En una sala de reuniones en el piso 13 en el centro de San Francisco, la atmósfera estaba tensa. Era noviembre de 2015 y Databricks, una compañía de software fundada dos años antes por un grupo de siete investigadores de la Universidad de Berkeley, había generado mucho entusiasmo, pero pocos ingresos.
Los directores se ocupaban de temas que se habían tratado una y otra vez. La empresa había intentado recaudar fondos durante cinco meses, pero los capitalistas de riesgo se mantenían a distancia, desconfiando de los pobres ingresos. Al no ver otra opción, el socio de NEA, Pete Sonsini, un inversor existente, levantó la mano para salvar a la compañía con una inyección de emergencia de 30 millones de dólares.
El siguiente orden del negocio: un nuevo jefe. El CEO fundador Ion Stoica, había accedido a hacerse a un lado y volver a su cátedra en la Universidad de Berkeley. El movimiento más obvio habría sido contratar a un ejecutivo experto de Silicon Valley, exactamente lo que hizo dos veces el competidor principal de Databricks, Snowflake, en el camino a la IPO de récord de 33 mil millones de dólares en septiembre de 2020. En cambio, bajo el impulso de Estoica y de los otros fundadores, fue elegido Ali Ghodsi, el confundador que en aquel tiempo era vicepresidente del diseño.
«Una parte del tablero por supuesto pensaba, ‘No tiene ningún sentido: ¿cambiar un fundador-profesor con otro?’,» recuerda Ben Horowitz, el primer capital de riesgo de la compañía. Él mismo al principio era escéptico sobre confiar la compañía a un académico sin experiencia en la gestión de una empresa. Se llegó a un compromiso: darle a Ghodsi un año de prueba.
Databricks: toda la historia
En el 2009, un joven de 30 años Ali Ghodsi, llegó a Estados Unidos como estudiante de visita en la Universidad de Berkeley, donde tuvo un primer sabor de Silicon Valley. A pesar del colapso del dot-com de nueve años antes y de la crisis financiera en curso, la innovación estaba en su punto culminante. Facebook tenía cinco años y aún no estaba cotizado. Airbnb y Uber solo existían hacía un año.
«Salió que, al limpiar la red de algoritmos de los años 70 y usar muchos más datos y un hardware moderno, el resultado comenzó a convertirse en sobrehumano,» dice Ghodsi. Una vez en Berkeley, Ghodsi se unió a Matei Zaharia, que entonces era un estudiante de doctorado de 24 años, para diseñar un motor de software para procesar datos que llamaron Spark. Querían replicar lo que las grandes compañías de tecnología estaban haciendo con las redes neutrales, sin interfaces complejas.
«Nuestro grupo fue uno de los primeros en tratar de hacer que sea fácil trabajar con enormes conjuntos de datos para personas cuyo mayor interés en la vida no es la ingeniería de software,» dice Zaharia.
Spark resultó ser bueno, muy bueno, estableció el récord mundial de velocidad para ordenar datos en 2014 y le valió a Zaharia un premio por la mejor tesis de doctorado en ciencias informáticas. Ansiosos por hacer que las compañías utilizaran su herramienta, lo liberaron gratis, pero pronto se dieron cuenta de que no había tenido gran agarre.
Durante una serie de reuniones en baratos y minúsculos restaurantes indios a principios de 2012, un grupo de siete académicos decidió fundar Databricks. La sabiduría empresarial provenía de los ponentes de Zaharia, Scott Shenker e Ion Estoica, dos académicos muy respetados. Stoica era un ejecutivo en la empresa de streaming de vídeo Convive, mientras que Shenker fue el primer CEO de Nicira, una empresa de network vendida en 2012 a VMware por alrededor de 1.300 millones de dólares.
Estoica sería el CEO y Zaharia dirigiría el sector tecnológico. Shenker organizó la primera reunión entre Ben Horowitz, uno de los primeros inversores de Nicira, y los investigadores, que habían dudado en la idea.
«Entre nosotros pensabamos: no queremos tomar este dinero porque no es un investigador,» dice Ghodsi. «Queríamos obtener financiación, quizá recoger un par de cientos de miles y luego codificar durante un año y ver qué podríamos conseguir.»
Era un día de verano, los fundadores se encontraban en su nueva oficina a una cuadra del campus de la Universidad de California, sentados en su sala de conferencias, reflexionando en qué cantidad aceptarían. Una hora más tarde, a la hora acordada, Horowitz llegó. «El tráfico es terrible aquí en Berkeley,» dijo, antes de llegar al punto: «No voy a negociar con ustedes; sólo voy a hacerles una oferta, así que tómenlo o déjenlo.» La oferta: 14 millones de dólares de capital cerca de 50 millones de evaluaciones. Era demasiado para rechazarlo.
Stoica inmediatamente trajo al socio de NEA, Sonsini, también un antiguo alumno de la Universidad de California, como segundo inversor de la compañía, gracias a un vínculo que remontaba al período de Stoica en Conviva. La inversión de 33 millones de dólares impulsó a la empresa hasta una evaluación de 250 millones de dólares, sólo 13 meses después de su fundación.
Ghodsi cuenta: «El 2015 era el año en que Spark era lo más caliente después del pastel de manzana.» Con vistas a un crecimiento acelerado, Databricks trasladó su sede de la modesta oficina de Berkeley al decimotercer piso de un rascacielos en el Distrito Fiancial de San Francisco. El equipo no daba importancia desafortunado número del plan. «Lo conseguimos por un precio menor, tal vez por esa razón, y pensamos, «Es fantástico,» dice Ghodsi. Sin embargo, en cuestión de meses, la mala suerte empezó a aparecer.
«Estamos tardando demasiado en descubrir cómo entrar en el mercado,» dice Horowitz. Piezas grandes como Amazon Web Services y Cloudera estaban superando a Databricks e integrando a Spark en sus productos. «Todos nuestros competidores hablaban de lo mucho que amaban a Spark,» dice Ghodsi. «Pero no teníamos casi ninguna entrada.»
¿Qué es Databricks hoy?
Para la misma admisión que Horowitz, Ghodsi, de 42 años, se convirtió en el mejor CEO del portafolio de Andreessen y Horowitz, que cubre cientos de compañías. Databricks ya se ha postulado para convertirse en uno de los mayores éxitos de la empresa gracias a una reciente evaluación de 28 000 millones de dólares, 110 veces mayor que la anterior a la conducción de Ghodsi.
Databricks ahora cuenta con más de 5.000 clientes, y Forbes, estima que registrará más de 500 millones de dólares en ventas en 2021, de 275 millones del año pasado. El número de magia de Ghodsi ya ha hecho al menos tres fundadores multimillonario: Stoica, y Matei Zaharia, que, según las estimaciones de Forbes, poseen cuotas entre el 5% y el 6%, que valen 1400 millones de dólares o más.
Este asombroso resultado se hace aún más increíble por el hecho de que muchos de los fundadores originales, Ghodsi en particular, estaban tan absorbidos por su carrera académica que eran reacios a crear una compañía. Cuando presentaron su tecnología como un tool open-source, se oyeron decir que no estaban listos para la impresión. En otras palabras, Databricks tenía que empezar a trabajar.
El software de vanguardia de Databricks utiliza inteligencia artificial para unir costosos data warehouse (datos estructurados utilizados para el análisis) con data lake> (económicos y puros depósitos de datos) para crear data «lakehouses» (sin espacio entre palabras, como en la mejor tradición geek).
John Deere, por ejemplo, instala sensores en el equipo de su granja para medir cosas como la temperatura del motor y las horas de uso. Databricks utiliza estos datos para predecir cuándo se romperá el tractor. Las compañías de comercio electrónico utilizan el software para pensar en cambios en su sitio que aumentan las ventas. También se utiliza para descubrir malintencionados, tanto en las bolsas como en las redes sociales.
Ghodsi dice que Databricks se cotizará en la bolsa pronto. Está en el buen camino para llegar a mil millones de dólares el próximo año, dice Sonsini. En el futuro, 100 kilómetros de dólares no están fuera de discusión, dice Ghodsi, y esto también podría ser una cifra prudente. Es pura y simple matemática: Enterprise AI es ya un mercado de miles de millones de dólares y sin duda crecerá. Si el líder de la categoría toma incluso el 10% del mercado, Ghodsi dice, aquí están los ingresos de «muchos, muchos cientos de miles de millones.»
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