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DataRobot cierra mega ronda de USD 270 millones en Silicon Valley y alcanza valuación de USD 2.700 millones antes de su OPI

DataRobot, una startup norteamericana que desarrolla una plataforma de inteligencia artificial empresarial, acaba de recaudar USD 270 millones en una ronda de financiación de capital dirigida por Altimeter Capital. DataRobot dice que la ronda previa a la OPI, que incluyó a inversores nuevos y existentes, T. Rowe Price, Blackrock, Silverlake, NEA y Tiger, valora a la compañía en más de USD 2.700 millones.

DataRobot, basada en Boston, se fundó en 2012 y afirma haber tenido un crecimiento de ingresos recurrente de tres dígitos que se remonta a 2015, así como 2.000 millones de modelos construidos en la plataforma hasta la fecha. La compañía recaudó por última vez una Serie E de USD 206 millones liderada por Sapphire Ventures en septiembre de 2019. Otros inversores en la compañía incluyen New Enterprise Associates y Meritech Capital.

La suite de DataRobot es una arquitectura portátil que se ejecuta en plataformas en la nube, centros de datos locales o como un servicio completamente administrable. Permite a los clientes preparar datos y crear y validar modelos de aprendizaje automático, incluida la clasificación, regresión avanzada, series de tiempo y algoritmos de aprendizaje profundo. Una vez implementado, los clientes pueden monitorear modelos desde un solo tablero y probarlos, ejecutarlos y mantenerlos para optimizar los resultados que informan la toma de decisiones.

Dependiendo de las necesidades de un cliente, DataRobot ejecuta automáticamente una competencia interna probando cientos o incluso miles de soluciones a un problema y entregando los modelos que se espera que proporcionen las predicciones más precisas. Y la ingeniería de funciones automática, las aplicaciones y las funciones de selección del modelo de aprendizaje automático de la plataforma son independientes del dominio.

Los clientes de DataRobot abarcan más de un tercio de Fortune 50, incluidos Kroger, Nationwide, Lenovo, PNC y otros en las verticales de banca, atención médica, seguros, finanzas, fabricación, comercio minorista, gobierno, deportes y juegos. La empresa se está expandiendo rápidamente en Europa y crecerá en Australia, Singapur y la región de Asia Pacífico.

Con DataRobot, los científicos de datos pueden explorar, combinar y dar forma a conjuntos de datos en activos listos para modelos de IA gracias a las herramientas de autoservicio. La plataforma admite una variedad de tipos de datos y contenido, desde datos tabulares tradicionales en filas y columnas hasta texto de formato libre, imágenes y datos geoespaciales.

DataRobot lanzó recientemente AI Catalog, que aprovecha la tecnología de Cursor, una empresa que DataRobot adquirió en febrero de 2019. Está diseñado para ayudar a los usuarios a encontrar datos en grandes organizaciones y comprender cómo hacer que se puedan buscar y compartir para reforzar la colaboración.

AI Catalog complementa MLOps, un servicio de DataRobot presentado a fines del año pasado. MLOps toma las soluciones existentes para el modelado y las combina con herramientas de la empresa de operaciones de inteligencia artificial ParallelM, que fue adquirida por DataRobot en junio de 2019.

MLOps opera sobre Apache Spark y Kubernetes y viene con herramientas para ayudar a las organizaciones a implementar modelos en producción, incluido un tablero para identificar los sistemas que necesitan ser reentrenados para mejorar el desempeño.

Las otras adquisiciones de DataRobot incluyen Nutonian, que desarrolló una plataforma llamada Eureqa que se centra en las capacidades de clasificación, numéricas, multiseries y series temporales. Más recientemente, DataRobot atrapó a Nexosis y Paxata, empresas que trabajan para simplificar la forma en que los desarrolladores crean aplicaciones de IA y preparan datos.

Cabe resaltar que el CEO de DataRobot, Jeremy Achin, fue anteriormente director de investigación y modelado en la aseguradora de accidentes de propiedad Travelers. El cofundador y CTO de DataRobot, Tom de Godoy, fue director senior de investigación y modelado en la misma empresa.

De acuerdo con datos de Gartner, el uso empresarial de la IA creció un 270% en los últimos cuatro años, mientras que Deloitte dice que el 62% de los encuestados en su informe corporativo de octubre de 2018 implementó alguna forma de IA, frente al 53% de hace un año. Pero la adopción no siempre tiene éxito, ya que aproximadamente el 25% de las empresas que han visto fallar la mitad de sus proyectos de IA.

Así mismo, según Crunchbase, en 2019 se invirtieron USD 18.600 millones en empresas de inteligencia artificial con sede en Estados Unidos, y en lo que va de 2020, se han invertido USD 12.900 millones.