Databricks vale US$190.000 millones y apuesta fuerte por la IA

Databricks alcanzó una valoración de US$190.000 millones después de cerrar una ronda de financiamiento de US$5.000 millones, mientras su cofundador y CEO, Ali Ghodsi, sostiene que la inteligencia artificial ya alcanzó capacidades que antes se asociaban con la inteligencia artificial general. Según informó Forbes, el ejecutivo considera que el principal desafío dejó de ser la capacidad de razonamiento de los modelos y pasó a estar en los datos, el contexto y la infraestructura necesaria para que puedan actuar dentro de las empresas.

Ali Ghodsi sostiene que la inteligencia artificial general (IAG) ya existe si se utiliza la definición que predominaba en la industria antes de 2022. Para el ejecutivo, un sistema puede considerarse general cuando es capaz de realizar tareas intelectuales similares a las de una persona y superar a la mayoría de los humanos en una amplia variedad de actividades.

La afirmación llega mientras Databricks atraviesa una nueva etapa de expansión. La empresa cerró una ronda estratégica de US$5.000 millones, que elevó su valoración desde una cifra inicial de US$188.000 millones hasta US$190.000 millones. Además, superó una tasa de ingresos anualizada de US$7.000 millones, con un crecimiento interanual superior al 80%, según informó Forbes.

La operación fue liderada por Coatue, junto con Blackstone, MGX y T. Rowe Price. Sixth Street Growth se incorporó como nuevo inversor. El dinero permitirá a Databricks ampliar su negocio de inteligencia artificial, acelerar contrataciones y evaluar nuevas adquisiciones.

Parte de la inversión estará destinada a tres productos centrales de su estrategia. Unity AI Gateway permite administrar el uso de distintos modelos y controlar el gasto en tokens; Lakebase es una base de datos Postgres orientada al desarrollo de software mediante agentes de IA y ya superó los US$100 millones en ingresos anuales; mientras que Genie busca que los sistemas de inteligencia artificial puedan acceder al contexto interno de las compañías.

"Hay un enorme interés en algunas de nuestras tecnologías de IA, sobre todo desde que el fenómeno de maximizar el uso de tokens se descontroló", explicó Ghodsi en una entrevista exclusiva. El ejecutivo señaló que Unity AI Gateway permite administrar los tokens desde un único sistema, establecer presupuestos y evitar un consumo que no genere valor.

"Unity AI Gateway permite gestionar todos los tokens mediante un único sistema y establecer presupuestos para diferentes grupos o usuarios. Esto ofrece a las empresas una forma de controlar el gasto en tokens y evitar simplemente agotarlos. Lo llamamos pasar de maximizar el uso de tokens a maximizar su valor", agregó.

Para Ghodsi, la discusión sobre la IAG también cambió de significado. El ejecutivo diferencia la inteligencia artificial general de la superinteligencia, concepto que supone una capacidad muy superior a la humana.

"Si esa es su definición, entonces, por supuesto, no se trata de esto. Tampoco está claro si lo que la industria está desarrollando actualmente llegará a serlo alguna vez", afirmó.

El problema que Databricks intenta resolver ahora es otro: cómo conseguir que una IA inteligente pueda actuar dentro de una empresa. Un modelo puede analizar información y resolver problemas, pero necesita acceso a registros, permisos, reglas internas y sistemas operativos para aplicar ese conocimiento a una organización concreta.

Ghodsi considera que esa brecha es principalmente un problema de infraestructura. Por eso, productos como Genie y Genie Ontology buscan conectar información corporativa, como correos electrónicos, reuniones y datos internos, para proporcionar a los modelos el contexto necesario para tomar decisiones.

"El mundo permanece prácticamente sin cambios, salvo que el gasto en tokens está aumentando. Existe una brecha importante entre la inteligencia que posee la IA y el impacto que está teniendo", sostuvo.

A esa dificultad se suma el costo de operar agentes de inteligencia artificial. Las compañías comenzaron a utilizarlos para programación y otras tareas, pero muchas todavía recurren a modelos muy potentes incluso para actividades relativamente simples.

"Las ganancias de productividad resultantes no compensan el costo de generar y procesar los tokens necesarios para operar esos sistemas, lo que genera preocupación entre los directores financieros y otros ejecutivos sobre la sostenibilidad económica de la IA empresarial", señaló Owen Lau, analista de renta variable de Clear Street.

Databricks apuesta a que la proliferación de modelos hará necesario contar con una plataforma capaz de elegir qué modelo utilizar para cada tarea, controlar el consumo y comparar costos. La compañía también busca que los clientes puedan alternar entre proveedores propietarios y alternativas de código abierto.

En paralelo, Lakebase apunta a otro cambio generado por la IA: el crecimiento del software producido por agentes. Ghodsi estima que "la humanidad podría escribir más software en los próximos nueve a doce meses que en toda su historia, basándose en el crecimiento de la producción de software que observa en los sistemas de codificación de IA".

La compañía registra más de 16 millones de lanzamientos de bases de datos Postgres por día. Ghodsi aclara que esa cifra no equivale a ingresos, sino que refleja la velocidad con la que los agentes pueden crear y eliminar entornos de bases de datos.

"Son lanzamientos de bases de datos. Los monitorizamos porque los agentes pueden crear bases de datos mucho más rápido que los sistemas tradicionales; Lakebase, por ejemplo, puede lanzar una base de datos en menos de un segundo, en comparación con los minutos que tardan algunos sistemas de la competencia", explicó.

La nueva ronda también le permite a Databricks postergar su salida a bolsa. Ghodsi afirmó que es "muy improbable" que la compañía debute en el mercado antes que Anthropic u OpenAI, debido a la volatilidad de los mercados, los cambios en las tasas de interés y el aumento de las grandes ofertas tecnológicas.

La empresa, sin embargo, no descarta una futura salida a Wall Street. Mientras tanto, la valoración de US$190.000 millones le permite continuar financiando su expansión y apostar a una tesis concreta: que el próximo gran salto de la inteligencia artificial no dependerá solamente de modelos más inteligentes, sino de datos, infraestructura y contexto suficientes para que puedan actuar dentro de las empresas.

Según informó Forbes, el desafío será demostrar que esa infraestructura puede traducirse en mayor productividad, ingresos sostenibles y un retorno de inversión suficiente para justificar la valoración alcanzada.