5 escenarios para el software: en 4 muere el SaaS
Hay cinco caminos posibles para el software en la era de la IA. Cuatro acaban con la muerte del SaaS. El más probable tampoco pinta bien.
La mayoría de los escenarios para el futuro del software empresarial terminan igual: con su muerte. Rory O’Driscoll, socio fundador de Scale Venture Partners, plantea cinco. En cuatro de ellos, el SaaS tal como lo conocemos desaparece. Pero el escenario más probable, que los proveedores actuales integren la IA en sus productos, enfrenta un problema grave que pocos ven.
Los cinco escenarios
O’Driscoll parte de una pregunta: ¿cómo llegará el software a las empresas en la era de la IA?
Comprarán directamente a los proveedores de modelos fundacionales. Los proveedores crearán herramientas que serán suficientes para la mayor parte de tareas del día a día.
Lo construirán por sí mismas sobre modelos fundacionales. El eterno dilema entre construir y comprar se agudiza cuando la IA facilita la construcción de software interno.
Lo comprarán a nuevas empresas, fundadas después de 2022, que son nativas IA.
Lo comprarán a sus proveedores de software actuales que integrarán la IA en aplicaciones ya existentes.
Comprarán directamente el resultado. Por ejemplo, en vez de pagar un asiento para que un humano utilice una herramienta de atención al cliente como Zendesk, pagarán directamente a un proveedor especializado por la resolución del ticket.
Para O’Driscoll:
Los escenarios 1 y 2 significan la muerte del software empresarial tal como lo conocemos.
El escenario 3 supone que todo el software empresarial anterior a 2022 está muerto o en cuidados intensivos.
El escenario 4 equivaldría a dejar las cosas como están y podría ofrecer una buena oportunidad de compra tras el reciente castigo a las cotizaciones de las empresas de software.
El escenario 5 mata la gallina de los huevos de oro del software: el modelo de negocio por suscripción.
Por qué el escenario 4 es el más probable
O’Driscoll no apuesta por ninguno en concreto. En mi opinión, el cuarto es el más probable. Por varios motivos:
Los modelos fundacionales están lejos de poder abarcar todos los procesos de una empresa, en especial los relacionados con la legislación y el cumplimiento de normas.
Muchas empresas sustituirán SaaS por soluciones internas desarrolladas con IA, sí. Pero el coste de oportunidad y el de mantenimiento siguen favoreciendo a los proveedores establecidos.
Cambiar de proveedor es un coste en sí mismo que muchas empresas tratarán de evitar. Eso sí, la IA puede aliviar precisamente estos costes de transición, tanto en la migración de datos como en el entrenamiento de los usuarios.
La fragilidad oculta del SaaS
Pero que el escenario 4 sea probable no lo hace seguro. La incógnita está en saber si los proveedores actuales pueden integrar IA en sus productos. Porque muchos de los SaaS construidos en los últimos 15 años se sustentan en bases técnicas muy frágiles.
Y es que la mayor parte de esa tecnología la han creado personas que estaban aprendiendo sobre la marcha y, además, bajo presión.
Las startups eran la forma de escapar de la tiranía de la consultoría y de experimentar con las últimas tecnologías. Así, incapaces de competir en salarios, muchas vendían como perk trabajar con microservicios, nosql, serverless…
Y en parte funcionó. Trabajar en una startup te brindaba la oportunidad de aprender a manejarte con la misma tech que leías que Netflix o Spotify utilizaban. Pero claro, sin ser Netflix ni Spotify, ni tener el nivel de seniority de sus ingenieros.
El resultado ha sido años de deuda técnica acumulada por equipos que construían a toda velocidad sin los cimientos adecuados. Plataformas que se sostienen por gracia divina y porque la velocidad a la que se añadía nuevo código era lo suficientemente lenta como para que el sistema no saltara por los aires.
Ahora entra la IA y, de repente, el CEO puede tirar Pull Requests (propuestas de cambio sobre el código). Y llueven PRs a un ritmo que nadie puede revisar y que, por supuesto, nadie revisa en profundidad por razones que abordamos en las ironías de la automatización.
Y entonces el sistema colapsa. Y no hay IA capaz de arreglarlo. Porque un motor diseñado para ir a 50 km/h no puede mantenerse a 120 sin romperse.
Esta es la situación de muchos proveedores de software tradicionales. Y al mismo tiempo, la ventana de oportunidad para las empresas que nacieron AI-first, con arquitecturas diseñadas desde cero para soportar este ritmo.
Qué significa esto para ti
Si trabajas en un SaaS tradicional, la pregunta no es si tu empresa va a integrar IA, sino si tu producto aguantará el ritmo. Si la respuesta es “no lo sé”, probablemente no lo haga.
Y si estás en una empresa nativa IA, esta es tu ventana. Los incumbentes están atrapados entre la presión de integrar IA y una deuda técnica que no la soporta. Esa ventana no durará para siempre, pero ahora mismo está abierta de par en par.
Esta fragilidad es lo que puede hacer que el escenario 4, pese a ser el más probable hoy en día, no sea suficiente para evitar la muerte del SaaS.
Porque al final, la IA no mata al SaaS. Lo que lo mata es todo lo que el SaaS construyó mal cuando nadie miraba. La IA solo acelera el desenlace.
Gran artículo Simón.
Me preguntó si los grandes SaaS providers como Atlassian o Salesforce están incluidos también en alguno de los escenarios de tu análisis.