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 tanto como en AI.
Hace tres años, AI presentaba AI como un motor de crecimiento para las empresas de software modernas y cloud, que potenciaba a equipos de desarrolladores bien dotados y líderes en el sector para ofrecer mejores productos a un ritmo cada vez más acelerado.
Estaban muy solicitados, y eso se reflejaba en sus valoraciones.
Si avanzamos hasta la actualidad, los asistentes AI —con «Claude Code» de Anthropic a la cabeza— han dado un giro radical a esta situación.
Las empresas de SaaS han pasado de ser las ganadoras que predecía AIa ser las que corren un mayor riesgo existencial.
AI de la AI
Si AI cualquiera puede programar y que AI pueden trabajar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, ¿no es entonces solo cuestión de tiempo que incluso los productos de software más destacados se conviertan en un producto básico y barato?
Que comience el «SaaSpocalypse»: los mercados bursátiles han visto cómo se desplomaban las cotizaciones de algunas de las empresas más importantes del mundo, a medida que se extendía el pánico AI.
Por desgracia para los fondos de capital riesgo y las gestoras de activos, esto coincidió casi exactamente con la creciente preocupación de que las valoraciones de los activos netos ya estuvieran sobrevaloradas, y con el temor de los accionistas, los reguladores y los gobiernos a que unas prácticas de valoración, revalorización, revisión y diligencia debida insuficientemente sólidas estuvieran generando burbujas de valoración.
Desde entonces se ha producido una fuerte reacción, ampliamente difundida, desde dentro del sector; sin embargo, la inquietud persiste y hemos recibido una avalancha de solicitudes para evaluar activos individuales y carteras completas en busca de una posible exposición a la desintermediación AI.
Entonces, ¿qué debemos pensar de la hipótesis de que AI el SaaS?
Bueno, el riesgo es real.
La hipótesis de la sustitución
AI generativa, y los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) en los que se basa, ya han superado, según algunos indicadores, las capacidades de programación propias de los seres humanos.
Ha sido un área de interés para los laboratorios de vanguardia por tres razones:
- La programación reúne todas las características de un caso AI perfecto AI :
– Un problema claro y bien definido que hay que resolver
– Un resultado textual, lógico y basado en reglas
– Un data de entrenamiento bien estructurado, de libre acceso y de gran volumen (GitHub, Stack Overflow, etc.) - A corto plazo, permite desarrollar y lanzar nuevas funciones con rapidez, como lo demuestra claramente el incomparable calendario de lanzamientos de Anthropic para el primer trimestre
- A largo plazo, sienta las bases para una «mejora recursiva», en la que cada generación de AI a la siguiente, lo que aumenta exponencialmente el ritmo de progreso
AI , integrada en un flujo de trabajo más amplio en el que intervienen varios agentes —uno redacta los requisitos, otro escribe el código, otro se encarga del control de calidad y otro realiza las pruebas—, todo ello supervisado por un agente de coordinación y con aprobaciones por etapas en las que interviene el ser humano, bien podría ser la puerta de entrada a un nuevo mundo en el que el tiempo de comercialización del software se reduzca drásticamente, lo que aumentaría considerablemente las presiones competitivas del mercado y acabaría con los operadores tradicionales.
Caso cerrado. El software ha muerto. ¡Viva el software!
Pero claro, como siempre, las cosas no son tan sencillas.
Aunque la idea general es acertada, creo que este caso se ha exagerado por varias razones.
En primer lugar, una empresa de software es mucho más que su código fuente. Su marca, sus conocimientos especializados, su experiencia, su personal, sus clientes, sus contratos y data factores de valor fundamentales que AI replicar y que, si se aprovechan adecuadamente, pueden crear sólidas barreras de entrada que solo las startups con mayor financiación podrán superar.
En segundo lugar, una cosa es desarrollar un producto mejor y otra muy distinta es desplazar al que se ha superado. Especialmente en el ámbito empresarial, donde son habituales los contratos plurianuales, los compradores reacios al riesgo y los procesos de adquisición basados en listas de verificación y referencias, un producto competidor debe ser considerablemente más atractivo que el ya establecido para imponerse, y se necesita una buena dosis de suerte.
En tercer lugar, los incentivos humanos. El hecho de que la programación AI pueda acelerar el desarrollo de un producto competidor no significa que alguien vaya a hacerlo. En realidad, el número de emprendedores es limitado, y algunos mercados simplemente se considerarán demasiado difíciles o poco rentables como para revolucionarlos.
En cuarto y último lugar, esta hipótesis da por sentado que las empresas ya establecidas se quedan estancadas, a la espera de su inevitable desaparición. En realidad, las empresas de software se encuentran entre las que adoptan AI de forma más agresiva y avanzada, y la utilizan para perfeccionar y adaptar rápidamente sus propios productos mientras sus competidores se esfuerzan por ponerse a su altura.
La dinámica de la disrupción en los precios
La segunda gran preocupación no se centra tanto en un desplazamiento generalizado como en los retos fundamentales que plantea el modelo de negocio SaaS, y se manifiesta en dos frentes:
- Compresión de precios: A medida que proliferan los nuevos operadores AI, se produce una «carrera a la baja» en los precios, ya que los mercados, cada vez más saturados, se caracterizan por una intensa competencia.
- Precios basados en el número de usuarios: A medida que AI el mercado laboral de forma más generalizada, la reducción de plantilla en las empresas AI(o, como mínimo, su estancamiento) ejercerá presión sobre los modelos tradicionales de ingresos basados en el número de usuarios en el sector del SaaS.
En mi opinión, no hay duda de que estas dinámicas se harán realidad.
Pero no por igual, ni en todas partes, ni todo a la vez.
Los productos de software sencillos y estandarizados, 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 precios en un plazo relativamente corto. Por el contrario, es probable que los productos complejos en entornos altamente regulados estén muy protegidos, al menos a corto y medio plazo.
También se notará la presión sobre los precios basada en el número de usuarios, pero solo en aquellos casos en los que los puestos de trabajo de los clientes estén realmente en peligro. Si bien es cierto que AI supone una amenaza AI para una parte importante de la población activa, no todas las profesiones corren el mismo riesgo, y las empresas de SaaS que prestan servicios a profesiones o sectores mejor protegidos seguirán estando, en gran medida, a salvo.
Además, si las empresas de SaaS logran pasar a modelos de precios basados en el consumo o en los resultados, podrían protegerse aún más frente a esta dinámica.
Evaluar tu exposición
Así que, si te estás preguntando si AI la sentencia de muerte de tu cartera de software, la respuesta es… quizá.
La realidad es que la exposición varía enormemente en función de las características específicas del mercado y de cada una de las organizaciones que lo integran, y aunque sin duda veremos «sangre en el agua» a medida que las empresas con una gran exposición quiebren, otras empresas ya establecidas y mejor protegidas sobrevivirán o incluso prosperarán en la AI .
En definitiva, AI no AI un verdugo, y el «SaaSpocalipsis» no supone el fin de la inversión en software, pero sí exige nuevas prácticas de trabajo adaptadas a la AI :
- Evaluaciones de las carteras existentes para determinar la exposición AI en un momento dado
- Actualizaciones de los procesos de diligencia debida y gestión de carteras para incluir una consideración explícita del AI
- Garantizar que los activos e inversiones existentes incorporen AI sus operaciones y modelos de negocio
- Asesorar a las empresas de la cartera sobre las medidas defensivas clave que deben adoptar
¿Y cuál es mi pronóstico?
Bueno, nadie puede saber con certeza qué nos depara el futuro. Pero lo que sí podemos hacer es prepararnos para afrontarlo.
Al integrar desde ahora AI en los procesos de gestión de carteras e inversiones, las empresas con visión de futuro pueden protegerse frente a posibles pérdidas, al tiempo que se posicionan para sacar partido de la próxima generación de empresas SaaS de éxito AI.
