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10 Years of MongoDB Atlas: Built for what’s Next Build Trust in Agentic AI: From POC to Production Production-Ready Agents Need A Production-Ready Data Platform Agentic Supplier Management with MongoDB Atlas, Voyage AI, and Multi-Modal Search Fighting Tool Sprawl: The Case for AI Tool Registries AI Is Changing What Customers Need From a Database. MongoDB 8.3 Is Built for It New Research Reveals Overcoming Legacy Tech Issues Key to AI Success MongoDB Predictive Auto-Scaling: An Experiment Introducing MongoDB Agent Skills and Plugins for Coding Agents Enhance Your In-IDE Data Browsing Experience With MongoDB Observability and OpenTelemetry: Introducing MongoDB Atlas Log Integration Towards Model-based Verification of a Key-Value Storage Engine Inside MongoDB Dublin: The Heart of Our International Growth Innovating with MongoDB | Customer Successes, February 2026 Building a Movie Recommendation Engine with Hugging Face and Voyage AI Edge AI Made Easy: MongoDB and ObjectBox Data Synchronization MongoDB.local San Francisco 2026: Ship Production AI, Faster Vision RAG: Enabling Search on Any Documents That’s a Wrap! MongoDB’s 2025 in Review & 2026 Predictions Token-count-based Batching: Faster, Cheaper Embedding Inference for Queries MongoDB Announces Leadership Transition Cars24 Improves Search For 300 Million Users With MongoDB Atlas The Cost of Not Knowing MongoDB, Part 3: appV6R0 to appV6R4 The 10 Skills I Was Missing as a MongoDB User Innovating with MongoDB | Customer Successes, October 2025 Smarter AI Search, Powered by MongoDB Atlas and Pureinsights Charting a New Course for SaaS Security: Why MongoDB Helped Build the SSCF Top Considerations When Choosing a Hybrid Search Solution Endian Communication Systems and Information Exchange in Bytes MongoDB SQL Interface: Now Available for Enterprise Advanced From Niche NoSQL to Enterprise Powerhouse: The Story of MongoDB's Evolution Carrying Complexity, Delivering Agility MongoDB is a Glassdoor Best-Led Company of 2025 Build AI Agents Worth Keeping: The Canvas Framework Simplify AI-Driven Data Connectivity With MongoDB and MCP Toolbox MongoDB Community Edition to Atlas: A Migration Masterclass With BharatPE Modernizing Core Insurance Systems: Breaking the Batch Bottleneck MongoDB.local NYC 2025:定义 AI 时代的理想数据库 MongoDB.local NYC 2025: Defining the Ideal Database for the AI Era MongoDB.local NYC 2025 : définir la base de données idéale à l'ère de l'IA MongoDB.local NYC 2025: Definindo o Banco de Dados Ideal para a Era da IA MongoDB.local NYC 2025: AI 시대를 위한 이상적인 데이터베이스 정의 MongoDB.local NYC 2025: Definition der idealen Datenbank für das KI-Zeitalter MongoDB.local NYC 2025: Definire il database ideale per l'era dell'AI Hommage à l’excellence : MongoDB Global Partner Awards 2025 Wir feiern Spitzenleistungen: MongoDB Global Partner Awards 2025 Celebrating Excellence: MongoDB Global Partner Awards 2025 庆祝卓越:MongoDB 全球合作伙伴奖 2025 Celebrando la Excelencia: Premios Globales de Emparejar de MongoDB 2025 Começando a destacar a excelência: MongoDB GlobalPartner Services 2025 Celebrare l'eccellenza: MongoDB Global Partner Awards 2025 우수성을 기념하기: 2025년 MongoDB 글로벌 파트너 어워드 The Future of AI Software Development is Agentic MongoDB Queryable Encryption Expands Search Power Supercharge Self-Managed Apps With Search and Vector Search Capabilities Potencie las aplicaciones autogestionadas con capacidades de búsqueda y búsqueda vectorial
MongoDB.local NYC 2025: Definiendo la base de datos ideal para la era de la IA
Dev Ittycheria, President and CEO, MongoDB · 2025-09-18 · via MongoDB | Blog

Ayer, dimos la bienvenida a miles de desarrolladores y ejecutivos a MongoDB.local NYC, la última parada en nuestro recorrido global .local series. Durante el último año, nos hemos conectado con decenas de miles de Emparejar y cliente en 20 ciudades de todo el mundo. Sin embargo, es especialmente significativo estar en Nueva York, donde se fundó MongoDB y donde todavía tenemos nuestra sede.

Durante el evento, presentamos nuevas capacidades que refuerzan la posición de MongoDB como la base de datos moderna líder a nivel mundial. Con MongoDB 8.2, nuestra versión más rica en características y de alto rendimiento hasta el momento, estamos elevando el estándar de lo que los desarrolladores pueden lograr. También compartimos más sobre nuestros modelos de incrustación y reclasificación de Voyage IA, que aportan precisión y eficiencia de vanguardia a la creación de aplicaciones de IA confiables y fiables. Y con la búsqueda y la búsqueda vectorial ahora en vista previa pública tanto para MongoDB Community Edition como para Enterprise Server, estamos incorporando potentes capacidades de recuperación directamente en los entornos de los clientes, dondequiera que prefieran ejecutar.

Estoy particularmente entusiasmado con el lanzamiento de la Plataforma de Modernización de Aplicaciones de MongoDB, o AMP. Las empresas de todo el mundo están lidiando con los costos masivos de los sistemas heredados que no pueden soportar las demandas de la IA. AMP no es un simple “traslado y cambio”. Es una plataforma repetible de extremo a extremo que combina herramientas impulsadas por IA, técnicas probadas y talento especializado para reinventar los sistemas críticos de negocio mientras se minimizan los costos y riesgos. Los primeros resultados son impresionantes: las empresas que pasan de sistemas antiguos a MongoDB lo están haciendo dos o tres veces más rápido, y tareas como la reescritura de código se están acelerando en un orden de magnitud.

Figura 1. Ponencia de MongoDB.local NYC.

Photo of the stage for the .local NYC keynote

Vea la presentación completa en YouTube.

Convertirse en la base de datos moderna más popular del mundo

Cuando reflexiono sobre el recorrido de MongoDB, me sorprende lo lejos que hemos llegado. Cuando me uní hace poco más de una década, solo teníamos unos pocos miles de clientes. Hoy en día, MongoDB sirve a casi 60,000 Organizaciones en todas las industrias y sectores, incluyendo más del 70% de las Fortune 100 y empresas emergentes nativas de IA de vanguardia.

Sin embargo, la razón detrás de nuestro crecimiento sigue siendo la misma. Las relational database creadas en la década de 1970 nunca fueron diseñadas para escalar y la complejidad de las aplicación modernas. Eran rígidos, difíciles de escalar y lentos para adaptarse. Nuestros fundadores, que experimentaron esas limitaciones de primera mano mientras construían DoubleClick, se propusieron crear algo mejor: un modelo de base de datos diseñado para las realidades del mundo moderno. Había nacido el document model.

Basado en JSON, el document model es intuitivo, flexible y potente. Permite a los desarrolladores representar datos complejos, interdependientes y en constante cambio de manera natural. Y, a medida que ingresamos en la era de la IA, esas mismas cualidades—adaptabilidad, escalabilidad y seguridad—son más críticas que nunca. La base de datos que elija una empresa será una de las decisiones más estratégicas que determinarán el éxito de sus iniciativas de IA.

Las aplicaciones de IA generativa ya han comenzado a proporcionar mejoras en la productividad, escribiendo código, redactando documentos y respondiendo preguntas. Pero la verdadera transformación está por delante con la IA agente: aplicaciones que perciben, deciden y actúan. Estos agentes inteligentes no solo siguen los flujos de trabajo; persiguen resultados, razonando sobre los mejores pasos para lograrlos. Y en ese ciclo, la base de datos es indispensable. Proporciona la memoria que permite a los agentes percibir el contexto, los hechos que les permiten decidir de manera inteligente, y el estado que les permitirá actuar de forma coherente.

Por eso, los datos de una empresa son su activo más valioso. Los grandes modelos de lenguaje (LLM) pueden generar respuestas, pero es la base de datos la que proporciona continuidad, colaboración y verdadera inteligencia. El futuro de la IA no solo se trata de razonamiento, sino de contexto, memoria y el poder de sus datos.

La base de datos ideal para la IA transformativa

Entonces, ¿cómo debería ser la base de datos ideal para la IA agencial? Debe reflejar la complejidad de hoy y el cambio del mañana. Debe hablar el lenguaje de la IA, que cada vez más es JSON. Debe integrar la recuperación avanzada a través de datos sin procesar, metadatos e incrustaciones, no solo de coincidencia exacta, sino también de significado e intención. Debe conectar los datos privados y los LLM con incrustaciones y rerankeadores de la más alta calidad. Y debe ofrecer el rendimiento, la escalabilidad y la seguridad necesarios para impulsar aplicaciones de misión crítica a escala global.

Esto es precisamente lo que ofrece MongoDB. No nos limitamos a marcar las casillas de esta lista; las definimos.

Apenas estamos comenzando

Por eso soy tan optimista sobre nuestro futuro. La energía y la creatividad que vemos en cada evento de MongoDB.local me recuerdan la pasión que siempre ha impulsado a esta empresa. A medida que nuestros clientes continúan innovando, sé que MongoDB está en la posición perfecta para ayudarles a tener éxito en la era de la IA.

¡Estamos ansiosos por ver qué desarrollas a continuación!

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