Banana Script provides customized AI and software solutions, focusing on technology and innovation for businesses. Self-described as a human-centered company, it aims to create impactful digital solutions.

Banana Script

H2O.ai is a global company focused on democratizing AI, with a platform that enables organizations to make, operate, and innovate with AI to accelerate responsible innovation.

Sri Ambati

H2O.ai

Anduril is a technology company that specializes in providing autonomous systems for defense and security purposes, including autonomous air and underwater vehicles, force protection, and rocket motors.

Matt Grimm

Brian Schimpf

Anduril

DataRobot is a leading AI platform that provides a unified solution for generative and predictive AI, enabling businesses to operate with confidence, agility, and full visibility. The company has a rich history of milestones and accomplishments, and it is committed to diversity, equity, and inclusion.

Mike Daitch

DataRobot

Banana Script offers custom AI solutions, dedicated teams, and platforms for building Minimum Viable Products and enterprise ecosystems, self-described as focused on technology and innovation.

Banana Script | 643 followers on LinkedIn. We love creating amazing digital solutions that make a real difference in people&#39;s lives and businesses. | At Banana Script, we&#39;re not here to waste your time with empty promises – we speak the language of AI, Cloud, and Software. That&#39;s our expertise, and we excel at it. So, who can benefit from our expertise?

Agile Coach - Project Manager Sr.

Diego Hernán Sanchez Brand MSc, PMP, SMC, AEC, SDC, SA.

SR, Fullstack Developer/ tech lead / solutions architect

Jeisson Huerfano

Investor | Investment Banker | M&A | Strategy

Martin Galante Devoto

Results-Driven Technology Leader | IT Strategist | Innovation Expert | CEO @ Banana Script

Carlos Mendez Tafur

En una cumbre reciente, Eric Schmidt, ex-CEO de Google, lanzó un mensaje claro: el mundo no está preparado para los riesgos que plantea la IA. Según él, esta tecnología está evolucionando tan rápido que no podemos darnos el lujo de esperar. ⏳ Schmidt hizo una comparación inquietante: "Tras Hiroshima y Nagasaki, tomamos 18 años para establecer tratados nucleares. Hoy no tenemos ese tiempo". Predice que, en 5 a 10 años, la IA podría alcanzar un nivel de autonomía capaz de tomar decisiones independientes 🛑, incluso en temas tan sensibles como armas o sistemas críticos. 💣 💡 Su propuesta: crear un organismo internacional que regule la IA, algo similar al IPCC del cambio climático. Sin una supervisión global, dice, corremos el riesgo de enfrentar consecuencias catastróficas. ¿Todos piensan igual? 🤔 No. Yann LeCun, de Meta, cree que hablar de riesgos existenciales es exagerado: "Los sistemas actuales no tienen la capacidad de igualar la inteligencia de un gato 🐱", comentó en una entrevista. Pero Schmidt argumenta que ignorar el potencial de la IA sería como construir puentes sin preocuparse por las tormentas que podrían venir. 🌩️ ⚖️ El equilibrio entre progreso y prudencia Aunque las opiniones varían, hay algo claro: la IA está transformando nuestras vidas, desde carros autónomos hasta diagnósticos médicos. Y mientras los beneficios son innegables, también lo es la necesidad de guías éticas y salvaguardas. ¿Tú qué opinas? ¿estamos subestimando los riesgos de la IA o sobreestimándolos? 💬

La gestión de activos es clave para que las empresas administren y optimicen equipos, vehículos y sistemas de forma eficiente. Pero, seamos honestos: los métodos tradicionales 📝 —como auditorías manuales y hojas de cálculo— no solo consumen tiempo, sino que son un imán para errores humanos. La IA llega al rescate 🚀. Gracias a la combinación con IoT, aprendizaje automático y análisis predictivo, ahora podemos: - Prevenir fallos ⚠️. Detectar cuándo un componente puede fallar y repararlo antes de que afecte las operaciones. - Optimizar costos 💸. Alargar la vida útil de los activos y reducir gastos administrativos. - Automatizar procesos tediosos 🛠️. Como la entrada de datos, auditorías o cumplimiento normativo, dejando más tiempo para el análisis estratégico. Y no solo hablamos de operaciones internas. La experiencia del cliente también evoluciona con IA: - Chatbots 24/7 🤝 para resolver dudas en tiempo récord. - Recomendaciones personalizadas basadas en datos reales 📬. - Informes claros y comprensibles, sin jerga técnica 🧾, que construyen confianza y transparencia. El futuro de la gestión de activos con IA promete decisiones más inteligentes, operaciones fluidas y clientes más satisfechos 😄. La pregunta no es si la IA es el camino, sino cuándo tu empresa dará el paso para adoptarla.

As always, thanks to AI-on-Demand Platform for sharing our webinar on their platform. We want to continue expanding our knowledge to more places in the world. You can watch it here: https://lnkd.in/e4ZGvw2k

¿Te imaginas tener un agente que responda cada llamada, resuelva dudas y agende citas automáticamente, sin importar la hora del día? En esta masterclass, aprenderás a crear tu propio agente de llamadas impulsado por Inteligencia Artificial para brindar una atención al cliente continua y eficiente. Te explicaremos cómo configurar y personalizar un agente que se adapte a las necesidades de tu negocio, optimizando el tiempo de tu equipo y garantizando que ningún cliente quede sin respuesta. Regístrate aquí: https://lu.ma/fyvrf8or ¡Te esperamos!

¿Sabes diferenciar entre Inteligencia Artificial y Machine Learning? 🤖🧠 En esta cuenta hablamos mucho de estos dos términos pero nos preguntabamos si la diferencia es tan bien conocida. Así que hoy te traemos algunas claves para que lo identifiques con facilidad: 🎯 Objetivos: - IA: Realizar tareas humanas complejas (aprendizaje, resolución de problemas, reconocimiento de patrones). - ML: Analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y producir resultados con cierta probabilidad. 🛠️ Métodos: - IA: Amplio abanico (algoritmos genéticos, redes neuronales, aprendizaje profundo, sistemas basados en reglas, y sí, ¡también ML!) - ML: Dos categorías principales: Aprendizaje supervisado, el cual usa datos etiquetados; y Aprendizaje no supervisado, que explora datos no etiquetados. 💻 Implementación: - ML: Selección y preparación de datos de entrenamiento, elección de modelo (ej. regresión lineal, árbol de decisiones), refinamiento continuo con datos actualizados. - IA: Proceso más complejo, por lo que muchos optan por soluciones prediseñadas vía API. ¿Cuál es la gran diferencia? La IA es un campo amplio que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. El ML, por su parte, es una rama específica de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a las máquinas mejorar su rendimiento en una tarea específica a través de la experiencia. En esencia, todo ML es IA, pero no toda IA es ML. ¡Comparte este post para ayudar a otros a entender mejor estas tecnologías clave! 🚀y cuéntanos en los comentarios ¿Qué aplicación de ML o IA te parece más prometedora para tu industria?

La pregunta que revolucionó la tecnología: "¿Pueden pensar las máquinas?" 🤖🧠 En 1950, Alan Turing, un brillante matemático e informático británico, planteó esta cuestión que daría origen a lo que hoy conocemos como Inteligencia Artificial. ¿Quién fue Alan Turing? 👨🔬 - Pionero en informática y criptoanalista - Héroe de la Segunda Guerra Mundial - Descifró códigos alemanes, acortando la guerra y salvando millones de vidas 🚀 El nacimiento de la IA: 1950: Turing publica "Computing Machinery and Intelligence" en la revista Mind. - Explora la posibilidad de máquinas que piensan, comprenden y aprenden - Introduce el famoso "Test de Turing" para medir la inteligencia de las máquinas Desafíos iniciales: 🖥️ Los ordenadores de los 50 solo podían ejecutar órdenes, no almacenarlas 🧠 Faltaba la capacidad de "memoria" para el verdadero aprendizaje 1956: Nace el primer proyecto de IA real - "The Logic Theorist", desarrollado por Allen Newell, Cliff Shaw y Herbert Simon - Capaz de probar teoremas matemáticos, ¡un gran salto adelante! 💡 La visión de Turing: Imagina máquinas capaces de: - Pensar de forma autónoma 🤔 - Comprender contextos complejos 🌍 - Aprender de la experiencia 📚 - Resolver problemas como lo haría un humano 🧩 Esta visión, que parecía ciencia ficción, hoy es parte de nuestra realidad cotidiana. 📱💻 Desde aquella pregunta inicial de Turing hasta los asistentes virtuales de hoy, la IA ha recorrido un largo camino. Pero, ¿hemos alcanzado realmente la visión de Turing? 🤷♂️ ¿Pueden las máquinas actuales "pensar" como él lo imaginó? ¡Comenten sus pensamientos! 👇🏻

¡Alerta de clones digitales! 🚨 ¿Estás listo para que tu gemelo de IA te robe el protagonismo en el trabajo? 😱 Imagina esto: Es 2033 y tu clon de IA acaba de tomar una decisión crucial en una reunión mientras tú estabas... ¿haciendo qué exactamente? 🤔 Según Eric Yuan, CEO de Zoom, esto no es ciencia ficción, sino nuestro futuro cercano. Dice que podremos "dedicar más tiempo a asuntos más importantes". Pero, ¿qué es más importante que tomar decisiones que afectan nuestro trabajo y nuestra vida? 🧐 Ya Mark Zuckerberg nos dio un adelanto en Meta Connect: un creador charlando con su propio clon de IA que ya responde sus DMs. ¡La tecnología está aquí y evoluciona más rápido que tus excusas para no ir al gym! 💪🏽 Pero ojo, que esto es solo el comienzo: ➡️ GlobalData predice que en 10-30 años, la IA generativa alcanzará una precisión casi perfecta. ➡️ Tendrá "conocimiento del mundo", sentido común y podrá planificar. Preguntas que deberían quitarnos el sueño: 1️⃣¿Quién se responsabiliza por las decisiones de nuestros clones? 2️⃣ ¿Estamos tan obsesionados con el "podemos" que olvidamos preguntarnos si "deberíamos"? ¿Qué opinan? ¿Están listos para ceder su silla en la sala de juntas a su gemelo digital? Compartan sus pensamientos 👇🏼

¿Pensaban que Siri era impresionante? Prepárense para un mundo donde tu IA personal hará más que recordarles comprar leche 🥛 (aunque eso sigue siendo importante, no lo olviden 😉). OpenAI, el gigante de la inteligencia artificial, está apostando fuerte 💥 a que los asistentes impulsados por IA "llegarán a ser populares" el próximo año. No en un futuro lejano, no en una década, sino en 2025 📅. Es decir, mañana. Kevin Weil, director de productos de OpenAI, lo deja claro: quieren que sea posible interactuar con la IA de todas las formas en que interactuamos con otro ser humano. Imagina eso por un momento. Tu asistente de IA no solo entendiendo tus palabras 💬, sino también el contexto, las sutilezas, quizás incluso tus estados de ánimo 😄😐. Y no están solos en esta carrera 🏁. Google, Apple, Microsoft, Salesforce, Workday, Meta... todos los gigantes tecnológicos están compitiendo ferozmente por llevar estos "agentes de IA" a nuestras vidas cotidianas. Es el nuevo campo de batalla en el mundo tech, y las apuestas son altísimas 💰. OpenAI no se queda atrás. Han revelado su nueva serie de modelos o1, con capacidades de razonamiento mejoradas 🧠 y habilidades de voz avanzadas. Están hablando de IA que puede mantener conversaciones en tiempo real, como si estuvieras en una llamada con otra persona. La visión es clara: un futuro donde pasemos menos tiempo mirando nuestros teléfonos y más tiempo en las cosas que realmente importan. Un futuro donde la IA pueda hacer llamadas por nosotros, ayudarnos con nuestras compras 🛒, tal vez incluso tomar decisiones complejas 🤔. La pregunta aquí no es solo si estamos "preparados", sino si realmente entendemos el cambio que esto representa. Un asistente de IA hiperpersonalizado no solo optimiza nuestras tareas o nos recuerda cosas; puede moldear decisiones, influenciar nuestras rutinas e incluso ser un "confidente" en nuestras vidas. Imagina una IA que conoce tus gustos, tus valores y hasta tus días malos. ¿Hasta qué punto estarían dispuestos para delegar en una máquina, que aunque eficiente, no tiene empatía o juicio humano? 🧠💬

La mayoría de las empresas no se da cuenta de cuánto billete están tirando a la basura por seguir haciendo gestión de ventas y SAC a mano. 💸 En Banana, tenemos clientes en ecommerce 🛒 que estaban perdiendo el 35% de las posibles ventas porque la gente abandonaba el carrito por falta de respuesta en las noches o fines de semana. 🤦♂️ ¿Qué hicimos? Automatizamos todo el proceso de atención al cliente con Viernes.AI . ¿El resultado? 10.200 conversaciones atendidas en un mes por nuestra IA. 27% menos carritos abandonados 📈 y 12% más valor en cada compra 💰. Así, de una. ¿Otro ejemplo? Un comercio de artículos de tecnología estaba hasta el cuello con consultas sobre productos y envíos fuera de horario. 💡 Pusimos a Viernes.AI a trabajar 24/7 y ahora pueden respirar tranquilos. 56% más satisfacción del cliente 🌟 y todo con menos costos operativos. 💪 No, no suena suena como un robot, la gente ni se da cuenta de que no los está atendiendo un agente humano, porque Viernes habla como una persona real 🎯. Es más fácil de implementar de lo que se imaginan, y si no lo creen, pueden agendar una demo para que lo vean ustedes mismos 👀. Es simple: menos costos, más ventas y más clientes felices. En https://viernes.ai/ pueden ver más info, si tienen dudas sobre algo en particular.

A report by GAD3 for Planeta Formación y Universidades showed that: 65% of Spanish students say they use AI tools at user level 🤖💻, but 72% claim not to have received training in AI. This alarming paradox in our educational system reveals a worrying gap ⚠️. While the world is advancing by leaps and bounds in the implementation of AI, our educational institutions seem to be moving at a snail's pace. 62% of students believe that AI will transform teaching methodology 🎓, but our universities seem unprepared for this seismic shift 🏫💥. The urgency is palpable: 72% of students consider the integration of AI into educational programs to be very relevant 📊. However, our educational institutions are not responding with the same urgency 🚨. Narciso Michavila, president of GAD3, reveals that 7 out of 10 students consider AI fundamental to their education. We are ignoring the voices of these young people 🗣️, potentially condemning them to enter a labor market for which they are not adequately prepared 💼. 68% of respondents believe that the first step should be to train teachers in AI 👩🏫🤖. This is a critical point: teachers cannot teach what they have not yet learned 🧠. Finally, 4 out of 10 students see AI as an opportunity to improve efficiency and productivity. This perception should be a call to action 🚨 to rapidly implement AI in higher education. So, the question persists: at what point did we decide it was acceptable for our higher education to lag behind in the AI era 🤔? And more importantly, what are we going to do to change this situation before it is too late 🕰️?

Metric
Company Name	Banana Script	H2O.ai	Anduril	DataRobot
Symbol
MSH ID	IO:BANANASCRIPT	AI:H2O	COM:ANDURIL	COM:DATAROBOT
Market	PRIVATE	PRIVATE	PRIVATE	PRIVATE
Sector	Technology	Technology	Technology	Technology
Industry	Information Technology	Artificial Intelligence	Defense Technology	Artificial Intelligence
Country	IO		US	US
Stage	Seed		Series F	Series G
Employee Count		251	2.15K	970
Website	bananascript.io	h2o.ai	anduril.com	datarobot.com
LinkedIn	banana-script		andurilindustries	datarobot
Founders

Metric
Market Cap		17.07B	6.60B
Enterprise Value
Monthly Web Traffic	2.24K	353.22K	131.69K
Web Traffic Growth	-0.24	0.49	-0.09
Valuation
Raised Capital	3.40M	1.50B	300M

Metric
Revenue
Revenue (LTM)
Revenue (NTM)
Gross Profit
EBITDA
Operating Income
Net Income
EPS
Diluted EPS
Revenue 2022
Revenue 2023
Revenue 2024
Revenue 2025
Revenue 2026

Metric
Revenue Growth (LTM)
Revenue Growth (NTM)
Gross Profit Growth (LTM)
EBITDA Growth (LTM)
Net Income Growth (LTM)
14-Day Growth Score
28-Day Growth Score
90-Day Growth Score
365-Day Growth Score

Metric
Gross Profit Margin
Operating Profit Margin
EBITDA Margin
Net Profit Margin
Return on Equity
Return on Assets
Return on Capital Employed

BANA

IO:BANANASCRIPT

Banana Script

Company Overview

Market Metrics

Financial Performance

Growth Metrics

Profitability Ratios

Valuation Multiples

Operational Metrics

Cash Flow Metrics

Balance Sheet Metrics

Efficiency Metrics

Metric
P/E Ratio
P/B Ratio
Revenue Multiple (LTM)
Revenue Multiple (NTM)
EBITDA Multiple (LTM)
EBITDA Multiple (NTM)
Price to Sales Ratio
EV Multiple

Metric
Days Sales Outstanding
Days Payables Outstanding
Days Inventory Outstanding
Operating Cycle
Cash Conversion Cycle
Asset Turnover

Metric
Operating Cash Flow
Free Cash Flow
Cash Flow to Debt
Operating Cash Flow/Sales
Free Cash Flow Yield

Metric
Cash & Equivalents
Accounts Receivable
Inventory
Goodwill
Debt to Capitalization
Debt to Assets
Current Ratio
Quick Ratio

Metric
Rule of 40 (LTM)
Rule of 40 (NTM)
Stock Comp to Revenue
R&D to Revenue
SG&A to Revenue