ANÁLISE-O mundo nada glamoroso da "infraestrutura de dados" impulsiona o mercado de fusões e aquisições de tecnologia na corrida da IA

Por Milana Vinn

13 Jun (Reuters) - Sobrecarregados por tarifas e incertezas geopolíticas, os negócios diminuíram consideravelmente na maioria dos setores, exceto em um: o mundo nada glamoroso da infraestrutura de dados.

As empresas que processam os dados usados para criar modelos avançados de IA se tornaram alvos muito procurados por empresas de tecnologia tradicionais como Meta, Salesforce e ServiceNow na luta para permanecerem competitivas contra empresas como OpenAI, Google e Anthropic.

“IA sem dados é como vida sem oxigênio, ela não existe”, disse Brian Marshall, codiretor global de banco de investimento em software do Citi.

“Por isso, os dados estão tendo um momento de zeitgeist agora, impulsionados pela IA”, disse Marshall.

Os negócios de tecnologia são um dos poucos pontos positivos em um mercado de fusões e aquisições sombrio (link), respondendo por US$ 421 bilhões dos US$ 1,67 trilhão em negócios globais anunciados nos primeiros cinco meses do ano, ou cerca de 25% do total de fusões e aquisições, de acordo com dados preliminares compilados para a Reuters pela Dealogic.

Os dados mostram que esse número é superior aos cerca de 20% do ano passado e aos 17% de 2023. Dos negócios de tecnologia, aqueles envolvendo fabricantes de software de IA representaram quase três quartos do valor total, mostram os dados.

A VELOCIDADE IMPORTA

O diretor administrativo do Goldman Sachs, Matthew Lucas, que se concentra em fusões e aquisições relacionadas a todos os aspectos da computação, disse que os dados empresariais, conforme aplicados ao uso em IA, são a "área mais dinâmica em fusões e aquisições de software no momento".

“Há uma percepção muito forte de que a velocidade é muito importante, chegar primeiro é muito importante, e isso tende a se aplicar a fusões e aquisições”, disse Lucas.

As empresas de software que ajudam outras empresas a gerenciar seus dados em sistemas baseados em nuvem são mercadorias cada vez mais valiosas, pois o número desses alvos potenciais está diminuindo rapidamente.

Empresas de infraestrutura e análise de dados empresariais como Confluent, Collibra, Sigma Computing, Matillion, Dataiku, Fivetran, Boomi e Qlik podem se tornar alvos de provedores de tecnologia tradicionais no curto prazo, afirmam banqueiros de investimento. As empresas, segundo eles, podem ajudar as empresas a integrar, analisar e armazenar informações de forma mais eficiente.

Executivos da Boomi, Dataiku, Fivetran e Qlik disseram que não ficaram surpresos com a atenção.

"Dados desorganizados e isolados há muito tempo prejudicam as tentativas das empresas de aproveitar o potencial transformador da análise de dados. Agora, com a urgência de implementar uma IA eficaz, consertá-los não é apenas essencial — é existencial", afirmou Florian Douetteau, cofundador e presidente-executivo da Dataiku, em um comunicado. Solicitações de comentários da Confluent, Collibra, Sigma Computing e Matillion não foram respondidas imediatamente.

TECNOLOGIA LEGADA COMPRA

Vários acordos multibilionários para empresas de infraestrutura de dados foram fechados ou fechados apenas nas últimas semanas.

Meta anunciou (link) Sexta-feira, US$ 14,8 bilhões (link) acordo para uma participação de 49% na empresa de rotulagem de dados Scale AI. A Salesforce anunciou planos no mês passado para comprar a empresa de integração de dados Informatica por US$ 8 bilhões.

A inteligência artificial está impulsionando uma transformação única na tecnologia, forçando diversas das maiores plataformas de mídia social e fabricantes de software a comprar empresas que ajudam sistemas apoiados por IA a funcionar sem problemas. Globalmente, os gastos com IA generativa devem totalizar US$ 644 bilhões em 2025, um aumento de 76,4% em relação a 2024, de acordo com uma previsão da provedora de dados de tecnologia Gartner.

No início de maio, o provedor de gerenciamento de TI ServiceNow (link) NOW.N disse que estava comprando a plataforma de catálogo de dados Data.world, o que permitirá que a ServiceNow entenda melhor o contexto de negócios por trás dos dados, disseram executivos quando o anúncio foi feito.

A aquisição da Informatica pela Salesforce, (link) anunciado no final do mês passado, permitirá que a Salesforce analise e assimile melhor os dados dispersos de seus sistemas internos e externos antes de alimentá-los em seu sistema de IA interno, Einstein AI, disseram os executivos na época.

A IBM IBM.N concluiu a aquisição da provedora de gerenciamento de dados DataStax no dia seguinte. A IBM afirmou que o acordo, anunciado em fevereiro, permitirá que ela gerencie e processe dados não estruturados antes de alimentá-los com sua plataforma de IA.

CONSELHOS RUINS SOBRE IA

Esses acordos destacam a importância estratégica para as empresas de software tradicionais se apropriarem de todos os aspectos da gestão de dados, e fusões e aquisições costumam ser a maneira mais rápida de alcançar esse objetivo. Em vez de construir sistemas de dados complexos do zero, elas estão adquirindo especialistas que podem ajudar a organizar, limpar e conectar dados de toda a sua empresa.

Possíveis alvos às vezes se tornam caçadores, como foi o caso quando a Databricks, líder em processamento de dados e IA que foi avaliada recentemente em US$ 62 bilhões, anunciou planos na semana passada para comprar o gerenciador de banco de dados sem servidor Neon por US$ 1 bilhão.

Mas os negociadores alertaram que as empresas não podem simplesmente comprar qualquer tipo de dado e lançá-lo em um sistema de IA e esperar bons resultados.

Air Canada < http://ac.to/ > foi considerado responsável em um tribunal de pequenas causas e forçado a reembolsar a passagem aérea (link) no ano passado, depois que um de seus chatbots de IA deu um conselho ruim a um cliente. Esses tipos de erros podem ocorrer se o tipo errado de dados não filtrados for importado para um mecanismo de IA, dizem negociadores de tecnologia.

“Muitas empresas têm uma quantidade enorme de dados, mas acho que elas estão aprendendo que não é possível simplesmente canalizar todos os dados que você tem para um mecanismo de IA sem organização e esperar que ele forneça a resposta certa”, disse Brian Mangino, sócio da Latham & Watkins.