Databricks, la plataforma especializada en analítica y procesamiento de datos, ha anunciado recientemente una nueva ronda de financiación que valora la empresa en 188 mil millones de dólares. Esta ronda, liderada por Coatue, aún no ha cerrado oficialmente, aunque se estima que la recaudación asciende a aproximadamente 3 mil millones de dólares. Este tipo de anuncio previo al cierre de la ronda es poco común, pero la gran demanda de inversiones ha concedido a la empresa la libertad de revelar su nueva valoración sin temor a la incertidumbre del mercado.
El crecimiento de Databricks en los últimos años ha sido notable. En los últimos dieciocho meses, la compañía no solo ha recaudado capital, sino que ha transformado su imagen de un proveedor de SaaS a un competidor clave en el espacio de la inteligencia artificial. En febrero, la empresa cerró una ronda de financiación de 5 mil millones de dólares a una valoración de 134 mil millones, y en septiembre del año anterior, había recaudado mil millones a 100 mil millones. Su crecimiento ha sido tan rápido que ha generado memes sobre el uso de letras del alfabeto para sus rondas de financiación.
Fundada en 2013, Databricks se inició en la era del big data. Su software permitía a las empresas almacenar grandes volúmenes de datos en la nube, proporcionando análisis rápidos. Con el auge de la inteligencia artificial, la empresa se posicionó estratégicamente gracias a su acceso a enormes volúmenes de datos, lo que la habilitó para ofrecer AI con la misma seguridad y gobernanza que los clientes esperan de software empresarial tradicional.
En su transición hacia la inteligencia artificial, Databricks ha lanzado múltiples productos, como Lakebase, una base de datos destinada para agentes AI, y Unity, su puerta de enlace de IA. También presentó Omnigent, un «meta-harness» que gestiona múltiples agentes de manera eficiente. Este enfoque ha logrado que la empresa destaque como un ejemplo de adopción de modelos abiertos y asequibles, particularmente aquellos provenientes de China, lo que ha sido una tendencia creciente en 2026.
Innovaciones y Estrategias en IA
El CEO de Databricks, Ali Ghodsi, compartió recientemente los resultados de pruebas internas sobre sus costos de IA. Estas comparaciones se realizaron entre diversos modelos de IA aplicados a tareas específicas de sus 3,000 ingenieros de software. Los hallazgos revelaron que los modelos abiertos, en particular el GLM 5.2, son capaces de gestionar tareas complejas a un costo menor que los modelos propietarios de empresas como Anthropic y OpenAI.
Sin embargo, lo que realmente sorprendió fue cómo la elección de la herramienta de gestión —o «harness»— utilizada para rodear a los modelos impactó significativamente los costos. Databricks encontró que el arnés de código abierto, Pi, se destacó en la gestión del contexto en torno a cada entrada, evidenciando ser una opción económica sin sacrificar la calidad.
Este desempeño ha reforzado la imagen de Databricks como un importante jugador en el ámbito de la IA, a pesar de no haber sido fundada con ese objetivo específico. El «efecto IA» ha sido tan potente en el mercado que incluso empresas en otros sectores, como Jersey Mike’s, han hecho mención de inteligencia artificial en su documentación financiera.