Cuando anómalo Los cofundadores dejaron Instacart en 2018, pensaron que podrían poner a trabajar el aprendizaje automático para resolver problemas de calidad de datos inherentes a grandes conjuntos de datos. Cinco años después, la idea de la empresa es aún más relevante a medida que la calidad de los datos ocupa un lugar central en los grandes modelos de lenguaje.
Hoy, la startup anunció una Serie B de 33 millones de dólares, igualando su Serie A de 2021 y elevando el total recaudado a 72 millones de dólares, según la compañía.
El cofundador y director ejecutivo Elliot Shmukler dice que la tesis con la que comenzaron se ha validado a lo largo de los años. “Si vas a utilizar datos para hacer algo, ya sea paneles de control, toma de decisiones o, actualmente, para impulsar aplicaciones de IA generativa, entonces necesitas [a tool] en realidad, eso es monitorear esos datos y asegurarse de que sean correctos, de alta calidad y estén listos para ser utilizados”, dijo Shmukler a TechCrunch.
A medida que las empresas almacenan cantidades cada vez mayores de datos en almacenamiento en la nube y almacenes de datos como Databricks y Snowflake, esta necesidad se ha vuelto más pronunciada, afirma. Pero en una época en la que todo el mundo busca reducir costos, se les ocurrió una manera de limitar los datos que Anomalo monitorea a ciertos conjuntos de datos, en lugar de monitorear todo, para ayudar a reducir las facturas de los clientes. “Puedes reservar nuestro tipo de ML e IA completos [solution] para las tablas y conjuntos de datos que realmente lo necesitan”, dijo.
El enfoque está funcionando. Shmukler indicó que la compañía se ha multiplicado por 15 desde esa Serie A cuando le dijo a TechCrunch que los ingresos rondaron el millón de dólares. Eso haría que los ingresos actuales se acercaran a los 15 millones de dólares. Es más, para el reciente tercer trimestre fiscal de la compañía, informó que los ingresos recurrentes anuales crecieron un enorme 177%, cifras de crecimiento que no habíamos visto en algún tiempo desde la puesta en marcha de empresas en etapa inicial.
Shmukler dice que todavía comprende que, si bien los inversores obviamente acogen con agrado este tipo de crecimiento, todavía están en modo de eficiencia y, como director ejecutivo, tiene que encontrar formas de caminar en esa línea. “A los inversores todavía les encanta el alto crecimiento, pero no quieren que se prenda fuego al dinero en efectivo”, afirmó.
Para ayudar a encontrar el equilibrio adecuado, la empresa se ha fijado un par de objetivos para encontrar ese punto óptimo entre crecimiento y eficiencia. “Nuestro objetivo de crecimiento se basó en el crecimiento porcentual de ARR, y nuestra eficiencia en realidad se basa en quemar múltiples, que se perfila como una de esas métricas de eficiencia a las que los inversores están prestando atención. Y entonces vemos esa métrica de eficiencia de quemar múltiples como una especie de contrapeso a nuestro crecimiento”, dijo.
A medida que crecen los ingresos de la empresa, han estado contratando y actualmente tienen hasta 50 empleados con planes de duplicar esa cifra con el nuevo dinero. La empresa nos dijo en 2021, cuando tenía menos de 10 personas, que veía la diversidad como uno de sus objetivos principales. Shmukler dice que es un trabajo en progreso, pero de los 7 ejecutivos que contrataron desde la ronda A, 4 son mujeres. Dice que un tercio del grupo de ingeniería son mujeres y están trabajando para cerrar la brecha en ese número. Él cree que tener mujeres en roles de liderazgo ayudará a atraer a otros.
“Tener mujeres líderes y gerentes de ingeniería realmente ha sido tremendo en términos de atraer mujeres candidatas para todos nuestros roles. Y creo que eso nos será de gran utilidad a medida que dupliquemos la empresa nuevamente”, dijo.
SignalFire lideró la inversión Serie B de 33 millones de dólares con la participación del inversor estratégico Databricks Ventures. En la ronda también participaron los inversores anteriores Norwest Venture Partners, Two Sigma Ventures y Foundation Capital. Es particularmente interesante que la compañía haya atraído la atención de una de las principales empresas emergentes de análisis de datos en Databricks, que tenía una valoración de 43 mil millones de dólares en septiembre pasado, cuando recaudó otros 500 millones de dólares.
