¿Cómo llamamos IA en estos días? ML en traje.

ML, o aprendizaje automático, es un gran mercado en la actualidad. Esto se debe a que las empresas modernas están acumulando datos como acumuladores y la ciencia de datos está madurando como categoría de trabajo. La evidencia de lo primero se puede encontrar en el crecimiento que Databricks ha mostrado en los últimos trimestres, y la segunda en la cantidad de dinero que las grandes empresas de tecnología están dispuestas a ceder por roles centrados en ML.

Por lo tanto, el mercado en el que está jugando Weights & Biases está activo en estos días. Por lo tanto, no es una gran sorpresa que la startup haya recaudado $ 100 millones en una Serie C de gran tamaño. La compañía ahora vale alrededor de $ 1 mil millones, dijo en un comunicado. Felicis, Insight Partners, Bond y Coatue contribuyeron a la transacción.

Según los datos de Carta, la serie C basada en datos y analítica desde principios de 2020 tiene valores medios de 43,75 millones de dólares y valoraciones medias (posteriores al dinero) resultantes de alrededor de 416 millones de dólares. Esto hace que este ciclo duplique lo que podríamos esperar que aumente la compañía, dados los datos históricos.

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En términos de productos, Weights & Biases juega en el espacio “MLOps”, o el mercado de operaciones de aprendizaje automático. MLOps es naturalmente análogo a DevOps, aunque es una categoría más nueva.

Créditos de imagen: Peso y sesgo. El producto en cuestión.

Según el cofundador de Weights & Biases Lukas Biewald, el mundo del software tiene un conjunto de herramientas diseñadas para que los desarrolladores escriban e implementen código correctamente. Esto podría incluir un servicio de estilo git (GitLab, GitHub, etc.), monitoreo (Atlassian, Datadog, etc.), etc.

El objetivo de su negocio, explicó, es crear una pila de servicios similar para el mundo de ML. Y hoy, explicó, muchos equipos de ML están trabajando con herramientas ad-hoc o simplemente sin soporte de software.

La necesidad de una pila de este tipo podría ser terrible. Una diferencia entre el desarrollo y el mundo de ML, según Biewald, es que incluso si el código falla cuando falla, el trabajo de ML puede “comportarse mal” de formas más sutiles.

Ingrese los pesos y sesgos, por supuesto. La vida del producto de la startup comenzó con experiencias de seguimiento, que Biewald comparó con el código de versiones en la pila de DevOps. Git, explicó, aunque es excelente en el control de versiones del código que escriben los humanos, es algo pobre en el manejo de diferentes versiones de código generado por computadora, como el que proviene del trabajo de aprendizaje automático. Este es el tipo de problema que Weights & Biases quiere abordar.

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El esfuerzo sin duda llama la atención de los inversores. El inversionista de Felicis, Aydin Senkut, le dijo a TechCrunch que ha estado pendiente de Weights & Biases durante algún tiempo, pero otros inversionistas terminaron liderando sus dos rondas anteriores. Esta vez, Senkut entró en la tabla de límites antes que la empresa. Según Biewald, Weights & Biases habría levantado una ronda similar, aunque más tarde si Felicis no hubiera liderado la carga.

TechCrunch investigó el calendario de precios de la startup antes de hablar con la empresa. Su lista de precios parecía barata en comparación con la productividad que Weights & Biases parece querer ofrecer a medida que aumenta su servicio. Tenga en cuenta que esto no es un cumplido en sí mismo; La infravaloración es una forma de transferir valor de la empresa – y de los inversores – a los clientes a corto plazo.

Biewald dijo que Weights & Biases califica su servicio de tal manera que es fácil de acceder para todos. Senkut agregó que en medio de las verificaciones de clientes que Felicis realizó durante su diligencia para la inversión, los clientes dijeron que la startup estaba infravalorando su servicio en un factor de tres.

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El inversor agregó que estaba entusiasmado con la perspectiva, ya que otras empresas como Shopify habían perseguido una codicia a largo plazo similar por los ingresos a corto plazo.

Francamente, estoy intrigado por lo que Weights & Biases parece querer construir. Echemos un vistazo a qué tan lejos puede llevar el negocio un cheque anticipado de nueve cifras. La próxima vez que hablemos, será el momento de centrarse más específicamente en las métricas de crecimiento y comprobar los impactos en los márgenes de su servicio gratuito (a menos que, por supuesto, incluya ese elemento en particular en su línea de gastos de ventas y marketing).

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