Unai Martínez (Skootik): «Vimos la oportunidad de la analítica de datos… pero demasiado pronto»

Unai Martínez (Donostia, 1974) tiene una carrera académica que mezcla las ciencias empresariales con la ingeniería electrónica, que le llevó a doctorarse en inteligencia artificial mientras escribía libros de macroeconomía en euskera. Hace ocho años decidió emprender junto a otras cuatro personas que veían una oportunidad en la analítica de datos, aunque reconoce que fue demasiado pronto. Así nació primero Skootik y después AlchemyML.

Esto es lo más interesante que nos contó en la entrevista que le hicimos:

• Martínez, un entusiasta de la inteligencia artificial y de la tecnología en general, había visto que en EE.UU. empezaban a surgir empresas de big data. Así que propuso a dos amigos y a dos compañeros de estudios poner en marcha una empresa dedicada a la analítica avanzada de datos. «Yo tiré del carro y ellos se animaron, pero sin dejar su trabajo. Era entusiasmo adolescente», recordó.
• Al igual que otras muchas, su startup llegó al mercado demasiado pronto. Todavía no existía demanda de servicios de analítica de datos y su entusiasmo se topó con un negocio inexistente. «La realidad nos puso en nuestro sitio. El mercado no estaba preparado para nuestra oferta, así que nos ganábamos la vida dando otro tipo de servicios, como apps o páginas web», explicó.
• Pero con el tiempo las cosas empezaron a funcionar. Su oferta de servicios empezó a encontrar eco en el mercado, que les pedía primero un diagnóstico de cómo se podrían utilizar los datos en su actividad y después soluciones para llevar a la práctica la explotación de esa información. «No hemos dejado de crecer en ningún momento, aunque siempre de forma paulatina. Actualmente somos doce personas», explicó.
• Martínez y sus socios estuvieron tentados en un momento a dar un salto considerable. La compañía había ido construyendo, «casi sin darse cuenta para satisfacer las necesidades de los clientes», un producto propio que automatiza la analítica de datos. Un fondo de inversión trató de convencerlos para enchufar capital y hacerlo crecer a toda velocidad para venderlo más adelante. «Creamos un spinoff, AlchemyML (ML viene de machine learning), para explotar el producto pero sin el fondo. Skootik da servicios y AlchemyML genera algunos ingresos recurrentes vía SaaS», explicó.
• ¿En qué se diferencia AlchemyML de otros productos del mercado? Sus grandes ventajas radican en su capacidad de preprocesamiento, para limpiar las bases de datos que se van a introducir en el sistema, y en su módulo de consultoría, que se encarga de hacer una radiografía automatizada del estado de salud del dato en una organización. «Muchas veces el dato viene corrupto o duplicado, porque procede de software muy diverso, hasta el punto de que el 80% del trabajo de los analistas consiste en limpiar esa información. Pero eso no es digitalización. Por eso decidimos hacer un módulo que preprocesa los datos y es semiaumático, aunque lo vamos mejorando para los casos no previstos que vamos encontrando», explicó.
• ¿Con qué datos trabaja Skootik? La gran mayoría están relacionados con la producción, con la gestión de la cadena de suministro o con los consumos energéticos. Una parte importante de sus clientes son de automoción. «En lo que a Alchemy respecta, hemos abierto verticales y lo integramos en software de terceros. Además, como el producto es muy versátil, también lo ofrecemos a empresas que dan soluciones de inteligencia artificial para que se basen en Alchemy. Estamos siempre viendo cómo mejorarlo», explicó.
• ¿Está Skootik interesada en una inversión? Sí, pero no de un fondo de capital riesgo convencional. Martínez apuesta más bien por la entrada de un socio industrial que esté interesado en potenciar la analítica de datos. «Se nos han acercado bastantes inversores. Pero nosotros queremos a uno que aporte negocio y no tanto dinero», explicó.