La inteligencia artificial está cambiando la forma en que las empresas desarrollan software, operan sus infraestructuras y gestionan sus datos. Esa es la tesis que defendió Ashutosh Kulkarni, CEO de Elastic, durante la presentación de resultados del cuarto trimestre del ejercicio fiscal 2026, a la que ha tenido acceso Ciberseguridad TIC. El directivo aseguró que “el stack de software se está reescribiendo” y situó a la compañía como una de las plataformas llamadas a desempeñar un papel relevante en esta transformación.
La compañía cerró el ejercicio con unos ingresos trimestrales de 451 millones de dólares, un 16% más que un año antes, superando las previsiones del mercado. Sin embargo, buena parte de la atención durante la conferencia estuvo puesta en la evolución de los compromisos adquiridos por los clientes y en el papel que Elastic espera desempeñar en la nueva ola de adopción de la inteligencia artificial.
Kulkarni destacó que las organizaciones están incrementando sus compromisos a largo plazo con la plataforma y vinculó esta tendencia a proyectos de transformación basados en IA, observabilidad y seguridad. “Las organizaciones están eligiendo Elastic para sus transformaciones de IA a largo plazo”, afirmó.
Más allá de los ingresos, los inversores pusieron el foco en dos indicadores que anticipan la evolución futura del negocio. El CRPO, que representa los ingresos comprometidos para los próximos doce meses, aumentó un 20% hasta los 1.200 millones de dólares. Por su parte, el RPO, que recoge el volumen total de contratos firmados pendientes de reconocimiento como ingresos, alcanzó los 1.980 millones de dólares, un 28% más que un año antes.
De cara al ejercicio fiscal 2027, Elastic espera alcanzar unos ingresos de entre 1.985 y 2.000 millones de dólares, con un crecimiento cercano al 15%, apoyándose tanto en el crecimiento de la demanda como en mejoras de productividad asociadas al uso interno de la inteligencia artificial.
IA, seguridad y observabilidad
Kulkarni defendió que el actual ciclo de inversión en inteligencia artificial está actuando como un importante motor de crecimiento para Elastic. Según explicó, la compañía no sólo aspira a convertirse en una plataforma de contexto para aplicaciones de IA, sino también en la base tecnológica sobre la que las organizaciones modernicen sus operaciones de seguridad y observabilidad mediante capacidades impulsadas por inteligencia artificial.
Según los datos aportados por la compañía, los casos de uso relacionados con inteligencia artificial ya están presentes en más de un tercio de sus grandes clientes.
En opinión del CEO, los grandes modelos de lenguaje están convirtiéndose en una nueva capa fundamental del software empresarial y la automatización basada en agentes será cada vez más habitual en procesos críticos de negocio. La compañía destacó también avances recientes como Agent Builder, sus modelos Jina para búsqueda multimodal, capacidades de búsqueda híbrida y nuevos flujos de trabajo para seguridad y observabilidad integrados en herramientas como Claude, VS Code o GitHub Copilot.
De motor de búsqueda a plataforma de datos para la IA
La evolución de Elastic durante los últimos años ayuda a entender buena parte de los mensajes lanzados por la compañía. Nacida como una tecnología especializada en búsqueda y análisis de datos basada en Elasticsearch, la empresa ha ampliado progresivamente su alcance hasta convertirse en una plataforma para observabilidad, operaciones de seguridad, análisis de datos y proyectos de inteligencia artificial.
La irrupción de la IA generativa ha reforzado el valor de las plataformas capaces de almacenar, indexar y contextualizar grandes volúmenes de información corporativa. En este escenario, Elastic busca posicionarse como la capa que conecta los modelos de IA con los datos empresariales.
Detrás de la afirmación de Kulkarni hay una visión compartida por buena parte de la industria tecnológica. Si durante la última década las aplicaciones se construían alrededor de bases de datos, APIs y servicios cloud, la irrupción de los grandes modelos de lenguaje está creando una nueva capa de software basada en agentes, asistentes y sistemas capaces de interactuar de forma autónoma con datos y aplicaciones. En ese nuevo escenario, el acceso al contexto y a la información corporativa se convierte en un elemento tan importante como el propio modelo de IA.
Durante la conferencia, el CEO insistió en que uno de los principales retos para las organizaciones no es únicamente desplegar modelos de IA, sino proporcionarles acceso eficiente y seguro a la información que necesitan para generar valor.
