MongoDB, Inc.

Operador: Buen día y gracias por mantenerse en línea. Bienvenido a la conferencia telefónica sobre resultados del tercer trimestre del año fiscal 2026 de MongoDB, Inc. En este momento, todos los participantes se encuentran en modo solo escucha. Después de la presentación de los oradores, habrá una sesión de preguntas y respuestas. Para hacer una pregunta durante la sesión, deberá presionar la tecla *11 en su teléfono. Luego escuchará un mensaje automatizado indicándole que su mano ha sido levantada. Para retirar su pregunta, por favor presione *11 nuevamente. Tenga en cuenta que esta conferencia está siendo grabada. Ahora me gustaría entregar la conferencia a nuestro orador de hoy, Jess Lubert, vicepresidente de Relaciones con Inversionistas. Adelante, por favor. Jess Lubert: Gracias, operador. Buenas tardes y gracias por unirse a nosotros hoy para revisar los Resultados Financieros del tercer trimestre del año fiscal 2026 de MongoDB, que anunciamos en nuestro comunicado de prensa emitido después del cierre del mercado de hoy. Hoy me acompañan en la llamada CJ Desai, Presidente y CEO de MongoDB; y Mike Berry, CFO de MongoDB. Después de nuestras declaraciones preparadas, Dev Ittycheria, ex Presidente y CEO de MongoDB y miembro actual de la Junta, se unirá a nosotros para las preguntas y respuestas. Durante esta llamada, haremos declaraciones con visión de futuro, incluidas declaraciones relacionadas con nuestro mercado y oportunidades futuras de crecimiento. Nuestra oportunidad de ganar nuevos negocios, nuestras expectativas con respecto al crecimiento del consumo de Atlas, el impacto del negocio que no es de Atlas y los ingresos por licencias multianuales, la oportunidad a largo plazo de la IA, nuestra guía financiera y los supuestos subyacentes, así como nuestras inversiones y oportunidades de crecimiento en IA. Estas declaraciones están sujetas a una variedad de riesgos e incertidumbres, incluidos los resultados de las operaciones y la situación financiera que podrían hacer que los resultados reales difieran materialmente de nuestras expectativas. Para conocer una discusión sobre riesgos e incertidumbres materiales que podrían afectar nuestros resultados reales, consulte los riesgos descritos en nuestro informe trimestral en el Formulario 10-Q para el trimestre finalizado el 31 de julio de 2025, presentado ante la SEC el 27 de agosto de 2025. Cualquier declaración con visión de futuro realizada en esta llamada refleja únicamente nuestras opiniones a la fecha de hoy, y no asumimos ninguna obligación de actualizarlas excepto según lo requerido por la ley. Además, analizaremos medidas financieras que no son GAAP en esta conferencia. Por favor, consulte las tablas en nuestro comunicado de resultados en la sección de Relaciones con Inversionistas de nuestro sitio web para una conciliación de estas medidas con las medidas financieras GAAP más directamente comparables. Con esto, me gustaría entregar la llamada a CJ. Chirantan Desai: Gracias, Jess, y gracias a todos por unirse. Me siento honrado y verdaderamente emocionado de hablar con ustedes como CEO de MongoDB. Es una compañía increíble y asumir este rol es un privilegio. Quiero comenzar agradeciendo a nuestros clientes, socios y empleados por todo lo que han hecho para construir MongoDB hasta lo que es hoy. En particular, quiero reconocer a Dev, cuya liderazgo y visión crearon una compañía fenomenal, con un impulso sólido y una oportunidad de mercado tremenda por delante. Muchos se han preguntado por qué elegí MongoDB; tuve múltiples oportunidades para liderar otras compañías de tecnología, pero MongoDB se destacó. Estamos en un punto de inflexión real impulsado por cambios importantes en la nube, los datos y la IA. MongoDB tiene el potencial de convertirse en la plataforma moderna de datos de la generación de esta era en evolución, una oportunidad que ocurre una vez en la vida. Chirantan Desai: Soy un líder verdaderamente obsesionado con el cliente. Así que, durante mi diligencia, hablé con varios clientes. A lo largo de estas conversaciones, el mensaje fue claro. MongoDB ya impulsa cargas de trabajo fundamentales y críticas para la misión en empresas que están modernizando su pila tecnológica. Al mismo tiempo, MongoDB está posicionada de manera única en el centro del cambio de la plataforma de IA. Pocas empresas de tecnología tienen esa combinación de fortaleza duradera del núcleo y relevancia emergente de la plataforma. A lo largo de mi carrera, he impulsado la transformación de producto a plataforma en algunas de las compañías de tecnología más respetadas.Al observar MongoDB hoy, veo todos los ingredientes necesarios para construir una icónica compañía moderna de plataforma de datos. Tecnología de nivel mundial, un sólido motor de innovación, un amplio y profundo grupo de desarrolladores y clientes y talento excepcional. Tenemos todo lo requerido para convertirnos en la plataforma de datos generacional de elección en la era de la IA. Chirantan Desai: Ahora, pasemos a los resultados de este trimestre. El rendimiento de Atlas fue sólido, acelerando a un crecimiento del 30% año tras año, frente al 29% en el segundo trimestre y el 26% en el primero. Generamos ingresos totales por 628,3 millones de dólares, un 19% más año tras año y por encima del extremo alto de nuestra guía, impulsados por la fortaleza de Atlas. Entregamos un ingreso operativo no-GAAP de 123,1 millones de dólares o un margen operativo no-GAAP del 20%. Cerramos el trimestre con más de 62.500 clientes, sumando 2.600 en el trimestre y 8.000 durante el año hasta la fecha, lo que refleja un crecimiento del 65% en las adiciones de clientes con base anual durante el año hasta la fecha, impulsado por el sólido desempeño de nuestro movimiento de autoservicio. El tercer trimestre fue un trimestre excepcional, impulsado por nuestra continua ejecución de salida al mercado y la demanda generalizada que estamos viendo en todo el negocio. Al mismo tiempo, superamos significativamente en margen operativo, demostrando que podemos impulsar un crecimiento de ingresos duradero mientras expandimos simultáneamente la rentabilidad. Chirantan Desai: Ahora permítanme explicar por qué veo una oportunidad tan grande por delante tanto para los flujos de datos operativos principales como para las cargas de trabajo emergentes de IA. Nuestro negocio central es sólido tanto con clientes de autoservicio como de empresa, incluso antes de cualquier impulso de cola de la IA. En mis primeras 3 semanas, he tenido reuniones con más de 30 clientes, desde empresas nativas de IA hasta líderes de tecnología del C-suite en compañías Fortune 500. Estas conversaciones solo han reforzado mi convicción sobre la oportunidad de MongoDB. Los clientes ya dependen de nosotros para cargas de trabajo críticas para su misión hoy, y se están involucrando aún más, apostando por MongoDB para impulsar las aplicaciones de IA que darán forma a su futuro. La oportunidad de expansión que tenemos por delante es inmensa. Ya atendemos a más del 70% de las empresas Fortune 100 y muchos de los bancos más grandes del mundo, organizaciones de atención médica y fabricantes ejecutan sus cargas de trabajo críticas para su misión en MongoDB. Incluso con esta base, todavía hay un margen significativo para ampliar nuestra presencia dentro de las empresas. Un ejemplo sólido de esta oportunidad de expansión es un importante proveedor global de seguros que ha adoptado MongoDB ampliamente en toda su empresa. La compañía seleccionó MongoDB Atlas para modernizar varios sistemas críticos para su misión, incluida su plataforma de administración de pólizas de próxima generación, el motor de calificación de analítica, repositorios de datos no estructurados y cientos de servicios de soporte. Desde que trasladó su plataforma de pólizas a Atlas, el asegurador pasó de tener únicamente un conjunto pequeño de regiones a operar a nivel nacional y aceleró significativamente el despliegue de nuevos productos y canales de distribución. Estandarizarse en Atlas le ha dado a la organización la escalabilidad y la confiabilidad para mejorar la experiencia del cliente, respaldar capacidades de datos y de IA más avanzadas y aumentar la velocidad de desarrollo, todo ello central en su transformación y sus ambiciones de crecimiento. Chirantan Desai: Todo este impulso en el negocio central ocurre antes de que la ola de IA impacte de manera significativa nuestros resultados. Aún estamos en una etapa temprana, pero las señales son alentadoras, desde nuevas empresas nativas de IA que construyen aplicaciones inteligentes sobre MongoDB hasta grandes empresas que desarrollan agentes de IA que transformarán la forma en que operan. Las aplicaciones de IA deben conectar lo que los LLM saben con lo que las empresas saben: sus datos propietarios, sistemas y contexto en tiempo real. Fundamentalmente, esto es un problema de recuperación de información, y requiere una arquitectura muy diferente a la de la última generación de software. Modelos de IA que evolucionan rápidamente descubren propiedades complejas nuevas sobre las entidades y los repositorios tabulares rígidos no pueden ofrecer el rendimiento de alta precisión en tiempo real que los sistemas de IA requieren. Al mismo tiempo, la IA está aumentando drásticamente la velocidad a la que se construyen y se iteran las aplicaciones, y los esquemas de bases de datos fijos simplemente no pueden seguir el ritmo.Aquí es donde MongoDB tiene una ventaja estructural. Nuestro modelo de documentos, nativamente, JSON está diseñado para datos diversos que cambian y para datos interdependientes. Nuestra búsqueda integrada, la búsqueda vectorial y las embeddings de Voyage eliminaron la necesidad de adaptaciones frágiles, y estamos viendo resultados líderes en la industria. Número uno: en el benchmark de retrieval embeddings de Hugging Face con modelos de Voyage y MongoDB y el #1 de la base de datos vectorial en DB engines. . Los avances en nuestros modelos de embedding y reranking impulsan mejoras significativas en precisión. Habilitar que las aplicaciones de IA ofrezcan respuestas más fundamentadas con menos alucinaciones de LLM, mientras se reduce el costo de almacenamiento y el costo de consulta mediante embeddings más pequeños y eficientes. Como todo esto se entrega en una plataforma unificada que funciona en cualquier lugar, los clientes pueden mantener juntos los entornos operativos y de IA, simplificar su arquitectura e innovar más rápido. Chirantan Desai: A medida que la adopción de la IA se acelera, MongoDB está posicionado no solo para participar en la ola, sino para ayudar a definirla. Ya estamos empezando a ver cómo se materializa esto con clientes nativos de IA como Mercor, que está redefiniendo la contratación con su plataforma totalmente automatizada que usa IA para evaluar y emparejar talento con las oportunidades para las que está mejor preparado. Mercor utiliza MongoDB Atlas para almacenar los datos de IA detrás de su plataforma, que conecta directamente a profesionales con roles de entrenamiento y evaluación de modelos de IA. Inicialmente, un cliente de autoservicio, la empresa también está aprovechando las embeddings de Voyage y Atlas Vector Search. Atlas tiene escala para respaldar el crecimiento del 50% mes a mes de Mercor, lo que permite que la empresa mantenga su equipo de ingeniería de software ágil y ligero mientras se expande hasta superar los $10 mil millones en valor. Este es solo un ejemplo de cómo los clientes están construyendo aplicaciones nativas de IA y empresas sobre MongoDB. Chirantan Desai: También estamos viendo una tracción significativa entre grandes empresas que están empezando a construir aplicaciones de IA que tienen un impacto material en su negocio. Por ejemplo, una influyente empresa global de medios busca aumentar la participación mediante recomendaciones de contenido mejoradas para su vasto repositorio de activos multimodales en sus más de 70 sitios web. La pila existente impulsada por Elasticsearch llegó a un límite de rendimiento al enfrentarse a la complejidad de los nuevos modelos de embedding. Reconociendo que los sistemas [ rígidos ] sofocan la innovación, el equipo de ingeniería re-archittectó en MongoDB Atlas y MongoDB Atlas Vector Search. Trabajando con expertos de MongoDB para entregar una prueba de concepto en apenas semanas, integraron modelos de Voyage AI directamente junto a sus datos. La solución escala sin esfuerzo, reduciendo la latencia en un 90% y disminuyendo el gasto operativo en un 65%, además de lograr un aumento del 35% en las tasas de clics, brindando en última instancia a millones de lectores globales una experiencia de descubrimiento fluida y profundamente personalizada. Chirantan Desai: La conclusión es que el negocio está funcionando excepcionalmente bien. Los clientes existentes se están expandiendo con nosotros y las incorporaciones netas de clientes nuevos siguen mostrando solidez. Empresas en casi todas las industrias y en todas las geografías están eligiendo MongoDB porque ofrecemos las funciones, el rendimiento, la eficiencia en costos y la preparación para IA que necesitan en una sola plataforma de datos. Dado el desempeño continuo y sólido de Atlas, junto con los fundamentos subyacentes saludables que estamos viendo en el negocio, estamos elevando nuestra guía financiera para el cuarto trimestre y para el año fiscal completo 2026 y reiterando nuestro compromiso con el modelo financiero a largo plazo descrito en nuestro reciente Investor Day. En los próximos meses, mi enfoque es sencillo. Profundizar las relaciones con los clientes, avanzar nuestra agenda de innovación mientras construimos la plataforma moderna de datos de la siguiente generación para la era de multi-nube y la IA, escalar nuestros esfuerzos de salida al mercado y apoyar a nuestro equipo para que puedan hacer su mejor trabajo. Creo que MongoDB es una empresa que solo ha comenzado a realizar el enorme potencial que tiene, y espero contribuir a desbloquear ese potencial en los años venideros. Con eso, ahora le paso la llamada a Mike para que analice con más detalle los resultados financieros y las perspectivas. ¿Mike? Michael Berry: Gracias, CJ. Quiero darles la bienvenida a ustedes a todos de parte de todos los empleados de MongoDB. Nos emociona tenerlos en el equipo. Espero trabajar con usted para seguir ejecutando nuestros planes de negocio y generar un valor significativo para los accionistas. También quiero agradecer a Dev por la colaboración y por el tiempo que trabajamos juntos. Creo que logramos mucho en un período corto de tiempo y agradezco toda su orientación y liderazgo. Mucha suerte en la siguiente etapa de su trayectoria personal. Michael Berry: Está bien. Ahora pasemos a los resultados financieros. Comenzaré con una revisión detallada de los resultados del tercer trimestre y luego terminaré con nuestra perspectiva para el cuarto trimestre y el ejercicio fiscal '26. Hablaré de nuestros resultados en una base no-GAAP a menos que se indique lo contrario. Como dijo CJ, tuvimos otro trimestre sólido ya que superamos todos los rangos de nuestra guía y estamos aumentando nuestra perspectiva para el año completo en general. Michael Berry: En el tercer trimestre, los ingresos totales fueron de 628,3 millones de dólares, un 19% más año contra año y por encima del extremo superior de nuestra guía. Pasemos a nuestra combinación de productos. Los ingresos de Atlas superaron nuestras expectativas, ya que el crecimiento año contra año se aceleró hasta el 30% en el tercer trimestre y ahora representa el 75% de los ingresos totales. Esto se compara con el 68% de los ingresos totales en el tercer trimestre del ejercicio fiscal '25 y el 74% el trimestre pasado. En el tercer trimestre, el crecimiento del consumo de Atlas fue relativamente constante con las tasas de crecimiento del año pasado, lo que impulsó tanto la aceleración en los ingresos como el crecimiento en dólares de ingresos absolutos por tercer trimestre consecutivo. El crecimiento de Atlas estuvo impulsado por la solidez continua de nuestros clientes más grandes en EE. UU. y por la fortaleza generalizada en EMEA. Esta fortaleza está impulsada tanto por cargas de trabajo nuevas como por el crecimiento de cargas de trabajo existentes. Creemos que estas dinámicas reflejan la creciente importancia estratégica de Atlas para muchos clientes y nuestra capacidad de ganar cargas de trabajo más críticas gracias a la fortaleza de Atlas. Puede ver este avance en nuestra tasa de expansión neta de ARR de toda la compañía, que aumentó hasta el 120% en el tercer trimestre, frente al 119% del trimestre pasado. Michael Berry: Pasemos a no-Atlas. Los ingresos llegaron por encima de nuestras expectativas en el trimestre mientras seguimos teniendo éxito al expandirnos dentro de nuestra base de clientes no-Atlas existente. El ARR de no-Atlas, que refleja el crecimiento subyacente de los ingresos de este producto sin el impacto de cambios en la duración, creció un 8% año contra año. Seguimos viendo tendencias consistentes en no-Atlas en el tercer trimestre, lo que refleja el deseo de algunos de nuestros clientes más grandes de construir con MongoDB a largo plazo para sus aplicaciones más críticas para su misión. También nos beneficiamos de ingresos multianuales superiores a los esperados en el tercer trimestre, ya que aproximadamente 2/3 del desempeño de no-Atlas por encima del extremo superior de la guía se debió al desempeño de varios años. Michael Berry: Tuvimos otro trimestre sólido en altas de clientes, ya que ampliamos nuestra base de clientes en aproximadamente 2.600 de forma secuencial, lo que elevó el total de clientes a más de 62.500, frente a más de 52.600 en el período del año anterior. El crecimiento en el total de clientes está impulsado principalmente por Atlas, que tuvo más de 60.800 clientes al final del tercer trimestre frente a más de 51.100 en el período del año anterior. Cerramos el trimestre con 2.694 clientes con al menos 100.000 dólares en ARR, lo que representa un crecimiento del 16% frente al período del año anterior. Michael Berry: Bajando en el estado de resultados. La ganancia bruta del tercer trimestre fue de 466 millones de dólares, lo que representa un margen bruto del 74%, que está por debajo del 77% del período del año anterior. La disminución del margen bruto año contra año se debe principalmente a que Atlas crece como porcentaje del negocio total. Aunque los márgenes brutos de Atlas están ligeramente por debajo de los márgenes brutos de toda la compañía, continúan mejorando año contra año.Nuestros ingresos de operaciones fueron de 123 millones de dólares para un margen operativo del 20%, en comparación con el 19% en el período del año anterior. Nos complace mucho el resultado de nuestro margen operativo, que superó lo esperado, y que se benefició tanto del desempeño superior de nuestros ingresos como de menores gastos operativos de lo previsto. El ingreso neto en el tercer trimestre fue de 115 millones de dólares o 1,32 dólares por acción, con base en 86,9 millones de acciones diluidas en circulación. Esto se compara con un ingreso neto de 98 millones de dólares o 1,16 dólares por acción sobre 84,2 millones de acciones diluidas en circulación en el período del año anterior. Michael Berry: Pasemos al balance y al flujo de caja. Cerramos el tercer trimestre con 2,3 mil millones de dólares en efectivo, equivalentes de efectivo, inversiones a corto plazo y efectivo restringido. Durante el trimestre, invertimos 145 millones de dólares para recomprar aproximadamente 514.000 acciones, lo cual se ejecutó conforme a la autorización de recompra total de 1.000 millones de dólares anunciada previamente. El flujo de caja de las operaciones estuvo muy por encima de nuestras expectativas, en 144 millones de dólares, y el flujo de caja libre fue de 140 millones de dólares, en comparación con 37 millones y 35 millones, respectivamente, en el período del año anterior. Nuestros resultados de flujo de caja se debieron principalmente a una sólida utilidad operativa y a la mejora de la dinámica del capital de trabajo, en particular relacionada con mayores cobros de efectivo. Seguimos confiando en nuestra capacidad para generar un flujo de caja libre más alto y más consistente en el futuro. Michael Berry: Antes de pasar a nuestra guía para el resto del año fiscal '26, permítanme resumir algunas de las mejoras que hemos realizado en nuestro enfoque de la guía desde que me incorporé a MongoDB. En particular, estamos proporcionando más visibilidad sobre nuestras expectativas para el crecimiento de Atlas, así como para el crecimiento de ARR no correspondiente a Atlas en cada trimestre. Dicho esto, continuaremos siendo prudentes al proyectar los acuerdos plurianuales e incorporaremos únicamente aquellos acuerdos en los que tengamos una visibilidad muy clara. Nuestro objetivo es brindarle una visión más transparente de nuestras expectativas para el negocio y de nuestro enfoque para guiar el negocio no correspondiente a Atlas. Michael Berry: Ahora permítanme compartir algunas de las suposiciones que impulsan nuestro panorama para el resto del año fiscal '26. En primer lugar, seguimos viendo un fuerte impulso en Atlas, que ha experimentado un crecimiento de consumo relativamente constante durante los primeros 3 trimestres del año. Y patrones estacionales comparables en comparación con el año fiscal '25. Estamos observando fortaleza con los clientes existentes, junto con impulso en cuentas nuevas, ya que clientes grandes y pequeños reconocen cada vez más el valor estratégico de Atlas. Como resultado, ahora esperamos que Atlas registre aproximadamente un 27% de crecimiento de ingresos en el cuarto trimestre del año fiscal '26, lo cual es superior a nuestras expectativas anteriores de crecimiento en el rango de la mitad de los 20%. Este panorama refleja nuestra confianza continua en Atlas, al mismo tiempo que consideramos la variabilidad estacional histórica y los patrones de consumo durante el período de vacaciones. Michael Berry: Número dos, continuamos experimentando un crecimiento constante de ARR en nuestro negocio no correspondiente a Atlas y tenemos buena visibilidad para varios acuerdos plurianuales grandes que ya tenemos o esperamos cerrar en el cuarto trimestre del año. Con base en estas dinámicas, ahora esperamos que nuestro negocio no correspondiente a Atlas crezca en el rango de un dígito alto porcentual año tras año en el cuarto trimestre. Michael Berry: Número tres, seguimos realizando inversiones estratégicas en ingeniería, marketing y capacidad de ventas directas para impulsar el crecimiento continuo. Algunas de estas inversiones planificadas han tardado más de lo esperado en implementarse y se han trasladado al cuarto trimestre del año fiscal '26 y al año fiscal '27, lo cual ha beneficiado nuestro margen operativo durante el año fiscal '26. Michael Berry: En cuarto lugar, seguimos avanzando en la conversión del flujo de caja libre, que ahora se espera que supere el 100% para el año fiscal '26. Michael Berry: Finalmente, continuaremos ejecutando nuestro programa de recompra de acciones para ayudar a compensar la dilución derivada de las concesiones de capital a empleados. Además de nuestra recompra, el trimestre pasado comenzamos a liquidar los impuestos correspondientes a la consolidación (vesting) de las RSU de los empleados con efectivo en lugar de emitir nuevas acciones.También esperamos recibir más de 1 millón de acciones de acciones para las llamadas de capital asociadas con nuestras notas de 2026 que vencen en enero de 2026. Todas estas acciones nos ayudarán a gestionar el número de acciones a largo plazo y demuestran nuestro compromiso de ser buenos administradores de su capital. Michael Berry: Ahora pasemos a la orientación para el cuarto trimestre y el año fiscal '26. Para el cuarto trimestre, ahora esperamos ingresos de entre 665 y 670 millones de dólares, lo que equivale a un crecimiento interanual del 21% al 22%. Esperamos que los ingresos de operaciones no-GAAP estén en el rango de 139 millones a 143 millones de dólares para un margen operativo de aproximadamente 21%. Esperamos que el beneficio neto no-GAAP por acción esté en el rango de 1,44 a 1,48 dólares, según 86,5 millones de acciones diluidas en circulación. Michael Berry: Para el año fiscal '26, ahora esperamos que los ingresos estén en el rango de 2,434 mil millones a 2,439 mil millones de dólares, un aumento de 79 millones de dólares respecto al extremo superior de nuestra guía anterior y que representa un crecimiento de ingresos del año completo del 21% al 22%. Estamos incrementando nuestras expectativas de ingresos no-GAAP de operaciones en 109 millones de dólares en el extremo alto y ahora apuntamos a un rango de 436,4 millones a 440,4 millones de dólares para un margen operativo de aproximadamente 18%. Esperamos que el beneficio neto no-GAAP por acción esté en el rango de 4,76 a 4,80 dólares, según 86,7 millones de acciones diluidas en circulación. Tenga en cuenta que la guía de beneficio neto no-GAAP por acción para el cuarto trimestre y el año fiscal '26 asume una provisión fiscal no-GAAP del 20%. Michael Berry: Si bien proporcionaremos una guía detallada para el año fiscal '27 en nuestra llamada del cuarto trimestre, me gustaría comentar cómo estamos pensando algunos métricas mientras estamos aquí hoy. Primero, seguimos comprometidos con el modelo a largo plazo presentado en nuestro Investor Day en septiembre y continuamos avanzando de manera notable en todos los objetivos destacados en el evento. Hemos visto una sólida expansión de márgenes y un desempeño de flujo de caja libre en el año fiscal '26. Y ambas métricas se están cumpliendo bien por encima de los objetivos a largo plazo que analizamos en septiembre. De cara al año fiscal '27, seguiremos realizando inversiones estratégicas para centrarnos en impulsar el crecimiento hacia adelante. Con estas inversiones planificadas y el calendario de incorporaciones de personal, seguimos apuntando a una expansión de margen de 100 a 200 puntos básicos en promedio y a una conversión de flujo de caja libre del 80% al 100% descrita en nuestro modelo a largo plazo. Michael Berry: En segundo lugar, nuestro negocio no-Atlas está encaminado para superar nuestras expectativas anteriores para el año fiscal '26 debido al mejor desempeño, incluidas operaciones multianuales grandes por encima de lo esperado. Dado este rendimiento superior y nuestro pronóstico actual de abajo hacia arriba para el año fiscal '27, actualmente no esperamos que las transacciones multianuales no-Atlas proporcionen ni un obstáculo significativo ni un impulso a los ingresos en el año fiscal '27. Michael Berry: Para resumir, tuvimos otro trimestre muy sólido. Nos complace nuestra capacidad de impulsar tanto el crecimiento de los ingresos en todo el negocio como de aumentar nuestras expectativas de utilidad operativa y generar un flujo de caja libre significativo. Seguimos sumamente entusiasmados con la oportunidad que se presenta por delante, y seguiremos invirtiendo de manera responsable para impulsar el valor para los accionistas a largo plazo. Con eso, Lisa, nos gustaría abrir la llamada para preguntas. Operator: Y nuestra primera pregunta del día la hará Sanjit Singh, de Morgan Stanley. Sanjit Singh: El año fiscal '26 ha resultado ser un año bastante bueno para MongoDB, así que felicitaciones al equipo. CJ, quería empezar contigo ya que esta es tu primera llamada de resultados; te escuché en claro en cuanto a cuál es el objetivo de convertir a MongoDB en una plataforma de datos fundamental para la era de la IA. En términos de hacer que eso ocurra en tus primeros 45 días en el puesto, tal vez incluso menos que eso. ¿Hay algunas cosas iniciales que estás mirando, algún tipo de cosas que podrían encajar en el grupo de victorias rápidas? Y luego, a más largo plazo, ¿cuáles son algunos de los cambios que cree que la empresa puede hacer o en los que puede evolucionar para llegar a eso—para [ ver o ubicar ] en ese tipo de era de la IA? Chirantan Desai: Gracias, Sanjit. Esta es—este es mi día 28 en el trabajo, y he estado hablando con clientes, además de con nuestro equipo de innovación, incluido nuestro equipo Voyage AI, así como con nuestros equipos principales de base de datos. Lo primero que diría es que la oportunidad para MongoDB de ser esa plataforma de datos para cargas de trabajo de IA es muy real, porque necesita datos operativos en tiempo real, necesita el contexto adecuado, necesita asegurarse de que se mantenga actualizado entre los datos propietarios de la empresa, es decir, en el entorno empresarial, y los aprendizajes del LLM que el modelo de LLM aporta a la mesa. Y, lo más importante, cuando pienso en todo eso combinado, MongoDB tiene todos los elementos necesarios para ser la plataforma fundamental adecuada para cargas de trabajo de IA. Al hablar con clientes, todavía es temprano. Hay varios copilotos cuando se trata de tipos de aplicaciones de productividad que están ocurriendo dentro de una organización, ya sea un banco o una organización de atención de salud o una organización de manufactura. Pero lo que no he visto es que haya verdaderos agentes de IA ejecutándose en producción que transformen fundamentalmente el negocio o que atiendan mejor a los clientes. Todavía hay muchos, muchísimos pilotos en marcha. Cuando lo contrasto con las empresas nativas de IA, y hay un crecimiento rápido realmente bueno a escala, una empresa nativa de IA que actualmente cambió de Postgres a MongoDB porque Postgres no podía simplemente escalar. Hay otra empresa de IA que destacó que utiliza nuestras embeddings, así como nuestra base de datos vectorial además de nuestra plataforma operativa. Entonces, cuando lo junto todo, Sanjit, lo que veo es que, como plataformas de agentes verdaderamente escaladas donde puedes hacer que las empresas creen agentes que transformen su negocio, MongoDB tiene un papel muy importante que desempeñar. Y, desde el punto de vista de los beneficios fáciles de obtener, yo diría que nuestro modelo de embeddings y nuestro modelo de reranking es algo con lo que los clientes pueden empezar hoy; luego pueden pasar a nuestra base de datos vectorial y usarnos también para un almacén operativo en tiempo real. Así es como lo estoy pensando, y algunas de mis conversaciones iniciales con clientes han validado esa teoría. Sanjit Singh: Entendido. Sé que es temprano, así que es genial obtener esa perspectiva. Y luego una pregunta de seguimiento para mí, algo así como una pregunta de mark-to-market. El año calendario '24, las cargas de trabajo del año fiscal '25 mejoraron en calidad frente al año anterior. Solo quiero entender su perspectiva sobre cómo se están perfilando las cargas de trabajo del año calendario '25, ya que probablemente no será un factor para pensar en el crecimiento del próximo año. Y, en cuanto a la calidad de las cargas de trabajo de este año, ¿pueden darnos una idea de la calidad de esas cargas? Michael Berry: Sanjit, soy Mike. Entonces, lo que diremos ahí es, como dijimos durante las declaraciones preparadas, y también lo vimos en el segundo trimestre, lo que realmente estamos viendo es fortaleza en los clientes más grandes. No solo proviene de nuevas cargas de trabajo, sino que también proviene de las cargas de trabajo existentes. No queremos dividir entre qué año calendario se agregaron. Lo que diríamos es que seguimos viendo crecimiento en los clientes más grandes. Están creciendo por más tiempo, se están haciendo más grandes y crecen durante más tiempo, lo cual es excelente. Y lo estamos viendo tanto en Estados Unidos como de forma amplia en EMEA también. Y a medida que Atlas se hace cada vez más grande, todas esas cosas se juntan porque están ampliando, están agregando. Entonces, lo que haremos es centrarnos en el crecimiento de nuestros clientes más grandes, especialmente en EE. UU. y EMEA, sin entrar en cada año. Espero que haya ayudado. Operador: Y nuestra próxima pregunta vendrá de la línea de Matt Martino de Goldman Sachs. Matthew Martino: Qué bien ver otra aceleración de un trimestre. CJ, agradezco que solo llevas unas pocas semanas, pero me gustaría saber qué te dicen los clientes que está en la parte más alta de su agenda para MongoDB. ¿Cuáles son los temas repetidos en las conversaciones con los clientes mientras analizas el negocio con una visión renovada? Chirantan Desai: Absolutamente, Matt. Lo primero que diría es que el esfuerzo de modernización, ya sea una carga de trabajo que quizá solo esté en las instalaciones (on-prem) en una gran empresa, o una carga de trabajo que se esté moviendo a la nube, o incluso a veces a múltiples nubes para mejorar la resiliencia, en una transformación al hablar con una gran empresa de telecomunicaciones, una gran empresa de atención médica, una gran empresa de tecnología, y puedo citarte muchos otros ejemplos. Me sentí bastante abrumado al entender que esas transformaciones siguen ocurriendo. Solo hace poco tuve una conversación con el CTO de una gran empresa de telecomunicaciones, que dijo que están moviendo más de 1.300 aplicaciones a otro hyperscaler y tratando de determinar qué cargas de trabajo son las más adecuadas para MongoDB. Así que toda la transformación de multicloud o de nube pública sigue en marcha. Y por mi intuición al hablar con estos clientes, seguirá ocurriendo al menos durante los próximos 5 a 7 años. Así que ese TAM en particular todavía existe plenamente para MongoDB. Ahora bien, son los mismos clientes: mientras intentan modernizar su pila de aplicaciones, también están experimentando, diría yo, porque no he visto agentes a escala que sean visibles para el cliente o, a veces, incluso para los empleados; pueden tener 10, 15, 20, pero no tantos como para miles de aplicaciones que ejecutan. En esa área de aplicaciones de IA, están experimentando a veces con nuestros modelos de embeddings o con nuestra base de datos vectorial o usando MongoDB para una base de datos operativa en tiempo real. Así que ese segundo aspecto, que todavía está bastante en una fase inicial, pero estamos muy bien posicionados si piensas en cargas de trabajo de IA en empresas y en grandes empresas. Y, por último, pero no menos importante, pasar tiempo, como sabes o quizá sepas, que dediqué la mitad de mi tiempo en la ciudad de Nueva York y la otra mitad en Silicon Valley, y hablando con mi red en Silicon Valley con empresas nativas de IA o empresas nativas digitales; lo que escucho de ellos es que ciertas alternativas en bases de datos relacionales simplemente no escalan porque las cargas de trabajo de IA se basan fundamentalmente en datos no estructurados y semiestructurados. Y entonces a veces deciden de forma explícita usar MongoDB. Así que lo encuadré en 3 grupos. Un grupo es nuestro núcleo y la transformación hacia la nube, la transformación digital, la modernización, el término que quieras usar: nuestro núcleo seguirá creciendo. A medida que la gente crea agentes de IA a escala, MongoDB tiene un papel que desempeñar, y las empresas nativas de IA, y algunas ya a gran escala, ya están usando MongoDB porque las alternativas en el mundo relacional simplemente no escalan. Esos son mis 3 grupos, y el modelo mental inicial sobre cómo avanzan estas conversaciones y lo que podemos hacer por ellos. Matthew Martino: Muy claro. Y entonces, Mike, una pregunta de seguimiento rápida para ti. Fue bueno ver el rendimiento superior tanto en Atlas como en no-Atlas, pero con los márgenes operativos ahora a unos 200 puntos básicos por debajo de tu marco de mediano plazo, ¿cómo deberíamos pensar sobre la filosofía en torno a la reinversión? ¿Y consideraciones sobre no-Atlas y la capacidad de expandir los márgenes al mirar hacia el año fiscal '27? Michael Berry: Sí. Gracias por la pregunta, Matt. Así que estoy seguro de que todos están enfocados en '27. Entonces, lo que diríamos es que orientaremos el '27 en la próxima llamada. Lo que diríamos es, y está incorporado en la guía que tienen para el cuarto trimestre, y también lo comenté en las observaciones preparadas, que seguimos invirtiendo y seguiremos invirtiendo. Algunas de las inversiones que queríamos hacer, especialmente en ingeniería, marketing en menor medida, pero ciertamente en capacidad de ventas, se han trasladado al cuarto trimestre. Así que deberías esperar ver que el crecimiento de OpEx continúe en el año fiscal '27. Pero también queremos asegurarnos, y por eso Matt, nos tomamos el tiempo para decir: "Oye, queremos reorientarte sobre lo que hablamos en septiembre: todavía esperamos ver expansión de márgenes. Pero tú realmente la ves en las cifras del año fiscal '26, porque eso proviene principalmente del crecimiento de los ingresos." Esa es la expectativa el próximo año. Seguiremos aumentando los ingresos. Vamos a seguir invirtiendo en el negocio, pero el modelo de negocio seguirá impulsando esa expansión. Así que deberían esperar que sigamos invirtiendo, especialmente en esas 3 áreas. Operador: Y nuestra próxima pregunta vendrá de la línea de Karl Keirstead de UBS. Karl Keirstead: De acuerdo. Genial. Gracias. En primer lugar, CJ, bienvenido. Me entusiasma trabajar contigo en los próximos años. Tengo una pregunta para ti. Entonces, parece que estás describiendo este buen conjunto de números como fortaleza en el núcleo, esencialmente incluso antes de que entre en juego ese impulso de la IA. Me encantaría que pudieras definir qué crees que está impulsando fundamentalmente esa fortaleza en el núcleo. Y ¿sientes que es posible que en realidad Mongo ya esté recibiendo ese impulso de la IA en el sentido de que hay un enfoque intensificado en modernizar tus datos de cara a la IA, de modo que esa fortaleza del núcleo sea en realidad algo relacionado con la IA? Chirantan Desai: Karl, qué bueno escucharte y estoy deseando verte el miércoles. Yo diría que la fortaleza del núcleo, desde mi perspectiva, son las cargas de trabajo que necesitan modernización y que tienen mucha información no estructurada o semi-estructurada y que, idealmente, encajan muy bien con MongoDB. Ahora, cuando se trata de IA, ¿podría la IA impulsar más esfuerzos de modernización? Eso es posible, pero no es determinista. Tal como hemos compartido en las observaciones, en el segmento más alto de las empresas, el consumo de las cargas de trabajo que adquirimos hace quizá un año, hace 1.5 años, sigue avanzando en la dirección correcta a medida que nuestros equipos de go-to-market se concentran en el segmento más alto de la empresa. También vimos fortaleza en toda Europa. Y eso está bastante en línea con el negocio principal, como la gran empresa de seguros en el motor de reclamaciones y otras cosas de las que hablé relacionadas con las pólizas. En particular, yo veo que, bien, ¿eso significa que si el núcleo está modernizado ayuda con las cargas de trabajo de IA? Sí, es cierto, porque no son mutuamente excluyentes. Y, Karl, una cosa que diría es esto: es una experiencia personal mía al construir tecnologías de IA en el pasado. El equipo de IA normalmente es un equipo separado del equipo de datos del núcleo. Y el equipo de IA depende del equipo de datos del núcleo. Y si el equipo de datos del núcleo avanza lento, entonces los equipos de IA se frustran mucho porque la velocidad de innovación es con lo que se miden. Así que mi experiencia personal fue: cuando el equipo del núcleo no es ágil, sus esquemas no son flexibles, y eso en realidad ralentiza a la IA. Así que, sin duda, hay algunos hechos detrás de tu teoría de que potencialmente es la revolución de la IA, que aún está en sus etapas iniciales, la que está impulsando la modernización en la otra parte de la empresa. Karl Keirstead: De acuerdo. Y luego, Mike, para ti: creo que todos en la línea valoran la orientación más definitiva sobre Atlas para el próximo trimestre. Así que gracias. Quería preguntar: ¿qué está impulsando eso? ¿Es simplemente una función de ti y de tus nuevos — relativamente nuevos — puestos, que quieres ser más transparente en la orientación? ¿O Mike, hay algo que realmente está cambiando en Atlas de modo que, como ahora está a escala, se está volviendo lo suficientemente predecible como para que ahora tenga más sentido dar una orientación precisa? Michael Berry: Así que gracias, Karl, gracias por la pregunta. Yo diría que probablemente es un poco de ambas cosas. Primero, mira, queremos darte a ustedes un poco más de visibilidad sobre lo que hay detrás de la orientación que proporcionamos. Ese fue el número uno. Además, a medida que Atlas se convierte en, bueno, ahora casi un negocio de 2 mil millones de dólares, nos sentimos mejor con la previsión. El equipo también ha hecho un trabajo maravilloso pronosticando esa parte. Entonces, cuando dimos la cifra para el 4T, queremos asegurarnos de darte esa visibilidad. Pero también tenemos una visión bastante buena de lo que esperamos lograr, entendiendo que, ten en cuenta, en el 4T, queremos ser prudentes porque hay algunos patrones estacionales de vacaciones que pueden ser algo impredecibles, y hemos visto que eso se desarrolla en el pasado en los 4T. Solo quiero señalar que para la guía que acabamos de dar. Operador: Y la siguiente pregunta vendrá de la línea de Raimo Lenschow, de Barclays. Raimo Lenschow: CJ, todo lo mejor también de mi parte. Tengo 2 preguntas: una para CJ y otra para Mike. CJ, sobre lo de -- una de las cuestiones fundamentales en términos de adopción de Mongo será por el lado de los desarrolladores porque están -- al final del día, los desarrolladores son como un gran motor de qué se está usando, etc. En este momento, gran parte de la IA está en la Costa Oeste. ¿Cuál es su forma de pensar sobre cómo lograr que haya más participación de desarrolladores con Mongo para contrarrestar ese tipo de narrativa de Postgres que ocurre mucho en el Valle? Y luego, Mike, para ti, dado que el próximo año EA no ve beneficios de todo el año. ¿Deberíamos anclar nuestros números en el desempeño del ARR? ¿Y es la forma correcta de pensarlo? Chirantan Desai: Gracias, Raimo. Me alegra oírte. Primero voy a preguntar -- hay un poco de contexto histórico en cuanto a tu punto sobre la Costa Oeste. Voy a pedir que nuestro CEO anterior, Dev Ittycheria, hable sobre reclaim the Bay, la iniciativa que él y el equipo iniciaron, y luego voy a hablar específicamente sobre cómo lo veo yo en la Costa Oeste. Dev Ittycheria: Raimo, soy Dev. Como mencionó CJ, hemos hablado de esto en llamadas anteriores, pero hicimos un esfuerzo concertado por reinvertir en el Área de la Bahía porque durante el COVID y después del COVID sentimos que habíamos descuidado esa región. Y, obviamente, se había lanzado un corpus completamente nuevo de empresas nativas de la IA. Así que ha habido un esfuerzo real y concertado tanto en términos de poner más gente en la calle, hacer más esfuerzos de marketing para apoyar esa parte del mundo. Invertir más en la comunidad de startups y también en la comunidad de venture capital para lograr que la gente entienda la propuesta de valor real de MongoDB. Hemos hecho cosas como hackatons y otros eventos en esa área también. Y entonces el equipo está realmente enfocado, dedicado, a apoyar y atender de verdad a estas primeras empresas nativas de la IA, y eso está empezando a dar resultados. Y nos sentimos muy bien con el progreso allí, pero le dejaré a CJ hablar sobre qué sucede a partir de aquí. Chirantan Desai: Gracias, Dev. Y esto es reclaim the Bay en San Francisco, en la Costa Oeste. Es 100% cierto, Raimo, que hay mucha inversión con empresas nativas de la IA y que podríamos beneficiarnos de una mayor cuota mental y de estar delante de ellas, en la comunidad de desarrolladores que mencionaste, que es una comunidad súper importante para nosotros en la Costa Oeste. Por eso, el tiempo que paso personalmente en la Costa Oeste es algo que hago. También tengo una red profunda en la comunidad de la Costa Oeste, tanto de venture capital como de empresas tecnológicas a escala. Ya he empezado a aprovechar esa red para obtener su retroalimentación. Estamos realmente emocionados en este trimestre, en el 4T: vamos a relanzar nuestro .local después de unos años en San Francisco, el 15 de enero, donde vamos a invitar a empresas que se han construido sobre MongoDB, con algunos ponentes excelentes sobre por qué deberían construir sobre MongoDB y mostrar experiencia práctica a la comunidad de desarrolladores en esa conferencia el 15 de enero. Y lo que veo es que, al hablar con muchos fundadores y también con desarrolladores de empresas más pequeñas o de tamaño mediano, todos estos esfuerzos de inversión en marketing que Mike y Dev aprobaron originalmente van a empezar a dar resultados a medida que avancemos hacia el próximo año fiscal. Michael Berry: Y Raimo, gracias por la pregunta. Soy Mike. En lo que respecta a no-Atlas el próximo año, queríamos asegurarnos de que hemos respondido a muchas preguntas sobre el viento en contra multianual. Así que gracias por esa pregunta. No estamos ofreciendo guía para el ejercicio '27. Sin embargo, estando aquí hoy, yo te dirigiría más hacia -- si observas el crecimiento de ingresos del año completo de non-Atlas es de alrededor de un 4%, y en algún punto de ese rango de dígitos bajos, probablemente sea un buen rango para pensar para el próximo año, tal como estamos aquí hoy. Operador: Y nuestra siguiente pregunta llegará desde la línea de Brad Reback de Stifel. Brad Reback: Excelente. No estoy seguro de a quién va dirigida, pero, sobre el comentario acerca de la fortaleza de los nuevos clientes dentro de Atlas, ¿están viendo que los nuevos clientes rampan más rápido para cargas de trabajo completamente nuevas que históricamente? ¿Y si es así, por qué? Chirantan Desai: Brad, mi observación inicial es que el equipo, el equipo de ingeniería, ha hecho un trabajo fantástico cuando lanzan la 8.0 y todas las posteriores actualizaciones puntuales que permiten que Atlas se adopte más rápido y que se elimine la fricción, ya sea que venga por nuestro canal de autoservicio o ya sea que sea una gran empresa que se traslade a Atlas. Eso es una cosa que diría. Y voy a pedirle a Dev que también aporte comentarios desde una perspectiva de contexto. Dev Ittycheria: Sí. Creo que lo que también diría, Brad, es que el equipo de autoservicio ha eliminado realmente la fricción para permitir que los clientes se incorporen más rápido y de forma más sencilla. Y dadas las mejoras en rendimiento-rentabilidad que hemos visto en la 8 y ahora incluso mejores en la 8.2, creo que eso está impulsando gran parte de la tracción que vemos en nuestros nuevos clientes: rápidamente perciben los beneficios de rendimiento y están escalando bien. Y eso nos está permitiendo seguir adquiriendo clientes de manera eficiente. Michael Berry: Y una última cosa sobre eso, Brad. Si miras los ingresos de eso, no han cambiado materialmente. Ten en cuenta que sigue siendo un número bastante pequeño cuando se incorporan por primera vez, así que no va a mover mucho la aguja. No hemos visto mucho cambio en ese grupo a lo largo de los últimos un par de años. Brad Reback: Excelente. Y luego, CJ, una rápida pregunta de seguimiento para ti. Filosóficamente, ¿cómo piensas sobre el M&A en relación con Mongo? ¿Qué tipos de cosas, si acaso, crees que necesitas adquirir? Chirantan Desai: Brad, ya me conoces, y soy un gran creyente en el crecimiento orgánico. El equipo, Dev y el equipo, han sentado una base muy sólida en nuestra plataforma tecnológica. Creo que Voyage AI en febrero fue una adquisición brillante, donde obtuvimos un equipo increíble en Palo Alto. Y mi objetivo, en nombre de MongoDB, es creer siempre en nuestros propios equipos y en nuestra tecnología. Participamos en un mercado amplio y, cuando tiene sentido, cuando podemos conseguir una tecnología adyacente en particular o un gran equipo que pueda ayudarnos a acelerar la hoja de ruta, siempre consideraríamos ese tipo de M&A. Operador: Y nuestra siguiente pregunta llegará desde la línea de Alex Zukin de Wolfe Research. Aleksandr Zukin: CJ, quizá para ti. Quiero decir, compartiste, creo, muchos pensamientos sobre tu visión inicial. Compartiste los 3 pilares del núcleo, la oportunidad de la IA empresarial y las IA nativas. Solo quiero profundizar un poco: ¿dónde ves que tu conjunto particular de habilidades de la oferta de red no es lo de menor resistencia, pero sí tu capacidad de generar el mayor impacto en, digamos, los próximos 12 a 24 meses? ¿En qué parte ves realmente esa oportunidad incremental para un cambio de inflexión en el crecimiento? Chirantan Desai: Diría, Alex, y—ya sabes, eres consciente de las empresas y de la obsesión por el cliente que tengo, y de las relaciones que he formado durante muchísimos años con líderes tecnológicos en grandes empresas. Entonces, desde mi perspectiva, hay 2 áreas en las que puedo beneficiar inmensamente a los equipos de go-to-market. Primero, Fortune 500, donde MongoDB aún puede penetrar a una tasa más alta que la que está penetrando hoy, tanto dentro de las cuentas existentes como en las nuevas cuentas que obtenemos. Eso es Fortune 500. Y luego estuve con nuestros equipos de ventas en Europa, y hay muchos clientes a los que apuntan, incluidos clientes existentes, grandes bancos, empresas manufactureras y demás, donde están intentando expandirse y donde mis relaciones personales con esos compradores de tecnología pueden ayudar. Así que ese es el primer grupo: no hay duda, el extremo más alto de la empresa, es decir, Fortune 500 y Global 2000.El número dos, en el otro extremo, serían las empresas nativas de la IA, que han vivido en Silicon Valley durante muchísimo tiempo. Entiendo en qué está invirtiendo la comunidad de venture, personas que están creando, ya sean empresas de IA específicas de un dominio o empresas fundamentales, también tienen relaciones allí, además de esos [ 101, 280 y 237 ], y es ahí donde yo también planeo -- diría, plantar las semillas de la manera correcta para que, con el tiempo, eso se convierta en un negocio significativo para MongoDB si nosotros somos la infraestructura subyacente para esas empresas. Así que esos son los 2 extremos en los que voy a dedicar personalmente mucho tiempo. Aleksandr Zukin: Excelente. Y mencionaste la adquisición de Voyage AI este año, que es como una joya de la corona en la cartera. Quizá solo ayúdanos a entender, con lo nativo de la IA, específicamente las oportunidades allí: ¿esos comienzan -- llegan con Voyage? ¿Llenan con Atlas? ¿Están llegando con ambos ahora con un ritmo más constante? Ayúdanos a entender un poco esa diferenciación incremental. Chirantan Desai: Sí. Diría un ejemplo, y esto lo compartí en mis comentarios: hay una empresa de IA de crecimiento altísimo que lo está haciendo muy, muy bien y que se convertirá en una compañía muy grande. Absolutamente no tengo ninguna duda de eso. No pudieron escalar con Postgres y con algunas otras tecnologías, Redis, y demás que estaban usando, y se movieron completamente a MongoDB y ver que el crecimiento semana a semana y mes a mes es muy inspirador. También hablé con el hyperscaler donde corre esta carga de trabajo y ellos están viendo lo mismo: «Vaya, esta empresa lo está haciendo realmente bien». Así que eso se construye sobre MongoDB porque Postgres tenía un problema de escalabilidad. El otro extremo: hablé con una empresa nativa de IA bastante exitosa, que tiene un ARR decente y está creciendo muy rápido. Y cuando dije: «Oye, ¿han considerado MongoDB para el fundador, CEO, que es muy técnico?». Y él dijo: «CJ, no. Construimos nuestra propia base de datos vectorial, y así sucesivamente». Y mientras yo hablaba con él, Alex, hace como 10 días, básicamente dijo: que una vez que revisó la cartera, dijo: «Empecemos con embeddings primero». Así que vamos a intentar. Por supuesto, tenemos que demostrarle por qué nuestros embeddings mejoran su precisión en búsqueda y demás, y mejorar el rendimiento. Así que dijo: «Empecemos primero con modelos de embedding desde Voyage AI. Cuando eso funcione, CJ, estoy dispuesto a reemplazar mi vector DB que creamos internamente con MongoDB y, por cierto, si eso funciona bien, eventualmente también estoy dispuesto a cambiar mi base de datos operativa y usar MongoDB». Entonces, en escenarios de ese tipo, donde ya están en cierta ruta, podemos aterrizar con los embeddings de Voyage AI. Y también estoy viendo, en un cliente muy grande de MongoDB, hablé con alguien que está liderando las iniciativas de IA, y les encantan los embeddings de Voyage AI y el modelo de reranking, y ya lo han aprobado para 2 cargas de trabajo importantes. Así que podemos aterrizar perfectamente con eso; esa es la respuesta corta. Aleksandr Zukin: Suena a una sinergia hermosa. Operator: Y la última pregunta del día la hará desde la línea de Ryan MacWilliams de Wells Fargo. Ryan MacWilliams: El entorno de desarrollo de aplicaciones para consumidores se está fortaleciendo, ya que el desarrollo de aplicaciones iOS ha aumentado hasta máximos multianuales. Creemos que se debe a la programación agentic, y sé que es temprano, pero en el lado empresarial: ¿están viendo una mayor velocidad de producto por parte de sus clientes al construir sus aplicaciones empresariales? Chirantan Desai: Le voy a pedir a Dev que comparta su opinión y luego compartiré la mía. Dev Ittycheria: Sí. Creo que lo que estamos viendo es que estamos viendo claramente mucho, diría, desarrollo de prototipos e iteración. Diría que los requisitos empresariales todavía tienen requisitos bastante sólidos y estrictos en torno a la seguridad, la durabilidad y el rendimiento. Así que, aunque hay una gran diferencia entre salir con el prototipo y tener un sistema listo para producción en el que una empresa realmente pueda confiar en términos de confianza.Y así todavía se requiere mucho trabajo para que esas aplicaciones sean de nivel empresarial. Pero, claramente, con la llegada de las herramientas [cogen], la tasa y el ritmo del desarrollo de software solo van a aumentar. Y como creo que dijimos en el pasado, esa es una de las grandes razones por las que pensamos que la IA es un viento a favor. Se trata de que la capacidad de producir más software, [indiscernible] más base de datos y cada vez más estrategias se ha encapsulado en software. Así que, desde ese punto de vista, pensamos que son buenas noticias para nosotros. Chirantan Desai: Sí. Y lo único que añadiré es que, cuando hablo con clientes con los que he estado hablando durante mucho tiempo, en industrias reguladas, que son los servicios financieros, que es la atención de la salud, que es el sector público, el requisito de que un agente de IA esté en producción frente a un prototipo es muchísimo más diferente, y buscan gobernanza, auditabilidad, esto y aquello, mientras que la innovación y la necesidad de velocidad son muy altas. Así que no he visto—como los clientes me dicen: CJ, tengo 10 agentes en producción, 15 agentes en producción. Y cuando realmente les pregunto, digo: ¿son realmente orientados al cliente? ¿Se pueden auditar en función del resultado probabilístico que obtienen? La respuesta es, ah, todavía estamos trabajando en eso. Eso no significa que no vaya a ocurrir pronto, pero nunca va a ocurrir. Pero aun así siento que estamos bastante temprano. E incluso el entorno en el que están construyendo los agentes, me dicen que prueban uno, no funciona, pasan al siguiente. Así que la rotación de algunas de estas empresas de IA que entregan estas herramientas también es muy real. Y por eso me anima mucho la oportunidad de MongoDB. Tenemos la plataforma para datos operativos. Tenemos la mejor base de datos vectorial y tenemos los modelos de embedding donde pueden construir cómodamente un agente de IA real a escala empresarial usando la plataforma de MongoDB. Ryan MacWilliams: Excelente. Realmente aprecio ese nivel de detalle. Y luego, para Mike, sobre las previsiones de crecimiento de Atlas en 4T. Aprecio el contexto. Solo una aclaración rápida: en esta guía de Atlas del 4T, ¿deberíamos esperar resultados más cerca del punto objetivo, o una filosofía de guía consistente con su precedente histórico? Michael Berry: Sí. Así que gracias. No quiero entrar en la analogía del golf. Y además, Ryan, ya sabes, me gustan más las analogías del hockey. Lo que diría es que, bueno, nosotros—sentimos que Atlas va muy bien. Ha tenido un gran año hasta ahora. Nos sentimos bien con respecto a lo que viene en el 4T, seguimos con entusiasmo por el crecimiento. Dicho esto, somos prudentes para el 4T por las vacaciones—por los patrones estacionales de vacaciones; bueno, pueden ser algo impredecibles y hemos visto que se ha reflejado en los 4Ts anteriores. Así que lo que diría es: bueno, solo necesitamos ser prudentes al entrar en la temporada de vacaciones. Operador: Gracias. Eso concluye la sesión de preguntas y respuestas de hoy. Me gustaría pasar la llamada de nuevo a la Presidenta y CEO de MongoDB, CJ Desai. Adelante, por favor. Chirantan Desai: Gracias, Lisa. En resumen, entregamos un tercer trimestre excepcional, marcado por el acelerado crecimiento de Atlas, adiciones sólidas de clientes y un desempeño superior significativo del margen operativo. Estamos elevando nuestra guía de ingresos y de ingreso operativo para el cuarto trimestre y para todo el año fiscal 2026, y reiterando nuestro compromiso con el modelo financiero a largo plazo que describimos en el Investor Day. Nuestros resultados subrayan que el negocio central de MongoDB está funcionando en todas las direcciones, incluso antes de cualquier impulso significativo de la IA. Al mismo tiempo, estamos posicionados de manera única para convertirnos en la plataforma moderna de datos de la era generacional de la IA, al tiempo que impulsamos un crecimiento duradero y eficiente. Gracias a todos por acompañarnos y gracias por escuchar. Operador: Esto concluye la conferencia telefónica de hoy. Pueden desconectarse todos.