Los expertos anticipan una enorme oleada de adquisiciones en el sector del aprendizaje automático en los próximos meses

Salida a bolsa de Snowflake

REUTERS/Brendan McDermid

Las valoraciones de las empresas se están reduciendo de forma masiva a medida que el mercado se deteriora, y muchas de ellas están reduciendo sus inversiones y despidiendo a sus empleados. Los expertos y los inversores prevén que se produzca una gran oleada de adquisiciones, y muchas empresas de aprendizaje automático serán los principales objetivos.

Algunas de las startups con más probabilidades de ser adquiridas forman parte de lo que los inversores y los expertos denominan a veces el "club de los 10 millones de dólares de ARR" (ingresos anuales recurrentes), que se refiere a las empresas que han conseguido unos cuantos clientes iniciales importantes, pero que aún no han conseguido imponerse en el mercado. Ante la inminente desaceleración, sus clientes podrían tratar de reducir rápidamente los costes, lo que iría en detrimento de las startups que dependen de estos acuerdos.

Como ocurre con la mayoría de las tecnologías emergentes, las startups de aprendizaje automático suelen encontrar su sitio en un campo que evoluciona rápidamente y construyen un producto como gancho para los clientes. Las que tienen éxito pueden lanzar productos adicionales y expandirse gradualmente hasta poseer una gran parte de los flujos de trabajo de aprendizaje automático de sus clientes. Las que no consiguen construir un negocio sostenible son adquiridas o acaban cerrando.

Con las condiciones actuales del mercado y la reducción de las valoraciones de las startups, probablemente habrá muchas oportunidades de adquisiciones, ya sea como "acqui-hires" (compras motivadas por el talento humano que tiene la empresa adquirida) o para comprar tecnología clave. Snowflake, en particular, seguramente estará buscando adquisiciones después de gastar 800 millones de dólares en una plataforma de aprendizaje automático llamada Streamlit.

"Creo que en los próximos seis meses, si las cosas se mantienen como están, podría haber oportunidades interesantes en el frente de las fusiones y adquisiciones. No necesariamente grandes fusiones y adquisiciones, pero creo que habrá algunos reajustes de valoración en algunas de las empresas no cotizadas que podrían generar oportunidades interesantes", dijo el director financiero de Snowflake, Mike Scarpelli, en la última conferencia de resultados de la empresa.

Scarpelli añadió que existen algunas áreas en la hoja de ruta de la empresa en las que podría tener sentido considerar adquisiciones tanto para añadir personal como para comprar tecnología.

"No buscamos ingresos, sino buenos equipos y tecnología a una valoración más razonable", dijo.

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Sundar Pachai BI

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El campo de los índices de datos, que incluye a startups como Alation, valorada en 1.200 millones de dólares, y Collibra, valorada en 5.250 millones de dólares, es una de las áreas de la industria del aprendizaje automático que, en opinión de varias fuentes, puede suponer un reto a la hora de demostrar que se trata de un producto independiente y convincente, lo que hace que sea un terreno propicio para las adquisiciones. Otra parte de ese flujo de trabajo que aparece con frecuencia son los almacenes de características.

Los almacenes de características permiten a los desarrolladores evitar la ejecución innecesaria de recálculos masivos al desplegar un componente de aprendizaje automático de un producto. El principal actor del sector es Tecton, que gestiona la herramienta de almacén de características de código abierto Feast. Tecton fue fundada en 2019 por los creadores de las herramientas de aprendizaje automático Michelangelo de Uber.

Desde entonces, Tecton ha ido más allá de las tiendas de características hacia otros productos, y como muchas herramientas de código abierto, Feast sirve como una vía de acceso a una herramienta más sofisticada (y más lucrativa). Pero los expertos se preguntan si un almacén de características -que en su momento fue suficiente para que Tecton obtuviera 60 millones de dólares de financiación de inversores como Sequoia y Andreessen Horowitz- puede ser un producto independiente. Tanto Tecton como Rasgo, otra startup que se lanzó con el impulso de las tiendas de características, se han adentrado desde entonces en nuevas áreas.

"Esa terminología ha sido un poco complicada para nosotros. Es muy fácil escuchar la palabra 'tienda' y pensar en una tabla de base de datos", explica a Business Insider el CEO de Tecton, Michael Del Balso. "Lo que hemos visto es, y lo vemos una y otra vez, equipos que están poniendo el aprendizaje automático en producción. Subestiman este problema".

Es, en muchos sentidos, una vuelta a la vieja cuestión de si algo es una característica o un producto. La startup de aprendizaje automático Dataiku, por ejemplo, tiene un componente de tienda de características, mientras que Tecton ha tratado de crecer rápidamente más allá de las tiendas de características. Ambas están apoyadas por Snowflake después de que Tecton recaudara 100 millones de dólares a principios de este mes en una ronda que también incluía a Databricks.

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Aunque Snowflake y Databricks han apostado por Tecton y otras empresas, queda la duda de si lanzarán sus propios productos. Los expertos dicen que mientras funcionen como una forma de impulsar el uso de Snowflake y Databricks, esperan que las empresas sigan contando con su apoyo. Pero Snowflake y Databricks también pueden considerar ciertas partes del flujo de trabajo, como un almacén de características, como un componente que podrían añadir a sus propios productos.

No todas las empresas de aprendizaje automático se encuentran en esta situación. Muchos inversores y expertos afirman que hay algunas empresas que probablemente han adquirido suficiente impulso para evitar formar parte de una fusión. Hugging Face, valorada recientemente en 2.000 millones de dólares, es una de las que aparecen con frecuencia debido a su gran comunidad, junto con la startup de localización experimental Weights & Biases.

Al mismo tiempo, las adquisiciones que aparezcan pueden proporcionar resultados lucrativos para los inversores, que pocas veces llegan a ver los resultados de un rayo dentro de una botella como WhatsApp o Red Hat. Las adquisiciones más pequeñas y las salidas a bolsa son, en gran medida, las que ofrecen los resultados esperados en un volumen suficientemente alto.

"El aprendizaje automático es realmente emocionante, pero a veces es difícil relacionarlo con el retorno de la inversión para algunas de estas empresas", dice una persona cercana a Tecton y otras startups. "Quién sabe: con este entorno de mercado, la consolidación podría producirse muy rápidamente".

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