El nuevo playbook de SaaS en la era de los agentes de IA

• A medida que el costo de crear software se acerca a cero, las funcionalidades y la UI se convierten rápidamente en productos copiables, y el valor del SaaS se desplaza hacia activos escasos debajo del envoltorio de software
• La nueva defensibilidad proviene de loops de datos propietarios y permisos de acción, de la distribución que entra en la etapa de toma de decisiones de los agentes, y de sistemas de registro deterministas como ERP, libros contables, identidad y plataformas de compliance
• Al pasar de un modelo basado en asientos a cobro basado en resultados, el proveedor asume el costo del fracaso, y la rentabilidad depende de su capacidad de underwriting para gestionar la diferencia entre lo cobrado y los costos de inferencia y las tasas de falla
• Aunque la cantidad de asientos disminuya mientras los agentes manejan análisis, monitoreo, conciliación y seguimiento a gran escala, el mercado total de software puede crecer si el volumen de trabajo automatizado aumenta más rápido que la caída del precio unitario
• Más que el PLG que dependía de hábitos humanos y recomendaciones boca a boca, ganan importancia las herramientas aprobadas que los agentes invocan cuando las necesitan; la estrategia también se reorganiza en 3 etapas: asegurar activos escasos → fijar precios por resultados → dominar la distribución hacia agentes

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Por qué se derrumbó el playbook tradicional de SaaS

• A comienzos de 2026, el mercado de software perdió alrededor de 2 billones de dólares de valor en 4 semanas, en paralelo con una percepción colectiva de que se habían roto las reglas vigentes durante los últimos 20 años
• Salesforce llevó Agentforce, el producto de mayor crecimiento en su historia, hasta una escala de ARR de 1.200 millones de dólares, pero su acción cayó a un mínimo de 52 semanas
• Startups como Clay y Cursor están creciendo mucho más rápido que las empresas de software tradicionales, y van más allá de agregar chatbots a bases de datos existentes: están cambiando el criterio de valor del software

• Las 3 etapas clásicas en las que el tiempo mismo era el foso defensivo

  • La estrategia tradicional de software empresarial avanzaba en 3 etapas —wedge→suite de productos→plataforma— bajo la premisa de que construir era difícil
  • La primera etapa era un wedge: mejorar una funcionalidad 10 veces frente a los productos existentes y usar como defensa que copiarla tomaba años
  • En la segunda etapa, se expandía hacia una suite de productos superando los 100 millones de dólares de ARR mediante ventas cruzadas de productos adyacentes al mismo comprador
  • La tercera etapa era la transición a plataforma: tras alcanzar suficiente escala, reemplazar y adueñarse incluso de los sistemas subyacentes
  • Cada etapa requería de 3 a 5 años, y no solo el código sino también ese tiempo de calendario funcionaba como foso defensivo
  • Si el costo de producción se acerca a cero y un competidor puede reconstruir una funcionalidad emblemática durante un fin de semana, esa funcionalidad se parece más a un commodity con presupuesto de marketing que a un foso defensivo
  • La preocupación de terminar compitiendo con miles de pequeñas herramientas de IA se parece menos a una amenaza temporal y más a una nueva ley
  • Cuanto más gratuito se vuelve construir, más se acerca a cero el tiempo durante el cual se sostiene una ventaja en la superficie del producto

• Del poder de construir a los activos en propiedad

  • El eje de la competencia gira 90 grados: de crear el mismo producto más rápido a poseer activos que no se pueden copiar
  • Antes se premiaba a la empresa que mejor construía; ahora tiene ventaja la empresa que posee aquello que sigue siendo escaso aun después de que desaparece el costo de construir
  • El mercado no solo está reflejando el bajo desempeño de las empresas de software, sino revaluando a las empresas cuyo valor estaba solo en la superficie del producto y seleccionando a las que tienen activos imposibles de copiar debajo
  • La pregunta más importante deja de ser qué construir y pasa a ser qué hay que poseer

Cuatro activos que no se pueden crear gratis

• Loops compuestos de datos propietarios

  • El primer activo no son datos comprados, sino loops de datos propietarios que se generan durante el uso del producto y mejoran el siguiente resultado
  • Un ciclo de datos de uso que los competidores no pueden reproducir desde cero se convierte en un activo con el tiempo, y a medida que aumentan los agentes y consumen más datos, la defensibilidad se profundiza
  • Si el uso no crea un loop de retroalimentación imposible de copiar, el producto sigue siendo una UI esperando convertirse en commodity

• El derecho a ejecutar acciones importantes

  • El segundo activo no es el simple acceso de lectura, sino permisos de acción que producen consecuencias
  • Los permisos para mover fondos, firmar contratos, modificar historias clínicas o desplegar código en producción requieren construir confianza durante mucho tiempo y pueden revocarse en segundos, por lo que no se pueden crear solo con capacidad de desarrollo barata
  • El argumento de que 20 años de compliance empresarial no pueden reproducirse con coding de IA improvisado también aplica más allá de las integraciones, a los permisos de acción
  • En un entorno de agentes, vale más un agente al que una empresa puede encargarle operaciones de escritura que uno que solo lee datos

• Distribución en la etapa de decisión de los agentes

  • El tercer activo es la distribución hacia agentes: poder ser elegido en el momento en que un agente decide qué herramienta usar
  • Más que la exposición en buscadores o el crecimiento viral orientados a humanos, se vuelve importante ser una herramienta que el agente pueda descubrir y en la que pueda confiar cuando la necesita

• Núcleos deterministas y sistemas de registro

  • El cuarto activo son núcleos deterministas y sistemas de registro como ERP, libros contables, identidad y plataformas de compliance
  • Los agentes necesitan una fuente definitiva que sirva como referencia para sus acciones, por lo que en tareas con consecuencias legales o financieras no basta con un modelo que acierta 6 de cada 10 veces
  • La orquestación de agentes no reemplaza los sistemas de registro; se construye encima de ellos
  • Las empresas que solo ponen una interfaz elegante sobre datos de otras compañías quedan más expuestas, mientras que las empresas que poseen activos imposibles de copiar y además venden software están relativamente más seguras
  • Durante los últimos 20 años, esto quedó oculto porque el software en sí era escaso; el punto central siempre fue poseer los activos subyacentes desde el inicio

El cobro basado en resultados no es facturación, sino un negocio de underwriting

• El riesgo se traslada del cliente al proveedor

  • En el cobro basado en asientos, el cliente compraba 500 licencias y también asumía el riesgo de si realmente se usaban; el proveedor cobraba por el acceso, independientemente del valor entregado
  • El hecho de que el proveedor asumiera muy poco riesgo de entrega de resultados fue uno de los factores que permitió que las principales empresas de SaaS en su apogeo cotizaran a 18–19 veces sus ingresos
  • Si se cobra por ticket resuelto, venta cerrada o unidad de trabajo completada, el proveedor queda en posición de garantizar resultados, y también asume el costo cuando el agente falla
  • Como la empresa pasa a vender resultados de los que debe hacerse responsable, no herramientas, el SaaS basado en resultados tiene una estructura más parecida a una aseguradora que al software tradicional

• Los costos de inferencia y las tasas de falla determinan el margen

  • El margen se determina por la diferencia entre el precio cobrado por el resultado y los costos de inferencia y de falla necesarios para entregarlo
  • Como el costo varía según la inferencia de IA, el margen bruto no es un 80% fijo, sino que cambia según el modelo y también se vuelve más volátil
  • Ganará la empresa que mejor underwritee el riesgo de resultados, lo que vuelve a conectar con los loops de datos propietarios porque se necesitan datos para fijar con precisión el precio de los resultados
  • Según la proyección de Gartner, para 2030 al menos el 40% del gasto empresarial en SaaS se desplazará hacia cobros basados en uso, agentes y resultados
  • Las empresas que tienen datos para incorporar el riesgo en el precio pueden acumular ventaja, mientras que las que dependen de conjeturas pierden margen cada vez que aparece un resultado fallido

Por qué el mercado puede crecer aunque disminuyan los asientos

• La premisa bajista de un volumen de trabajo fijo

  • La tesis bajista supone que el volumen total de trabajo es fijo y que, como los agentes hacen el mismo trabajo con menos personas, los asientos y los ingresos caen juntos
  • Esta lógica estuvo detrás de la reducción de alrededor de 2 billones de dólares en el valor del mercado de software durante un mes, desde mediados de enero hasta mediados de febrero de 2026
  • En el cobro basado en resultados, la base de ingresos cambia de la cantidad de personas que inician sesión al volumen de trabajo completado, por lo que la premisa de un volumen de trabajo fijo deja de sostenerse
  • Los agentes no solo realizan la misma cantidad de trabajo que los humanos: pueden ejecutar a una escala mucho mayor análisis, monitoreo, conciliaciones y seguimientos a los que las empresas no asignaban personal por límites de costo y atención
  • Existe una gran acumulación de trabajo que hasta ahora no se había podido ejecutar, y los agentes también pueden automatizar esa área

• La competencia entre el aumento del volumen de trabajo y la caída del precio unitario

  • La variable económica clave no es si disminuyen los asientos, sino si la tasa de crecimiento del trabajo recién automatizado supera la tasa de caída del precio por unidad de trabajo
  • En muchas categorías, el volumen de trabajo puede crecer más rápido, por lo que el mercado total de software puede expandirse incluso si el modelo de asientos se debilita
  • Entre los 10 principales acuerdos de Salesforce en el primer trimestre del año fiscal 2027, 7 agregaron asientos; en el mismo período, Agentforce creció cerca de 3 veces y se acercó a 1.200 millones de dólares de ARR
  • En este caso, la expansión del mercado total apareció más rápido que la caída del modelo tradicional de asientos
  • Vincular directamente la reducción de asientos con una reducción de ingresos pasa por alto que la propia base de ingresos cambia
  • La tesis bajista puede acertar sobre el declive del modelo de cobro tradicional, pero puede subestimar mucho el tamaño final del mercado a largo plazo

Cómo los agentes dan vuelta la distribución de software

• Debilitamiento del PLG centrado en humanos

  • Durante los últimos 15 años, el método dominante de ventas fue el crecimiento impulsado por producto (PLG) ascendente: conseguir un usuario y luego expandir asientos mediante una buena experiencia de onboarding y recomendaciones entre colegas
  • Los niveles gratuitos, los loops virales y la calidad de la UI estaban diseñados para captar la atención y los hábitos de los humanos
  • Los agentes no forman hábitos, no se maravillan con el onboarding ni recomiendan productos a sus colegas, por lo que el loop de crecimiento del PLG tradicional se debilita
  • En cambio, eligen herramientas según funcionalidad, confiabilidad, costo y posibilidad de ser descubiertas en el momento necesario
  • El objetivo de la distribución cambia: de volverse viral entre humanos a convertirse en la herramienta confiable por defecto que el agente elige en el momento de actuar

• El regreso de la venta empresarial top-down

  • Quienes deciden qué herramientas puede invocar todo el conjunto de agentes no son usuarios finales de autoservicio, sino compradores de plataforma, seguridad y arquitectura, por lo que la venta empresarial top-down puede volver a fortalecerse
  • La idea dominante de la última década de que el PLG es superior a las ventas enterprise puede revertirse en 2 o 3 años
  • El estado de poder ser invocado por agentes debe tratarse como un punto principal de entrada al mercado
  • Ser descubierto y considerado confiable en el momento de decisión del agente cumple un rol similar al de aparecer en la primera página de resultados de búsqueda
  • Salesforce lanzó Headless 360 y promueve una estructura en la que los agentes usan el sistema aunque el cliente no inicie sesión directamente
  • El producto pasa a ser la posición que ocupa en los sistemas subyacentes y en la lista de herramientas aprobadas para agentes, más que el dashboard; no alcanza con pulir una UI que el usuario real del futuro quizá no abra

Las 3 etapas redefinidas del SaaS

• Etapa 1: asegurar activos imposibles de copiar

  • En lugar de buscar un nicho estrecho defendible, hay que elegir y asegurar rápidamente, dentro del alcance posible, el loop de datos más profundo, el permiso de acción que requiera más confianza o el estatus de sistema de registro
  • El producto que envuelve al activo puede construirse de forma barata, pero el activo subyacente en sí no

• Etapa 2: fijación de precios por resultados y underwriting de riesgo

  • Hay que alejarse del cobro por asientos y construir una ventaja de datos que permita incorporar al precio el riesgo de resultados con más precisión que los competidores
  • Como el cobro basado en resultados es un negocio de asumir resultados, las empresas con la mejor capacidad de underwriting tienen ventaja

• Etapa 3: la herramienta que los agentes necesariamente invocan

  • Hay que asegurar distribución en la capa de orquestación para que, cuando el volumen de trabajo explote, la herramienta no sea usada porque los humanos recuerdan la marca, sino porque es invocada por necesidad

La dirección es clara, pero el momento es incierto

• La confiabilidad de los agentes puede estancarse por debajo del umbral necesario para delegarles acciones importantes; en ese caso, los núcleos que requieren aprobación humana se mantendrán durante mucho tiempo y las empresas incumbentes también tendrán tiempo para adaptarse
• Las empresas se mueven a la velocidad de sus procesos de procurement, no al ritmo de los anuncios de lanzamiento de productos, por lo que es difícil saber con precisión el momento de la transición
• Tras la venta masiva de primavera, el mercado se recuperó rápidamente y, según Jason Lemkin de SaaStr, los múltiplos adelantados de software tocaron fondo en 22,7 veces, por debajo del S&P 500 por primera vez en la era cloud
• Esta recuperación se parece más a una corrección de una reacción excesiva que a una confirmación de extinción estructural, y la tesis bajista sobre software puede estar confundiendo la dirección del cambio con el momento en que ocurrirá
• El SaaS en sí no está desapareciendo, sino que está siendo degradado de objeto de valor a medio de empaquetado
• Durante los últimos 20 años, el software capturó valor porque era escaso; ahora la recompensa se desplaza hacia los datos, la confianza, los permisos de acción y el punto donde los agentes eligen qué herramientas invocar
• La competencia de 2026 consistirá en distinguir qué empresas están sobre activos escasos y cuáles solo sostienen un envoltorio de software
• Los fundadores que construyan para la estructura posterior a esta transición podrán quedarse con el software empresarial de la próxima década