Impacto de la IA en las acciones de SaaS: Análisis de Salesforce, ServiceNow y Snowflake

Compilado y organizado por Shenchao TechFlow

Invitado: Nico

Acciones de software SaaS bajo el pesadelo de la IA: CRM vs NOW vs SNOW, ¿cuál es la verdadera oportunidad de duplicar su valor? Análisis detallado de la próxima ola de oportunidades en acciones de software

Fuente del podcast: Nico Frontiers Alpha

Fecha de transmisión: 21 de mayo de 2026

En los últimos seis meses, Wall Street ha resumido un fuerte desplome como el "fin del SaaS": Salesforce, ServiceNow y Snowflake se han desplomado un 50% desde sus máximos, y el modelo de congestión de JPMorgan muestra que la participación institucional en el sector de semiconductores ha alcanzado el 99,3%, mientras que en el sector de software solo llega al 22,8%, generando una división emocional histórica. En este punto, el inversor Nico ofreció un juicio opuesto a la narrativa dominante: la IA no busca matar la industria del software, sino eliminar a las empresas que solo venden interfaces funcionales, y recompensar a las plataformas que venden infraestructura y gobernanza; actualmente, aunque el sector de software no disfruta del mismo nivel de actividad que el hardware, ofrece mejores probabilidades y valor.

La parte más valiosa de este episodio es desglosar las tres empresas bajo un mismo marco de evaluación: Salesforce (13-14 veces el P/E prospectivo, 14.400 millones de dólares en flujo de efectivo libre, 50.000 millones de dólares en autorización de recompra) es la «escuela de margen de seguridad», ServiceNow (narrativa del AI Control Tower, respaldada por Jensen Huang durante tres años consecutivos) es la «escuela con la narrativa de IA más clara», y Snowflake (cobro según uso, RPO creció un 42% interanual, pero aún con pérdidas bajo GAAP) es la «escuela de alta elasticidad y alto riesgo». El 27 de mayo, Salesforce y Snowflake publicarán sus resultados el mismo día, seguidos inmediatamente por la conferencia anual de Snowflake y la conferencia Microsoft Build; estos catalizadores constituirán la ventana de observación más directa a corto plazo.

El "Día del Juicio Final del SaaS" y la extremización del sentimiento del mercado

• El sector de software ha sido devastado; no es que una sola empresa tenga problemas, sino que todo el sector de software ha sido condenado por el mercado.
• El modelo de congestión de JPMorgan muestra que la concentración de posiciones institucionales en el sector de semiconductores ha aumentado hasta el 99,3%, mientras que la congestión en el sector de software es solo del 22,8%, lo que representa una división emocional de nivel histórico.
• La buena noticia del sector de hardware es que todos ya han comprado y esto ya está preciado en el mercado; la mala noticia del software es que la mayoría ya ha vendido, dejando espacio para una recuperación al alza. En los próximos tres meses, si solo se considera el nivel de actividad del sector, el hardware sin duda será más fuerte; pero si se evalúa el potencial de aumento, las probabilidades y la relación calidad-precio, el software podría resultar incluso mejor.

El impacto de la IA en el modelo de negocio SaaS

• Muchas de las funciones que antes permitían a las empresas SaaS cobrar ahora pueden ser utilizadas para crear un prototipo funcional en un tiempo extremadamente corto mediante IA, sin necesidad de ninguna experiencia en programación. Lo que realmente preocupa al mercado es que la escasez y la ventaja competitiva de la capa de funciones SaaS están colapsando.
• Si un agente de IA puede realizar el trabajo de 10 personas, entonces una empresa que anteriormente necesitaba comprar 1.000 cuentas ahora solo necesita 100. Esto es lo que Wall Street ha venido llamando recientemente Seat compression, compresión de asientos.
• Los agentes no necesitan interfaz de usuario, no necesitan panel de control, no necesitan interfaces atractivas; solo necesitan datos y API. Esto significa que el software SaaS ha sido superado por la IA, pasando de ser la entrada principal en los flujos de trabajo empresariales a convertirse en un backend de almacenamiento de datos.

La transformación y valoración de Salesforce

• Comprar Salesforce no se trata básicamente de apostar con una valoración de decenas de veces su valor un cuento de alto crecimiento o que logrará una transición exitosa a la IA, sino de equilibrar la comparación entre su valor intrínseco y su precio real; actualmente, efectivamente se encuentra en una posición relativamente subvaluada.
• Agentforce cambió la lógica de cobro de 【por persona】 a 【por tarea】: los ingresos pasados estaban vinculados al número de empleados, mientras que los ingresos futuros estarán ligados al volumen total de trabajo. Si se implementa correctamente la lógica de cobro por tarea, Salesforce podrá transicionar suavemente de una economía de asientos a una economía de tareas.
• Dynamics 365 de Microsoft junto con Copilot representa la mayor amenaza a largo plazo para Salesforce. Si en el futuro los vendedores ni siquiera abren Salesforce, sino que permiten que Copilot actualice automáticamente los registros de clientes desde Outlook o Teams, Salesforce podría reducirse de punto de entrada laboral a base de datos en segundo plano.

La estrategia de AI Control Tower de ServiceNow

• ServiceNow no busca recrear un ChatGPT, sino convertirse en la capa de gobernanza, orquestación y ejecución para agentes de IA empresariales. Sin importar qué IA use la empresa, siempre que esa IA se integre en sus procesos, acceda a sus sistemas o ejecute sus tareas, deberá pasar por ServiceNow para su gobernanza y orquestación.
• Esta posición es similar a la de Apple iOS; Apple no desarrolla directamente cada aplicación, pero todas las aplicaciones funcionan sobre iOS. ServiceNow también quiere seguir este camino en el futuro.
• Las palabras originales de Jensen Huang son: "ServiceNow es esencialmente el sistema operativo empresarial de la era de la IA."

La paradoja del modelo de consumo de Snowflake

• Lo que más teme Snowflake no es que los clientes no lo usen, sino que lo usen demasiado bien. Cuando las empresas descubren que su factura de Snowflake es demasiado alta, impulsan a sus equipos de ingeniería a optimizar consultas, comprimir almacenamiento e incluso reemplazar parte de las tareas de bajo valor con herramientas de código abierto: esta es la espada de doble filo del modelo de consumo.
• La tasa de retención de ingresos netos de Snowflake ha disminuido del 131% al 126% y luego al más reciente 125%, lo cual sigue siendo saludable, pero la tendencia a la baja indica que la expansión de los clientes existentes ya no es tan rápida como antes.
• Snowflake es la empresa con el crecimiento más rápido, la infraestructura de datos de IA más directa y que naturalmente no se ve afectada por el modelo de negocio tradicional de SaaS; pero también es la de mayor valoración, la más competitiva y con la calidad de beneficios más débil. Alta recompensa, alto riesgo.

Analogías históricas y juicio final

• Esta narrativa de que la IA está matando el software está excesivamente simplificada. Lo que realmente está sucediendo es que la IA está reemplazando aquellos software que solo venden interfaces de funciones, pero al mismo tiempo está recompensando a las plataformas que venden infraestructura y gobernanza. No todos los software serán disruptivos.
• Cuando estalló la burbuja de internet en el año 2000, la tendencia dominante del mercado era que «internet mataría a todas las empresas tradicionales», pero las que sobrevivieron no solo fueron las empresas de internet, sino también aquellas empresas tradicionales que adoptaron primero internet e integraron estas herramientas en sus negocios. Veinte años después, la lógica detrás de esta ola de IA es la misma.

Al comenzar el año 2026, la narrativa de «la IA mata la industria del software» desató una ola en todo el mercado accionario estadounidense. Desde entonces, todo el sector del software ha estado bajo la sombra del pesimismo de ser desplazado por la IA. Incluso Microsoft, el líder del sector, no se salvó: durante el año cayó más del 25%, y si se calcula desde su máximo histórico, la máxima caída se acercó al 40%, casi igualando la caída del mercado accionario estadounidense en 2022. Las acciones de software populares de los últimos años, como Salesforce, ServiceNow y Snowflake, han perdido más de la mitad de su capitalización de mercado. No es un solo empresa la que presenta problemas, sino que todo el sector del software ha sido condenado por el mercado. Wall Street bautizó este evento como el «Día del Juicio Final del SaaS».

Durante los últimos casi seis meses, tanto pequeños inversores como instituciones han estado haciendo lo mismo: comprar hardware y vender en corto software, lo que ha llevado al sector de software a caer drásticamente. Sin embargo, recientemente han aparecido algunas señales inusuales. El modelo de congestión de J.P. Morgan muestra que la congestión de la posición institucional en el sector de semiconductores ha aumentado hasta el 99,3%, mientras que la congestión en el sector de software es solo del 22,8%, lo que representa una fractura emocional histórica. Justo en este momento, el presidente estadounidense Trump gastó silenciosamente varios millones de dólares para comprar acciones de software al precio más bajo; Bill Ackman, el gestor de fondos de cobertura más hábil de Wall Street para comprar en mínimos, también aumentó significativamente su posición en Microsoft, la empresa más grande del sector de software; y el CEO de Nvidia, la empresa con mayor capitalización bursátil del mundo, Jensen Huang, viajó personalmente a Las Vegas por tercer año consecutivo para respaldar a una empresa de software.

Entonces, ¿realmente la IA va a matar toda la industria del software o nos está dando una oportunidad de compra única cada diez años? En este video de hoy, desglosaré desde el principio hasta el final a tres de las empresas de software más representativas: Salesforce, ServiceNow y Snowflake.

Sobre cómo la IA mató a la industria SaaS y las acciones de software se desplomaron, todo comenzó en enero de este año. El 30 de enero, Anthropic (la empresa detrás del modelo grande Claude) publicó silenciosamente en GitHub 11 plugins llamados Claude Cowork: un simple repositorio de código junto con un blog. Sin embargo, en las 48 horas siguientes a su lanzamiento, las acciones de software a nivel mundial sufrieron una caída masiva. Según estimaciones del mercado, el sector de software perdió un total de 285 mil millones de dólares en capitalización de mercado.

¿Por qué todos están tan asustados? Un periodista de CNBC realizó un experimento que mantendrá despiertos a los ejecutivos de todas las empresas SaaS: usó Claude Code durante una hora para replicar un sitio web llamado Monday.com, con un costo de solo 5 a 15 dólares. Monday.com es una empresa de software de gestión de proyectos cotizada en la bolsa estadounidense, con una capitalización de miles de millones de dólares. Un periodista creó, en una hora y con unos pocos dólares, una demostración de gestión de proyectos que parece casi idéntica a Monday.com.

Por supuesto, esto no significa que realmente haya replicado una empresa cotizada; Monday.com real tiene permisos empresariales, seguridad de datos, ecosistema de integración y canales de venta, cosas que ninguna IA puede lograr en una hora, y que requieren tiempo para consolidarse y acumularse. Pero lo más alarmante de este experimento es que muchas de las funciones que las empresas SaaS solían cobrar, ahora pueden ser prototipadas en un tiempo extremadamente corto mediante IA, sin necesidad de ninguna experiencia en programación. Detrás de esta historia, lo que realmente preocupa al mercado es que la escasez y la ventaja competitiva de la capa de funciones SaaS están colapsando. El modelo tradicional de SaaS basado en el número de usuarios podría volverse inviable bajo el impacto de la IA. Esto también refleja la ambición de los fabricantes de modelos de IA subyacentes: ya no solo buscan optimizar el rendimiento de los grandes modelos, sino que entran directamente en la capa de aplicaciones para repartirse este enorme pastel.

El término SaaS significa Software as a Service (software como servicio). Su esencia es sencilla: trasladar software local que antes se instalaba en servidores empresariales a la nube, permitiendo a los clientes pagar mensual o anualmente por el derecho de uso. Durante los últimos 20 años, este modelo ha sido la mayor máquina de generación de riqueza en la industria del software.

La lógica de cobro fundamental de todas las empresas SaaS es casi siempre por usuario. Si una empresa con 1,000 empleados necesita usar este software, debe comprar 1,000 cuentas y pagar continuamente tarifas de suscripción, que varían entre decenas y cientos de dólares por cuenta al año. Cuanto más frecuentemente se use y más tiempo se mantenga, mayor será la fidelización del cliente, ya que todo el flujo de trabajo y los datos de la empresa se acumulan en esta plataforma SaaS, lo que hace que el costo de migración o cambio sea muy alto en el corto plazo. Esta es precisamente la lógica fundamental que permite a la industria SaaS de activos ligeros generar ganancias pasivas, y también la razón por la cual Wall Street ha otorgado durante los últimos 20 años valoraciones de múltiplos de ganancias de decenas a cientos de veces a las empresas SaaS.

Pero con la explosión de la ola de IA, especialmente tras la entrada en la era de los Agentes, los cimientos de esta lógica comenzaron a tambalearse. Las preocupaciones del mercado sobre la industria SaaS se centran principalmente en dos aspectos.

Primer nivel: Compresión de asientos (Seat compression)

La capa más directa de pánico es que los Agentes reemplacen a los empleados, lo que provoca una caída significativa en el número de suscripciones SaaS y una reducción drástica de los ingresos y beneficios. Las empresas SaaS cobran por persona: las empresas compran tantas licencias como empleados las utilicen. Sin embargo, con la llegada de la era de los Agentes, esta lógica se ha revolucionado por completo: si un agente de IA puede realizar el trabajo de 10 personas, una empresa que antes necesitaba comprar 1000 cuentas ahora solo necesita 100. Esto es lo que Wall Street ha venido llamando recientemente «Seat compression» (compresión de asientos).

La fórmula de ingresos de una empresa SaaS es «número de clientes × asientos por cliente × precio unitario». Durante los últimos 20 años, estas tres variables han aumentado, pero bajo el impacto de los Agentes, el indicador de asientos por cliente enfrenta por primera vez un riesgo estructural a la baja. El mercado teme que el modelo de negocio de las empresas SaaS pueda ser颠覆ado por la IA.

Capa dos: Flujo de trabajo de Agent que evita la interfaz de SaaS

Un nivel más profundo de pánico surge cuando, bajo los flujos de trabajo basados en Agentes, el software SaaS es directamente omitido y se convierte en un personaje secundario. Este nivel es el núcleo real del pánico del mercado. El modelo de negocio tradicional de SaaS tiene una premisa implícita: que el software está diseñado para ser utilizado por personas. Salesforce diseña interfaces de usuario, paneles atractivos y flujos de trabajo, esencialmente para fomentar hábitos de uso y aumentar la fidelidad del cliente. Pero los Agentes no necesitan interfaces de usuario, ni paneles, ni interfaces atractivas; solo necesitan datos y API.

Cuando Claude pueda conectarse directamente a los complementos de Salesforce, Notion, Google Drive y Slack, los flujos de trabajo experimentan un cambio fundamental. Anteriormente, los vendedores abrían directamente Salesforce para consultar datos de clientes, seguir contratos y revisar situaciones postventa; su trabajo diario dependía en gran medida de la interfaz de software de Salesforce. Ahora, los vendedores pueden abrir directamente Claude para completar estas tareas repetitivas, mientras que Claude utiliza API para acceder a Salesforce, leer y escribir datos, permitiendo que los vendedores no necesiten interactuar en absoluto con la interfaz de software de Salesforce.

Esto significa que el software SaaS ha sido superado por la IA, pasando de ser la entrada principal en los flujos de trabajo empresariales a convertirse en un backend de almacenamiento de datos. Lo aterrador de este fenómeno es que altera directamente la cadena de distribución de valor. Anteriormente, los usuarios interactuaban más con software SaaS, pero ahora dedican más tiempo a interactuar con agentes. Donde los usuarios pasan más tiempo, allí reside el mayor poder de fijación de precios. En este escenario, el software SaaS se convierte en un secundario de los agentes de IA. Antes, la ventaja competitiva más fuerte del SaaS era la acumulación prolongada de hábitos de usuario y flujos de trabajo, lo cual se basaba en el supuesto de que «las personas utilizan intensamente las interfaces de usuario», pero los agentes están cambiando esto. Esto es suficiente para generar una gran恐慌 en el mercado.

Al mismo tiempo, el entorno macroeconómico de tasas de interés es tenso, y los gastos de capital de las grandes tecnológicas se han dirigido casi en su totalidad a la infraestructura de IA, lo que ha comprimido continuamente los presupuestos de adquisición de software de las empresas, afectando especialmente a las valoraciones de acciones de crecimiento de software con vencimientos largos. Hasta la fecha, todo el sector del software ha subido significativamente menos que el S&P y el Nasdaq durante el mismo período, y el mercado ha experimentado una polarización: todos están comprando sin cuestionar hardware y vendiendo en corto software.

El análisis de congestión de JPMorgan muestra que la congestión en el sector de semiconductores ha alcanzado un nivel récord del 99,3%, lo que significa que casi todos los inversores tienen posiciones en la misma dirección. Más notable aún, las posiciones cortas en el sector de software están aumentando de forma constante, y el indicador de riesgo de squeeze ha alcanzado un nivel extremo del 100%. Cuando el pánico llega a su punto máximo, a menudo comienzan a aparecer los puntos críticos del mercado y las señales de reversión.

Estos datos no significan que los fondos vayan a retirarse inmediatamente del sector de hardware para trasladarse al sector de software. Es más bien una señal de riesgo: el hardware se ha convertido en el sector más saturado para las operaciones de retail e institucional, y la rentabilidad de comprar hardware sin análisis se está volviendo cada vez más baja; naturalmente, los fondos tienen la necesidad de realizar cambios entre sectores: pasar del hardware en niveles altos al software en niveles bajos equivale a moverse desde un sector extremadamente saturado y completamente valorado a corto plazo, hacia un sector aún reprimido por historias de miedo pero cuyos fundamentales podrían mejorar.

La buena noticia del sector de hardware es que todos ya han comprado y esto ya está preciado en el mercado; la mala noticia del sector de software es que la mayoría ya ha vendido, dejando espacio para una recuperación alcista. Mi juicio sobre este tema es claro: en los próximos tres meses, si solo se considera el nivel de actividad del sector, el hardware será sin duda más fuerte; pero si se evalúa el potencial de aumento, la relación riesgo-beneficio y la rentabilidad, el software podría resultar incluso mejor. En otras palabras, el hardware sigue siendo el eje principal de la IA, pero a corto plazo ya está demasiado saturado; el software es la dirección de recuperación, con mayor elasticidad y relación riesgo-beneficio en los próximos tres meses.

Principalmente porque el sector de software ha sido severamente golpeado en los últimos meses. Junto con el pánico por la IA, hubo una venta generalizada e indiscriminada de acciones de software; el mercado simplemente vendió primero y luego preguntó, lo que efectivamente llevó a que muchas empresas de software de alta calidad, con barreras de entrada, acumulación de datos y que activamente adoptan la IA, fueran injustamente penalizadas.

Además, en los próximos días, el sector de software tendrá muchos catalizadores. Por ejemplo, el 27 de mayo, Salesforce y Snowflake publicarán sus últimos informes financieros el mismo día, y estos dos informes responderán una pregunta fundamental: ¿está la IA consumiendo el SaaS o redefiniendo su valoración? A continuación, del 1 al 4 de junio, Snowflake celebrará su conferencia anual en San Francisco, con el tema de la infraestructura de datos y la implementación de la IA empresarial; del 2 al 3 de junio, Microsoft celebrará la conferencia Build, cuyo eje central será los AI Agent, Copilot, los flujos de trabajo de desarrolladores y las aplicaciones empresariales de IA. La combinación de estos catalizadores podría reforzar la tendencia de recuperación de las acciones de software. Si el mercado comienza a creer que los AI Agent no buscan eliminar el software, sino implementarlo a través de plataformas de software, entonces acciones como ServiceNow, Salesforce y Snowflake podrían beneficiarse todas de este cambio.

Antecedentes de la empresa

El código de Salesforce es CRM, que coincide exactamente con el nombre de su negocio; es la empresa de software de gestión de relaciones con clientes más grande del mundo y una de las más simbólicas de la era SaaS. En pocas palabras, ayuda a las empresas a gestionar a sus clientes. Pero aquí, "gestionar clientes" no significa simplemente que los vendedores abran una página web e ingresen algunos datos de clientes; su verdadero valor radica en convertirse en el sistema central de registro de datos de clientes de la empresa.

Quién es el cliente, qué empleados lo han seguido, qué productos ha comprado, en qué etapa se encuentra el contrato, si ha habido quejas de servicio postventa y cuántas veces ha sido alcanzado por campañas de marketing: todos estos datos clave del ciclo de vida del cliente se almacenan en Salesforce. Estos son los activos de cliente más fundamentales de una empresa. La IA puede ayudarte a generar correos electrónicos, resumir reuniones y escribir automáticamente técnicas de venta, pero sin una base de datos confiable de clientes, la IA no sabe cómo realizar estas tareas; este es precisamente el papel central de Salesforce. La IA podría afectar las funciones frontales de Salesforce, pero no necesariamente puede eliminar su núcleo.

Salesforce es, por un lado, la empresa SaaS tradicional más típica que enfrenta directamente el impacto de la reducción de espacios de agentes; pero, por otro lado, es la base de datos de muchos clientes empresariales, y no es una herramienta que se pueda reemplazar fácilmente. Este es precisamente nuestro punto de entrada clave para analizar a Salesforce: ¿es una empresa de software del pasado inminente que será desplazada por la IA, o una máquina de flujo de efectivo cuyo precio de mercado es excesivamente pesimista?

Salesforce actualmente tiene más de 150,000 clientes empresariales, desde startups hasta empresas del Fortune 500. La empresa fue fundada por Marc Benioff en 1999. Benioff es ex Oracle, donde fue el vicepresidente más joven y uno de los primeros discípulos muy valorados por Larry Ellison, fundador de Oracle. Más tarde, emprendió su propio negocio y planteó una idea muy audaz para la época: argumentó que el software empresarial no debería venderse en discos físicos instalados en los servidores de los clientes, sino que debería ejecutarse en la nube y suscribirse mensual o anualmente.

Esta idea era muy revolucionaria en 1999. En ese momento, gigantes tradicionales como Microsoft, Oracle y SAP seguían el modelo predominante de vender software a empresas y permitirles implementarlo en sus propios servidores locales. Entonces, Benioff gritó solo: "No Software", y más tarde, el modelo de negocio de SaaS realmente triunfó, convirtiendo a Salesforce en sinónimo de la industria SaaS.

La característica de Benioff es que tiene un olfato muy agudo y sabe apostar por la dirección correcta. Cuando por primera vez mencionó Agentforce el año pasado, todo el mercado lo consideró un reclamo de marketing, pero durante los últimos trimestres, Agentforce ha generado datos realmente sólidos. Recientemente se reveló que el ARR de Agentforce ya alcanzó los 800 millones de dólares, un aumento del 169% interanual. Por lo tanto, si crees o no que Salesforce puede completar su transformación en IA depende en gran medida de si confías en Benioff.

Matriz de productos

Mucha gente cree que Salesforce es solo una herramienta de CRM, pero en realidad, tras más de 20 años de expansión y adquisiciones, se ha convertido en una plataforma de software empresarial muy extensa.

El más fundamental es Sales Cloud, su producto original, que ayuda a los equipos de ventas a gestionar clientes, oportunidades y el embudo de ventas. La mayoría de los sistemas de ventas de empresas a nivel mundial se basan en este producto. Después de Sales Cloud, Salesforce expandió sus servicios con Service Cloud, dedicado específicamente al servicio al cliente y el soporte postventa; todas las llamadas de quejas de los clientes, consultas por correo electrónico, chats en línea, así como la asignación y los procesos de gestión de tickets en segundo plano, se ejecutan sobre Service Cloud. Más allá, Marketing Cloud se encarga del marketing digital, ayudando a las empresas con envíos precisos, campañas por correo electrónico y el seguimiento del rendimiento de la publicidad; Commerce Cloud se encarga del comercio electrónico, permitiendo a las empresas vender en línea.

Juntas, estas cuatro áreas cubren prácticamente todos los aspectos de la interacción de Salesforce con los clientes, desde la adquisición, la venta, el servicio postventa hasta la recompra, con productos específicos para cada etapa del recorrido.

Pero la ambición de Salesforce no se detiene aquí. En los últimos años, ha invertido grandes cantidades de dinero en adquisiciones. Compró MuleSoft (que se especializa en integración de sistemas; las empresas suelen utilizar simultáneamente docenas de software, y MuleSoft se encarga de conectar los datos entre estos sistemas), Tableau (que se enfoca en visualización de datos y análisis empresarial, transformando los datos de clientes del CRM en gráficos e insights), y Slack (que facilita la comunicación y colaboración interna en empresas, similar a aplicaciones de oficina como Feishu o DingTalk en China); el año pasado también adquirió Informatica (que se dedica a la gestión de datos empresariales, ayudando a las empresas a limpiar, integrar y gobernar datos dispersos por toda la organización).

Estas adquisiciones, combinadas, han permitido a Salesforce construir un ecosistema completo centrado en los datos del cliente, con el CRM como núcleo y capas externas de integración, análisis, colaboración y gobernanza de datos. La categoría más reciente y clave de Salesforce, también la pieza más importante de este rompecabezas, es Agentforce, la plataforma de agentes de IA lanzada por Salesforce el año pasado y su carta más importante para enfrentar el impacto de la IA.

Modelo de negocio: de la economía de asientos a la economía de tareas

El modelo de negocio de Salesforce es el ejemplo más típico de SaaS, con tarifas basadas en el número de usuarios. La empresa compra tantas cuentas como vendedores necesiten usar el CRM; cada cuenta cuesta aproximadamente 100 dólares estadounidenses al mes, con pagos anuales bajo contrato. A primera vista, cada cuenta no parece cara, pero si una gran empresa tiene miles o decenas de miles de empleados en ventas, atención al cliente y operaciones, el monto acumulado se convierte en un ingreso recurrente muy estable. Esta es la fuente fundamental que ha permitido a Salesforce ganar dinero fácilmente durante los últimos 20 años.

Pero después de la llegada de la IA, este modelo de ganancia pasiva comenzó a debilitarse. Si un agente de IA puede realizar automáticamente investigaciones de clientes, redactar correos electrónicos, gestionar el embudo de ventas y seguir a los clientes, ¿todavía necesitan las empresas tantos vendedores? Esto es exactamente lo que más preocupa al mercado: la compresión de puestos. Salesforce es una de las empresas más representativas que el mercado utiliza para generar discusiones y especulaciones.

Benioff también reconoció este problema. Desde el año pasado, Salesforce inició una transformación de modelo de negocio más agresiva pero muy clave: mantuvo la tarifa por asiento, pero añadió un nuevo producto basado en el uso, adaptado a la era de la IA, llamado Agentforce. En términos simples, el modelo tradicional es "pagas según cuántas cuentas compres", mientras que el nuevo modelo es "pagas según cuántas tareas ejecuten tus Agentes de IA". Salesforce denomina a esta medida de uso como Agentic Work Units (unidad de medición del trabajo realizado por los Agentes de IA).

La lógica detrás de este nuevo modelo es inteligente. Si la IA realmente puede reemplazar parte del trabajo humano, la cantidad tradicional de puestos podría reducirse, pero al mismo tiempo, el número de tareas ejecutadas por Agentes de IA podría aumentar significativamente: antes, un vendedor podía seguir a 20 clientes al día, pero en el futuro, un Agente de IA podría atender simultáneamente a 200 clientes. Aunque disminuyen los puestos humanos, la cantidad de tareas ejecutadas por la IA podría duplicarse e incluso aumentar diez veces. Si el modelo de cobro por tarea funciona, Salesforce podría transicionar suavemente de una economía basada en puestos a una economía basada en tareas, y los ingresos por cliente podrían aumentar considerablemente. Antes, los ingresos estaban vinculados al número de empleados; en el futuro, estarán vinculados al volumen total de trabajo. Este es el significado más importante de Agentforce: podría reestructurar completamente la lógica de cobro y el modelo de negocio de Salesforce.

Claro, esta historia aún no se ha materializado por completo. Aunque el ARR de Agentforce ya ha alcanzado 800 millones de dólares y crece muy rápidamente, sigue representando menos del 2% de los ingresos anuales de Salesforce, que ascienden a 41.500 millones de dólares. Además, el impacto de la reducción de licencias que enfrenta Salesforce podría ser más severo que el de cualquier otra empresa SaaS, ya que Salesforce vende licencias para vendedores, agentes de servicio al cliente y profesionales de marketing; una empresa de 10.000 empleados podría necesitar entre 3.000 y 5.000 cuentas de Salesforce, y precisamente estos puestos son los primeros en ser reemplazados por agentes de IA: escribir correos electrónicos, seguir a los clientes, generar textos de ventas y responder consultas de clientes, todas tareas en las que los grandes modelos de IA son más hábiles. Resulta extremadamente difícil que un nuevo negocio que representa solo el 2% compense el descenso de las licencias tradicionales.

Si es así, ¿por qué aún digo que Salesforce sigue siendo digno de atención? No porque crea que la historia del nuevo negocio Agentforce superará necesariamente los ingresos del antiguo modelo SaaS, sino porque Salesforce actualmente tiene un múltiplo de precio/beneficio anticipado de solo 13-14 veces, lo que ya incorpora expectativas pesimistas. Además, cuenta con 14.400 millones de dólares en flujo de efectivo libre y una autorización de recompra de 50.000 millones de dólares.

Por lo tanto, comprar Salesforce no se trata básicamente de apostar con una valoración de decenas de veces su precio a un cuento de alto crecimiento o a una exitosa transformación en IA, sino de equilibrar la comparación entre su valor intrínseco y su precio real: Salesforce actualmente se encuentra en una posición relativamente subvaluada. Por supuesto, este margen de seguridad no es incondicional; si la IA realmente provoca una caída significativa en los ingresos de los modelos tradicionales y Agentforce no logra compensarla, la valoración de Salesforce podría seguir siendo presionada. Pero siempre que el negocio principal se mantenga estable y las recompras se ejecuten de forma continua, incluso una parcial realización de Agentforce podría llevar al mercado a revalorizarla, provocando una recuperación del precio de las acciones.

Moat

La ventaja competitiva más fuerte de Salesforce es la gran cantidad de datos acumulados por los clientes durante los últimos 20 años. Una empresa que ha utilizado un CRM durante 10 años puede tener millones de registros de clientes, decenas de miles de procesos de ventas y miles de campos personalizados; mover todo esto equivale a derribar la base digital de toda la empresa y reconstruirla desde cero, lo que implica un costo de migración mucho mayor que seguir pagando.

¿Dónde está la debilidad de Salesforce? Microsoft Dynamics 365 junto con Copilot representa la mayor amenaza a largo plazo para Salesforce. Como la empresa de software más grande del mundo, los productos de oficina B2B de Microsoft ya han penetrado en la mayoría de las grandes empresas globales. Dynamics 365 es el producto CRM de Microsoft, que se compite directamente con el negocio central de Salesforce, y ha mantenido un crecimiento anual superior al 20% durante los últimos años. Lo más crucial es que Dynamics 365 está profundamente integrado con Copilot, Teams y Outlook, los cuales son los puntos de entrada de software más utilizados diariamente por los empleados empresariales. Si en el futuro los vendedores nunca abren Salesforce, sino que confían en Copilot dentro de Outlook o Teams para actualizar automáticamente los registros de clientes, Salesforce podría reducirse de un punto de entrada laboral a una base de datos en segundo plano. Este es el mayor temor de Benioff y la mayor incertidumbre a largo plazo para Salesforce.

Últimos datos financieros

Los datos del último trimestre del último año fiscal fueron los siguientes: ingresos anuales de 41.500 millones de dólares, un aumento del 10% interanual; RPO total de 72.000 millones de dólares, un aumento del 14% interanual; flujo de efectivo libre de 14.400 millones de dólares, un aumento del 16% interanual; y un retorno total a los accionistas de 14.300 millones de dólares durante el año, de los cuales 12.700 millones se destinaron a recompra de acciones y 1.600 millones a dividendos. Además, Salesforce acaba de aprobar un plan de recompra de acciones de hasta 50.000 millones de dólares. El nuevo negocio Agentforce registró un ARR de 800 millones de dólares, un aumento del 169% interanual, con 29.000 transacciones firmadas.

Sin embargo, aquí hay que hacer una aclaración: 29,000 transacciones no equivalen a 29,000 grandes clientes, ni tampoco implican que todas sean contratos de gran volumen. Este dato solo indica que el producto se está expandiendo rápidamente, pero lo que realmente determina la valoración es si, posteriormente, se puede aumentar el ingreso por cliente y la tasa de retención de ingresos netos. Durante esta reunión de resultados, la empresa también elevó su objetivo de ingresos para el año fiscal 2030 a 63 mil millones de dólares.

En general, los fundamentos de Salesforce son realmente sólidos. Además, durante la última reunión de resultados, el CEO Benioff mismo señaló que este ha sido el año más brillante en la historia de la empresa y el mejor desempeño en la historia de la industria del software, y agregó que ahora es una excelente oportunidad de marketing y de compra, por lo que la empresa aumentó su autorización para recompra de acciones a 50.000 millones de dólares. Este tono es muy claro: la administración está satisfecha con los resultados e incluso responde directamente al mercado, argumentando que este está siendo excesivamente pesimista y que las acciones de Salesforce han sido subvaluadas.

Cuando hice el video, el precio de las acciones de Salesforce era de solo 180 dólares, con un P/E forward de 13 a 14 veces. En comparación con los múltiplos de 30 o 40 veces o más durante el auge del software de los últimos años, se ha comprimido significativamente y se encuentra en la posición de valoración más baja de los últimos años.

Catalizadores y riesgos

Las razones para ser alcista son sencillas: su valoración es baja, su flujo de efectivo es estable, la actual intensidad de recompra es muy alta y el nuevo negocio Agentforce está acelerando su crecimiento. Los resultados financieros de Salesforce del 27 de mayo merecen mucha atención, ya que son el catalizador más directo a corto plazo.

Las razones para ser bajista son que su tasa de crecimiento es solo del 10%, lo cual no es rápido en la industria del software; las dudas sobre que el modelo de negocio sea desplazado por la IA aún no se han eliminado; y la incertidumbre en el nuevo negocio de Agentforce sigue siendo muy alta. La mayor pregunta del mercado es si Agentforce podrá crecer lo suficiente como para impulsar los ingresos y las ganancias de toda la empresa y ayudarla a completar su transformación integral en IA. Todo esto aún debe ser verificado con el tiempo.

En el informe financiero del 27 de mayo, presten atención a lo siguiente: primero, si Agentforce sigue manteniendo un crecimiento anual superior al 100% en su ARR. Si la tasa de crecimiento disminuye, eso indicaría ciertos riesgos en la transformación de IA, y lo fundamental será observar cómo la administración responda a este tema.

En segundo lugar, ¿ha habido una contracción clara en los ingresos relacionados con las tarifas de suscripción de SaaS? Si se presenta un escenario similar, todos deben tener cuidado, ya que el mercado podría seguir promoviendo la narrativa de que «la IA devora el SaaS».

Además, es importante prestar atención a si la empresa mantiene su perspectiva optimista sobre el futuro y si la administración continúa respondiendo positivamente al impacto de la IA en el modelo de negocio de SaaS.

Si se mira solo el informe financiero del último trimestre, considero que la administración es muy clara y optimista: no creen que la IA matará a Salesforce, sino que la IA permitirá que Salesforce se eleve de ser una empresa de aplicaciones SaaS a convertirse en una plataforma de agentes empresariales. Sin embargo, desde el punto de vista de los datos, esta narrativa aún se encuentra en una etapa temprana de validación. Para mí personalmente, no veo necesidad de emitir juicios anticipados sobre si ha sido o no disrupta por la IA, o si ha completado su transformación empresarial basada en IA. Lo que valoro más es que su valoración se encuentra en el nivel más subvaluado de los últimos años, y combinado con la sólida base fundamental de la empresa, la relación riesgo-beneficio y el potencial de retorno actuales son muy atractivos. Pero la narrativa principal a largo plazo sigue siendo la IA: aún se necesita tiempo para verificar si Salesforce puede resistir la prueba de la IA.

Antecedentes de la empresa

La empresa ServiceNow es la que mencioné al principio, la empresa de software cuyo CEO, Jensen Huang, viajó personalmente a Las Vegas durante tres años consecutivos para apoyarla. Si Salesforce gestiona las relaciones con los clientes externos de una empresa, ServiceNow gestiona a los empleados y los procesos internos. En una sola frase: es el sistema nervioso central del funcionamiento interno de una empresa.

Muchos de los procesos internos de la empresa que requieren aprobación, flujo, ejecución y registro pueden ejecutarse en ServiceNow. Si la computadora se avería, se abre un ticket con TI; para la incorporación de nuevos empleados, se crean cuentas, se asignan computadoras y se siguen los procesos de RRHH; cuando hay un fallo en el sistema, se realiza una respuesta a incidentes; y cuando se recibe una alerta de seguridad, se asigna, se escalona y se resuelve. Por lo tanto, no es solo un sistema de tickets de TI, sino más bien una plataforma unificada para diversos flujos de trabajo empresariales.

ServiceNow se fundó en 2004 y tiene su sede en Santa Clara, California. El CEO actual es Bill McDermott, quien anteriormente fue el CEO global de SAP y lleva décadas en la industria de software empresarial. Después de asumir el cargo en ServiceNow en 2019, McDermott llevó a la empresa más allá de ser una compañía de software de tickets de TI, expandiéndola hacia una "plataforma de flujo de trabajo para toda la empresa". Su estilo es muy distintivo: experto en narrativas ambiciosas, grandes transacciones y clientes corporativos de gran tamaño. Este enfoque se ha convertido en una ventaja en la era de la IA.

Matriz de productos

El negocio fundamental inicial es ITSM, que los departamentos de TI empresariales utilizan para gestionar tickets, respuesta a incidentes, lanzamientos de cambios, activos de TI y solicitudes de servicio. En el mercado de ITSM, ServiceNow es el líder indiscutible a nivel mundial. Sobre esta base, ha expandido sus operaciones hacia ITOM (Gestión de Operaciones de TI); ITSM se enfoca principalmente en "cómo responder después de que ocurre un problema", mientras que ITOM monitorea proactivamente los sistemas, identifica problemas y busca repararlos automáticamente.

La expansión de los servicios empresariales incluye HR Service Delivery, donde todos los procesos relacionados con la contratación, la salida, las licencias, los cambios de puesto y diversas solicitudes de empleados se pueden gestionar en ServiceNow. También está Customer Service Management (orientado a servicios empresariales, con cierta superposición con Salesforce Service Cloud, pero ServiceNow se enfoca más en escenarios B2B complejos, como equipos de gran tamaño, clientes corporativos y tickets de soporte interdepartamentales); Security Operations para la respuesta a incidentes de seguridad; y Strategic Portfolio Management, que ayuda al CIO a gestionar la cartera de proyectos y decidir qué proyectos de TI invertir y cuáles eliminar.

Al verlo todo junto, ServiceNow ha evolucionado de ser un simple software de gestión de servicios de TI a una plataforma de flujos de trabajo internos para empresas. Esta es la razón fundamental por la que logra una tasa de renovación del 97%, ya que una vez que una empresa traslada sus procesos de TI, RRHH, seguridad y atención al cliente a ServiceNow, reemplazarlo no es simplemente cambiar un software, sino reconstruir todo un sistema interno de operaciones empresariales, lo cual tiene un costo muy elevado.

Recent key acquisitions

Además de sus propios productos nativos, ServiceNow ha realizado varias adquisiciones clave en el último año.

La primera es Moveworks, que ofrece un asistente de servicio para empleados impulsado por IA. Los empleados ya no necesitan buscar en varios lugares para resolver sus preguntas; simplemente pueden preguntarle a la IA, que puede ayudarles a consultar políticas, abrir tickets, verificar el estado e incluso resolver automáticamente algunas cuestiones. Tras la adquisición, las capacidades de Moveworks se integraron en EmployeeWorks de ServiceNow.

La segunda es Veza, que se enfoca principalmente en gobernanza de identidad y gestión de permisos. En la era de los AI Agentes, es extremadamente crucial determinar «quiénes pueden acceder a qué datos», no solo se trata de restringir a las personas, sino también los permisos de los Agentes. Veza resuelve precisamente este problema.

La tercera es la adquisición de Armis, que se especializa en la visualización en tiempo real de activos en el ámbito de la ciberseguridad. Armis puede ver cuántos dispositivos hay en la red empresarial, cuáles tienen vulnerabilidades y cuáles están comunicándose.

Las tres adquisiciones tienen un objetivo común: prepararse para la entrada masiva de Agentes de IA en las empresas. Para que los Agentes puedan trabajar dentro de una empresa, deben saber qué preguntan los empleados, quién tiene permiso para acceder a qué datos y qué activos existen en la red. Estas tres adquisiciones complementan respectivamente estas tres capacidades. Por supuesto, realizar varias adquisiciones en un corto período de tiempo también conlleva riesgos de integración, especialmente una transacción tan grande como Armis, de 7.750 millones de dólares, lo cual detallaremos cuando abordemos los riesgos más adelante.

Estrategia de IA principal: AI Control Tower

La estrategia de IA más central de ServiceNow se llama AI Control Tower (Torre de Control de IA). Este concepto surge de un problema muy real: en el futuro, las empresas no utilizarán solo una sola plataforma de IA, sino que podrían emplear GPT de OpenAI para atención al cliente, Claude de Anthropic para revisión de contratos, Copilot de Microsoft para colaboración en documentos y Gemini de Google para análisis de datos, además de desarrollar muchos agentes de IA internos propios.

En este momento surge la pregunta: ¿quién gestiona a tantos AI Agentes que operan simultáneamente dentro de la empresa? ¿Quién decide qué datos pueden o no pueden acceder? ¿Quién garantiza que no realicen operaciones fuera de sus permisos? ¿Cómo se asigna responsabilidad en caso de un accidente? Este es precisamente el problema que resuelve el AI Control Tower.

ServiceNow no busca crear otro ChatGPT, sino convertirse en la capa de gobernanza, orquestación y ejecución para agentes de IA empresariales, encargada de garantizar que estas IA actúen dentro de las empresas de forma segura, cumpliendo con las normativas y siendo auditables. Esa es la diferencia con muchas otras empresas de software SaaS. Muchas compañías se preguntan: «¿Puedo crear mi propio agente de IA para competir con ChatGPT, Claude o Gemini por el acceso en la capa de aplicación?». ServiceNow, en cambio, es inteligente y elige otro camino: «No competiré con ustedes por los modelos subyacentes, sino que gestionaré los procesos de ejecución de estos modelos una vez que ingresen a la empresa».

El objetivo que ServiceNow busca lograr es que, independientemente de qué IA utilice la empresa, siempre que esta IA ingrese en los procesos empresariales, acceda a los sistemas de la empresa o ejecute tareas empresariales, debe ser gestionada y orquestada a través de ServiceNow.

¿Por qué ServiceNow?

Esto se remonta a las capacidades fundamentales acumuladas por ServiceNow durante más de 20 años. Posee algo llamado CMDB (base de datos de gestión de configuración). En términos simples, es un mapa completo de los activos y relaciones del sistema de TI de una empresa. Aquí se registran qué servidores tiene la compañía, qué aplicaciones se ejecutan en ellos y qué relaciones de permisos existen entre los usuarios. También cuenta con un motor de procesos que lleva funcionando más de una década, por el cual transitan todos los flujos de aprobación, ejecución y colaboración de la empresa. Además, dispone de registros de auditoría completos: el sistema registra quién realizó cada acción, cuándo se hizo y qué cambios se efectuaron.

Después de que un agente de IA entre en una empresa, lo que más necesita son estas tres cosas: debe saber qué sistemas están disponibles para usar, debe ejecutar tareas según los procesos establecidos y cada paso realizado por el agente debe dejar un registro de auditoría. Además, ServiceNow completó la verificación de identidad y permisos mediante Veza y la visualización en tiempo real de activos mediante Armis.

En la conferencia Knowledge de este año, este tema dio un paso adelante: ServiceNow lanzó Action Fabric. Esta herramienta permite que cualquier agente de IA de terceros, ya sea Claude, GPT, Gemini o Copilot, pueda invocar el motor de gobernanza de ServiceNow para ejecutar tareas empresariales. "No me importa qué modelo de IA uses, pero la ejecución y la gobernanza deben pasar por mi capa", un enfoque similar al de Apple con iOS: Apple no desarrolla directamente cada aplicación, pero todas las aplicaciones funcionan sobre iOS. ServiceNow también busca seguir este camino en el futuro.

Endoso de Jensen Huang

El respaldo más convincente proviene de Jensen Huang. El CEO de NVIDIA asistió por tercer año consecutivo a la conferencia anual de ServiceNow, lo que no solo es un gesto de apoyo mutuo entre socios, sino que NVIDIA también es cliente de ServiceNow. El sistema interno de cotización de supercomputadoras de NVIDIA funciona sobre ServiceNow; antes, generar un documento de cotización completo llevaba cinco días, pero ahora, con el flujo de trabajo de IA, se completa en solo cinco minutos.

Las palabras originales de Jensen Huang son: «ServiceNow es esencialmente el sistema operativo empresarial de la era de la IA». Este año, ambas empresas lanzaron conjuntamente Project Arc, donde NVIDIA proporciona un entorno seguro de cómputo de IA y ServiceNow ofrece gobernanza empresarial; ambas compañías tienen una relación profundamente integrada. Esto demuestra que el AI Control Tower de ServiceNow no es un concepto de software aislado, sino que ya está siendo incorporado en las narrativas de implementación empresarial de socios del ecosistema de IA como NVIDIA, OpenAI, Google y Anthropic.

Últimos datos financieros

En el primer trimestre de este año, los ingresos totales fueron de 3.770 millones de dólares, un aumento del 22% interanual; los ingresos por suscripción fueron de 3.671 millones de dólares, también un aumento del 22% interanual, superando el límite superior de las previsiones; el RPO total fue de 27.700 millones de dólares, un aumento del 25% interanual; la tasa de renovación de clientes fue del 97%. Estos números demuestran que los fundamentos de ServiceNow están sólidos: sigue siendo una plataforma de software con un crecimiento aproximado del 20%, una tasa de renovación del 97%, altos márgenes y alto flujo de efectivo.

El rendimiento de la IA ha sido aún más destacado. La empresa aumentó su objetivo de ACV (valor anual del contrato) relacionado con la IA este año, de 1.000 millones de dólares a 1.500 millones de dólares al inicio del año. Tenga en cuenta que se trata del valor del contrato, no de los ingresos del período actual, y se convertirá gradualmente en ingresos reales. Pero aumentar el objetivo un 50 % en un solo trimestre indica que sus productos de IA realmente tienen clientes que los compran y están experimentando un crecimiento acelerado.

Su precio de acciones ha retrocedido más del 50% desde su máximo histórico, y el ratio precio/beneficio prospectivo actual se sitúa aproximadamente entre 21 y 24 veces. Para una empresa de software con activos ligeros y crecimiento acelerado, esto representa claramente un rango relativamente subvaluado.

Catalizadores y riesgos

Las razones para ser alcista en ServiceNow son claras. En primer lugar, su narrativa de IA es muy clara: AI Control Tower es el sistema operativo empresarial en la era de la IA; cuanto mayor sea la demanda de IA, más necesitarán las empresas una plataforma de gobernanza, auditoría, permisos y ejecución. En segundo lugar, sus nuevos negocios de IA están creciendo consistentemente: el ACV de IA aumentó de 1.000 millones a 1.500 millones de dólares, y la historia se está materializando realmente. En tercer lugar, su ecosistema de socios es muy fuerte: OpenAI, Google Gemini, Claude y NVIDIA están integrándose o estableciendo colaboraciones profundas con ServiceNow, lo que fortalecerá su posición estratégica como "torre de control de IA empresarial".

Pero también se debe explicar claramente los riesgos que enfrenta ServiceNow. Tras la publicación de los resultados del último trimestre, aunque superaron las expectativas del mercado, las acciones cayeron en más de un dígito después de la sesión, lo que refleja un estado de ánimo extremadamente pesimista y demuestra que la tendencia actual del mercado aún no ha cambiado; los inversores siguen cuestionando el modelo de negocio de las empresas SaaS y su transición hacia la IA. Además, ServiceNow ha llevado a cabo tres adquisiciones en rápida sucesión, especialmente la gran operación de Armis por 7.750 millones de dólares, lo que requiere tiempo para ser asimilado; el mercado examinará detenidamente qué parte del ingreso revisado hacia arriba proviene de adquisiciones y qué parte corresponde al crecimiento orgánico. Entre los riesgos externos se encuentra la situación geopolítica en Oriente Medio: en el último trimestre, algunos grandes proyectos se retrasaron, lo que tuvo un impacto negativo de aproximadamente 75 puntos básicos en el crecimiento de los ingresos por suscripción.

Para ServiceNow, yo sigo siendo bastante optimista. Es la empresa de software entre las tres con la narrativa de IA más coherente, directa y fácil de vender al mercado. Su posicionamiento como AI Control Tower no solo no se verá afectado por la IA, sino que se beneficiará de su adopción generalizada, teniendo grandes posibilidades de convertirse en la plataforma de software más clave en el proceso de implementación empresarial de la IA. Además, desde el punto de vista de la valoración, su precio ha caído a la mitad desde su pico en el último año, y su múltiplo de P/E forward es muy bajo, similar a Salesforce, lo que lo coloca en un nivel relativamente barato. Actualmente, la relación riesgo-beneficio y el potencial de rentabilidad para comprarlo son muy atractivos.

Antecedentes de la empresa

La forma más sencilla de resumir esta empresa es como el superalmacén de datos empresariales. Si Salesforce gestiona clientes y ServiceNow gestiona procesos, Snowflake gestiona los datos. Todos los datos de la empresa, como datos de ventas, comportamiento del usuario, estados financieros y registros del sistema, se cargan en Snowflake, y luego se pueden realizar análisis, modelado y ejecutar cargas de trabajo de IA sobre este superalmacén de datos.

Matriz de productos

La base más fundamental de Snowflake sigue siendo el data warehouse y el data lake: las empresas vierten todos sus datos estructurados y semiestructurados allí, ejecutan consultas SQL y realizan análisis de datos. Esto constituye la base de Snowflake y la fuente principal de sus ingresos. Sobre esta base, Snowflake ha construido Snowpark, que permite a los desarrolladores escribir código directamente dentro de Snowflake utilizando Python, Java y Scala para crear tuberías de datos y modelos de machine learning, sin necesidad de mover los datos fuera de la plataforma, logrando así todo el proceso, desde el procesamiento de datos hasta el entrenamiento del modelo, dentro del mismo entorno.

Más arriba, se encuentra el paquete Cortex AI, que Snowflake ha impulsado intensamente durante el último año y medio, y que incluye dos productos clave. Snowflake Intelligence está dirigido a usuarios de negocio y les permite interactuar con los datos mediante lenguaje natural; este realiza automáticamente consultas, análisis y genera insights basados en los datos estructurados y no estructurados dentro de Snowflake, además de poder ejecutar tareas multietapa de forma proactiva, actuando más como un agente de IA empresarial. Cortex Code está dirigido a desarrolladores y se diferencia de los asistentes de programación convencionales al ser un agente de codificación nativo de Snowflake, capaz de comprender la estructura de los datos, los ajustes de permisos y el entorno de cómputo dentro de Snowflake, permitiéndote escribir directamente tuberías de datos, depurar consultas y construir aplicaciones de IA, con funciones extremadamente potentes.

Por lo tanto, la división de funciones entre estos dos productos es clara: Snowflake Intelligence está diseñado para usuarios de negocios, permitiendo a personas que no conocen consultas SQL preguntar directamente sobre los datos, utilizarlos y hacer que la IA actúe sobre la base de ellos; Cortex Code está destinado a equipos técnicos, permitiendo a desarrolladores e ingenieros de datos construir más rápidamente aplicaciones de datos, tuberías de datos y aplicaciones de IA.

Además de los productos de IA, Snowflake tiene dos capacidades distintivas. Snowflake Marketplace es un mercado de intercambio y comercio de datos, donde las empresas pueden comprar y vender conjuntos de datos directamente, así como acceder directamente a datos de terceros para análisis. Los Data Clean Rooms permiten la colaboración entre organizaciones con protección de privacidad; dos empresas pueden realizar análisis conjuntos sin exponer sus datos originales. La industria publicitaria puede usarlo para atribución entre plataformas, la industria farmacéutica para estudios clínicos conjuntos y la industria financiera para colaboración en prevención de fraude. Estas dos capacidades representan ventajas diferenciadoras difíciles de replicar.

Al verlo en conjunto, Snowflake está transfiriéndose de una herramienta de almacén de datos hacia una plataforma de datos para IA, con almacenamiento y cómputo de datos en la capa inferior, herramientas de desarrollo y motores de IA en la capa intermedia, y asistentes inteligentes y mercados de datos orientados a usuarios empresariales en la capa superior. Snowflake no solo busca ayudar a las empresas a almacenar y consultar datos, sino también permitirles analizar, compartir y desarrollar aplicaciones sobre una misma plataforma de datos gobernada, integrando verdaderamente la IA en sus propios datos empresariales. En cuanto a la base de clientes, Snowflake cuenta actualmente con más de 13.300 clientes empresariales, y su plataforma procesa 6.300 millones de consultas de datos diariamente.

Modelo de negocio

Esta es la principal diferencia entre Snowflake y las dos anteriores. Salesforce y ServiceNow cobran según el número de licencias, con una tarifa de suscripción anual fija; Snowflake es completamente diferente, ya que cobra según el consumo real de recursos de cálculo y almacenamiento: cuanto más consultas realices, más capacidad de cómputo utilices y más datos almacenes, más pagarás según la fórmula de cálculo de la plataforma.

Este modelo tiene sus ventajas y desventajas. Por un lado, en la era de la inteligencia artificial, el consumo de datos por parte de las empresas crece exponencialmente, ya que cada tarea de IA requiere potencia de cómputo y consultas de datos, lo que hace que los ingresos de Snowflake crezcan naturalmente con el auge de la carga de trabajo de IA. Por otro lado, si las empresas reducen sus presupuestos u optimizan sus cargas de trabajo, los ingresos de Snowflake también disminuirán.

Sin embargo, Snowflake también ha comenzado a promover activamente contratos de compromiso de consumo a largo plazo en los últimos dos años. El RPO en el último informe financiero fue de 9.770 millones de dólares, un aumento del 42% interanual, lo que indica que los clientes corporativos están comenzando a asegurar su presupuesto de capacidad de cómputo para los próximos años con Snowflake, y ya no se trata de una relación completamente transitoria.

Moat and competitive landscape

Su fortaleza radica en la adherencia de los datos. Una vez que los datos se cargan en Snowflake, todos los modelos de análisis, scripts de consulta y tuberías de datos aguas abajo y aguas arriba se construyen sobre ella, lo que hace que el costo de migración sea muy alto. Este es el foso competitivo más importante de Snowflake. Además, sus Data Clean Rooms son maduros en cuanto a protección de privacidad y colaboración entre organizaciones, lo que los hace difíciles de replicar.

La debilidad radica en que el panorama competitivo es demasiado intenso. El mayor competidor es Databricks, cuya última tasa de ingresos anualizados alcanzó los 5.400 millones de dólares, con un crecimiento anual del 65%, más del doble del 29% de Snowflake, y su última valuación superó los 100.000 millones de dólares. Databricks es más fuerte en cargas de trabajo de machine learning y AI. Si Databricks se cotiza en el futuro, con gran probabilidad se convertirá en una de las IPOs más destacadas del mercado de software empresarial, momento en el que Snowflake deberá enfrentar una comparación directa en el mercado público.

Además de Databricks, la amenaza de los tres grandes proveedores de nube también es significativa. AWS Redshift, Google BigQuery y Azure Synapse están en constante evolución y están naturalmente integrados con sus respectivos ecosistemas en la nube; son tanto socios como posibles sustitutos de Snowflake. Por debajo, herramientas de código abierto o emergentes como DuckDB y ClickHouse están ganando cuota de mercado en escenarios específicos como análisis local, análisis en tiempo real y consultas de bajo costo. Por lo tanto, el entorno competitivo de Snowflake es más complejo que el de Salesforce y ServiceNow.

Riesgos contraintuitivos del modelo de consumo

Otro aspecto contraintuitivo: Snowflake no teme que los clientes no lo usen, sino que lo usen demasiado bien. Como Snowflake opera bajo un modelo de consumo, cuanto más consulten, calculen y almacenen los clientes, mayores serán los ingresos de Snowflake; sin embargo, cuando las empresas perciben que sus facturas son demasiado altas, impulsan a sus equipos de ingeniería a optimizar consultas, comprimir el almacenamiento e incluso reemplazar parte de las tareas de bajo valor con herramientas de código abierto.

Esta es la espada de doble filo del modelo de consumo: cuando el crecimiento es rápido, los ingresos aumentan naturalmente con el uso de los clientes; pero tan pronto como los clientes comienzan a optimizar su uso, la tasa de crecimiento de los ingresos también se desacelera. Esta tendencia ya se refleja en los datos: la tasa de retención de ingresos netos de Snowflake ha caído del 131% al 126% y luego al más reciente 125%. Aún así, este número sigue siendo un nivel saludable, lo que indica que los clientes existentes siguen aumentando su gasto anualmente; pero la tendencia descendente también sugiere que la expansión de los clientes existentes ya no es tan rápida como antes. Detrás de esto hay tanto un retroceso natural tras alcanzar una base más grande como el impacto de la optimización de costos por parte de los clientes y una desaceleración en su ritmo de consumo.

Por lo tanto, Snowflake es más bien una plataforma de datos de IA con alto crecimiento y alta elasticidad, pero con una competencia extremadamente intensa. Este es el mayor atractivo de Snowflake, así como su mayor riesgo.

Últimos datos financieros

Ingresos totales del producto de $4.47 mil millones, un aumento del 29% interanual, la tasa de crecimiento más rápida entre estas tres empresas. Los ingresos del producto del último trimestre fueron de $1.23 mil millones, un aumento del 30% interanual, ligeramente por encima de la tasa de crecimiento anual. El RPO es de $9.77 mil millones, un aumento del 42% interanual. En el último trimestre, se sumaron 740 nuevos clientes netos, un aumento del 40% interanual. Además, la empresa firmó su contrato individual más grande de la historia, por un monto superior a $400 millones. Estos datos demuestran que la demanda de Snowflake no se ha desacelerado; por el contrario, los clientes grandes siguen firmando contratos a largo plazo de mayor tamaño.

Pero el problema también es evidente. Bajo los criterios GAAP, Snowflake registró una pérdida de aproximadamente 1,330 millones de dólares durante el año, siendo la única de estas tres empresas que aún no ha alcanzado la rentabilidad bajo GAAP. Cada trimestre, los gastos por compensación en acciones superan los 400 millones de dólares, lo que suma más de 1,700 millones de dólares anuales, generando una presión significativa sobre la dilución de los accionistas.

Pero Snowflake sigue siendo la más cara de las tres empresas, con un múltiplo EV/Ventas bajo el margen de ingresos futuros de aproximadamente 9 veces, claramente superior al de Salesforce.

Catalizadores y riesgos

En cuanto a los aspectos positivos, Snowflake tiene varios puntos de interés. Primero, Snowflake no sigue un modelo SaaS tradicional, sino un modelo basado en el uso, lo que lo beneficia naturalmente con el crecimiento de las cargas de trabajo de IA. A corto plazo, cuanto más se utilice la IA, más ingresos generará Snowflake. Segundo, el RPO creció un 42 % interanual, lo que indica que los clientes grandes siguen firmando contratos a largo plazo de mayor volumen, lo que refleja una alta visibilidad de ingresos futuros. Tercero, Snowflake Intelligence y Cortex Code se están expandiendo rápidamente, con más de 9.100 cuentas ya utilizando funciones de IA.

Además, Snowflake ha tenido otros dos eventos importantes recientemente: el 27 de mayo anunció sus resultados financieros, y justo después, del 1 al 4 de junio, se celebró la conferencia anual de Snowflake en San Francisco. Estos dos catalizadores están muy cercanos entre sí, y personalmente considero que los beneficios superan a los riesgos. Durante ese período, la volatilidad del precio de las acciones probablemente será considerable.

También debemos comprender previamente los riesgos. En primer lugar, la pérdida continua según los GAAP es el mayor punto débil. En un entorno de mercado que favorece las utilidades y el flujo de efectivo, Snowflake enfrentará una mayor presión de valoración en comparación con Salesforce y ServiceNow. En segundo lugar, Databricks es actualmente el competidor más fuerte de Snowflake; su futura salida a bolsa podría reconfigurar completamente el panorama competitivo del sector de plataformas de datos. Si, tras su estreno, Databricks crece más rápido, tiene una narrativa de IA más fuerte y una valoración más atractiva, el capital podría desplazarse de Snowflake hacia Databricks. Además, existen demandas de accionistas y desinversiones por parte de insiders, cuyos ruidos en materia de gobernanza corporativa también afectan el ánimo del mercado, aunque no constituyen el eje principal actual.

Snowflake puede resumirse como la empresa de crecimiento más rápido entre las tres, con la infraestructura de datos para IA más directa y naturalmente inmune al modelo de negocio tradicional de SaaS, pero también la más sobrevaluada, con la competencia más intensa y la calidad de ganancias más débil: alta recompensa, alto riesgo.

Después de desglosar estas tres empresas, les compartiré mi opinión personal subjetiva.

Si valoras el margen de seguridad y prefieres la lógica de inversión en valor, Salesforce es la opción relativamente más estable, con un múltiplo de precio/beneficio de apenas unas veces, 14.400 millones de dólares en flujo de efectivo libre, una autorización de recompra de 50.000 millones de dólares y una rentabilidad estable, lo que ofrece un amplio margen de seguridad para entrar y mantener la posición. Sin embargo, su tasa de crecimiento es solo del 10%, por lo que su potencial de aumento de precio puede no ser tan fuerte.

Si reconoces la lógica de la capa de gobernanza AI Control Tower, ServiceNow podría ser la empresa con la narrativa de IA más clara de las tres, con un crecimiento superior al 20%, una tasa de renovación del 97%, un múltiplo de precio/beneficio prospectivo de 22 veces y el respaldo de Jensen Huang, quien ha respaldado personalmente la empresa durante tres años consecutivos; actualmente, el valor de compra sigue siendo bastante atractivo. Sin embargo, esto supone que aceptes los riesgos de integración derivados de adquisiciones intensas y asumas la alta volatilidad del precio de las acciones a corto plazo.

Si buscas la máxima flexibilidad y puedes soportar la mayor volatilidad, Snowflake es una apuesta de alto rendimiento; el mayor riesgo es que la empresa no logre convertirse en rentable, siga experimentando pérdidas y vea una disminución en su tasa de retención de ingresos netos, además de que su competidor Databricks pueda realizar una OPI en el futuro, lo que podría redefinir el referencial de valoración de toda la categoría de plataformas de datos. La volatilidad del riesgo es efectivamente bastante alta.

Además de estas tres empresas, si buscas la piedra de toque más estable en el sector de software, Microsoft sigue siendo la mejor opción; es el activo de software de gran capitalización que ha sido más injustamente subvalorado en este ciclo. Sin embargo, quiero enfatizar nuevamente que esto solo es mi marco de juicio personal y no constituye ninguna recomendación de inversión. Cada uno debe tomar decisiones de inversión adecuadas tras un análisis racional, considerando su situación real de cartera.

Finalmente, volvemos a la pregunta que planteamos al principio: ¿está la IA destinada a eliminar toda la industria del software o nos está ofreciendo una oportunidad de compra única cada diez años?

Mi juicio es que la narrativa de que la IA está matando al software está excesivamente simplificada. Lo que realmente está sucediendo es que la IA está reemplazando a los software que solo venden interfaces de funciones, pero al mismo tiempo está recompensando a las plataformas que venden infraestructura y gobernanza. No todos los software serán disruptivos.

Es como cuando la burbuja de internet estalló en el año 2000, cuando la tendencia dominante del mercado era que "internet mataría a todas las empresas tradicionales", pero las que sobrevivieron no fueron solo las empresas de internet, sino también aquellas empresas tradicionales que adoptaron primero internet e integraron estas herramientas en sus negocios, logrando una transición exitosa hacia el entorno digital. Veinte años después, al observar esta ola de IA, la lógica es la misma. Las empresas de software con verdaderas barreras de entrada, con acumulación de datos y capaces de actuar como plataformas de infraestructura de IA seguirán siendo los mayores ganadores. Y ahora, es posible que precisamente se encuentren en el punto de partida de un nuevo ciclo alcista.