Un agente de IA no puede acabar con el SaaS

Artículo | Sleepy.md

Tras el despegue del agente de IA, mucha gente ya ha empezado a escribir elogios fúnebres para el SaaS. Pero creo que aún es demasiado pronto para eso.

Es cierto que los inversores están en pánico. A principios de 2026, el pánico apocalíptico en torno al SaaS se extendió por todo el sector tecnológico. A finales de enero, justo después de que Anthropic lanzara una actualización que permitía a Claude utilizar complementos, la capitalización bursátil del sector del software estadounidense se redujo en cientos de miles de millones de dólares en las tres semanas siguientes.

Su lógica basada en el pánico es sencilla. Creen que, dado que la IA ya es capaz de escribir código por sí misma, detectar vulnerabilidades e incluso generar herramientas de forma dinámica, el coste de escribir código se está acercando rápidamente a cero. Una vez que el agente pueda crear todo tipo de herramientas personalizadas para las empresas en cualquier momento y en cualquier lugar, las empresas de software que cobran una cuota mensual verán, como es lógico, cómo se desvanecen las ventajas competitivas que tanto les ha costado conseguir.

Así pues, desde CrowdStrike hasta IBM, pasando por Salesforce y ServiceNow, independientemente de lo positivos que sean sus informes financieros, todas ellas están sufriendo fuertes caídas en bolsa.

Al mismo tiempo, innumerables emprendedores del sector de la IA presentan sus planes de negocio y explican a los inversores de capital riesgo que quieren «crear el middleware de la era de los agentes» y «poner en marcha un negocio para los agentes».

Todos apuestan por una cosa: crear herramientas es el negocio más atractivo de esta época.

Pero si dejamos de fijarnos en esas diapositivas de PowerPoint y nos fijamos en los aspectos reales del funcionamiento de las empresas, veremos que en realidad no es así.

La venta de software nunca ha tenido que ver con el código

En economía existe una teoría clásica y ampliamente contrastada denominada «transferencia de la escasez de factores». Cada revolución de la productividad convierte en abundante un factor que antes era escaso, al tiempo que hace que otro factor, antes pasado por alto, se vuelva extremadamente escaso, lo que lleva a que la riqueza se concentre en este último.

Antes de la Revolución Industrial, la mano de obra escaseaba; la máquina de vapor hizo que la mano de obra mecánica fuera abundante, y la escasez se trasladó al capital y a las fábricas, lo que convirtió a los propietarios de estas en las personas más ricas de la época.

La revolución de Internet redujo a cero el coste de la difusión de la información, y la escasez se trasladó a la «atención» de los usuarios, lo que convirtió el tráfico en un gran negocio.

Hoy en día, la revolución de la inteligencia artificial está haciendo que la capacidad de escribir código y crear herramientas sea cada vez más accesible. En la era de los agentes, en la que el código ya no es un bien escaso, ¿hacia dónde se ha desplazado la escasez?

En realidad, a lo largo de las décadas de desarrollo del sector del software, el código en sí nunca ha constituido realmente una ventaja competitiva.

Cada línea de código del sistema Linux es gratuita, pero eso no impidió que IBM adquiriera Red Hat por la friolera de 34 000 millones de dólares; MySQL es gratuito, pero Oracle lo adquirió y sigue vendiendo costosos contratos de servicio. Cualquiera puede descargar el código de PostgreSQL, pero el servicio de bases de datos Aurora de AWS sigue recaudando miles de millones de dólares cada año gracias a sus clientes empresariales.

El código es gratuito, pero el negocio sigue en pie y prospera.

Lo que realmente importa son estas tres cosas: unos procesos empresariales bien consolidados, años de datos acumulados sobre los clientes y los elevados costes de cambio que ello conlleva.

Al adquirir Salesforce, no estás comprando el código fuente de ese sistema CRM, sino el acceso a más de 50 billones de registros de clientes empresariales gestionados por él, junto con la experiencia de un proceso fluido que integra ventas, atención al cliente, marketing y otros aspectos. Estos datos no son solo líneas de código sin vida; son el tiempo y la historia vivos de la empresa.

Una empresa que lleva diez años utilizando Salesforce tiene almacenados todos los registros de comunicación, todo el historial de transacciones y todos los puntos de seguimiento de cada oportunidad de venta. El cambio no es solo una simple actualización de software; es como trasladar toda la memoria de la empresa. Por eso Salesforce sigue generando unos ingresos anuales de 41 000 millones de dólares y se ha fijado el objetivo de alcanzar los 63 000 millones de dólares para 2030.

Volvamos al marco del cambio de paradigma de la escasez. Dado que el agente puede crear herramientas por sí mismo y que el coste de la programación se ha reducido a cero, ¿cuál es realmente el elemento más escaso en el ámbito de los servicios empresariales?

Ahogar al agente

Lo que realmente limita al agente no es la falta de manos, sino la falta de «contexto» en su cerebro.

Un superagente que cuenta con todas las herramientas es como un exprimidor de alto rendimiento. Gira rápidamente, con cuchillas afiladas, pero si nadie le echa fruta, seguro que no te dará ni un vaso de zumo.

McKinsey señaló en su informe anual que el 88 % de las empresas utilizan la inteligencia artificial, pero solo el 23 % ha logrado realmente una implementación escalable de los sistemas de agentes en alguna parte de la empresa. Lo que les frena no es la falta de inteligencia de los grandes modelos, sino que la arquitectura de datos de la empresa no está preparada.

En una entrevista con MIT Technology Review, Irfan Khan, presidente de Datos y Análisis de SAP, señaló: «Las empresas no pueden limitarse a deshacerse de todo su sistema contable y sustituirlo por un agente, ya que este no puede hacer nada sin el contexto empresarial».

En este contexto, «contexto empresarial» se refiere a: cuáles son los límites que establece esta empresa en materia de cumplimiento financiero, qué requisitos normativos existen en este sector, las preferencias y el historial de este cliente durante la última década, las condiciones de pago y el historial de impagos de este proveedor, el historial de rendimiento y la trayectoria profesional de este empleado... Estos datos no están disponibles públicamente en Internet ni se pueden obtener mediante el rastreo de páginas web, y la IA no puede generarlos mediante la predicción de texto.

Ashu Garg, socio de Foundation Capital, comparte esa opinión. Dijo que lo que necesita un agente no son solo datos, sino un «gráfico de contexto», una capa de razonamiento capaz de reflejar no solo lo que ha hecho la empresa, sino también cómo piensa. Este tipo de cosas solo pueden surgir de operaciones empresariales reales y no se pueden inventar de la nada.

Siguiendo esta lógica, la escasez ha pasado de ser «la capacidad de crear herramientas» a «la posesión de datos contextuales empresariales irremplazables».

Puesto que un agente ni siquiera puede exprimir un vaso de zumo por sí mismo, ¿quién sujeta entonces las frutas?

La edad de oro de los propietarios de datos

La respuesta apunta a esas personas mayores que en su día se pensó que se verían afectadas por la inteligencia artificial.

El 23 de febrero de 2026, Bloomberg presentó una interfaz de IA agentiva denominada «ASKB». La terminal Bloomberg es uno de los productos más emblemáticos del sector del software. Aunque solo hay 325 000 usuarios de suscripción en todo el mundo, y cada cuenta tiene un coste anual de 32 000 dólares, esto significa que Bloomberg recauda más de 10 000 millones de dólares al año solo con estas 325 000 cuentas, lo que representa más del 85 % de los ingresos totales de Bloomberg LP.

Para el sector de Internet, que suele regirse por el lema «cuantos más usuarios, mejor», esto resulta, en realidad, contrario a lo que cabría esperar; Bloomberg ha construido un sólido imperio empresarial basándose en un número reducido de usuarios de pago.

Solo hay una razón por la que puede lograrlo: Bloomberg cuenta con los datos financieros estructurados más completos, en tiempo real y detallados del mundo. Estos datos son el resultado de décadas de inversión continua, que incluyen cotizaciones en tiempo real, archivos históricos, corpus de noticias, informes de analistas, datos financieros de empresas... Cualquier institución que desee tomar decisiones importantes en el ámbito financiero no tiene más remedio que utilizarlo.

Para el recién lanzado ASKB, la IA es el motor y los datos propios de Bloomberg son su único combustible. Ningún agente que quiera destacar en el ámbito financiero puede inventarse estos datos de la nada; debe recurrir, como es lógico, a la API de Bloomberg.

WatersTechnology hizo una observación muy acertada: El diseño de Agentic, de Bloomberg, demuestra cómo «quienes poseen datos han convertido la IA en su cajero automático personal».

Esta lógica se aplica a diversos sectores. Veeva gestiona los datos de cumplimiento normativo y de I+D de la industria farmacéutica mundial; cualquier agente de una empresa farmacéutica que se ocupe de ensayos clínicos o de presentaciones reglamentarias debe acceder a estos datos. Epic cuenta con los historiales médicos de más de 250 millones de pacientes en Estados Unidos; cada sugerencia de diagnóstico realizada por un agente sanitario se basa en estos historiales médicos auténticos. LexisNexis tiene el monopolio de amplios archivos de documentos jurídicos; los profesionales del derecho que realizan búsquedas de casos y análisis de cumplimiento normativo no pueden evitarlo.

Estos datos son el resultado de décadas de actividad empresarial en el mundo real, el poso del tiempo y una historia que no se puede replicar. Esta es también la máxima expresión de la «transferencia de la escasez»: cuando todo el mundo dispone de motores de IA de primer nivel, el verdadero factor determinante del éxito es si eres capaz de encontrar ese yacimiento de petróleo que te pertenece exclusivamente a ti.

En el pasado, estos servicios de datos por suscripción se vendían a analistas humanos. Es posible que una gran institución tenga que adquirir 100 cuentas de terminales Bloomberg. Sin embargo, en el futuro, a medida que las máquinas se conviertan en consumidoras de datos, podría ser una institución la que gestione decenas de miles de agentes, que llamen frenéticamente a estas interfaces de datos propietarias en milisegundos.

Esto supone un gran salto en cuanto a la magnitud. El número de consultas que un analista humano puede gestionar en un día es limitado, pero la frecuencia de llamadas de un agente puede superar con creces la de un humano. La demanda de datos continuos, en tiempo real y de gran valor experimentará un aumento exponencial. El modelo de negocio basado en suscripciones no ha desaparecido; al contrario, se ha multiplicado infinitamente gracias al insaciable apetito de las máquinas.

El contador vuelve a cero y los datos empiezan a generar ingresos.

Sin embargo, ¿significa esto que todas las empresas de SaaS y de datos pueden estar tranquilas?

No todas las empresas de SaaS cuentan con esta ventaja

Si se considera que este artículo es excesivamente optimista con respecto al sector del SaaS, se estaría cometiendo un grave error. Lo que la IA ha traído al sector del SaaS es una brecha enorme e implacable.

A principios de marzo de 2026, TechCrunch entrevistó a varios inversores de capital riesgo de primer nivel para preguntarles en qué es en lo que menos les apetece invertir en este momento.

Los inversores de capital riesgo de Silicon Valley ya han dado a entender con sus acciones lo que piensan. Una encapsulación sencilla de los flujos de trabajo, herramientas aplicables de forma transversal en cualquier sector, una gestión de proyectos ágil... Todas estas propuestas, que antes bastaban para conseguir una ronda de financiación, corren ahora la misma suerte: son rechazadas de plano. La razón es sencilla: se trata de tareas que los agentes pueden realizar ahora sin esfuerzo. Las empresas de software que no disponen de datos exclusivos están perdiendo rápidamente su capacidad para situarse en el punto de mira de los inversores.

Esta valoración ha dividido, en la práctica, el mundo del SaaS en dos.

Por un lado, están aquellos que solo ofrecen productos de tipo herramienta con una presentación muy básica, que se limitan a presentar datos públicos en una interfaz atractiva o a optimizar un flujo de trabajo específico de un solo paso dentro del SaaS. La ventaja competitiva de estos productos radica fundamentalmente en los hábitos de los usuarios y en la fidelidad a la interfaz.

Sin embargo, como dice Jake Saper, de Emergence Capital: «En el pasado, lograr que los usuarios se acostumbraran a tu software era una ventaja competitiva decisiva. «Pero si los agentes ya están haciendo este trabajo, ¿a quién le importan los flujos de trabajo humanos?»

Es cierto que estos productos SaaS se enfrentan a amenazas importantes. El conjunto de herramientas GTM es un ejemplo típico. Empresas como Gainsight, Zendesk, Outreach, Clari y Gong se dedican a funciones relacionadas entre sí, como la gestión de la satisfacción del cliente, la atención al cliente, la captación de clientes, la previsión de ingresos y el análisis de llamadas, cada una de las cuales requiere presupuestos, operaciones e integraciones independientes. Las empresas de IA nativa ahora pueden utilizar un único agente para conectar todos estos aspectos, lo que reduce considerablemente el valor de estas soluciones puntuales.

Por otro lado, la otra mitad del SaaS se integra profundamente en los procesos empresariales fundamentales y alberga datos propios e irremplazables. Estas empresas no solo serán sustituidas por agentes, sino que, de hecho, ganarán valor gracias a la presencia de estos.

Tomemos como ejemplo a Salesforce. En febrero de 2026, el informe financiero de Salesforce reveló que los ingresos recurrentes anuales de Agentforce alcanzaron los 800 millones de dólares, lo que supone un crecimiento interanual del 169 %; han proporcionado un total de 24 000 millones de «unidades de trabajo Agentic» y han gestionado casi 200 billones de tokens; además, han captado más de 29 000 clientes de Agentforce, con una tasa de crecimiento trimestral del 50 %. Y lo que es más importante, los ingresos anuales recurrentes (ARR) combinados de Agentforce y Data 360 superaron los 2.900 millones de dólares, con una tasa de crecimiento interanual superior al 200 %.

Marc Benioff afirmó en la conferencia sobre resultados: «Hemos transformado Salesforce en el sistema operativo de la empresa agente». «Cuanto más trabajo pueda sustituir la IA, más valiosa se vuelve Salesforce».

En lugar de ser sustituido por los agentes, Salesforce se ha convertido en el entorno en el que estos operan. Su valor reside precisamente en los datos empresariales y el contexto de los procesos, que los agentes no pueden ignorar.

El director ejecutivo de ServiceNow, Bill McDermott, declaró públicamente en febrero de 2026: «No somos una empresa de SaaS».

No está negando lo que es ServiceNow, sino que está definiendo de forma proactiva sus límites. Su argumento es que el SaaS es un concepto relacionado con el «método de distribución de software», mientras que ServiceNow pretende ser la capa de coordinación y ejecución de los agentes de IA empresariales. Aunque la IA puede detectar problemas y ofrecer recomendaciones, es ServiceNow, gracias a su profunda integración en los flujos de trabajo, quien ejecuta las acciones dentro de los sistemas empresariales.

El 17 de marzo de 2026, Workday lanzó «Sana», una suite de IA conversacional que integra a fondo los datos de recursos humanos y finanzas. La idea central de este producto no es sustituir Workday por la IA, sino alimentar la IA con los datos de Workday.

Workday almacena los datos sobre remuneración, rendimiento, estructura organizativa y presupuesto financiero de miles de empresas. La profundidad y el carácter único de estos datos son algo que ninguna startup especializada en IA puede replicar a corto plazo.

Por lo tanto, la verdadera ventaja competitiva no radica en si se dispone de datos, sino en si los datos que se poseen son inaccesibles, imposibles de adquirir e inimitables.

La próxima década: ¿Quién cobra el alquiler?

En toda revolución tecnológica, quienes acaban obteniendo los mayores beneficios no suelen ser los inventores de la nueva tecnología revolucionaria, sino quienes controlan discretamente los recursos escasos de los que depende dicha tecnología. En esta era de rápidos avances en inteligencia artificial, las capacidades de los modelos a gran escala se reforzarán, y la capacidad de los agentes para programar y crear herramientas se generalizará.

Cuando estas capacidades, que en su día se consideraban de vanguardia, se convierten en infraestructura, la lógica de la «transferencia de la escasez elemental» solo lleva a una conclusión: es poco probable que quienes crean con fervor herramientas para los agentes sean los ganadores definitivos de esta era.

En su análisis de febrero de 2026, Foundation Capital señaló que el valor de mercado total del sector del software se multiplicará por diez en la próxima década. Sin embargo, este crecimiento, que se multiplicará por diez, no se distribuirá de manera uniforme entre todas las empresas de software, sino que se concentrará principalmente en aquellas que sean capaces de aprovechar al máximo la era de los agentes.

Los verdaderos ganadores son aquellos que poseen activos de datos que los agentes no pueden eludir.

Para los emprendedores e inversores de hoy en día, solo hay dos destinos posibles en esta era: o bien dedicarse a fabricar un pico para el Agente con todas sus fuerzas, o bien ser los primeros en reclamar la tierra. Deberías saber lo que estás haciendo ahora mismo.

No te fijes en la mano del agente; ve a por él.