Qué dijo la dirección de Datadog, Inc. en la llamada del Q4 2025

Un trimestre récord y aceleración generalizada

Datadog cerró el cuarto trimestre de 2025 con ingresos de 953 millones de dólares, un crecimiento del 29% interanual que superó el límite superior de su propia guía. La compañía registró reservas récord de 1.630 millones de dólares, un alza del 37% respecto al año anterior, e incluyó 18 contratos superiores a 10 millones de dólares en valor de contrato total, dos de ellos por encima de los 100 millones. El flujo de caja libre alcanzó los 291 millones de dólares, con un margen del 31%. La dirección subrayó que el crecimiento se amplió más allá del grupo de clientes nativos de inteligencia artificial: el negocio excluyendo ese segmento aceleró al 23% interanual en el trimestre, frente al 20% del trimestre anterior.

La adopción de plataforma continúa profundizándose. Al cierre del trimestre, el 9% de los clientes ya utiliza 10 o más productos, frente al 6% de un año atrás. Las tres áreas centrales —infraestructura, gestión de registros y APM— superaron cada una el umbral de 1.000 millones de dólares en ARR. Destaca además la expansión con una gran empresa financiera latinoamericana, que más que cuadruplicó su compromiso anualizado y amplió su uso a productos como Data Observability, CI Visibility, Database Monitoring y Observability Pipelines, consolidando a Datadog como socio de observabilidad de misión crítica en la región.

Perspectivas para 2026 y la apuesta por la inteligencia artificial

Para el conjunto del ejercicio 2026, la compañía espera ingresos de entre 4.060 y 4.100 millones de dólares, lo que representa un crecimiento del 18% al 20% interanual, con un margen operativo no-GAAP del 21%. La dirección incluyó en su guía el supuesto de que el negocio excluyendo a su mayor cliente crecerá al menos un 20%. Para el primer trimestre, la compañía espera ingresos de entre 951 y 961 millones de dólares. Olivier Pomel señaló que la empresa ve una inflexión en el uso de inteligencia artificial por parte de sus clientes en sus aplicaciones en producción, y que productos como el agente Bits AI SRE —disponible desde diciembre y con más de 2.000 clientes en prueba o pago en el primer mes— empiezan a ganar tracción real. El servidor MCP de Datadog, aún en vista previa, multiplicó por 11 el número de llamadas a herramientas entre el tercer y el cuarto trimestre.

Preguntas de los analistas: el mayor cliente, los márgenes y la defensibilidad del negocio

El turno de preguntas giró en torno a tres ejes. Primero, la concentración en el mayor cliente: David Obstler explicó que la guía incorpora una hipótesis «muy conservadora» para ese cliente y que el modelo de consumo impide controlar su evolución, sin precisar cifras. Tampoco reveló el porcentaje de ingresos que representa el segmento de clientes nativos de IA en el trimestre, ante la pregunta directa de un analista. Segundo, los márgenes: la dirección defendió que la inversión en I+D y en equipos comerciales es deliberada y que los clientes de IA de gran tamaño no son dilutivos en bruto de forma diferenciada respecto a otros clientes de tamaño similar. Tercero, varios analistas cuestionaron si el auge de los modelos de lenguaje —y las capacidades de detección de anomalías que ofrecen empresas como Anthropic— podría erosionar la propuesta de valor de Datadog. Pomel argumentó que la ventaja de la compañía reside en procesar datos de telemetría en tiempo real y a volúmenes varios órdenes de magnitud superiores a los que se alimentan a un modelo de lenguaje en un análisis post-incidente, lo que hace difícil que plataformas de IA de propósito general repliquen ese papel.