El valor ya no se define por el software, sino por quién controla la decisión, el flujo de trabajo y la captura final de beneficios en un mundo dominado por agentes de inteligencia artificial.
Mucho se habla obre cómo la inteligencia artificial podría impactar en determinadas industrias, especialmente en el sector SaaS (Software as a Service).
Si bien el futuro siempre es incierto, el mercado ya empezó a dar su veredicto.
Las caídas que se observaron en el sector han sido tan significativas que pueden interpretarse como una señal de que el mercado está descontando un escenario muy adverso para este tipo de compañías.
Si miramos al sector en su conjunto —tomando como referencia el ETF que lo replica— vemos una caída cercana al 30% desde los máximos hasta los mínimos registrados en abril de 2025.
En algunos casos, las correcciones fueron incluso más profundas.
Por ejemplo, Trade Desk acumula una caída del 76% en el último año, mientras que ServiceNow retrocede alrededor del 45% y Salesforce un 43%.
¿Por qué es importante poner el foco en esto?
Porque la clave está en entender si el mercado está sobre reaccionando o si, por el contrario, estas caídas reflejan un cambio estructural en el modelo de negocio.
En otras palabras, si estamos frente a oportunidades de largo plazo o ante verdaderas trampas de valor.
El debate está abierto.
La información es abundante y las opiniones son diversas.
Por eso, quiero compartirles dos gráficos que ayudan a entender qué es lo que realmente está en juego.
La idea de Goldman Sachs es bastante agresiva.
Este gráfico muestra que el dinero que hoy se paga por software tradicional está empezando a desplazarse hacia los agentes de inteligencia artificial.
No se trata solo de que la IA crezca, sino de que cambia quién captura el valor dentro del ecosistema tecnológico.
En los primeros años, el software como servicio sigue siendo el centro del gasto.
Las empresas continúan pagando licencias, plataformas y herramientas que conocen bien, mientras la IA aparece como un complemento que mejora procesos, automatiza tareas o agrega eficiencia.
En esta etapa, ambos conviven sin grandes tensiones y el modelo SaaS todavía conserva su relevancia y su capacidad de generar ingresos recurrentes.
A partir de la segunda mitad del período aparece un punto de inflexión.
El mercado comienza a pagar cada vez más por agentes de IA capaces de ejecutar tareas completas, tomar decisiones y coordinar múltiples sistemas al mismo tiempo.
En ese momento, el software tradicional deja de ser el protagonista y pasa a funcionar como una capa subyacente, necesaria pero menos visible para el usuario final.
El crecimiento del gasto ya no va al SaaS, sino a la inteligencia que se ubica por encima de él.
Hacia el final del horizonte, el gráfico muestra con claridad que la mayor parte del mercado y del potencial de beneficios se concentra en los agentes de IA, mientras que el tamaño del mercado del SaaS se reduce.
Esto no significa que el software desaparezca, sino que pierde poder de fijación de precios y diferenciación.
El valor deja de estar en la herramienta en sí misma y pasa a estar en quién controla el flujo de decisiones, la automatización y la interacción con los distintos sistemas.
Esto me permite llegar a dos conclusiones parciales (luego les envío otro análisis más sofisticado).
Lo primero: la inteligencia artificial no elimina al software, pero sí redefine su rol.
Las compañías que logren integrar la IA de forma profunda, convirtiéndola en el núcleo de su propuesta de valor, tendrán más capacidad de capturar crecimiento y rentabilidad.
Las que no lo hagan corren el riesgo de transformarse en infraestructura básica, útil pero reemplazable, con menor capacidad de generar valor a largo plazo.
Lo segundo: el mercado se está adelantando y tomando partido.
Eso no significa que espera un “futuro negro” pero, ante la incertidumbre, aumenta el riesgo.
Y, cuando aumenta el riesgo, los flujos futuros se descuentan a una tasa más alta reduciendo el valor presente.
Bain & Company hizo un análisis más profundo, enfocándose justamente en la variable de creación de valor.
Me parece muy interesante porque es muy útil para pensar el riesgo y la captura de valor en el software en este contexto.
Lo que plantea Bain son cinco escenarios.
Escenarios posibles, claro, sobre cómo la IA puede impactar en el modelo SaaS tradicional.
Lo que básicamente busca explicar Bain, es si la IA termina complementando al SaaS o si, por el contrario, se queda con la mayor parte del valor.
El primer escenario asume que la IA no tiene un rol relevante y que casi todo el valor continúa concentrado en el SaaS.
Bain considera este escenario altamente improbable y, en la práctica, ya puede darse por descartado.
La adopción de inteligencia artificial es transversal y está impactando en casi todos los mercados de software.
Creo que, a estas alturas, no cabe duda que debe descartarse este escenario.
El segundo escenario plantea una relación más amigable, donde la IA mejora al SaaS.
En este caso, la inteligencia artificial aparece como una funcionalidad adicional, un complemento que potencia la propuesta existente.
El SaaS sigue siendo el sistema central y conserva la mayor parte de la captura de valor.
Es el escenario en el que la IA agrega eficiencia, automatiza tareas o mejora la experiencia del usuario, pero sin alterar el equilibrio de poder.
Para las compañías de software, este es el escenario más favorable.
Si bien es una posibilidad, el mercado hoy está descartando casi por completo este escenario.
En el tercer escenario, la IA no solo complementa, sino que se posiciona por encima del SaaS.
Los agentes de inteligencia artificial se convierten en la interfaz principal con el usuario y comienzan a capturar una porción creciente del valor económico.
El software subyacente sigue existiendo, pero pierde protagonismo y empieza a comportarse como infraestructura más estandarizada.
El usuario ya no paga tanto por cada aplicación, sino por la inteligencia que coordina y ejecuta tareas sobre múltiples herramientas.
Este escenario representa una zona gris y peligrosa para muchas empresas SaaS.
Aquí, en mi opinión, es donde el mercado está poniendo el foco.
En el cuarto escenario, la inteligencia artificial directamente canibaliza al SaaS.
La mayor parte del valor económico migra hacia la capa de IA, el software tradicional pierde diferenciación y el poder de fijación de precios se traslada.
El SaaS queda reducido a un rol técnico, mientras que el cliente percibe que el verdadero valor está casi exclusivamente en la inteligencia artificial.
Para el modelo SaaS, este es un escenario claramente negativo.
Creo que parte de este escenario puede ya estar descontado en el mercado, pero no en todas las compañías.
El quinto escenario es el más disruptivo de todos.
En este caso, las plataformas de inteligencia artificial reemplazan gran parte de las funciones que hoy cumplen los SaaS, reduciendo la necesidad de múltiples herramientas y licencias.
El resultado es una compresión del gasto total en software.
Bain considera que este escenario podría darse solo en nichos específicos, pero su impacto sería profundo.
En otras palabras, algunos modelos de negocio podrían directamente desaparecer.
O, mejor dicho, el valor presente hoy tiende a “cero”.
Estas serían las trampas de valor que sí o sí deberíamos distinguir y evitar.
Como conclusión a todo esto, me quedo con esto: la pregunta correcta ya no es si una empresa utiliza inteligencia artificial, sino quién termina capturando el valor final dentro de la cadena.
Ese es el verdadero punto de análisis.
La clave está en entender si la compañía controla el flujo de trabajo, si actúa como el sistema central sobre el cual se apoyan las decisiones, o si apenas aporta una funcionalidad más dentro de un ecosistema cada vez más amplio y automatizado.
También es fundamental evaluar si puede integrar la IA sin diluir su poder de fijación de precios y si cuenta con datos propios y costos de cambio suficientes para sostener su relevancia en el tiempo.
En este contexto, el análisis cualitativo pasa a ser más importante que nunca.
Los números, por sí solos, dicen poco.
Ni los márgenes actuales, ni el crecimiento reciente, ni siquiera las supuestas ventajas competitivas durables alcanzan para responder las preguntas que plantea el futuro que se está configurando.
Mucho menos la valoración, ya que sin visibilidad razonable sobre los flujos futuros, hablar hoy de “valor justo” se vuelve extremadamente incierto.
Paradójicamente, para quienes defendemos el Value Investing, este escenario obliga a volver a lo más básico.
No a las métricas, sino al concepto de valor en su esencia.
En esta industria, ese valor está directamente ligado a quién será capaz de capturar el beneficio final del sistema.
Ahí, y solo ahí, está la respuesta.
Para dejar una idea más clara de qué entendemos por “valor”, les comparto el gráfico de la pirámide de valor de Bain.
Este marco conceptual toma como referencia la pirámide de valor desarrollada por Bruce Greenwald en su libro Invertir en valor: de Graham a Buffett y más allá, una lectura que recomiendo especialmente para profundizar en el análisis cualitativo y en la esencia del Value Investing.
La pirámide de Bain muestra con mucha claridad que el valor no es algo estático, sino que se construye y se acumula.
Cumplir con los elementos de la base es condición necesaria, pero no suficiente para diferenciarse de manera duradera.
La verdadera ventaja aparece cuando una empresa logra escalar en la pirámide y ofrecer, además del valor funcional, valor emocional, transformacional o incluso social.
A medida que esto sucede, aumenta la lealtad de los clientes y, con ella, la capacidad de capturar valor económico de forma sostenida en el tiempo.
En el contexto actual, marcado por el avance de la inteligencia artificial y por una clara tendencia a commoditizar lo funcional, esta pirámide nos ayuda a entender por qué el verdadero diferencial está cada vez menos en el “qué” y cada vez más en el “para qué” y en el “cómo”.
Es en ese nivel donde probablemente encontremos a los ganadores —o, al menos, a las compañías más resilientes—, dependiendo de cuál sea finalmente el escenario en el que termine evolucionando la industria del SaaS.
Hasta la próxima,
Diego Matianich