SAP adquirirá Prior Labs para crear en Europa un laboratorio de IA avanzada líder a nivel mundial

Esta adquisición refuerza la ventaja de SAP como pionera en los modelos fundacionales tabulares

SAP SE (NYSE: SAP) y Prior Labs —pionera en modelos fundacionales tabulares (TFM, por sus siglas en inglés)— han anunciado la firma de un acuerdo definitivo por el que SAP adquirirá Prior Labs, lo que acelerará el impulso de SAP en el ámbito de los TFM —que comenzó con SAP-RPT-1— e incorporará a la familia SAP a uno de los equipos de investigación en TFM más destacados del mundo.

Prior Labs seguirá operando como una entidad independiente, y SAP se compromete a invertir más de 1.000 millones de euros en los próximos cuatro años para convertirla en un laboratorio de IA avanzada de referencia mundial en el que se gestionen los datos estructurados que hacen funcionar las empresas de todo el mundo. No se han revelado los términos del acuerdo, dado que la transacción está aún pendiente de la aprobación de las autoridades reguladoras.

Los grandes modelos de lenguaje (LLM) tienen dificultades para realizar predicciones precisas sobre datos empresariales estructurados, ya que solo tienen una comprensión rudimentaria de las tablas, los números y las estadísticas. A diferencia de los LLM, los TFM están diseñados específicamente para este tipo de datos y pueden predecir con precisión los resultados empresariales basándose en datos tabulares —como retrasos en los pagos, riesgos de proveedores, oportunidades de ventas adicionales, riesgo de pérdida de clientes y mucho más.

“Desde el principio, SAP reconoció que la mayor oportunidad sin explotar en la IA empresarial no eran los grandes modelos de lenguaje, sino la IA diseñada para los datos estructurados que son la base del funcionamiento de las empresas de todo el mundo”, afirma Philipp Herzig, Chief Technology Officer de SAP. “Creamos SAP-RPT-1 para demostrar esa convicción. Por su parte, Prior Labs ha desarrollado un TFM líder en pruebas de rendimiento públicas y ha creado uno de los equipos de investigación más destacados en este campo. Mediante la combinación de su trabajo pionero en modelos con los datos empresariales y el alcance de nuestros clientes pretendemos liderar esta categoría a nivel mundial”.

“En los últimos 18 meses, Prior Labs ha creado un equipo increíble, acelerando el desarrollo de los modelos fundacionales tabulares”, señala Frank Hutter, director ejecutivo de Prior Labs. “Unirnos a la familia SAP nos proporciona los recursos, el entorno de datos y el alcance de clientes necesarios para llevar esta categoría a su máximo potencial”.

Una vez cerrada la transacción, SAP tendrá la oportunidad única de establecer un laboratorio de investigación en IA líder en el sector y de dar forma a una nueva categoría de TFM de la mano de Prior Labs. El laboratorio funcionará como una unidad independiente para garantizar la velocidad de la investigación, mientras que SAP proporciona inversión a largo plazo y una vía directa hacia la comercialización de productos en toda la cartera de SAP con SAP AI Core y SAP Business Data Cloud, así como a la capa de agentes con Joule.

Con más de 3 millones de descargas, TabPFN de Prior Labs es una herramienta de código abierto ampliamente adoptada para la IA tabular, que da soporte a un ecosistema dinámico de desarrolladores. SAP está plenamente comprometida con seguir apoyando esta estrategia de código abierto. Por su parte, los cofundadores de Prior Labs —Frank Hutter, Noah Hollmann y Sauraj Gambhir— lideran un equipo de investigadores y profesionales de IA de primer nivel. Asimismo, la empresa colabora con científicos líderes en el campo, entre los que se incluyen Yann LeCun, ACM A.M. Yann LeCunn —ganador del Premio Turing y presidente ejecutivo de Advanced Machine Intelligence— y Bernhard Schoelkopf— director del Instituto Max Planck de Sistemas Inteligentes y presidente de ELLIS— formarán parte del consejo asesor científico de Prior Labs a medida que esta se consolida como un laboratorio de IA pionero y líder a nivel mundial.

Acelerando la innovación

TabPFN-2.6 de Prior Labs es el modelo con mejor rendimiento en TabArena, el principal punto de referencia para los TFM. TabPFN-2.6 iguala la precisión de un proceso automatizado de aprendizaje automático de cuatro horas de duración, de forma instantánea, en un único modelo y con una complejidad mínima.

Gracias a una interfaz conversacional superpuesta, los usuarios empresariales pueden formular preguntas en lenguaje natural, generar o seleccionar conjuntos de datos y ejecutar escenarios hipotéticos sin necesidad de ser expertos en ciencia de datos ni en aprendizaje automático. Con los modelos de Prior Labs, SAP ofrecerá aprendizaje en contexto, lo que permitirá a los usuarios proporcionar registros de datos para recibir predicciones instantáneas y fiables sin necesidad de entrenar ningún modelo. Un único TFM puede adaptarse a cualquier caso de uso empresarial sobre la marcha, lo que se traduce en una rápida generación de valor y el cumplimiento del RGPD.

Con Prior Labs, SAP ofrecerá TFM con una capacidad predictiva superior y una comprensión nativa de las tablas tal que estos modelos aprenden el razonamiento estadístico directamente de los datos. Dichos TFM impulsarán también sistemas de IA agentiva capaces de comprender objetivos de alto nivel, combinando tablas, lenguaje e imágenes para razonar, integrar conocimientos de dominio, inferir causalidad y adaptarse dinámicamente.

Una vez cerrada la operación, SAP y Prior Labs tienen previsto convertir la investigación puntera en inteligencia artificial en innovación lista para su aplicación empresarial, lo que permitirá a los clientes sacar aún más partido a sus datos empresariales tabulares. La verdadera inteligencia requiere ir más allá de la correlación para comprender la causalidad. Responder a la pregunta ¿qué va a pasar? es útil, pero responder a por qué va a pasar es transformador.

Se prevé que la operación se cierre en el segundo o tercer trimestre de 2026, sujeta a las condiciones de cierre habituales, incluidas las autorizaciones reglamentarias.