Dentro de una sala de juntas del piso 13 en el centro de San Francisco, el ambiente era tenso. Era noviembre de 2015, y Databricks, una empresa de software de dos años iniciada por un grupo de siete investigadores de Berkeley, tenía muchos rumores pero pocos ingresos.

Los directores abordaron con torpeza temas que se habían repetido una y otra vez. La startup había estado tratando de recaudar fondos durante cinco meses, pero los capitalistas de riesgo la mantenían a distancia, recelosos de sus insignificantes ventas. Al no ver otra opción, el socio de NEA, Pete Sonsini, un inversionista existente, levantó la mano para salvar a la compañía con una inyección de emergencia de $30 millones de dólares.

La siguiente orden del día: un nuevo jefe. El CEO fundador, Ion Stoica, había aceptado hacerse a un lado y regresar a su cátedra en la Universidad de California, Berkeley. La medida obvia fue contratar a un ejecutivo experimentado de Silicon Valley, que es exactamente lo que hizo dos veces el principal competidor de Databricks, Snowflake, en su camino hacia una oferta pública inicial récord de software de 33 mil millones de dólares en septiembre de 2020. En cambio, a instancias de Stoica y los otros cofundadores, eligieron a Ali Ghodsi, también cofundador y quien en ese entonces trabajaba como vicepresidente de ingeniería.

“Parte del resto de la junta dijo naturalmente: ‘¿Cómo?. Eso no tiene ningún sentido ¿Cambiar un profesor fundador por otro?’”,  Recuerda Ben Horowitz, el primer patrocinador de capital de riesgo de la compañía que inicialmente era escéptico de confiar el negocio a un académico de carrera sin experiencia en la gestión de una empresa. Se llegó a un compromiso: darle a Ghodsi una prueba de un año.

Según la propia admisión de Horowitz, Ghodsi, de 42 años, calvo y bien afeitado, se ha convertido en el mejor director ejecutivo de la cartera de Andreessen Horowitz, que abarca cientos de empresas. Databricks ya se perfila como el mejor software de éxito de la empresa gracias a una valoración reciente de 28,000 millones de dólares, 110 veces mayor que cuando se hizo cargo Ghodsi. Databricks ahora cuenta con más de 5,000 clientes, y Forbes estima que está en camino de registrar más de $500 millones de dólares en ingresos en 2021, frente a los $275 millones del año pasado. Se incluye en la última edición de Forbes del AI 50, ocupó el quinto lugar en la lista Cloud 100 del año pasado y pronto podría encaminarse a una OPI que se encuentra entre las más lucrativas en la historia del software. El acto mágico de Ghodsi ya ha aportado al menos tres fundadores multimillonarios: él mismo, Stoica, de 56 años, y el jefe de tecnología, Matei Zaharia, de 36 años, todos los cuales, según la estimación de Forbes, poseen participaciones entre el 5% y el 6%, por un valor de 1,400 millones de dólares o más.

Es un logro asombroso que se vuelve aún más increíble por el hecho de que muchos de los fundadores originales, Ghodsi en particular, estaban tan absortos en su trabajo académico que eran reacios a iniciar una empresa, o cobrar por su tecnología, un código de predicción de alta calidad llamado Spark. Pero cuando los investigadores se la ofrecieron a las empresas como una herramienta de código abierto, les dijeron que no estaba “preparada para la empresa”. En otras palabras, Databricks necesitaba comercializar para madurar.

“Éramos un grupo de hippies de Berkeley y solo queríamos cambiar el mundo. Les decíamos, ‘simplemente tomen el software gratis’, y ellos decían ‘No, tenemos que darles $1 millón de dólares’”.

Ali Ghodsi, CEO de Databricks

El software de vanguardia de Databricks utiliza inteligencia artificial para fusionar costosos almacenes de datos (datos estructurados utilizados para análisis) con lagos de datos (repositorios de datos sin procesar baratos) para crear lo que ha llamado “casas lacustres” de datos (sin espacio entre las palabras, en la mejor tradición al lenguaje geekspeak). Los usuarios alimentan sus datos y la IA hace predicciones sobre el futuro. John Deere, por ejemplo, instala sensores en su equipo agrícola para medir aspectos como la temperatura del motor y las horas de uso. Databricks utiliza estos datos sin procesar para predecir cuándo es probable que un tractor se averíe. Las empresas de comercio electrónico utilizan el software para sugerir cambios en sus sitios web que impulsen las ventas. Se utiliza para detectar actores maliciosos, tanto en las bolsas de valores como en las redes sociales.

Le puede interesar: Compañía china ha producido más multimillonarios que otras empresas

Ghodsi dice que Databricks está listo para salir a bolsa pronto. Está en camino de alcanzar los 1,000 millones de dólares en ingresos el próximo año, señala Sonsini. Para el futuro, 100,000  millones de dólares no está descartado, dice Ghodsi, e incluso esa podría ser una cifra conservadora. Es matemática simple: la IA empresarial ya es un mercado de un billón de dólares y seguramente crecerá mucho más. Si el líder de la categoría toma solo el 10% del mercado, dice Ghodsi, eso significa ingresos de “muchos, muchos cientos de miles de millones”.

Cuatro años después de la guerra Irán-Irak, mientras el ayatolá Jomeini reprimía a sus oponentes políticos con la esperanza de estabilizar su reinado, la familia de clase alta Ghodsi se convirtió en el objetivo de la revolución y se vio obligada a dejar sus ahorros atrás y escapar a Suecia, el primer país que les otorgaría visas. Era el año 1984, y para Ali Ghodsi, de 5 años, cuyos recuerdos de su país de origen equivalen a una cacofonía de ruido de bombas y sirenas, fue el comienzo de un viaje itinerante que duraría décadas.

Al principio, la familia saltó por los dormitorios de estudiantes baratos, siempre desalojados unos meses después de que el propietario descubriera que, en lugar de estudiantes, se trataba de toda una familia nuclear la que vivía en el espacio de una habitación. A veces, soportaban comentarios no deseados, insultos como svartskalle, un término despectivo que se refiere a los inmigrantes de piel más oscura (literalmente: “cabeza negra”).

Al mudarse de un sórdido barrio de Estocolmo a otro, Ghodsi y su hermana menor tenían que cambiar constantemente de escuela y hacer nuevos amigos. Él acredita la amplia gama de interacciones humanas que encontró por su destreza social en la actualidad.

Los primeros destellos de su genio en ingeniería también llegaron temprano. Los padres de Ghodsi no podían permitirse comprar nuevos regalos para sus hijos. Para Ali, encontraron en una barata una Commodore 64 usada, una computadora doméstica con un reproductor de casetes que podía cargar videojuegos, pero que era muy barato precisamente porque la platina de casete estaba irreparablemente rota. Curioso, el alumno de cuarto grado comenzó a leer manuales y pronto descubrió cómo codificar sus propios juegos. “Yo era uno de esos geeks que se dejó atrapar por la tecnología”, dice Ghodsi con una sonrisa.

Esa obsesión continuó en la Universidad de Mid Sweden, en la tranquila ciudad industrial de Sundsvall, donde Ghodsi se quedó un año más para obtener una maestría en ingeniería informática y administración de empresas. Luego obtuvo un lugar en KTH Royal Institute of Technology, el equivalente sueco al MIT o al CalTech, donde recibió un doctorado. en informática en 2006.

En 2009, Ghodsi, de 30 años, llegó a Estados Unidos como académico visitante en UC Berkeley, donde pudo ver Silicon Valley por primera vez. A pesar del colapso de la burbuja de las puntocom nueve años antes y la crisis financiera en curso, la innovación estaba en su punto máximo. Facebook tenía solo cinco años y aún no era público. Airbnb y Uber estaban en su primer año de existencia. Y algunas empresas advenedizas estaban empezando a jactarse de que su tecnología era capaz de vencer a los humanos en tareas limitadas.

“Resulta que si se desempolvan los algoritmos de redes neuronales de los años 70, pero  se utiliza muchos más datos que nunca y hardware más moderno, los resultados comienzan a volverse sobrehumanos”, dice Ghodsi.

Ghodsi pudo permanecer en Estados Unidos con una serie de visas de “capacidad extraordinaria”. Dentro de Berkeley, unió fuerzas con Matei Zaharia, entonces un estudiante ya doctorado de 24 años, en un proyecto para construir un motor de software utilizado para el procesamiento de datos que llamaron Spark. Querían replicar lo que estaban haciendo las grandes empresas de tecnología con las redes neuronales, sin la compleja interfaz.

“Nuestro grupo fue uno de los primeros en analizar cómo facilitar el trabajo con conjuntos de datos muy grandes para personas cuyo principal interés en la vida no es la ingeniería de software”, dice Zaharia.

Spark resultó ser bueno, muy bueno. Estableció un récord mundial de velocidad de clasificación de datos en 2014 y le valió a Zaharia un premio a la mejor disertación en ciencias de la computación del año. Ansiosos por que las empresas usaran su herramienta, lanzaron el código de forma gratuita, pero pronto se dieron cuenta de que no estaba ganando terreno.

Durante una serie de reuniones en restaurantes indios baratos que comenzaron en 2012, un grupo central de siete académicos acordó iniciar Databricks. La sabiduría empresarial provino de los asesores de tesis de Zaharia, nacido en Rumania, Scott Shenker y su compañero rumano Ion Stoica, dos académicos muy respetados. Stoica era ejecutivo en Conviva, una startup de transmisión de video por valor de 300 millones de dólares, mientras que Shenker había sido el primer director ejecutivo de Nicira, una empresa de redes vendida en 2012 a VMware por alrededor de 1,300 millones de dólares. Stoica sería el director ejecutivo y Zaharia el jefe de Tecnología. Shenker, que se unió a la junta en lugar de trabajar a tiempo completo para la empresa, organizó la reunión inicial entre Ben Horowitz, uno de los primeros inversores de Nicira, y los investigadores, que casi se opusieron a la idea.

“Pensamos entre nosotros mismos y dijimos: ‘No queremos tomar su dinero porque no es un investigador’”, dice Ghodsi. “Queríamos conseguir algo de financiación inicial, tal vez recaudar un par de cientos de miles de dólares y luego codificar durante un año y ver qué podíamos conseguir”.

En un día de verano en su nuevo espacio de oficina a una cuadra del campus de Cal, los fundadores se sentaron ociosos en su sala de conferencias, reflexionando sobre cuánto dinero sería demasiado para rechazar.

Una hora después de la hora programada para la reunión, llegó Horowitz. “El tráfico es brutal en este lugar de Berkeley”, dijo, antes de ir al grano: “No voy a negociar con ustedes; Solo te voy a dar una oferta, así que tómala o déjala “. La oferta: 14 millones de dólares en capital con una valuación cercana a los $50 millones de dólares. Era demasiado para rechazar.

“Este tipo de ideas tienen un límite de tiempo”, explica Horowitz. “Para la mayoría de las personas, comenzar con capital inicial es lo correcto, pero no para estos chicos.”

Stoica rápidamente contrató al socio de NEA Sonsini, él mismo un ex alumno de Cal, como segundo inversor de riesgo de la compañía, gracias a una conexión que se remonta a la época de Stoica en Conviva. La empresa de Sonsini era el mayor accionista de Conviva, y el inversor compró Databricks (ingresos cercanos a cero en 2014) solo por el potencial. (“Yo también estaba planeando por completo liderar el primer financiamiento, pero Horowitz simplemente lo sacó de mis narices”, dice.) La inversión de $33 millones de dólares impulsó la puesta en marcha a una valoración de $250 millones de dólares, solo 13 meses después de que comenzara a operar.

Ghodsi dice: “2015 fue el año en que Spark fue lo más popular desde el pastel de manzana”. Anticipándose al crecimiento acelerado, Databricks trasladó su sede de su modesta oficina de Berkeley, al piso 13 de un rascacielos en el distrito financiero de San Francisco. Al equipo no le importaba el número de piso de la mala suerte. “Lo conseguimos por un precio más barato, tal vez por esa razón, y pensamos, ‘Eso es genial’”, dice Ghodsi. Y, sin embargo, en unos meses, la mala suerte parecía manifestarse.

Ben Horowitz, fue el primer inversionistas de Databricks con 14 millones de dólares.

“Estábamos tardando demasiado en averiguar cómo llegar al mercado”, dice Horowitz. Los peces más grandes como Amazon Web Services y Cloudera estaban pasando por alto Databricks e integrando Spark en sus propios productos. “Todos nuestros competidores empezaron a hablar de cómo les encantaba Spark”, dice Ghodsi. “Pero casi no teníamos ingresos”.

Ghodsi promulgó de inmediato tres medidas cuando asumió el cargo en enero de 2016. Primero: aumentar la fuerza de ventas con personas que supieran cómo dirigirse a los directores de información de la empresa. Segundo: Desarrolle el C-suite de Databricks con “personas que lo han hecho antes”. Tercero: crear partes patentadas del software para que esos vendedores de renombre tengan algo que vender. En ese momento, la tecnología era demasiado de código abierto. “No teníamos nada tan especial porque [otras empresas] tenían todo Spark gratis”, dice Ghodsi.

En un año, el equipo ejecutivo era completamente nuevo, lleno de veteranos de la tecnología que habían ayudado a dirigir salidas exitosas en empresas como AppDynamics y Alteryx. Ghodsi ofreció a los antiguos ejecutivos la oportunidad de quedarse si estaban dispuestos a informar a su reemplazo. “Si la gente era lo suficientemente inteligente, dejaba a un lado sus egos”, dice. Solo dos de siete lo abandonaron.

La nueva plataforma Databricks resultó popular porque aprovechó el motor central Spark mejor que los imitadores. “Los demás apenas entendieron Spark”, dice Ghodsi. Y dado que los fundadores fueron los creadores de Spark, estaban construyendo e incorporando nuevas funciones en Databricks mucho antes de que fueran lanzadas al público. “Siempre estamos uno o dos años por delante de los demás”.

Las ventas aumentaron rápidamente, alcanzando los $12 millones de dólares en 2016. “El primer año fue tan espectacular que era obvio que Ali debería ser el CEO después de eso”, dice Horowitz. Con la confianza restaurada, el inversionista de alto perfil envió una carta de recomendación al CEO de Microsoft, Satya Nadella, proclamando que Databricks está a la vanguardia de una revolución en inteligencia artificial y big data. Nadella respondió al instante. “Envió en copia a un grupo de estos empleados de Microsoft de alto nivel, y de repente estaban extremadamente ansiosos por hacer una asociación cercana con nosotros”, dice Ghodsi, quien había intentado en vano ponerse en contacto con el jefe de Microsoft durante años. Las dos empresas colaboraron para integrar Databricks directamente en Azure, el servicio en la nube de Microsoft de 59,500 millones de dólares (ventas del calendario 2020). La fuerza de ventas de Microsoft ahora promociona “Azure Databricks” cuando se dirige a posibles clientes, y en 2019 el gigante de Redmond invirtió en la compañía de Ghodsi.

Ghodsi dice que hay poco misterio sobre cómo funciona Databricks: simplemente introduzca cantidades masivas de datos en algoritmos para entrenar modelos de IA sobre cómo analizar y hacer predicciones con los datos. “No es como una salsa secreta profunda que nadie conoce”.

Pero los competidores, que comienzan más lentamente, a menudo se ven obligados a ponerse al día en el procesamiento de datos o en las herramientas de inteligencia artificial. “Como académicos, estábamos pensando en grande y pensando: ‘¿A dónde va el futuro?’ Era casi como ciencia ficción”, dice Ghodsi.

Mientras tanto, Databricks ha estado ocupado expandiéndose mucho más allá de Spark. En 2018, lanzó MLflow para administrar proyectos de aprendizaje automático y, un año después, anunció Delta Lake, que convierte los lagos de datos (Data Lakes) existentes en casa de lagos (House Lakes), para que las empresas no tengan que empezar de cero. Ambos han demostrado ser un éxito. Spark, dice Ghodsi, es solo el 5% de la razón por la que los clientes usan Databricks.

“Todas las demás empresas de código abierto siguen siendo cualquier [producto] de código abierto con el que empezaron. Databricks está mucho más allá de Spark”, dice Horowitz, cuya inversión inicial en la compañía lo ayudó a ubicarse en el puesto 38 en la lista Midas 2021 de Forbes de los mejores inversores en tecnología. Suponiendo que Andreessen Horowitz haya mantenido su participación total, su inversión inicial de $14 millones de dólares  ahora vale  $8.9 mil millones de dólares.  

En febrero, Databricks recaudó mil millones de dólares para consolidar su posición como una de las startups más valiosas del mundo. Los fondos frescos le dan un enorme cofre de guerra para competir y ganar contratos contra las empresas más grandes del planeta. Ningún competidor se cierne más cerca de ellos que Snowflake, el nuevo proveedor de almacenamiento de datos de primer nivel en su clase, que hace tres años mantuvo una asociación comercial con Databricks. Incluso hoy en día, el 70% de los usuarios de Databricks también son clientes de Snowflake, según el analista de tecnología de Piper Sandler, Brent Bracelin. Pero los dos están empezando a competir más aguerridamente.

“Snowflake es, obviamente, una empresa increíble en una gran posición, pero tienen un director ejecutivo profesional”, dice Horowitz. “¿Cuánto tiempo más estará allí? Probablemente no mucho más”. Con un equipo fundador que todavía está completamente comprometido, “nadie en el software empresarial va a superar en innovación a Databricks”.

“Cada cosa que [Databricks] ha hecho y creo que es una buena elección arquitectónica en los últimos tres o cuatro años, Snowflake lo hizo hace ocho años”, responde Christian Kleinerman, vicepresidente senior de producto de Snowflake, dando sombra a las ‘nuevas funciones de almacenamiento de  Databricks. Aún así, admite que el próximo acto de Snowflake, un centro donde los usuarios pueden introducir sus datos en herramientas de inteligencia artificial, se utilizará de formas “muy similares” a las de Databricks.

En cualquier caso, como lo ve Ghodsi, Snowflake es solo uno de los cuatro competidores principales. Los otros son los tres grandes de la nube: Amazon, Microsoft y Google. La situación es complicada, ya que los tres son inversores de Databricks. Pero todos llevan mucho tiempo construyendo sus propias suites de análisis de datos.

Le invitamos a seguirnos en la cuenta de Twitter

Ghodsi es consciente de las amenazas tanto de los gigantes tecnológicos establecidos como de los nuevos disruptores. “Creo que la mayoría de las personas que me conocen le dirán que soy el director ejecutivo más paranoico que hayan conocido”, dice, rindiendo homenaje al mantra del antiguo jefe de Intel, Andy Grove.

Me resulta natural, porque crecí en una guerra. Si ves a gente morir en las calles cuando eras niño, sabes que cualquier cosa puede cambiar en cualquier momento”. Ghodsi somete a sus empleados a ejercicios anuales de “el cielo se está cayendo”, creando planes de acción detallados en caso de que el mercado se seque o la economía se desacelere.

Cuando apareció Covid-19, esos planes de contingencia ayudaron a Databricks a gestionar las turbulencias extremas a medida que la pandemia comprimía años de transformación digital en meros meses. Está abriendo oficinas y creando un ejército de técnicos y vendedores en todo el mundo, desde Australia e India, hasta Japón y Suecia.

De vuelta en el Área de la Bahía, Ghodsi está preocupado por algo más inmediato: el cáncer de riñón de su hijo. Después de una visita nocturna a la sala de emergencias, Ghodsi reflexiona sobre el presente. La tecnología y los datos ya han avanzado hasta el punto de ayudar a Ghodsi y su esposa a descubrir una predisposición genética a la enfermedad en su hijo antes de que aparecieran los tumores. Empresas como Databricks están ayudando a las empresas farmacéuticas y sanitarias con el siguiente paso: utilizar la inteligencia artificial para acelerar el descubrimiento de nuevos tratamientos.

“Si esto hubiera sucedido hace 10 o 15 años, habría muerto. No lo habrías encontrado hasta que estuviera vomitando y el cáncer se hubiera extendido por todas partes “, dice Ghodsi. “Este tipo de tecnología puede ayudar”.

POR: Kenrick Cai