Snorkel AI, una startup que desarrolla conjuntos de datos de entrenamiento y entornos simulados para laboratorios y empresas de inteligencia artificial, recaudó $350 millones en una ronda Serie E liderada por Insight Partners y S32. La valoración de la empresa, fundada hace siete años, ascendió a $3.5B, casi el triple de los $1.3B alcanzados en su ronda Serie D de hace 17 meses. Addition, Lightspeed, Greylock, GV y Wells Fargo también participaron en la ronda.
Snorkel comenzó ofreciendo software para automatizar el etiquetado de datos, pero el año pasado se orientó hacia conjuntos de datos completos, a los que denomina “data-as-a-service”. La empresa combina a expertos en la materia con software y modelos mediante un enfoque híbrido que también incluye la generación de datos sintéticos. Snorkel afirma que sus ingresos anualizados se multiplicaron por dieciocho en los últimos 12 meses, hasta alcanzar $375 millones, y atribuye este crecimiento a la demanda de los laboratorios de inteligencia artificial de datos de entrenamiento avanzados.
Los ingresos brutos anualizados de empresas similares se comunicaron de la siguiente manera:
- Mercor: $2 mil millones
- Handshake: $1 mil millones
- Micro1: $500 millones
Dado que estas empresas pagan aproximadamente entre el 60 % y el 70 % de sus ingresos a los expertos que realizan el trabajo, sus ingresos netos son considerablemente inferiores a estas cifras brutas. Snorkel, por su parte, afirma que vende entornos de aprendizaje por refuerzo (RL) y conjuntos de datos completos en lugar de trabajo humano, y que los pagos a expertos se registran como costo de los bienes vendidos, no como ingresos.
La empresa comenzó sus operaciones comerciales en 2019, tras cuatro años de investigación de Alex Ratner y el equipo del laboratorio de IA de Stanford.
Por qué es importante
El desplazamiento del modelo de negocio de Snorkel, desde la automatización del etiquetado hacia conjuntos de datos completos y entornos simulados, demuestra que los equipos que desarrollan inteligencia artificial buscan una infraestructura de formación directamente utilizable y con conocimientos especializados, no solo datos sin procesar. La estructura híbrida combina las contribuciones de expertos en la materia con software, modelos y generación de datos sintéticos, lo que indica cómo se ha comercializado el proceso de preparación de datos. Sin embargo, los ingresos de las empresas del sector no se generan de la misma manera: algunas registran brutos dentro de sus ingresos los pagos realizados a los expertos, mientras que Snorkel los contabiliza como costo de los bienes vendidos; por ello, las cifras declaradas no pueden compararse directamente. La cuestión pendiente es cómo mantendrá este modelo el crecimiento de los ingresos y la calidad de los datos mientras satisface la demanda de datos avanzados; además, queda por ver cómo se estandarizará en el sector la estructura de costos de los servicios de datos.