Innodata ( INOD ) 4. Çeyrek 2025 Kazanç Çağrısı Dökümü

<p>Görsel kaynağı: The Motley Fool.</p>
<h2>Tarih</h2>
<p>26 Şubat 2026, 17:00 ET</p>
<h2>Çağrı katılımcıları</h2>
<ul>
<li>Yönetim Kurulu Başkanı ve İcra Kurulu Başkanı — Jack Abuhoff</li>
<li>Geçici Finans Direktörü — Marissa Espineli</li>
<li>Genel Danışman — Amy Agress</li>
<li>Finans ve Kurumsal Gelişim Kıdemli Başkan Yardımcısı — Aneesh Pendharkar</li>
</ul>
<p>Motley Fool analistinden bir alıntı mı gerekiyor? E-posta gönderin <a href="/cdn-cgi/l/email-protection">[email protected]</a></p>
<h2>Çıkarımlar</h2>
<ul>
<li>Gelir -- Çeyrek için 72,4 milyon $, yıldan yıla %22 artış.</li>
<li>Tüm yıl gelir -- 251,7 milyon $, yıldan yıla %48 büyüme oranı.</li>
<li>Düzeltilmiş brüt kar marjı -- Çeyrek için %42, dışarıdan iletilen %40 hedefinin üzerinde.</li>
<li>Düzeltilmiş FAVÖK -- 15,7 milyon $, veya gelirin %22'si; analist konsensüsünü 1,2 milyon $ aştı.</li>
<li>Nakit -- Çeyrek sonunda 82,2 milyon $, sırasıyla yaklaşık 8,4 milyon $ ve yıldan yıla 35,3 milyon $ artış.</li>
<li>Borç kullanımı -- 30 milyon $ Wells Fargo kredi tesisinden çekim yapılmadı.</li>
<li>İnovasyon ve yatırımlar -- COGS ve SG&amp;A'da büyümeye odaklı yatırımlar, özellikle kapasite, mühendisler, veri bilimcileri ve müşteri odaklı liderlik alanlarında.</li>
<li>Müşteri karması -- Yönetim, en büyük müşteriden yapılan harcamaların artmasını bekliyor, kalan müşteri tabanı için toplam büyümenin daha hızlı bir oranda gerçekleşmesi ve MAG-yedi, yerel yapay zeka inovasyon laboratuvarları, egemen yapay zeka girişimleri ve önde gelen işletmeleri içermesi bekleniyor.</li>
<li>Müşteri çeşitlendirmesi -- Gelir büyümesinin, genişleyen ve giderek daha çeşitli büyük müşteriler tarafından yönlendirilen daha az yoğun hale gelmesi bekleniyor.</li>
<li>Gelir rehberliği -- Görünür, aktif programlar ve yakın zamanda kazanılan zaferlere dayalı olarak 2026 için yıldan yıla en az %35 büyüme tahmini; yönetim, LLM ve yapay zeka odaklı girişimlerin hızından dolayı potansiyel önemli bir yukarı yönlü potansiyel olduğunu belirtiyor.</li>
<li>İş akışı geçişi -- İlk çeyrekte, en büyük müşterinin eğitim sonrası iş akışı gelirinin yaklaşık 20 milyon dolarlık yıllık bazda geliri azaldı ve yeni eğitim sonrası ve ölçeklenmiş eğitim öncesi programlarla değiştirildi, bu da pozitif bir net gelir etkisi yarattı.</li>
<li>Düzeltilmiş brüt kar marjı rehberliği -- Yönetim, 2026'nın başlarında düzeltilmiş brüt kar marjlarının %35-40 aralığında olmasını bekliyor ve yeni programlar ölçeklendikçe ve iş akışı inovasyonları ölçeklendikçe %40 hedefiyle normalleşme bekleniyor.</li>
<li>Teknolojik gelişmeler -- Yapay zeka değerlendirmesi, yapay zeka optimizasyon hatları, düşmanca simülasyon ve fiziksel yapay zeka için büyük ölçekli veri mühendisliği için özel sistemler tanıtıldı ve genişletildi, egocentric ve affordance veri kümelerine uygulamalar dahil.</li>
<li>Kıyaslama performansı -- Drone ve küçük nesne tespiti için %6,45'lik bir iyileşme sağlayan bir yapay zeka modeli geliştirildi, ticari ve çift kullanımlı uygulamaları vurguluyor.</li>
<li>Hiper ölçekleyiciler ve siber güvenlikten ilgi -- Yönetilen hizmetler ve düşmanca eğitim girişimleri, hiper ölçekleyiciler, siber güvenlik şirketleri ve ilgili devlet uzmanları arasında yeni etkileşimler ve ilgi çekti.</li>
</ul>
<h2>Özet</h2>
<p>Yönetim, üretken yapay zeka, ajan yapay zeka ve fiziksel yapay zeka alanlarında yeni inovasyon girişimlerini açıkladı ve veri odaklı yöntemleri ürün evriminin temeli olarak vurguladı. Ajan değerlendirmesi ve düşmanca simülasyon için özel platformlar, özellikle hiper ölçekleyiciler ve güvenlik odaklı müşteriler arasında yeni müşteri çekişini kolaylaştırıyor. İnsanlara ve teknolojiye sürekli yeniden yatırım yaparak, Innodata (<a href="/quote/nasdaq/inod/">INOD</a> 7,88%) liderliği, hibrit yazılım-insan teklifleriyle bağlantılı hem marj iyileştirmesi hem de tekrarlayan gelir genişlemesi öngörüyor, aynı zamanda erken aşama etkileşim dönüşümüne ve genişleyen kurumsal alaka düzeyine olan güveni vurguluyor.</p>
<ul>
<li>Şirket yönetimi, "yaptığımız ve gelecekte yapmayı planladığımız yatırımlar sonucunda Innodata Inc.'de bir inovasyon altın çağına girdiğimize inanıyoruz" dedi.</li>
<li>Liderlik, otomasyon, sentetik sistemler ve operasyonel kaldıraçımızı yapısal olarak artıran değerlendirme platformları tarafından yönlendirilen gelecekteki brüt kar marjı genişlemesinin beklendiğini vurguladı.</li>
<li>Yönetim, LLM girişimlerinin hızla devreye girmesiyle olası yukarı yönlü potansiyelle, büyüme rehberliğinin kasıtlı olarak muhafazakar olduğunu açıkladı.</li>
<li>Müşteri çeşitlendirmesi tartışmasında, yönetim yeni kazanımların ve hızlanan talebin Innodata'nın bir satıcıdan yapay zeka ekosistemleri içinde temel bir katmana geçişini sağladığını paylaştı.</li>
</ul>
<h2>Endüstri sözlüğü</h2>
<ul>
<li>LLM: Büyük Dil Modeli; doğal dil metnini anlamak ve üretmek için büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş bir yapay zeka modeli.</li>
<li>MAG-yedi: Yönetimin, tipik olarak Microsoft, Apple, Google (Alphabet), Amazon, Meta, Nvidia ve Tesla olan yedi büyük ABD teknoloji şirketine atıfta bulunması.</li>
<li>Egocentric veri: Bir robot veya sensör donanımlı cihazın birinci şahıs bakış açısından yakalanan, doğrudan çevresel deneyimi yansıtan veriler.</li>
<li>Affordance verisi: Fiziksel nesnelerle bağlam içinde olası eylemler veya etkileşimler hakkında yapay zeka sistemlerini öğreten yapılandırılmış veriler.</li>
<li>Düşmanca simülasyon: Yapay zeka sağlamlığını karmaşık saldırılara veya gerçek dünya tehditlerine karşı test etmek için kullanılan sistematik olarak üretilmiş, karmaşık veriler.</li>
</ul>
<h2>Tam Konferans Görüşmesi Dökümü</h2>
<p>Operatör: Hanımefendiler ve beyefendiler, iyi öğleden sonralar ve Innodata Inc. Dördüncü Çeyrek ve Mali Yıl 2025 Sonuçları Konferans Görüşmesine hoş geldiniz. Şu anda tüm hatlar sadece dinleme modundadır. Sunumun ardından bir soru-cevap oturumu gerçekleştireceğiz. Bu görüşme sırasında herhangi bir zamanda acil yardıma ihtiyacınız olursa, lütfen operatör için 0'a basın. Bu görüşme 26/02/2026 Perşembe günü kaydedilmektedir. Şimdi konferansı Genel Danışman Amy Agress'e devrediyorum. Lütfen devam edin.</p>
<p>Amy Agress: Teşekkürler operatör. Herkese iyi öğleden sonralar. Bugün bize katıldığınız için teşekkür ederiz. Bugünkü konuşmacılarımız Innodata Inc. Yönetim Kurulu Başkanı ve CEO'su Jack Abuhoff ve Geçici CFO Marissa Espineli'dir. Ayrıca bugün telefonda Finans ve Kurumsal Gelişim Kıdemli Başkan Yardımcısı Aneesh Pendharkar da bulunuyor. Gelir ve Kurumsal Gelişim Kıdemli Başkan Yardımcısı Rahul Singhal bugün burada olamıyor ancak bir sonraki görüşmemizde bize katılmayı dört gözle bekliyor. Öncelikle iş hakkında perspektif sunacak olan Jack'ten, ardından Marissa dördüncü çeyrek ve 2025 mali yılı sonuçlarımızı gözden geçirecek. Ardından analistlerden sorular alacağız.</p>
<p>Başlamadan önce, bu görüşme sırasında ileriye dönük beyanlarda bulunacağımızı hatırlatmak isterim; bunlar gelecekteki olaylar hakkında tahminler, projeksiyonlar ve diğer beyanlardır. Bu beyanlar mevcut beklentilere, varsayımlara ve tahminlere dayanmaktadır ve risklere ve belirsizliklere tabidir. Gerçek sonuçlar, bu ileriye dönük beyanlarla öngörülenlerden önemli ölçüde farklılık gösterebilir. Bu sonuçların önemli ölçüde farklılık göstermesine neden olabilecek faktörler, bugünün kazanç basın bülteninde, 10-K Formlarımızdaki Risk Faktörleri bölümünde, 10-Q Formlarımızda ve Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonu'na yapılan diğer raporlarda ve başvurularda belirtilmiştir. İleriye dönük bilgileri güncelleme yükümlülüğü üstlenmiyoruz. Ek olarak, bu görüşme sırasında belirli GAAP dışı finansal ölçütleri tartışabiliriz.</p>
<p>Bugün SEC'ye sunduğumuz kazanç basın bültenimizde ve web sitemizde yayınlanan diğer SEC başvurularımızda, bu GAAP dışı finansal ölçütlerle ilgili ek açıklamalar ve bu ölçütlerin karşılaştırılabilir GAAP ölçütleriyle mutabakatları yer alacaktır. Teşekkür ederim. Şimdi sözü Jack'e bırakıyorum.</p>
<p>Jack Abuhoff: Teşekkürler Amy ve herkese iyi öğleden sonralar. Dördüncü çeyrek Innodata Inc. için güçlü bir çeyrek daha oldu. 72.400.000 $ gelir elde ettik, bu da yıldan yıla %22'lik bir büyümeyi yansıtıyor. Bu, 2025 yılı için yıldan yıla %48 büyüme oranını temsil eden 251.700.000 $'lık tam yıl gelirimize ulaştı. Dördüncü çeyrek konsolide düzeltilmiş brüt kar marjımız %42 oldu ve dışarıdan ilettiğimiz %40 hedefimizi aştı. Düzeltilmiş FAVÖK'ümüz, gelirin %22'si olan 15.700.000 $'a ulaştı ve analist konsensüsünü de 1.200.000 $ aştı. Aslında, sonuçlarımız gelir, düzeltilmiş FAVÖK, net gelir ve EPS dahil olmak üzere kilit metriklerin tamamında analist konsensüsünü aştı. Yılı yaklaşık 8.400.000 $ artışla 82.200.000 $ nakitle kapattık. Bu sonuçlara, hem COGS hem de SG&amp;A'da anlamlı büyüme odaklı yatırımlar yaparken ulaştık.</p>
<p>COGS'ta, gelir artışının önünde kapasiteyi tuttuk, bu da tutarlı bir şekilde doğru hamle olduğunu kanıtladı. Ve SG&amp;A'da, mühendislere, veri bilimcilere ve müşteri odaklı hesap liderliğine yatırım yaptık, bu yatırımlar da akıllıca çıktı. Fırsatlarımızı genişleten inovasyon inşa etmek. İş momentumumuzun tüm zamanların en yüksek seviyesinde olduğuna inanıyoruz. Geliştirme, değerlendirme ve sürekli model optimizasyonu dahil olmak üzere tüm yapay zeka yaşam döngüsü boyunca güçlü bir talep görüyoruz. Ve geniş ve çeşitlendirilmiş sayıda büyük müşteriyle ivme kazandığımıza inanıyoruz. Pazar talebi ve artan ivme sonucunda, 2026'da potansiyel olarak olağanüstü bir büyüme yılı daha bekliyoruz. Şu anda 2026 yılı büyüme tahminimizin yıldan yıla yaklaşık %35 veya daha fazla olabileceğini tahmin ediyoruz.</p>
<p>Bu tahmin, aktif programları, yakın zamanda kazanılan zaferleri, son aşama değerlendirmeleri ve net bir görüş hattına sahip olduğumuz fırsatları yansıtıyor. Yılın başlarında olduğumuz ve LLM girişimlerinin hızla devreye girdiği için, bu aralıkta potansiyel olarak önemli bir yukarı yönlü potansiyel olabileceğine inanıyoruz. Ancak, muhafazakar bir şekilde rehberlik etmeyi ve görünürlük arttıkça yukarı doğru ayarlama yapmayı tercih ediyoruz. Aynı zamanda, desteklediğimiz programların ölçeği ve karmaşıklığı, zamanlama değişkenliği ve müşteri Ar-Ge programları, bütçe onayları veya araştırma önceliklerindeki değişiklikler göz önüne alındığında, gelirin gerçekleşme hızı etkilenebilir.</p>
<p>Görünümümüze entegre edilmiş olarak, en büyük müşterimizden yapılan harcamaların yıl içinde bir miktar artacağı ve kalan müşteri tabanının toplu olarak daha hızlı bir oranda büyüyeceği beklentisi bulunmaktadır. Bu diğer müşteri büyümesinin MAG-yedi, yerel yapay zeka inovasyon laboratuvarları, egemen yapay zeka girişimleri ve önde gelen işletmelerin bir karışımından gelmesini bekliyoruz. Bunun müşteri çeşitlendirmesine anlamlı bir şekilde katkıda bulunacağına inanıyoruz. Müşterilerimiz hızla hareket ediyor, daha kısa geliştirme döngülerini yönlendiriyor ve araştırma atılımlarına daha hızlı yanıt veriyor. 2025'te bu ortamda başarılı olmamızın büyük ölçüde araştırmayı takip etmemiz, müşteri ihtiyaçlarını öngörmemiz ve gerektiğinde yön değiştirmemiz sayesinde oldu.</p>
<p>Örnek vermek gerekirse, bu yılın ilk çeyreğinde en büyük müşterimiz için, yıllık gelir bazında yaklaşık 20.000.000 $ temsil eden önemli sayıda eğitim sonrası iş akışını kullanımdan kaldırdık, ancak bunları yeni eğitim sonrası ve ölçeklenmiş eğitim öncesi programların bir kombinasyonuyla değiştirdik, bu da son odak ve yatırım alanımızdır. Gelir bazında, net etkiler pozitif çıktı. Gerçekten de, sürekli inovasyonun 2026 ve sonrası için iddialı planımızı gerçekleştirmemiz için kritik olduğuna inanıyoruz. Gerçekten heyecan verici haber, yaptığımız ve gelecekte yapmayı planladığımız yatırımlar sonucunda Innodata Inc.'de bir inovasyon altın çağına girdiğimize inanmamızdır.</p>
<p>Şimdi size bazı son inovasyon girişimlerimizi paylaşacağım. Rekabetçi nedenlerle, uygun şekilde ihtiyatlı olacağız, ancak paylaştıklarımız, nasıl düşündüğümüz, nereye yatırım yaptığımız, hangi başarıları elde ettiğimiz ve önümüzdeki fırsattan nasıl yararlanmayı planladığımız konusunda bize anlamlı bir pencere sunacaktır. Son inovasyonumuzu üç alanda kısaca anlatacağım: üretken yapay zeka modeli eğitimi, ajan yapay zeka ve fiziksel yapay zeka. Bunu yapmadan önce, birleştirici bir temayı vurgulamak istiyorum. Anlatacağım her inovasyon temelde bir veri inovasyonudur.</p>
<p>Amaç daha yetenekli LLM'ler, daha güvenilir otonom ajanlar veya daha akıllı fiziksel yapay zeka sistemleri olsun, veri kalitesi, veri kompozisyonu, veri doğrulama ve ölçekte veri mühendisliği meselenin özüdür. Bunlar bizim temel yetkinliklerimizdir. Üretken yapay zeka eğitimi ile başlayacağız. Geçmişte, müşteriler bize istedikleri eğitim verisi türünü söylediler. Ancak giderek artan bir şekilde, model performansını teşhis etmemizi, doğru eğitim veri kümelerini tasarlamamızı ve bu veri kümelerinin sonuçları önemli ölçüde iyileştireceğini göstermemizi istiyorlar. İşte bu nasıl çalışıyor. Değerlendirme çerçevelerimizi kullanarak performans boşluklarını belirleyerek başlıyoruz. Ardından hedeflenmiş veri kümeleri tasarlıyor ve müşterinin modelini veya yapısal olarak benzer bir vekil modeli ince ayar yaparak etkilerini doğruluyoruz.</p>
<p>Yalnızca performans etkisini ölçüp gösterdikten sonra ölçeklendiriyoruz. Bu, tartışmayı "verinin maliyeti ne kadar"dan "verinin etkinliği ne kadar"a kaydırıyor. Bu değişimin iki güç tarafından yönlendirildiğine inanıyoruz: yapay zeka araştırmalarının hızlanan temposu ve giderek daha büyük modelleri eğitmek için harcanan maliyet ve zaman. Ve veri etkinliği hakkındaki konuşmalar doğrudan güçlü yönlerimize hitap ediyor. Ayrıca, uzun bağlam akıl yürütmesini - bir yapay zeka modelinin bir kerede çok büyük miktarda bilgiyi gözlemleme ve akıl yürütme yeteneğini - iyileştiren veri kümeleri oluşturma yöntemlerini de ilerletiyoruz. Bu, sektörün en önemli teknik zorluklarından biri olmaya devam ediyor.</p>
<p>Bunu çözmek, yalnızca mimari iyileştirmeler değil, aynı zamanda çok özel türde yapılandırılmış eğitim verilerinin ölçekte oluşturulmasında ilerlemeler gerektirir. Uzun