SaaS 2.0 - De Software-as-a-Service a Specialist-and-a-Spreadsheet

• Los productos SaaS tradicionales como Salesforce terminan siendo una combinación de gestión de múltiples listas y un playbook de trabajo integrado
• En la mayoría de los casos, el SaaS ofrece al mismo tiempo a los usuarios herramientas prácticas (listas, notas, gestión de tareas, etc.) y la perspectiva de un especialista (formas de trabajo, reglas, marcos de referencia, etc.)
• Pero el SaaS existente está ajustado a reglas universales pensadas para equipos promedio, por lo que es difícil manejar las necesidades particulares de cada organización o excepciones detalladas
• El SaaS del futuro evolucionará hacia una forma de “especialista + hoja de cálculo”, donde agentes especialistas impulsados por IA gestionen el trabajo por el usuario y ofrezcan flujos de trabajo personalizados y administración de listas
• En la nueva era de SaaS 2.0, lo dominante serán los servicios centrados en la experiencia en los que el usuario ya no manipula directamente una UI compleja, sino que un especialista de IA se encarga por completo de las listas y las tareas

---

La esencia de Salesforce: listas y playbooks

• El producto representativo de Salesforce (herramienta de gestión de relaciones con clientes) al final está compuesto por múltiples listas
  • lista de clientes, lista de prospectos, lista de productos, historial de comunicaciones, etc.
  • Es una estructura que combina el papel de base de datos de las listas con una UI para leerlas y editarlas
• En la práctica, la lista en sí podría implementarse también con una hoja de cálculo, pero para la gestión confiable de listas grandes y complejas el SaaS es más efectivo
• Salesforce aporta un valor de 37.9 mil millones de dólares al año y es una concentración de gestión compleja de listas y estabilidad

Otro aspecto del SaaS: integración del know-how de trabajo (playbook)

• No solo ofrece listas, sino también procesos complejos y reglas de colaboración necesarias para el trabajo real de ventas
  • Ejemplo: prospección, presentaciones, reuniones, seguimiento, preparación de materiales y toda una serie de procesos comerciales
  • Incorpora en los valores predeterminados del producto marcos estándar de la industria (BANT, CHAMP, FAINT, NEAT, SPICED, SPIN, etc.)
• Salesforce hace que se creen ‘oportunidades’ de negocio, se vinculen con cuentas, avancen por etapas y obliga a completar ciertos campos específicos (como el monto del contrato)
• Estas listas no son simples listados, sino listas con opinión, que incorporan estructuralmente reglas y procedimientos sobre ‘cómo se debe trabajar’
• Muchos productos SaaS integran de esta forma el know-how de especialistas en la UI, las funciones y los valores predeterminados, orientando al usuario en su manera de trabajar

Las limitaciones estructurales del SaaS

• Los SaaS como Salesforce son productos hechos para el “equipo promedio”
  • En el trabajo real de ventas hay mucho contexto fino, excepciones y pasos intermedios, pero en el sistema solo se registran etapas simplificadas (por ejemplo, Prospecting→Qualification) y campos
  • Aunque no todos los equipos trabajan de la misma forma (MEDDIC, MEDPICC, etc.), el SaaS impone reglas estandarizadas y valores predeterminados
  • Las excepciones o situaciones especiales se manejan esquivando campos o con entradas formales, pero el contexto real no queda reflejado en el sistema
• Si un usuario quiere personalizar Salesforce perfectamente para su propio equipo, necesita costos y esfuerzos adicionales, como contratar consultores
  • Para esa personalización creció un mercado de consultoría, y solo el mercado de personalización de Salesforce ya alcanza los 18 mil millones de dólares anuales

La alternativa: SaaS a medida y especialistas de IA

• Un método mejor sería construir directamente tu propio Salesforce totalmente personalizado, pero en la práctica eso requiere mucho costo y recursos
• O bien, contratar directamente a un especialista en ventas de Salesforce para que se encargue de la gestión de listas, lo que permite enfocarse en el trabajo en sí sin quedar atado a la estructura del sistema
  • El especialista puede juzgar y manejar excepciones, así como responder con flexibilidad según la situación
  • El usuario solo dice “está pasando esto” y el especialista administra la lista por su cuenta y da el consejo necesario
• En la práctica no se puede contratar un número ilimitado de especialistas, pero ¿qué pasaría si la IA pudiera replicarse como especialistas infinitos y reemplazar ese rol?
  • Un bot de IA seguiría con precisión el playbook de ventas y gestionaría cada día listas en formato de hoja de cálculo
  • Desde resumir la situación antes de una reunión hasta realizar directamente juicios, consejos y propuestas de seguimiento, y manejo de excepciones que haría un especialista en cada caso
  • La esencia del producto pasa a ser base de datos + descripción explícita del flujo de trabajo + prompts de especialista
• Igual que existe la ansiedad de que “si no está en Salesforce, en realidad no pasó”, los usuarios quieren ver directamente las listas y el sistema
  • Pero con el correo pasa lo mismo: para la gente realmente importante, no son herramientas como Gmail o Superhuman las que gestionan todo, sino un especialista (EA) que administra todos los correos
  • El usuario ya no toca directamente la UI ni las listas, sino que solo transmite el resultado que desea al especialista de IA y le deja todo el procesamiento
• De hecho, ya están apareciendo servicios basados en agentes especialistas en áreas como gestión de correo, dating y ventas

Caso: la app de citas Sitch

• Sitch no es una simple combinación de ‘lista + matching’ como las apps de citas tradicionales, sino que reproduce con IA la especialización de un matchmaker humano
• El usuario responde a unas 50 preguntas detalladas a la IA, y esta propone matches personalizados con base en esas respuestas y su know-how
• Si ambas partes están de acuerdo, la IA crea un chat grupal y luego, a partir del feedback, hace una personalización todavía más precisa
• La IA se encarga por completo de la gestión de listas y matching, y el usuario solo necesita confiar en el resultado
• La clave es que implementa con IA el modelo de “un especialista que gestiona la lista”

SaaS 2.0: software en la era de “especialista + hoja de cálculo”

• En última instancia, el software ideal es un servicio de especialistas impulsado por IA que permita al usuario “decir solo lo que quiere y que el resto se gestione solo”
  • El usuario solo comunica lo que desea y la IA se encarga de las listas, el trabajo, el juicio y hasta la gestión de excepciones
  • No hace falta obsesionarse con una UI compleja, revisar listas ni con la infraestructura operativa
• Esto implica que el software ya no sea solo la entrega de funciones alojadas, sino una estructura en la que la combinación de “especialista + hoja de cálculo” realiza trabajo personalizado para el usuario
• En última instancia, SaaS 2.0 será un modelo en el que servicios de IA que combinan especialistas y hojas de cálculo se encarguen de todo el trabajo y la gestión de listas