Los agentes de IA no matarán el SaaS: la verdadera batalla es por los datos

Autor original: Sleepy.md

Después de que los agentes de IA se volvieron populares, mucha gente ya ha comenzado a escribir obituarios para el SaaS. Pero creo que es demasiado pronto.

Los inversores están verdaderamente asustados. A principios de 2026, el pánico por el "fin del SaaS" se extendió por todo el sector tecnológico. A finales de enero, Anthropic simplemente lanzó una actualización que permitía a Claude llamar plugins, y en las tres semanas siguientes, el valor de mercado del sector de software en EE.UU. se evaporó en miles de millones de dólares.

Su lógica de pánico es muy simple: creen que, dado que la IA ya puede escribir código por sí misma, encontrar vulnerabilidades e incluso generar herramientas dinámicamente, el costo de escribir código se acerca infinitamente a cero. Una vez que los agentes puedan crear en cualquier momento y lugar herramientas personalizadas para empresas, los muros de protección que las empresas de software han construido con tanto esfuerzo y que cobran rentas mensuales, desaparecerán por completo.

Así, desde CrowdStrike hasta IBM, desde Salesforce hasta ServiceNow, independientemente de lo brillantes que sean los resultados financieros, están experimentando una venta masiva.

Al mismo tiempo, innumerables emprendedores de IA presentan sus planes de negocio a los fondos de capital de riesgo, diciendo que quieren «crear la capa intermedia de la era de los Agentes» o «emprender para los Agentes».

Todos están apostando por una cosa: crear herramientas es el negocio más atractivo de esta era.

Pero si apartamos la mirada de esas presentaciones y observamos los aspectos reales del funcionamiento empresarial, descubriremos que en realidad no es así.

Existe una teoría clásica y ampliamente verificada en economía llamada «transferencia de escasez de factores». Cada revolución productiva hace que un factor previamente escaso se vuelva abundante, mientras que otro factor previamente ignorado se vuelve extremadamente escaso, y la riqueza se concentra en este último.

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

La revolución de Internet hizo que el costo de la propagación de la información se redujera a cero, por lo que la escasez se trasladó a la «atención» de los usuarios, convirtiendo el tráfico en un gran negocio.

Hoy en día, la revolución de la IA está haciendo que la capacidad de escribir código y crear herramientas sea extremadamente abundante. En la era de los Agentes, donde el código ya no es escaso, ¿dónde se ha trasladado la escasez?

De hecho, en los decenios de desarrollo de la industria del software, el código en sí nunca ha sido realmente una ventaja competitiva.

Cada línea de código del sistema Linux es gratuita, pero eso no impide que Red Hat sea adquirida por IBM por una suma récord de 34 mil millones de dólares; MySQL es gratuito, pero Oracle, tras incorporarlo, sigue vendiendo contratos de servicio costosos basados en él. El código de PostgreSQL está disponible para cualquiera, pero el servicio de base de datos Aurora de AWS sigue generando miles de millones de dólares anuales de ingresos de clientes empresariales.

El código es gratuito, pero el negocio sigue, y va bastante bien.

Lo más crucial son realmente estos tres elementos: los procesos de negocio estandarizados, los datos de clientes acumulados a lo largo de los años y el alto costo de cambio que esto genera.

Cuando compras Salesforce, no estás comprando el código fuente del sistema CRM, sino los más de 50 billones de registros de clientes empresariales que administra, así como la experiencia de sus procesos que integran perfectamente ventas, servicio al cliente, marketing y otros aspectos. Estos datos no son líneas de código frías y distantes, sino el tiempo y la historia vivos de las empresas.

Una empresa ha utilizado Salesforce durante diez años, y todos los registros de comunicación con clientes, cada historial de transacciones y cada punto de seguimiento de oportunidades de ventas están allí. Moverse no es simplemente cambiar de software, sino trasladar toda la memoria de la empresa. Por eso Salesforce sigue generando ingresos anuales de 41.000 millones de dólares y ha establecido su objetivo para 2030 en 63.000 millones de dólares.

Volvamos al marco de la transferencia de escasez de factores. Dado que los Agentes pueden fabricar sus propias herramientas y el costo de escribir código ya es cero, ¿cuál es el factor más escaso en este escenario de servicios empresariales?

Lo que realmente ahoga al agente no es que no tenga manos, sino que no tenga el «contexto» en su mente.

Un superagente con todas las herramientas, como una licuadora de alto rendimiento. Gira muy rápido y tiene cuchillas afiladas, pero si nadie le pone frutas, no puede generar un vaso de jugo por sí sola.

McKinsey señala en su informe anual que el 88% de las empresas están utilizando IA, pero solo el 23% ha logrado implementar a escala sistemas de Agentes en algún proceso interno de la empresa. Lo que las detiene no es que los modelos grandes no sean lo suficientemente inteligentes, sino que la arquitectura de datos de las empresas no está preparada.

Irfan Khan, presidente de SAP Data y Análisis, mencionó en una entrevista con MIT Technology Review: «Las empresas no pueden desechar todo su sistema de contabilidad general y reemplazarlo con un agente, porque un agente no puede hacer nada sin el contexto empresarial».

El «contexto empresarial» al que se refiere aquí incluye: ¿dónde están los límites de cumplimiento financiero de esta empresa, ¿cuáles son los requisitos regulatorios de esta industria, ¿cuáles han sido las preferencias e historial del cliente en los últimos diez años, ¿cuáles son los términos de pago y el historial de incumplimiento de este proveedor, ¿cuál es el historial de desempeño y la trayectoria de promoción de este empleado...? Estos elementos no están disponibles públicamente en internet, no se pueden obtener mediante raspado, y tampoco pueden ser generados por IA a través de predicciones de texto.

El socio de Foundation Capital, Ashu Garg, comparte la misma opinión. Él dice que los agentes necesitan más que datos; necesitan un «grafo de contexto», una capa de razonamiento que no solo capture qué hace una empresa, sino también cómo piensa. Esto solo puede surgir de la operación real del negocio, no puede crearse de la nada.

Under this logic, scarcity has shifted from "the ability to build tools" to "owning irreplaceable business context data."

Since the Agent can't produce a glass of juice on its own, who is actually holding the fruit?

La respuesta apunta a esos viejos que antes se creía que serían desplazados por la IA.

El 23 de febrero de 2026, Bloomberg lanzó la interfaz de IA agente llamada «ASKB». Bloomberg Terminal es uno de los productos más representativos de la industria del software. Aunque solo hay 325.000 suscriptores en todo el mundo, cada cuenta cuesta 32.000 dólares anuales, lo que significa que Bloomberg genera más de 10.000 millones de dólares anuales solo con estos 325.000 suscriptores, representando más del 85% de los ingresos totales de Bloomberg LP.

Para la industria de Internet, donde "cuantos más usuarios, mejor", esto es realmente ilógico: Bloomberg construyó un sólido imperio comercial con solo un número muy reducido de usuarios pagos.

La única razón por la que puede lograrse es que Bloomberg posee los datos financieros más completos, en tiempo real y mejor estructurados del mundo. Estos datos son el resultado de una inversión continua durante décadas, incluyendo precios en tiempo real, archivos históricos, corpus de noticias, informes de analistas, datos financieros corporativos... Cualquier institución que desee tomar decisiones serias en el ámbito financiero no puede evitar utilizarlos.

Para el recién lanzado ASKB, la IA es el motor y los datos exclusivos de Bloomberg son el único combustible. Cualquier agente que desee desempeñar un papel en el ámbito financiero no puede inventar estos datos de la nada; solo puede conectarse correctamente a la interfaz de Bloomberg.

WatersTechnology ofreció una crítica muy perspicaz: la estrategia agente de Bloomberg muestra cómo «los que poseen datos convierten la IA en su cajero automático».

Este lógica se aplica en todos los sectores verticales. Veeva posee los datos de cumplimiento e investigación y desarrollo de la industria farmacéutica global; cualquier agente de una empresa farmacéutica que maneje ensayos clínicos o presentaciones regulatorias debe acceder a estos datos. Epic controla los registros de salud de más de 250 millones de pacientes en Estados Unidos, y cada recomendación de diagnóstico de un agente médico requiere estos historiales clínicos reales como base. LexisNexis domina un vasto archivo de documentos legales, y ningún agente legal puede evitarlo al realizar búsquedas de casos o análisis de cumplimiento.

Estos datos son el resultado de décadas de operaciones comerciales en el mundo real, la acumulación del tiempo, una historia imposible de replicar. También es la expresión final de la «transferencia de escasez de elementos»: cuando todos posean los mejores motores de IA, lo que realmente decidirá el resultado será si puedes encontrar tu propio yacimiento exclusivo.

En el pasado, estos servicios de datos por suscripción se vendían a analistas humanos. Una gran institución podría necesitar comprar 100 cuentas de terminales Bloomberg. Pero en el futuro, cuando las máquinas se conviertan en consumidoras de datos, una institución podría estar ejecutando decenas de miles de Agentes que llaman frenéticamente a estas interfaces de datos propietarias en intervalos de milisegundos.

Este es un salto cuantitativo. Los analistas humanos pueden procesar solo una cantidad limitada de consultas al día, pero la frecuencia de llamadas de los Agentes es mucho mayor que la humana. La demanda de datos continuos, en tiempo real y de alto valor experimentará un auge exponencial. El modelo comercial de suscripción no solo no se ha颠覆ado, sino que se ha amplificado infinitamente por el apetito voraz de las máquinas.

El código se ha reiniciado, los datos comenzaron a generar ingresos.

Pero, ¿significa esto que todas las empresas de SaaS y datos pueden descansar tranquilas?

Si se interpreta este artículo como un apoyo indiscriminado a la industria SaaS, se estaría cometiendo un gran error. Lo que la IA aporta a la industria SaaS es una severa y profunda diferenciación.

TechCrunch entrevistó a varios VC de primer nivel a principios de marzo de 2026 y les preguntó qué es lo que menos quieren invertir ahora.

Los inversores de Silicon Valley ya están votando con los pies. Flujos de trabajo simples, herramientas horizontales aplicables a cualquier industria y gestión de proyectos ligeros: aquellas historias que antes podían respaldar una ronda de financiación ahora tienen el mismo destino: ser descartadas directamente. La razón es sencilla: estos Agentes pueden hacerlo fácilmente. Las empresas de software sin datos exclusivos están perdiendo rápidamente su capacidad para atraer la atención del capital.

Esta decisión dividió el mundo de SaaS en dos.

La mitad son productos de tipo herramienta que simplemente ofrecen una capa delgada, colocan datos públicos detrás de una interfaz atractiva o solo optimizan un único proceso de operación. La ventaja competitiva de estos productos radica esencialmente en los hábitos de los usuarios y la fidelidad a la interfaz.

Pero, como dice Jake Saper de Emergence Capital: "Antes, hacer que los humanos desarrollaran hábitos en tu software era una ventaja competitiva poderosa. Pero si los Agentes están haciendo este trabajo, ¿quién se importa por los flujos de trabajo humanos?"

Este tipo de SaaS enfrenta realmente una gran amenaza. El conjunto de herramientas GTM es un ejemplo clásico. Empresas como Gainsight, Zendesk, Outreach, Clari y Gong ocupan funciones adyacentes como éxito del cliente, servicio al cliente, ventas externas, predicción de ingresos y análisis de llamadas, cada una requiriendo un presupuesto separado, operación independiente e integración individual. Las empresas nativas de IA ahora pueden conectar todos estos procesos con un solo agente, reduciendo significativamente el valor de estas herramientas aisladas.

La otra mitad de las SaaS está profundamente integrada en los procesos centrales de negocio de las empresas y posee datos propietarios irremplazables. Estas empresas no solo no serán reemplazadas por los Agentes, sino que se volverán aún más valiosas gracias a la existencia de los Agentes.

Tomando como ejemplo a Salesforce, en febrero de 2026, los resultados financieros de Salesforce mostraron que el ingreso recurrente anual de Agentforce alcanzó 800 millones de dólares, un aumento del 169% interanual; se habían entregado 24 mil millones de «unidades de trabajo agénticas» en total y se habían procesado casi 20 billones de tokens; se habían firmado más de 29.000 clientes de Agentforce, con un crecimiento trimestral del 50% respecto al trimestre anterior. Más importante aún, el ARR combinado de Agentforce y Data 360 superó los 2.900 millones de dólares, con un crecimiento interanual superior al 200%.

Marc Benioff dijo en la llamada de resultados financieros: "Hemos reconstruido Salesforce como el sistema operativo de la empresa agente. Cuanto más el AI reemplace trabajos, más valioso se vuelve Salesforce."

Salesforce no solo no ha sido reemplazado por los Agentes, sino que se ha convertido en el terreno fértil donde operan. Su valor proviene precisamente de los datos empresariales y el contexto de procesos que los Agentes no pueden evitar.

El CEO de ServiceNow, Bill McDermott, anunció públicamente en febrero de 2026: «No somos una empresa SaaS».

No está negando su identidad, sino cortando activamente la relación. Su lógica es que SaaS es un concepto sobre «la forma de entregar software», mientras que ServiceNow busca convertirse en la capa de orquestación y ejecución de agentes de IA empresariales: la IA puede identificar problemas y ofrecer recomendaciones, pero las acciones reales dentro de los sistemas empresariales deben ser realizadas por plataformas como ServiceNow, profundamente integradas en los flujos de trabajo.

Workday lanzó "Sana" el 17 de marzo de 2026, un conjunto de IA conversacional que integra profundamente los datos de RRHH y finanzas. La lógica central de este producto no es reemplazar a Workday con IA, sino alimentar la IA con los datos de Workday.

Workday posee datos de nómina, desempeño, estructura organizacional y presupuestos financieros de miles de empresas, cuya profundidad y unicidad no pueden ser replicadas por ninguna startup nativa de IA en el corto plazo.

Entonces, el verdadero foso de protección no es si tienes datos, sino si los datos que tienes son inaccesibles, inalcanzables e imposibles de replicar para otros.

En cada revolución tecnológica, quienes finalmente obtienen las mayores ganancias no suelen ser los inventores de la nueva tecnología revolucionaria, sino aquellos que silenciosamente dominan los elementos escasos sobre los que descansa esa nueva tecnología. En esta era de rápido desarrollo de la IA, la capacidad de los grandes modelos se volverá cada vez más potente, y la habilidad de los Agentes para escribir código y crear herramientas por sí mismos se volverá cada vez más común.

Cuando estas capacidades, antes consideradas tecnología de vanguardia, se conviertan en infraestructura, la lógica de la "transferencia de escasez de factores" solo tiene una conclusión: las personas que se esfuerzan por crear herramientas para los Agentes probablemente no serán los últimos ganadores de esta era.

Foundation Capital, en su análisis de febrero de 2026, dijo que el valor de mercado total de la industria del software se expandirá diez veces en la próxima década. Sin embargo, este crecimiento de diez veces no se distribuirá uniformemente entre todas las empresas de software; se concentrará altamente en aquellos jugadores que realmente puedan aprovechar la era de los Agentes.

Los verdaderos ganadores son quienes poseen activos de datos que los agentes no pueden evitar.

Para los emprendedores e inversores de hoy, los emprendedores de esta era solo tienen dos destinos: uno es esforzarse por fabricar palas para los Agentes, y el otro es ocupar primero ese terreno. Ya deberías saber qué estás haciendo.

No mires las manos del agente, atrapa el cuello del agente.