Aunque se dice en tono de broma, siempre he considerado que el consejo de ‘nunca hagas predicciones, sobre todo sobre el futuro’ es muy acertado, y nunca más que en el mundo de AI. Tres...
Hace tres años, la IA se promocionaba como un acelerador para las empresas de software modernas y cloud-nativas, que sobrealimentaba a los equipos de desarrolladores bien dotados y líderes del sector para ofrecer mejores productos a un ritmo cada vez más acelerado.
Eran una propiedad caliente, y las valoraciones lo reflejaban.
Avance rápido hasta hoy, y los asistentes de codificación de IA -liderados por Código Claude de Anthropic - han dado la vuelta a esta narrativa.
Las empresas de SaaS han pasado de ser las ganadoras predichas por la IA a las que corren un mayor riesgo existencial.
La amenaza de la IA
Si la IA significa que cualquiera puede codificar, y que los agentes de la IA pueden trabajar 24 horas al día, 7 días a la semana, entonces seguramente es sólo cuestión de tiempo hasta que incluso los principales productos de software se conviertan en una mercancía barata y genérica.
Llegó el ‘SaaSpocalypse’, con los mercados de valores públicos viendo un colapso en los precios de las acciones de algunos de los nombres más importantes del mundo, a medida que el pánico inducido por la IA se apoderaba de ellos.
Desgraciadamente para el capital riesgo y los gestores de activos, esto coincidió casi precisamente con la creciente preocupación de que las valoraciones de los activos netos ya estaban sobrevaloradas, con la inquietud de accionistas, reguladores y gobiernos de que unas prácticas de valoración, revalorización, revisión y diligencia debida insuficientemente sólidas estaban creando burbujas de valoración.
Desde entonces se ha producido un fuerte y bien publicitado contraataque desde dentro de la industria, pero la ansiedad, no obstante, permanece, y hemos recibido una avalancha de demandas para evaluar activos individuales y carteras enteras en busca de una posible exposición a la desintermediación impulsada por la IA.
Entonces, ¿qué debemos pensar de la hipótesis de que la IA mata al SaaS?
El riesgo es real.
La hipótesis de la sustitución
La IA generativa, y los LLM que la sustentan, han superado ya en algunos aspectos las capacidades de codificación a nivel humano.
Ha sido un área de interés para los laboratorios fronterizos por tres razones:
- La codificación reúne todas las características de un caso de uso perfecto de la IA:
- Un problema claro y bien definido que resolver
- Una salida textual, lógica y basada en reglas
- Un conjunto de formación data bien estructurado, disponible públicamente y de gran volumen (GitHub, Stackoverflow, etc.) - A corto plazo, permite un rápido desarrollo y envío de nuevas funciones, como lo demuestra el calendario de lanzamientos del primer trimestre sin precedentes de Anthropic
- A largo plazo, proporciona la base para la ‘auto-mejora recursiva’, por la que cada generación de IA entrena a su sucesora, aumentando exponencialmente la tasa de progreso
La codificación con IA, aprovechada en un flujo de trabajo agéntico más amplio -un agente redacta los requisitos, otro escribe el código, otro realiza el control de calidad, otro realiza las pruebas, todo ello supervisado por un agente de orquestación y con aprobaciones humanas en el bucle controladas por etapas- bien podría ser el punto de entrada a un mundo nuevo y valiente en el que el tiempo de comercialización del software se desplome, aumentando drásticamente las presiones competitivas del mercado y expulsando a los titulares.
Caso cerrado. El software ha muerto. Larga vida al software.
Pero por supuesto, y como siempre, las cosas no son tan sencillas.
Aunque direccionalmente es correcto, creo que este caso es exagerado por varias razones.
En primer lugar, una empresa de software es más que su base de código. Su marca, sus conocimientos, su experiencia, su personal, sus clientes, sus contratos y su data son poderosos generadores de valor que la IA no puede replicar y que, bien aprovechados, pueden crear poderosos fosos defensivos que todas las startups, salvo las mejor financiadas, tendrán dificultades para superar.
En segundo lugar, una cosa es desarrollar un producto mejor y otra muy distinta desplazar al que has vencido. Especialmente en un entorno empresarial, en el que la norma son los contratos plurianuales, los compradores reacios al riesgo y las adquisiciones basadas en listas de comprobación y referencias, un producto aspirante debe ser significativamente más convincente que el incumbente para imponerse, y se requiere una buena dosis de suerte.
En tercer lugar, los incentivos humanos. Sólo porque la codificación asistida por IA pueda acelerar el desarrollo de un producto competidor, no significa que alguien lo haga. En realidad, hay un número finito de empresarios para todos, y algunos mercados simplemente se considerarán demasiado difíciles, o no lo suficientemente valiosos, para perturbarlos.
En cuarto y último lugar, esta hipótesis parte del supuesto de que los operadores tradicionales están parados, esperando su inevitable desaparición. En realidad, las empresas de software son algunas de las más agresivas y avanzadas en la adopción de la IA, utilizándola para perfeccionar y adaptar rápidamente su propio producto mientras sus retadoras juegan a ponerse al día.
La dinámica de la alteración de los precios
La segunda gran preocupación se centra menos en el desplazamiento al por mayor y más en los retos fundamentales para el modelo de negocio SaaS, que se manifiestan en dos frentes:
- Compresión de precios: A medida que proliferan los nuevos participantes nativos de la IA, se produce una ‘carrera a la baja’ de precios, ya que los mercados, cada vez más abarrotados, se caracterizan por una intensa competencia
- Precios basados en el asiento: A medida que la IA altere el mercado laboral de forma más generalizada, las reducciones de plantilla en las empresas inducidas por la IA (o al menos su estancamiento) ejercerán presión sobre los modelos tradicionales de ingresos por precios basados en asientos de SaaS.
En mi opinión, no hay duda de que esta dinámica se manifestará.
Pero no por igual, no en todas partes y no todos a la vez.
Los productos de software sencillos y comoditizados, en los que los plazos de desarrollo y las barreras de entrada son bajos, corren sin duda el riesgo de sufrir una fuerte compresión de los precios en un plazo relativamente corto. Por el contrario, es probable que los productos complejos en entornos muy regulados estén muy aislados, al menos a corto y medio plazo.
La presión sobre los precios basada en los asientos también se manifestará, pero sólo allí donde los asientos de los clientes estén realmente en peligro. Aunque la IA amenaza legítimamente a una parte importante de la mano de obra, no todas las profesiones corren el mismo riesgo, y las empresas de SaaS que prestan servicios a profesiones o industrias mejor protegidas permanecerán en gran medida aisladas.
Además, si las empresas de SaaS pueden hacer la transición a modelos de precios basados en el consumo o en los resultados, podrán protegerse aún más de esta dinámica.
Evaluar su exposición
Así que, si se pregunta si la IA supone la sentencia de muerte para su cartera de software, la respuesta es... quizá.
La realidad es que la exposición varía enormemente en función de las especificidades del mercado y de las organizaciones individuales que lo componen, y aunque sin duda veremos ‘sangre en el agua’ a medida que las empresas con una gran exposición se vayan al garete, veremos a otros titulares mejor protegidos sobrevivir o incluso prosperar en la era de la IA.
En última instancia, la IA no es un verdugo y el ‘SaaSpocalypse’ no supone el fin de la inversión en software, pero sí requiere nuevas prácticas de trabajo adaptadas a la era de la IA:
- Evaluaciones de las carteras existentes para determinar la exposición puntual al riesgo de IA
- Actualizaciones de los procesos de diligencia debida y gestión de carteras para incluir la consideración explícita del riesgo de IA
- Garantizar que los activos y las inversiones existentes integren la IA en sus operaciones y modelos de negocio.
- Asesorar a las empresas de cartera sobre las medidas defensivas clave que deben adoptar
Entonces, ¿mi predicción?
Nadie puede saber con certeza lo que nos depara el futuro. Pero lo que sí podemos hacer es prepararnos para afrontarlo.
Al integrar ahora el riesgo de la IA en los procesos de gestión de carteras e inversiones, las empresas con visión de futuro pueden proteger su lado negativo, al tiempo que se posicionan para capitalizar la próxima generación de ganadores de SaaS impulsados por la IA.
