Conferencia de resultados del tercer trimestre de 2026, 4 de noviembre de 2026

Se incorpora una marcada desaceleración secuencial en la guía del cuarto trimestre

Datadog reportó ingresos en el tercer trimestre por $1.197 millones de dólares, un aumento del 35% interanual y por encima del extremo superior de su rango de guía. Las perspectivas para el cuarto trimestre son más prudentes. La administración proyectó ingresos de entre $1.190 millones y $1.200 millones de dólares, lo que representa un crecimiento del 25% al 26% e implica ingresos secuenciales esencialmente planos. La guía de ingresos para el año completo 2026, fijada entre $4.515 millones y $4.525 millones de dólares, apunta a un crecimiento de aproximadamente el 32%. La compañía señaló que, al excluir a su mayor cliente, la guía sugiere un crecimiento para el cuarto trimestre en el rango de entre principios y mediados de los treinta por ciento, por lo que la desaceleración principal se concentra en una sola cuenta y en la forma en que la empresa decide proyectarla.

El director financiero (CFO), David Obstler, indicó que la guía del cuarto trimestre "contempla sus ingresos en su compromiso mínimo". El cliente renovó en el tercer trimestre y, como se reveló en agosto, redujo su uso, pero aun así gastó "sustancialmente por encima" de ese mínimo. Datadog no controla en qué nivel se ubica el cliente por encima de ese piso. Proyectar sobre la base del piso genera un superávit mecánico si el uso se mantiene elevado, y un resultado inferior al esperado es imposible si el cliente se mantiene en su mínimo contractual. Obstler reconoció que los sólidos resultados del tercer trimestre se debieron en parte a esta dinámica, aunque declinó cuantificarla. Los inversores deben tratar el cuarto trimestre como una configuración deliberadamente conservadora para esta cuenta, y no como un indicador de la demanda subyacente. También deben tener en cuenta que el comportamiento del cliente en 2027 sigue sin resolverse. La administración ofrecerá su guía para 2027 en su conferencia de cierre de año y afirmó que continuará proyectando en función de los mínimos contractuales.

Las renovaciones anticipadas de clientes de IA representan un obstáculo a corto plazo para los ingresos

La nueva revelación más importante es que varios clientes grandes de IA renovaron mucho antes de lo que Datadog esperaba, a cambio de compromisos mayores a cambio de mejores precios. El director ejecutivo (CEO), Olivier Pomel, declaró que "vimos renovaciones mucho antes de lo que pensábamos" y señaló que en octubre se produjo otra de la que la empresa no habló. Fue directo respecto al costo: "todas estas son buenas noticias, pero generan un obstáculo a corto plazo en los ingresos, y ese es un cambio respecto al trimestre pasado".

La administración enmarcó la mecánica como una fijación de precios por volumen ordinaria. Obstler recalcó que se trata de "renovaciones a niveles superiores a su compromiso anterior, que es la forma en que obtienen los descuentos por volumen". Pomel añadió que algunas cuentas se optimizan durante el proceso, con clientes que recortan partes de su uso o son redirigidos a diferentes niveles de retención. Todo esto ocurre en un contexto en el que los clientes planean duplicar, triplicar o cuadruplicar su huella tecnológica. Tanto Barclays como Goldman Sachs investigaron si esto se convierte en una reducción anual recurrente en el crecimiento secuencial. La administración no se comprometió con un patrón específico. Pomel indicó que la dinámica es nueva porque algunos clientes están escalando "a un nivel que nunca antes habíamos visto en la industria ni en ninguna otra, en realidad", y argumentó que a medida que la cohorte de IA se expanda, los ingresos se volverán más estables. Calificó la variación como "unos pocos puntos porcentuales trimestre a trimestre" en relación con las expectativas.

Obstler también recordó a los inversores que el cuarto trimestre conlleva un lastre estacional debido a las disminuciones en el uso a finales de diciembre y a la congelación de códigos, lo que intensifica el efecto de las renovaciones anticipadas y el tratamiento del cliente más grande. Por lo tanto, la desaceleración secuencial tiene tres causas superpuestas, y solo una de ellas está dentro de la visibilidad de la compañía.

El crecimiento sin IA sigue acelerándose y los nuevos clientes aportan una mayor proporción de la carga

La señal más saludable se encuentra en el negocio base. El crecimiento de los ingresos procedentes de clientes no relacionados con IA se aceleró por quinto trimestre consecutivo hasta situarse en la parte alta de los veinte por ciento, un incremento de aproximadamente 1 punto de forma secuencial y superior al 20% registrado hace un año. Al excluir al cliente más grande, el crecimiento de los ingresos totales también se aceleró. El crecimiento se describió como amplio en todos los segmentos, rangos de gasto e industrias.

Los nuevos clientes representaron cerca del 30% del crecimiento de los ingresos interanuales, frente al 25% de hace un año. La retención neta de ingresos se situó en la parte baja de los ciento veinte por ciento, sin cambios secuenciales, mientras que la retención bruta se mantuvo en el rango de entre mediados y altos noventa. El recuento de clientes alcanzó aproximadamente los 33.500, y aquellos con un ARR (ingreso anual recurrente) superior a $100.000 dólares aumentaron a cerca de 4.860 frente a los 4.060 anteriores, lo que representa aproximadamente el 91% del ARR. Las obligaciones de desempeño remanente (RPO) crecieron un 38% hasta alcanzar los $3.850 millones de dólares, y las RPO actuales crecieron en el rango de mediados de los treinta por ciento, aunque la administración reiteró que los ingresos siguen siendo el mejor indicador.

Pomel declinó pronosticar si el crecimiento sin IA seguirá aumentando, al señalar que "ya es una tasa de crecimiento muy alta... es difícil saber hacia dónde va", al tiempo que expresó su confianza en la tendencia subyacente. Señaló un factor secundario: una mayor cantidad de código generado por inteligencia artificial está incrementando la presión sobre la integración continua (CI), el despliegue y las pruebas, lo que está atrayendo los productos de CI de Datadog y otras ofertas más allá de la observabilidad central hacia las implementaciones de los clientes. La empresa también mencionó nuevas incorporaciones de grandes clientes que aún no han despegado por completo, incluido un acuerdo anual de 7 cifras a 5 años con una agencia de defensa federal de EE. UU., respaldado por su certificación FedRAMP High, así como acuerdos de 7 cifras con dos de los bancos más grandes de Japón. Pomel destacó que estos "ni siquiera se registran todavía en los ingresos".

La rentabilidad aumentó, y se proyecta un margen menor para el cuarto trimestre debido al gasto en marketing

El margen operativo no GAAP alcanzó el 28% en el tercer trimestre, en comparación con el 23% tanto del trimestre anterior como del mismo período del año pasado, a medida que el crecimiento de los gastos operativos (OpEx) se desaceleró al 25%. El margen bruto fue del 81,2%, superior al 79,6% del segundo trimestre, lo cual la administración calificó como estabilidad en torno al 80%. El flujo de caja libre se situó en $251 millones de dólares, lo que representa un margen del 21%, y el margen de los últimos 12 meses fue del 26%. La compañía cerró el período con $5.200 millones de dólares en efectivo y valores negociables.

Se proyecta que el margen operativo del cuarto trimestre se ubique en aproximadamente el 24%, con un ingreso operativo de entre $280 millones y $290 millones de dólares, lo que refleja una fuerte inversión en marketing que incluye el evento AWS re:Invent. La guía de ingresos operativos para todo el año, de entre $1.095 millones y $1.105 millones de dólares, también implica un margen del 24%. La utilidad por acción (EPS) no GAAP para el año completo se estima entre $2.73 y $2.75 dólares. La administración indicó que continúa invirtiendo de manera agresiva en estrategias de comercialización (go-to-market), citando espacios geográficos y de mercados finales aún no cubiertos, como el sector federal, así como en investigación y desarrollo (I+D) en inteligencia artificial y personal.

Monitoreo de Infraestructura supera los $2.000 millones en ARR, aunque las GPU aún no son un motor

Monitoreo de Infraestructura supera ya los $2.000 millones de dólares en ARR, con un crecimiento en el rango de mediados de los treinta por ciento. La administración afirmó que la compañía es líder en participación de mercado en observabilidad, aunque posee una cuota que todavía se encuentra "en la decena". En respuesta a una pregunta de Bank of America sobre la contribución de la IA, Pomel indicó que el crecimiento no está vinculado directamente a las GPU. El monitoreo de GPU se utiliza principalmente para cargas de trabajo de entrenamiento y "todavía no monetizamos esos productos de manera generalizada". La cantidad de dispositivos de GPU monitoreados aumentó 8 veces este año, por lo que la oportunidad de ingresos derivada de este monitoreo representa un potencial alcista frente a las cifras actuales.

Scout y Bits AI muestran la incursión de Datadog en modelos propietarios

Datadog introdujo Scout, su propio modelo de razonamiento optimizado para tareas de confiabilidad de sitios y entrenado con infraestructura interna de aprendizaje por refuerzo distribuido. Pomel señaló que su rendimiento es "igual o incluso mejor que el de los modelos de vanguardia en investigaciones de alertas, a una fracción del costo de inferencia", y ahora impulsa las investigaciones de Bits (Bits Investigations). El menor costo es comercialmente importante, ya que permite a Bits investigar más alertas, comenzar antes y profundizar más. El equipo de Machine Learning Adaptativo, que se incorporó en junio, está acelerando el trabajo en aprendizaje por refuerzo y posentrenamiento.

En cuanto a la estrategia de modelos, Pomel describió una combinación deliberada de modelos de laboratorios de punta para tareas que solo ellos pueden manejar, modelos de pesos abiertos (open-weight) para tareas básicas rentables, y modelos propietarios posentrenados donde los datos propios de Datadog generan una ventaja. Espera que dicha mezcla se mantenga aproximadamente estable. Se mostró prudente respecto a la oportunidad de entrenamiento en general, al señalar que hace uno o dos años "básicamente nadie hacía entrenamiento" fuera de unos pocos laboratorios de vanguardia, y que si bien el número de entidades que realizan entrenamientos a gran escala ha crecido exponencialmente, "todavía es pronto para considerarlo un mercado de masas".

Bits AI se describe como el producto con la adopción más rápida en la historia de la compañía, y Bits Testing estuvo disponible de forma generalizada en octubre. Datadog pasó de cobrar específicamente por investigaciones a un modelo de créditos de inteligencia artificial que abarca más casos de uso. Pomel indicó que los precios se mantienen "bastante cerca de los costos de inferencia" para poder trasladar las ganancias de eficiencia a los clientes, dado que se espera que el volumen aumente de forma exponencial a medida que los precios unitarios disminuyen de la misma manera. Esto implica que es probable que Bits sea un producto de margen ajustado, y su verdadero beneficio radica en el uso de la plataforma. Pomel afirmó que no le importa demasiado cuál ruta se convierta en la modalidad dominante de monetización, "siempre y cuando obtengamos un mayor uso". No se dio a conocer ninguna contribución de ingresos.

Las métricas de adopción de IA se expanden y la distribución a través de los laboratorios es nueva

Datadog cuenta ahora con más de 850 clientes de inteligencia artificial, por encima de los cerca de 750 del trimestre pasado, incluidos 39 que gastan más de $1 millón de dólares al año y la totalidad de los 15 principales líderes en IA. Alrededor de un tercio de los clientes utiliza al menos un producto de IA, cifra que incluye a tres cuartas partes de los clientes con ingresos superiores a $100.000 dólares. Los intervalos de observabilidad de agentes (Agent Observability) se multiplicaron por 9 este año, las llamadas a herramientas MCP se multiplicaron por 50, y más de un tercio de los clientes de Gestión de Costos en la Nube (Cloud Cost Management) realizan un seguimiento de los costos de IA, con un aumento de más de 11 veces en el número de clientes que lo hacen. Los proveedores de IA se han convertido en la categoría de gasto más grande que los clientes monitorean en la herramienta, superando a las tres nubes principales. Pomel señaló que los clientes que no son nativos de IA están consumiendo cada vez más la observabilidad de agentes, lo que describió como "cruzar el abismo", aunque no se proporcionaron cifras exactas.

Datadog también puso la observabilidad de agentes a disposición en el mercado de Anthropic y es socio de lanzamiento del nuevo mercado empresarial de OpenAI, lo que permite a los clientes realizar compras directamente a través de los laboratorios de vanguardia que ya utilizan. Los ejemplos de transacciones reforzaron la exposición a la IA, incluida una expansión de 8 cifras con la división de inteligencia artificial de una gran empresa tecnológica que casi triplicó su compromiso apenas dos trimestres después de su incorporación, así como la expansión de una empresa de programación basada en IA que ya operaba a un nivel anualizado de 8 cifras y renovó anticipadamente.

La amplitud de la plataforma continúa expandiéndose. El 61% de los clientes utiliza cuatro o más productos, el 41% utiliza seis o más, y el 16% utiliza diez o más, en comparación con el 8% de hace un año.

La calidad del trimestre no está en duda, ya que tanto el crecimiento sin IA como los márgenes mejoraron. El debate actual gira en torno a cuánta volatilidad conlleva una base de clientes en la que un puñado de cuentas de IA de hipercrecimiento renegocian precios de manera anticipada y una cuenta dominante se sitúa por encima de su piso. La respuesta de la administración es que se trata de un modelo basado en el uso con una mejor visibilidad a mediano plazo que a corto plazo, lo cual es preciso, pero ofrece poca ayuda para proyectar los próximos dos trimestres.