Ali Ghodsi, director ejecutivo y cofundador de la empresa de análisis de datos Databricks, apuesta a que su startup privada podría ser la última incorporación al club de valoraciones de billones de dólares.
Ghodsey dijo al Wall Street Journal en agosto que cree que Databricks, que supuestamente está en conversaciones para recaudar financiación con una valoración de 134.000 millones de dólares, “tiene posibilidades de convertirse en una empresa de un billón de dólares”. En la conferencia Brainstorm AI de Fortune en San Francisco el martes, explicó cómo sucederá eso, presentando una “troika” de áreas de crecimiento para impulsar la siguiente fase de crecimiento de la compañía.
El primero es ingresar al mercado de bases de datos transaccionales, el territorio tradicional de grandes empresas como Oracle, que según Ghodsey “no ha sido el mismo durante 40 años”. A principios de este año, Databricks lanzó una oferta basada en enlaces llamada Lakehouse, cuyo objetivo es combinar las capacidades de las bases de datos tradicionales con el almacenamiento moderno en lagos de datos en un intento de capturar parte de ese mercado.
La empresa también está experimentando un crecimiento impulsado por los avances en la codificación impulsada por IA. “Más del 80% de las bases de datos que se ejecutan en Databricks no están dirigidas por humanos, sino por agentes de inteligencia artificial”, dijo Ghodsey. Debido a que los desarrolladores utilizan herramientas de inteligencia artificial para “crear código rápidamente” (crear software rápidamente utilizando comandos de lenguaje natural), estas aplicaciones necesitan automáticamente bases de datos y Ghodsi usa la plataforma Databricks de forma predeterminada.
“Es simplemente un enorme factor de crecimiento para nosotros. Creo que si lo hiciéramos, probablemente podríamos llegar al billón”, dijo.
La segunda área de crecimiento es Agentbricks, la plataforma de Databricks para crear agentes de IA que trabajan con datos empresariales propietarios.
“Es muy bueno ahora tener una IA que tenga conocimientos generales”, dijo Ghodsey, pero “es muy difícil tener una IA que realmente funcione y entienda los datos propietarios que se encuentran dentro de la empresa”. Como ejemplo, señaló el Royal Bank of Canada, que creó agentes de inteligencia artificial para analistas de acciones. Ghodsey dijo que estos agentes pudieron recopilar automáticamente llamadas sobre ganancias e información de la empresa para producir informes de investigación, reduciendo “los días de trabajo a minutos”.
Finalmente, la tercera pieza del rompecabezas de Godsey implica la creación de aplicaciones sobre esta infraestructura, en la que los desarrolladores utilizan herramientas de inteligencia artificial para crear rápidamente aplicaciones que se ejecutan en Lakehouse y que luego son administradas por agentes de inteligencia artificial. “Para obtener el triple resultado, también hay que tener aplicaciones además de eso. Ahora hay aplicaciones que están codificadas con la base de datos, Lakehouse y los agentes”, dijo Ghodsey. “Estos son tres nuevos vectores para nosotros”.
Ghodsey no dio un cronograma para alcanzar la meta del billón de dólares. Actualmente, sólo unas pocas empresas han alcanzado este hito, y todas ellas son empresas públicas. En la industria tecnológica, sólo los grandes gigantes tecnológicos como Apple, Microsoft, Nvidia, Alphabet, Amazon y Meta han logrado cruzar el umbral del billón de dólares.
Alcanzar ese nivel requeriría que Databricks, que se espera que salga a bolsa a principios de 2026, aumente su valoración a aproximadamente siete veces su nivel reportado actual. Parte de ese camino probablemente también incluirá una IPO esperada, dijo Ghodsey.
“Hay enormes beneficios, pros y contras. Por eso no somos demasiado religiosos al respecto”, dijo Ghodsey cuando se le preguntó sobre una posible IPO. “En algún momento lo haremos público. Pero para nosotros no es gran cosa”.
¿Podría la empresa tener una oferta pública inicial el próximo año? Quizás, respondió Godsey.
