Inversiones récord en startups de datos están cambiando radicalmente el futuro de la IA

El mercado de los datos empresariales está viviendo una transformación sin precedentes, impulsada por una ola de inversiones y adquisiciones que buscan preparar a las empresas para el futuro de la inteligencia artificial. Los grandes movimientos corporativos, como la compra de Neon por Databricks o la integración de Informática en Salesforce, revelan una meta clara: dotar a las compañías de tecnología clave para sacar el máximo partido de la IA y construir una base sólida de datos confiables.

Hoy en día, si trabajas con aplicaciones inteligentes o gestionas información en una empresa, seguro te has dado cuenta de que la calidad de los datos ya no es solo importante, es imprescindible.

Los expertos y las firmas de inversión insisten en que, sin datos fiables y estructurados, incluso los sistemas de IA más avanzados pierden todo su atractivo. Por eso, las empresas están rediseñando por completo cómo gestionan sus datos, comprando e integrando nuevas piezas tecnológicas en una carrera constante por no quedarse atrás.

Consolidación en el mercado de datos ante la llegada de la IA

¿Por qué ahora hay una explosión de compras y fusiones en el mundo de los datos? La presión llega, principalmente, de la necesidad de simplificar y robustecer las plataformas de datos de las empresas para responder al auge de la IA.

Desde 2020 hasta 2024, se inyectaron más de 300.000 millones de dólares en startups dedicadas a la gestión, el análisis y el almacenamiento de datos, con más de 24.000 acuerdos cerrados. Sin embargo, esta rapidez ha producido un ecosistema fragmentado, con productos que enfocan solo una función o área muy específica.

El resultado es que la mayoría de compañías dependen de un “puzzle” de herramientas, donde cada pieza hace una tarea y rara vez encajan a la perfección. Cuando toca aplicar IA, este enfoque de soluciones puntuales resulta ineficiente. Analizar datos, crear aplicaciones inteligentes o simplemente mantener la seguridad se vuelve mucho más complicado si los sistemas no pueden hablar entre sí de manera sencilla.

Adquisiciones recientes que aceleran la innovación en I

Entre los grandes movimientos del sector, dos operaciones destacan por su impacto: la compra de Neon por parte de Databricks y la absorción de Informatica por Salesforce. Ambas demuestran hasta qué punto las grandes empresas buscan cubrir huecos técnicos y anticiparse a las llamadas “fusiones entre IA y datos”. Aunque las empresas adquiridas pueden tener perfiles muy distintos, comparten una función esencial: son piezas clave para el despliegue masivo de IA en el entorno corporativo.

Un caso singular es el de Fivetran con Census. Durante años, Fivetran solo permitía mover datos desde fuentes diversas hacia almacenes en la nube, pero no a la inversa. Los clientes necesitaban contratar un servicio adicional, como Census, para “sacar” los datos.

Tras reconocer la complejidad técnica de desarrollar esta función internamente (lo intentaron y lo dejaron), Fivetran adquirió Census para aportar, por fin, una solución integral y escalable. Esto no solo resuelve el problema de sus clientes sino que también ilustra el valor de unir tecnologías especializadas frente al desarrollo interno.

Ventajas que buscan compradores y vendedores en las fusiones tecnológicas

Para los compradores, integrar nuevas funcionalidades en su plataforma significa mejorar la oferta, ajustar mejor sus precios y ganar posiciones frente a la competencia. Para las startups adquiridas, en un mercado con poco acceso a financiación y escasas salidas a bolsa, es una forma atractiva de dar continuidad a sus proyectos y asegurar beneficio económico.

Los expertos del sector, como Sanjeev Mohan y Derek Hernandez, coinciden en que ahora mismo la adquisición es el camino lógico para la mayoría de las startups de datos, al menos hasta que el capital riesgo vuelva a fluir con fuerza o el mercado de OPVs se reactive.

La calidad de los datos como factor clave para el éxito de la inteligencia artificial

Hoy, el mensaje está claro: sin datos de calidad, la IA no vale nada. Las últimas encuestas a inversores en tecnología, como la de TechCrunch, colocan la gestión del dato en el centro de la estrategia para startups y grandes corporaciones. Gaurav Dhillon, fundador de uno de los líderes del sector, habla de un “reinicio completo” de las plataformas de datos, imprescindible si quieres sacar verdadero partido a la IA.

El reto para muchas compañías es que gran parte de las firmas de datos fueron creadas antes de que la IA basada en modelos grandes de lenguaje (como ChatGPT) cambiara las reglas del juego. Esto significa que la integración plena con las nuevas aplicaciones de IA requiere remodelar sistemas enteros, revisando código, arquitecturas y prácticas que, hace solo tres años, parecían el estándar.

Desafíos y dudas sobre la integración real de datos

No todo está tan claro como parece. Dhillon, con experiencia directa en fundar y liderar empresas de datos, pone en duda que adquirir compañías previas al actual boom de la IA sirva siempre para acelerar la adopción real de modelos y sistemas inteligentes. La adaptación técnica es costosa y lenta.

Tampoco está asegurado que gigantes como Salesforce puedan transformar por completo una compañía como Informatica en un motor de IA sin antes afrontar una importante actualización interna.

Por otro lado, la pregunta del millón sigue abierta: ¿tiene sentido mantener separadas las empresas que dominan los datos y las que desarrollan soluciones de IA? Si, al final, en IA “quien tiene los mejores datos gana”, fusionar estos dos mundos parece lo lógico. Según Derek Hernandez, el mayor potencial está justamente en la integración profunda entre ambas áreas. Hay pocos incentivos para que las plataformas de datos sigan actuando como intermediarias.

El futuro de las startups de datos en la nueva economía de la inteligencia artificial

A medida que el capital riesgo escasea y la competencia entre grandes tecnológicas se endurece, las startups de datos se ven casi obligadas a elegir entre ser absorbidas por un gigante del sector o pelear en solitario con menos recursos. Como apunta Mohan, la presión del mercado, la complejidad de los productos y la falta de liquidez hacen de la consolidación la única escapatoria viable tras años de crecimiento “burbujeante”.

Casos como el de Informatica muestran que a veces vender es la decisión más racional, aunque suponga aceptar un precio menor al inicialmente valorado. Los consejos de administración buscan proteger su tecnología y asegurar el futuro laboral de sus equipos, optando por unirse a empresas que puedan mantener y escalar sus logros.

Tendencias clave que marcarán la industria de datos y la adopción de IA en los próximos años

• Integración total de plataformas de datos e IA: la separación será cada vez menos frecuente, ya que la combinación directa aporta más valor.
• Movilidad y calidad del dato como prioridad absoluta: las soluciones deben facilitar el movimiento bidireccional y pulir la estructura de los datos para alimentar modelos inteligentes con garantías.
• Nuevos estándares para interoperabilidad y metadatos: se apostará por esquemas más abiertos y compatibles, minimizando el solapamiento y evitando los errores de integración que hoy generan tantas quejas.

En este contexto, vas a poder ver más empresas buscando alianzas e integraciones rápidas antes que desarrollar desde cero, y los líderes del mercado probablemente serán quienes mejor sepan combinar gestión de datos e IA en una oferta todo en uno. Si trabajas en el sector, es buen momento para preguntarse dónde quieres estar cuando se termine de “juntar” lo mejor de ambos mundos.