L'intelligenza artificiale sta costringendo il settore dei dati a consolidarsi, ma non è tutta la storia

Il settore dei dati è sull'orlo di una drastica trasformazione.

Il mercato si sta consolidando. E se il flusso di transazioni degli ultimi due mesi è indicativo – con Databricks che ha acquistato Neon per 1 miliardo di dollari e Salesforce che ha acquisito Informatica, società di gestione cloud, per 8 miliardi di dollari – lo slancio per ulteriori sviluppi sta aumentando.

Le aziende acquisite possono variare per dimensioni, età e area di interesse all'interno dello stack di dati, ma hanno tutte una cosa in comune: vengono acquisite nella speranza che la tecnologia acquisita sia il tassello mancante necessario per spingere le aziende ad adottare l'intelligenza artificiale.

A prima vista, questa strategia sembra sensata.

Il successo delle aziende di intelligenza artificiale e delle applicazioni di intelligenza artificiale è determinato dall'accesso a dati di base di qualità. Senza di essi, semplicemente non c'è valore: una convinzione condivisa dai VC aziendali. In un sondaggio di TechCrunch condotto a dicembre 2024, i VC aziendali hanno affermato che la qualità dei dati è un fattore chiave per far sì che le startup di intelligenza artificiale si distinguano e abbiano successo. E sebbene alcune delle aziende coinvolte in questi accordi non siano startup, il sentimento rimane immutato.

Gaurav Dhillon, ex co-fondatore e CEO di Informatica e attuale presidente e CEO della società di integrazione dati SnapLogic, ha ribadito questo concetto in una recente intervista con TechCrunch.

"C'è un cambiamento radicale nel modo in cui i dati vengono gestiti e fluiscono all'interno dell'azienda", ha affermato Dhillon. "Se le persone vogliono cogliere l'imperativo dell'IA, devono riprogettare radicalmente le loro piattaforme dati. Ed è qui che, a mio avviso, si stanno assistendo a tutte queste acquisizioni di dati, perché questa è la base per una solida strategia di IA".

Ma questa strategia di accaparrarsi aziende create prima di un mondo post-ChatGPT è la strada giusta per aumentare l'adozione dell'intelligenza artificiale aziendale nell'attuale mercato in rapida innovazione? Non è chiaro. Anche Dhillon nutre dei dubbi.

"Nessuno è nato nell'intelligenza artificiale; questa esiste solo da tre anni", ha detto Dhillon, riferendosi all'attuale mercato dell'intelligenza artificiale post-ChatGPT. "Per un'azienda più grande, fornire innovazioni basate sull'intelligenza artificiale per reinventare l'impresa, in particolare l'impresa agentica, richiederà un notevole rinnovamento degli strumenti."

Negli ultimi dieci anni, il settore dei dati si è trasformato in una rete tentacolare e frammentata, il che lo rende ideale per un consolidamento. Tutto ciò di cui aveva bisogno era un catalizzatore. Solo dal 2020 al 2024, oltre 300 miliardi di dollari sono stati investiti in startup di dati attraverso oltre 24.000 accordi, secondo i dati di PitchBook.

Il settore dei dati non è stato immune alle tendenze osservate in altri settori come il SaaS, dove l'ondata di capitali di rischio dell'ultimo decennio ha portato al finanziamento di numerose startup da parte di investitori di rischio che si concentravano solo su un'area specifica o che, in alcuni casi, erano costruite attorno a una singola funzionalità.

L'attuale standard di settore, che consiste nell'aggregare diverse soluzioni di gestione dei dati, ciascuna con un focus specifico, non funziona quando si desidera che l'intelligenza artificiale esplori i dati per trovare risposte o creare applicazioni.

È comprensibile che le aziende più grandi cerchino di accaparrarsi startup in grado di colmare le lacune esistenti nel loro stack di dati. Un esempio perfetto di questa tendenza è la recente acquisizione di Census da parte di Fivetran a maggio, avvenuta sì, in nome dell'intelligenza artificiale .

Fivetran aiuta le aziende a spostare i propri dati da diverse fonti verso database cloud. Per i primi 13 anni di attività, non ha permesso ai clienti di spostare nuovamente i dati dai database, esattamente come offerto da Census. Ciò significa che prima di questa acquisizione, i clienti di Fivetran dovevano collaborare con una seconda azienda per creare una soluzione end-to-end.

Per essere chiari, questo non intende gettare ombra su Fivetran. Al momento dell'accordo, George Fraser, co-fondatore e CEO di Fivetran, ha dichiarato a TechCrunch che, sebbene spostare i dati dentro e fuori da questi magazzini sembri due facce della stessa medaglia, non è così semplice; l'azienda ha persino provato e abbandonato una soluzione interna a questo problema.

"Tecnicamente parlando, se si guarda il codice sottostante [a questi] servizi, in realtà sono piuttosto diversi", disse Fraser all'epoca. "Per riuscirci bisogna risolvere una serie di problemi piuttosto diversi."

Questa situazione aiuta a illustrare la trasformazione del mercato dei dati nell'ultimo decennio. Per Sanjeev Mohan, ex analista di Gartner e ora a capo di SanjMo, la sua società di consulenza sui trend dei dati, questi scenari sono un fattore chiave dell'attuale ondata di consolidamento.

"Questo consolidamento è dovuto al fatto che i clienti sono stanchi di una moltitudine di prodotti incompatibili", ha affermato Mohan. "Viviamo in un mondo molto interessante, in cui esistono molte soluzioni di archiviazione dati diverse. Si può optare per l'open source, si può ricorrere a Kafka, ma l'unico ambito in cui abbiamo fallito sono i metadati. Decine di questi prodotti acquisiscono metadati, ma per svolgere il loro compito, si crea una sovrapposizione".

Anche il mercato più ampio gioca un ruolo importante, ha affermato Mohan. Le startup di dati faticano a reperire capitali, ha aggiunto Mohan, e un'uscita è preferibile al dover chiudere o indebitarsi. Per gli acquirenti, l'aggiunta di funzionalità offre loro una migliore leva finanziaria e un vantaggio rispetto ai competitor.

"Se Salesforce o Google non stanno acquisendo queste aziende, probabilmente lo faranno i loro concorrenti", ha dichiarato a TechCrunch Derek Hernandez, analista senior di PitchBook specializzato in tecnologie emergenti. "Le soluzioni migliori vengono attualmente acquisite. Anche se si dispone di una soluzione pluripremiata, non credo che la prospettiva di rimanere privati ​​sia quella di rivolgersi a un acquirente più grande".

Questa tendenza porta grandi vantaggi alle startup che vengono acquisite. Il mercato del venture capital è a corto di exit e l'attuale periodo di calma per le IPO non lascia loro molte opportunità. Essere acquisiti non solo fornisce quell'exit, ma in molti casi offre ai team fondatori lo spazio per continuare a costruire.

Mohan concorda e ha aggiunto che molte startup di dati stanno risentendo delle difficoltà del mercato attuale per quanto riguarda le uscite e la lenta ripresa dei finanziamenti di rischio.

"In questo momento, l'acquisizione si è rivelata per loro una strategia di uscita molto più favorevole", ha affermato Hernandez. "Quindi, credo che entrambe le parti siano fortemente motivate a raggiungere il traguardo. E credo che Informatica ne sia un buon esempio: anche con un leggero ridimensionamento rispetto a quanto proposto da Salesforce l'anno scorso, è rimasta, sapete, la soluzione migliore, secondo il consiglio di amministrazione."

Ma resta il dubbio se questa strategia di acquisizione riuscirà a raggiungere gli obiettivi degli acquirenti.

Come ha sottolineato Dhillon, le aziende di database acquisite non erano necessariamente progettate per integrarsi facilmente nel mercato dell'intelligenza artificiale in rapida evoluzione. Inoltre, se l'azienda con i dati migliori vincesse il mondo dell'intelligenza artificiale, avrebbe senso che le aziende di dati e di intelligenza artificiale fossero entità separate?

"Credo che gran parte del valore risieda nell'unione dei principali attori dell'intelligenza artificiale con le aziende di gestione dati", ha affermato Hernandez. "Non credo che un'azienda di gestione dati indipendente sia particolarmente incentivata a rimanere tale e, in un certo senso, a svolgere il ruolo di terza parte tra le aziende e le soluzioni di intelligenza artificiale".