Y creo que Informatica es un buen ejemplo de eso, donde incluso con un pequeño descuento de donde Salesforce estaba hablando con ellos el año pasado, aún era la mejor solución, según su junta.”

Pero la duda persiste sobre 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 estaban necesariamente construidas para trabajar fácilmente con el mercado de AI en rápida evolución. Además, si la empresa con los mejores datos gana el mundo de AI, ¿tendrá sentido que las empresas de datos y AI sean entidades separadas?

“Creo que mucho del valor está en fusionar a los principales jugadores de AI con las empresas de gestión de datos,” dijo Hernandez. “No sé que una empresa de gestión de datos independiente esté particularmente incentivada para seguir siendo así y, básicamente, jugar un papel de terceros entre las empresas y las soluciones de AI.”