Desde que Dev Ittycheria asumió el mando en MongoDB, la empresa de base de datos de 26 mil millones de dólares que ha liderado como presidente y CEO desde septiembre de 2014, han ocurrido muchos eventos. Ittycheria llevó a MongoDB a la nube, la guió a través de una IPO, supervisó su transición desde el código abierto, lanzó un brazo de capital de riesgo y aumentó la base de clientes de unos pocos cientos a algo cercano a 50,000.
«Cuando me uní a la empresa, no estaba claro si la gente confiaría en nosotros para ser una tecnología verdaderamente crítica para la misión», dijo Ittycheria a TechCrunch. «Cuando me uní, estábamos haciendo aproximadamente $30 millones en ingresos; ahora estamos cerca de los $2 mil millones».
No todo ha sido color de rosas. Hace cinco meses, MongoDB fue golpeado por una brecha de seguridad, que, aunque relativamente contenida, arriesgaba momentáneamente su reputación en una industria donde la reputación es fundamental.
A esto se suma la revolución de la inteligencia artificial que ha envuelto casi todas las industrias, y había mucho de qué hablar cuando TechCrunch se sentó con Ittycheria en la nueva oficina de Londres de MongoDB, que abrió en Blackfriars el año pasado.
Las bases de datos han recorrido un largo camino desde que IBM y Oracle popularizaron por primera vez las bases de datos relacionales hace más de medio siglo. El surgimiento de Internet creó una demanda de almacenamiento y procesamiento de datos flexible, escalable y rentable, allanando el camino para que empresas como MongoDB prosperen.
Fundada en 2007 por un trío de veteranos de la compañía de tecnología publicitaria en línea DoubleClick (que Google adquirió por $3.1 mil millones), MongoDB inicialmente se llamaba 10Gen hasta que seis años después cambió de marca al nombre de su producto estrella. Desde entonces, ha surgido como una de las bases de datos NoSQL de primer nivel, ayudando a las empresas a almacenar y administrar grandes volúmenes de datos.
Antes de unirse a MongoDB, Ittycheria fundó y vendió una empresa de automatización de servidores llamada BladeLogic por $900 millones en 2008, y después ocupó varios roles como miembro de la junta e inversionista (incluida una temporada de 16 meses en Greylock) antes de unirse a MongoDB como presidente y CEO hace 10 años. Ittycheria reemplazó a Max Schireson, quien renunció por motivos familiares después de solo 18 meses en el cargo.
Construido sobre un modelo orientado a documentos, MongoDB ha crecido gracias a la explosión de aplicaciones móviles y web donde se utilizan estructuras de datos flexibles y dinámicas. La actual ola de inteligencia artificial está impulsando un cambio similar, con las bases de datos vectoriales como la nueva tendencia de moda en la ciudad.
Al igual que NoSQL, las bases de datos vectoriales también se especializan en tipos de datos no estructurados (como imágenes, videos, publicaciones en redes sociales), pero son especialmente útiles para modelos de lenguaje grande (LLMs) y AI generativa. Esto se debe a la forma en que almacenan y procesan los datos en forma de vectores, que convierten los datos en representaciones numéricas que capturan las relaciones entre diferentes puntos de datos al almacenarlos espacialmente por relevancia. Esto facilita la recuperación de datos semánticamente similares y permite que la inteligencia artificial comprenda mejor el contexto y la semántica dentro de las conversaciones.
Si bien han surgido una serie de nuevas empresas dedicadas a bases de datos vectoriales en los últimos años, los proveedores establecidos también han comenzado a adoptar el vector, incluidos Elastic, Redis, OpenSearch, Cassandra y Oracle. Los hiperescaladores en la nube, incluidos Microsoft, Amazon y Google, también han intensificado el soporte para la búsqueda vectorial.
En lo que respecta a MongoDB, introdujo la búsqueda vectorial en su producto insignia Atlas last June, una señal de que la empresa se estaba preparando para el tsunami de IA que se avecinaba. Esto imita otras tendencias históricas donde las bases de datos de función única emergen (como las de series de tiempo) con cierta utilidad como soluciones independientes, pero que también pueden integrarse mejor en una pila de bases de datos multipropósito más grande. Es precisamente por eso que MongoDB introdujo el soporte para bases de datos de series de tiempo hace unos años, y ahora está haciendo lo mismo con el vector.
Para Ittycheria, hay demasiado hype alrededor de la IA, al menos por ahora.
«A mi vida no se ha transformado por la IA», dijo. «Sí, tal vez pueda escribir un correo electrónico mejor a través de todos esos asistentes, pero no ha transformado fundamentalmente mi vida. Mientras que Internet ha transformado por completo mi vida».
La teoría es que a pesar de todo el revuelo, llevará tiempo que la IA se filtre en nuestra vida cotidiana, y cuando lo haga, será a través de aplicaciones que integren la IA y empresas que la desarrollen.
Con el advenimiento de la IA, MongoDB ha experimentado una transición significativa desde un modelo de auto-implementación, donde los clientes alojan MongoDB ellos mismos y la empresa les vende características y servicios. Con el lanzamiento de Atlas en 2016, MongoDB se embarcó en el familiar camino de SaaS donde las compañías cobran por eliminar todas las complejidades de la auto-implementación. En el momento de su IPO al año siguiente, Atlas representaba el 2% de los ingresos de MongoDB, hoy esa cifra está cerca del 70%.
«Ha crecido muy rápidamente, y realmente hemos construido ese negocio como una empresa pública», dijo Ittycheria. «Lo que la popularidad de Atlas mostró es que la gente está cómoda consumiendo infraestructura como servicio. Lo que les permite es delegar lo que consideran ‘funciones no estratégicas’, como la provisión, configuración y administración de MongoDB. Por lo que pueden concentrarse en construir aplicaciones que realmente transforman su negocio».
Otro gran desarrollo llegó cuando, un año después de salir a bolsa, MongoDB se alejó de una licencia AGPL de código abierto a una licencia SSPL disponible públicamente. En cierto modo, esto fue el precursor de lo que estaba por venir, con innumerables compañías de infraestructuras abandonando sus credenciales de código abierto para evitar que los gigantes de la nube (por ejemplo, Amazon) vendan su propia versión del servicio sin devolver nada.
«Nos sentimos muy contentos al respecto», dijo Ittycheria. «La realidad es que, si bien era de código abierto, el 99,9% del desarrollo lo hacían nuestras propias personas, no es como si las comunidades estuvieran contribuyendo con código. No es una aplicación simple o trivial: es un código muy complejo, y necesitamos contratar personas talentosas y experimentadas que cuestan mucho dinero. No nos parecía justo gastar todo ese dinero en construir este producto, que alguien tome ese producto gratuito, lo monetice y no nos devuelva nada. Fue bastante controvertido en 2018, pero mirando hacia atrás, nuestro negocio solo ha crecido más rápido».
Y ha crecido. Como con casi todas las compañías de tecnología, la valoración de MongoDB se disparó durante la pandemia, alcanzando un máximo histórico de $39 mil millones a finales de 2021, antes de caer por debajo de los $10 mil millones en un año, aproximadamente lo mismo que su cifra pre-pandémica.
Sin embargo, las acciones de MongoDB han subido en los últimos 18 meses, llegando a los $35 mil millones hace solo un par de meses, antes de volver a caer a alrededor de los $26 mil millones hoy: tal es la naturaleza volátil de los mercados bursátiles. Pero dada la modesta valoración de $1.8 mil millones al final de su primer día de cotización en 2017, MongoDB ha tenido un buen desempeño para los inversores del mercado público.
Cuatro meses atrás, sin embargo, MongoDB reveló una brecha de seguridad que expuso «datos de cuenta de clientes y contacto», involucrando un ataque de phishing a través de una herramienta empresarial de terceros (Ittycheria no confirmó cuál). Esto hizo que sus acciones cayeran un 3%, pero en los meses siguientes, la valoración de MongoDB volvió a alcanzar un máximo en dos años. Esto resaltó lo poco que impactó la brecha en los asuntos de la empresa, ciertamente en comparación con brechas de datos de alto perfil en empresas como Equifax y Target, que golpearon duramente a los negocios y forzaron salidas de ejecutivos senior.
Mientras que el incidente de ciberseguridad de MongoDB fue significativamente más pequeño en alcance, lo que destacó fue lo rápido que todo desapareció: se informó en varios medios, incluido TechCrunch, pero la historia desapareció tan rápidamente como llegó.
«Parte de la razón es que fuimos muy transparentes,» dijo Ittycheria. «Lo último que quieres hacer es ocultar información y parecer que estás tergiversando información. Tenemos muchos bancos que ponen una gran cantidad de información muy sensible en nuestra plataforma de datos; tenemos muchas otras empresas que tienen una gran cantidad de información sensible. Así que para nosotros, realmente se trata de asegurarnos de que nuestra arquitectura sea robusta y sólida. Esto realmente nos obligó a redoblar nuestros esfuerzos. Nunc…
