Apple ha alcanzado un acuerdo con Ascension Labs, la empresa que opera bajo el nombre Ascend.io, para acceder a su tecnología y contratar a determinados empleados. La operación figura en la lista de adquisiciones que publica la Comisión Europea en el marco del Reglamento de Mercados Digitales, su alcance es más concreto de lo que sugiere hablar de la compra de una startup: la descripción pública distingue entre contratación de personal, licencia de propiedad intelectual y cesión de patentes.
Qué obtiene Apple con el acuerdo
El primer elemento es el derecho a realizar ofertas de empleo a determinados trabajadores de Ascension Labs y contratarlos, la formulación deja margen tanto a Apple para elegir a quién presenta una oferta como a cada profesional para aceptarla. No supone el traspaso automático de toda la plantilla.
El segundo es una licencia no exclusiva sobre derechos de propiedad intelectual de Ascend, Apple obtiene la posibilidad de utilizar la tecnología cubierta por esa licencia, pero la exclusividad no forma parte del acuerdo descrito. El tercer elemento es distinto, la operación prevé que se cedan a Apple determinadas patentes pertenecientes a Ascend.
Las tres vías explican por qué interesa el acuerdo incluso sin una compra íntegra de la sociedad, una patente puede cubrir una solución específica y una licencia permitir su uso, pero ninguna de las dos sustituye el conocimiento de quienes diseñaron y mantuvieron un sistema. Incorporar a esos profesionales aporta experiencia sobre qué decisiones funcionaron cuando la plataforma pasó del laboratorio a trabajar con datos de clientes.
El trabajo que hay detrás de un dato listo para usar
Fundada en 2015, Ascend.io desarrolló software para gestionar flujos de datos, son los procesos que recogen información de una o varias fuentes, la transforman y la dejan disponible para otras aplicaciones. En una empresa, por ejemplo, los pedidos y las devoluciones pueden proceder de sistemas distintos y actualizarse a horas diferentes.
Ascend reunió en una plataforma la incorporación de datos, su transformación y la coordinación de las distintas tareas, su aproximación declarativa permitía a los ingenieros describir el resultado que buscaban y delegar en el software parte de la ejecución. La diferencia se aprecia cuando cambia una fuente, en vez de rehacer manualmente cada paso, el objetivo es que la plataforma gestione las relaciones entre las tareas afectadas.
La compañía identifica su automatización DataAware como una etapa intermedia en ese recorrido, más recientemente orientó la plataforma hacia agentes de inteligencia artificial capaces de colaborar con los equipos durante el ciclo de ingeniería de datos. El ámbito de aplicación es el trabajo de los ingenieros, preparar, coordinar y mantener procesos de información, más que ofrecer un asistente conversacional al consumidor.
De automatizar una tarea a decidir cuándo intervenir
La aportación de un agente se entiende mejor ante una incidencia, si cambia el formato de un campo, un flujo puede seguir ejecutándose y producir un resultado incorrecto. Detectar la anomalía, identificar las tareas que dependen de ese campo y proponer una corrección son acciones distintas; autorizar que el cambio llegue al sistema de producción es otra decisión.
En su mensaje de despedida, el equipo de Ascend agradece expresamente a los ingenieros que cuestionaron qué debían hacer los agentes y qué debía quedar fuera de su alcance. También menciona a los clientes que confiaron a la plataforma procesos en producción; ambas referencias sitúan su tecnología en un contexto en el que una intervención automática tiene consecuencias sobre aplicaciones que otras personas utilizan.
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