Salesforce lidera ronda de financiación de $166M a HiBob con valoración de $3.2B mientras la estrategia de IA se expande

HiBob, la empresa detrás de la plataforma de recursos humanos Bob, ha recaudado $166 millones en una nueva ronda de financiación liderada por Salesforce con una valoración de más de $3.2 mil millones, mientras la compañía busca transformar su software de gestión de la fuerza laboral en infraestructura para un entorno de trabajo cada vez más impulsado por IA.

Salesforce aportó la mayor parte del capital, y Farallon Capital Management también participó en lo que representa la mayor ronda de financiación en la historia de HiBob. La financiación eleva el total de capital recaudado por la compañía desde su fundación a más de $700 millones.

La valoración también representa un salto significativo respecto a la financiación anterior de HiBob. En 2023, Farallon lideró una $150 millones de inversión que valoró a la compañía en aproximadamente $2.66 mil millones. Por lo tanto, la nueva valoración es alrededor de un 20 % mayor, a pesar de un entorno de financiación difícil para muchas empresas tradicionales de software como servicio.

HiBob no ha asignado públicamente una designación de Serie a la nueva financiación.

Salesforce hace una apuesta estratégica en datos de la fuerza laboral

La inversión va más allá de simplemente aportar más capital a otra empresa de software empresarial.

HiBob está posicionando a Bob como una capa de inteligencia organizacional capaz de proporcionar a los sistemas de IA información sobre cómo funciona realmente una empresa. Eso incluye empleados, habilidades, estructuras de gestión, equipos, permisos, compensación, desempeño y planes de la fuerza laboral.

A medida que los agentes de IA comienzan a ejecutar tareas en lugar de simplemente generar texto, el acceso a este tipo de información contextual se vuelve cada vez más importante.

Un modelo de IA de propósito general podría entender cómo realizar una evaluación de desempeño o crear un plan de fuerza laboral, pero no conoce de forma inherente quién gestiona a un empleado en particular, qué habilidades existen dentro de una organización, qué permisos se aplican o cómo están estructurados los equipos de una empresa.

El argumento de HiBob es que la IA empresarial se vuelve sustancialmente más útil cuando está conectada a ese contexto organizacional confiable.

El anuncio de inversión de la compañía describe esa capa de datos como una infraestructura que podría situarse cada vez más bajo los agentes de IA y los flujos de trabajo automatizados, en lugar de estar limitada a una aplicación tradicional de recursos humanos.

Bob está evolucionando más allá de una plataforma tradicional de recursos humanos

HiBob comenzó como una alternativa moderna a los sistemas heredados de gestión del capital humano, pero Bob se ha expandido gradualmente más allá de los registros básicos de empleados.

La plataforma ahora abarca recursos humanos básicos, nómina, compensación, gestión del desempeño, planificación de la fuerza laboral, gestión de habilidades y planificación financiera.

Esa expansión es particularmente relevante para la IA porque crea un conjunto de datos más rico del cual los agentes pueden razonar.

La plataforma de IA de HiBob incluye Bob Companion, una interfaz conversacional capaz de coordinar agentes especializados para diferentes funciones. Estos incluyen herramientas centradas en evaluaciones de desempeño, desarrollo de empleados, aprendizaje, habilidades, gestión del talento y análisis financiero.

En lugar de funcionar solo como un chatbot independiente, el objetivo más amplio es que la IA aproveche los datos organizacionales subyacentes y los permisos ya mantenidos dentro de Bob.

HiBob está abriendo sus datos a agentes externos de IA

Una de las piezas más técnicamente significativas de la estrategia de IA de HiBob es su soporte para Model Context Protocol (MCP).

HiBob ha desarrollado un servidor MCP que permite a los sistemas de IA compatibles conectarse a la información de la fuerza laboral y a las acciones aprobadas dentro de Bob.

Eso podría permitir a un empleado preguntar a un asistente de IA externo sobre los días de vacaciones restantes, las estructuras de reporte organizacionales u otra información de la fuerza laboral sin navegar manualmente por la plataforma de recursos humanos. Con los permisos adecuados, los agentes también podrían ejecutar acciones eventualmente.

El enfoque refleja un cambio más amplio hacia lo que HiBob llama un modelo “headless” para la inteligencia organizacional. En lugar de requerir que los empleados visiten una aplicación de recursos humanos cada vez que necesitan información de la fuerza laboral, los datos de Bob podrían aparecer cada vez más dentro de asistentes de IA, sistemas de colaboración y flujos de trabajo automatizados.

La creciente integración entre HiBob y Slack, propiedad de Salesforce, ofrece un canal de distribución evidente para esa estrategia.

La IA crea un nuevo problema: gestionar humanos y agentes juntos

El CEO y cofundador de HiBob, Ronni Zehavi, está enmarcando la oportunidad en algo más amplio que la automatización de la administración de recursos humanos.

A medida que los agentes de IA ingresan a las empresas, las organizaciones pueden necesitar replantearse cómo se divide el trabajo entre personas y software.

En una entrevista posterior a la financiación, Zehavi dijo que las empresas están cada vez más obligadas a determinar qué trabajo debe ser realizado por empleados, qué tareas deben asignarse a agentes y qué habilidades requieren los humanos cuando la IA maneja parte de su carga de trabajo anterior.

HiBob ya está desarrollando tecnología dirigida a este problema. Zehavi dijo que la compañía está trabajando en un sistema capaz de calcular el costo de un empleado, un agente de IA o el trabajo realizado conjuntamente entre ambos.

Eso potencialmente extiende la tecnología de recursos humanos a una categoría completamente nueva.

La planificación tradicional de la fuerza laboral gira en torno al número de empleados, salarios, departamentos y productividad de los empleados. Una empresa que despliegue cientos o miles de agentes de software podría eventualmente necesitar modelar el trabajo digital junto al trabajo humano, incluyendo su costo, capacidades, permisos y responsabilidad.

Para una empresa que ya mantiene información detallada sobre estructuras organizacionales y empleados, eso representa una expansión lógica.

HiBob ha crecido a más de $400 M en ventas

La financiación también llega en una etapa considerablemente más avanzada en el desarrollo de HiBob que sus rondas de capital de riesgo anteriores.

Zehavi dijo que HiBob ahora genera más de $400 millones en ventas y quiere hacer crecer esa cifra a $1 mil millones en los próximos años. A pesar de su escala y la nueva valoración, afirmó que una oferta pública inicial no es actualmente una prioridad, describiendo una IPO como poco realista en el entorno de mercado actual.

La historia de financiación de HiBob ilustra cuán rápidamente ha crecido la compañía.

La empresa recaudó $70 millones en financiación Serie B en 2020, seguida de $150 millones en Serie C en 2021 que la valoró en aproximadamente $1.65 mil millones.

Una $150 millones Serie D siguió en agosto de 2022 con una valoración de $2.45 mil millones. Otra inversión de $150 millones en 2023, liderada por Farallon con participación de Alpha Wave Global y los inversores existentes, aumentó la valoración reportada a aproximadamente $2.66 mil millones.

La última inversión de $166 millones lleva esa cifra a superar los $3.2 mil millones.

Fuentes familiarizadas con la financiación también indicaron que HiBob pretende usar el nuevo capital parcialmente para adquisiciones y una mayor expansión de la plataforma, lo que sugiere que la compañía puede seguir ampliándose más allá de sus raíces tradicionales de recursos humanos.

La IA podría redefinir la gestión de la fuerza laboral

La implicación más amplia de la estrategia de IA de HiBob es que el software de recursos humanos podría eventualmente gestionar más que empleados humanos. A medida que los agentes de IA asumen investigaciones, soporte, codificación, análisis y trabajo administrativo, las empresas necesitarán rastrear cómo se dividen las tareas entre personas y software, cuál es el costo de cada una y dónde recae la responsabilidad.

Eso podría convertir las plataformas de fuerza laboral en capas de control para equipos híbridos de humanos y agentes de IA, combinando datos sobre roles, habilidades, compensación, permisos y desempeño. También podría generar nuevos riesgos en torno al monitoreo de empleados, juicios de desempeño automatizados y el acceso a datos sensibles de la fuerza laboral.

Si esta tendencia continúa, los sistemas de recursos humanos podrían evolucionar de herramientas para gestionar la plantilla a plataformas para gestionar todo el conjunto de mano de obra humana y mecánica de una organización.