Podcast de Itnig: Historias de startups

De 0 a 300M en 3 Años: La Historia de ONUM y su Venta a CrowdStrike | #408


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En este capítulo del podcast de Itnig, Pedro Tortosa nos explica en detalle una de las historias más llamativas del ecosistema tech reciente: cómo ONUM pasó de nacer en 2022 a venderse a CrowdStrike por 300 millones de dólares en solo tres años.

Pedro explica de forma sencilla qué problema resolvía ONUM (la optimización y el ruteo inteligente de datos en tiempo real) y por qué esta tecnología era tan valiosa para gigantes como Splunk, Cribl o la propia CrowdStrike, que gastaba más de 50 millones al año en soluciones similares. Además, profundizamos en el recorrido profesional de Pedro, desde sus 20 años al frente de un integrador tecnológico hasta su experiencia en Devo, donde levantaron rondas con fondos como Insight, TCV o General Atlantic.

Habla abiertamente sobre la dureza del mercado enterprise, los errores cometidos, la importancia de construir productos realmente diferenciales y cómo tomar decisiones difíciles cuando una startup quema mucha caja o se enfrenta a rondas complicadas. Finalmente, se abordan temas clave para cualquier emprendedor: cómo negociar ventas de empresas, cómo funcionan los earnouts, los liquidation preferences, las dinámicas con fondos de inversión y el reto de escalar productos deeptech desde España al mercado global.

Un capítulo lleno de aprendizajes reales para fundadores, inversores y amantes del mundo startup.

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⁠Índice

00:00:00 – Intro

00:03:47 – Inicios

00:05:25 – ¿Qué es ONUM?

00:06:34 – Optimización de datos y el papel de Cribl

00:07:51 – Por qué CrowdStrike gastaba 50M al año y detecta la oportunidad

00:08:57 – Ventajas de ONUM vs Cribl

00:34:06 – Earnouts y negociación con inversores

00:42:17 – ARR, tamaño de clientes y el business case de los 300M

00:49:12 – Por qué CrowdStrike compra en vez de desarrollar

00:51:24 – Inicio de la negociación con CrowdStrike

00:52:29 – Firma del deal en la playa

01:07:31 – Frase AI: inbound, early AI y el impacto de OpenAI

02:10:09 – Consejos finales: aprendizaje, humildad y referencias

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