LM#12: Service as Software
La evolución del SaaS al SaS impulsada por la IA
Del Software-as-a-Service (SaaS) al Service-as-Software (SaS)
En las últimas décadas, el Software-as-a-Service (SaaS) revolucionó cómo consumimos software: en vez de instalar programas, las empresas y usuarios acceden a aplicaciones en la nube bajo suscripción.
Este modelo puso herramientas potentes e increíbles al alcance de muchos negocios. Simplificaba en gran medida el uso del software abstrayéndonos de cosas tan tediosas como la infraestructura, pero sigue requiriendo que las personas usen esas herramientas para obtener resultados
Hoy, gracias a la inteligencia artificial, está surgiendo un nuevo paradigma llamado Service-as-Software (SaS) – “servicio convertido en software”. Este enfoque lleva la automatización al siguiente nivel, permitiendo que el propio software entregue directamente un servicio o resultado, sin que el cliente tenga que realizar todas las tareas manualmente.
En otras palabras, si con SaaS comprábamos una herramienta online, con SaS compramos un servicio completo realizado por un agente de IA.
Por ejemplo, en lugar de usar Holded para que tu equipo lleve la gestión de la empresa, en un modelo SaS contratarías un servicio automático de contabilidad, facturación y gestión donde un “contable virtual” de IA se encarga de preparar tus impuestos y llevarte las cuentas en el día a día.
SaaS vs SaS: ¿En qué se diferencian?
Aunque sus siglas se parezcan, SaaS y SaS son modelos distintos. El siguiente cuadro resume las diferencias clave:
En resumen, SaaS ofrece una herramienta, SaS ofrece un servicio completo realizado por software. Esta diferencia fundamental cambia las expectativas del cliente: ya no adquiere solo una aplicación, sino un resultado proporcionado por sistemas autónomos de IA.
IA: hacia servicios completamente automatizados
¿Qué ha hecho posible este salto de SaaS a SaS? En una palabra: IA. Los avances recientes en inteligencia artificial, en especial en IA generativa y agentes autónomos, permiten que el software realice tareas complejas que antes requerían intervención humana. Hasta hace poco, la automatización se limitaba a pasos repetitivos o muy definidos, pero la nueva generación de “bots” son cerebros capaces de entender instrucciones en lenguaje natural, analizar información no estructurada y tomar decisiones por su cuenta.
Por ejemplo, un agente con IA puede revisar bandejas de entrada, interpretar consultas de clientes, extraer datos relevantes de múltiples fuentes y luego actuar – todo ello de forma autónoma y tomando decisiones en tiempo real. Dado que estos agentes son capaces de un razonamiento complejo y autónomo, el software deja de ser solo una herramienta de organización y pasa a alterar fundamentalmente cómo se ejecuta el trabajo .
En la práctica, esto significa que muchas tareas de “servicios” (ventas, soporte, análisis, etc.) pueden ser realizadas de principio a fin por software inteligente. Un agente de IA bien entrenado puede reaccionar a eventos, adaptarse a cambios en el comportamiento del usuario y aprender de la retroalimentación para mejorar continuamente.
El resultado es un software autónomo capaz de ofrecer un servicio consistente. Ya no se trata de añadir un poco de IA a tus aplicaciones, sino de construir sistemas totalmente automatizados que asumen trabajos completos dentro del negocio .
El nuevo paradigma y el potencial del mismo.
Desde la perspectiva tecnológica hoy día ha habido avances importantes en razonamiento, datos sintéticos, uso de herramientas y "agentic scaffolding".
De cara al futuro inmediato, una predicción clave es el auge de los agentes verticales. En definitiva, agentes entrenados de extremo a extremo para poder completar flujos de trabajo muy específicos dentro de un dominio, utilizando técnicas como el aprendizaje por refuerzo con datos sintéticos y de usuario.
La IA está llevando a una era de abundancia, donde la mano de obra de poco valor (a mi pesar… aquí se incluye la programación de poco valor) se vuelve barata y abundante, y el "gusto" o la curación de datos o el conocimiento de negocio se convierte en el activo escaso.
A largo plazo, la visión es la evolución de los "agente swarms" (enjambres de agentes), donde los agentes trabajan juntos, hacia una economía de agentes.
En esta economía, los agentes no solo comunicarán información, sino que transferirán recursos, realizarán transacciones, entenderán la confianza y la fiabilidad, y tendrán su propia economía que funcionará en conjunto con la humana.
Para lograr esta economía de agentes, hay desafíos técnicos importantes. El primero es la identidad persistente El agente debe tener consistencia en su "personalidad", y debe recordar al usuario con el que interactúa, superando las limitaciones actuales... El segundo es el desarrollo de protocolos de comunicación fluidos que permitan la transferencia de información, valor y confianza entre agentes (hay buenos avances por parte de Google y Anthropic aquí). De todos modos, esto último: la confianza, es el punto clave. Aún estamos lejos de tener agentes completamente autónomos sin ser supervisados, pero obviamente es algo que llegará.
Además, la seguridad será aún más crítica en una economía donde las interacciones no son cara a cara; se formará toda una industria alrededor de la confianza y la seguridad en este contexto.
Hay también un cambio de paradigma en esta nueva economía. El uso de agentes significa adoptar un "stochastic mindset" (donde la incertidumbre y la estadística forman parte del servicio), alejándonos del determinismo de la computación tradicional. También implica desarrollar una "management mindset" para entender qué pueden y qué no pueden hacer nuestros agentes. En esencia, la IA nos dará mucha más capacidad de apalancamiento y crecimiento en los negocios pero con significativamente menos certeza.
Es un cambio brutal de mindset en el ecosistema económico tradicional. Habrá que aceptar cierta “incertidumbre” en esta nueva ola de servicios servidos por agentes. Al menos en el corto plazo.
Para emprendedores y CTOs, este cambio representa un potencial de negocio enorme a nivel global.
Pensemos en esto: el mercado mundial de servicios es muchísimo mayor que el de software. Todo aquello que hoy las empresas gastan en producir es el nuevo terreno que la IA puede automatizar. Se estima que la oportunidad de llevar servicios a modelos autónomos de software ronda los 4,6 billones de dólares (trillion en inglés) en los próximos años.
La consultora McKinsey proyecta que la IA generativa podría añadir entre 2,6 y 4,4 billones de dólares anuales en valor económico a nivel mundial al automatizar multitud de casos de uso empresariales .
En otras palabras, el techo de crecimiento para SaS es enorme. Muchos analistas ya lo llaman el “SaaS 2.0” y anticipan que podría superar el impacto que tuvo la primera ola de SaaS en su momento .
Otro aspecto atractivo del modelo SaS es que permite nuevas formas de monetización “por resultado”. Las empresas tradicionales de software suelen estar atadas a modelos de suscripción o licencias, pero un proveedor de SaS puede cobrar directamente en función del valor entregado (por ejemplo, un porcentaje del ahorro logrado por la IA, o una tarifa por caso resuelto satisfactoriamente).
Bret Taylor, ex-CTO de Salesforce, comentaba recientemente que “el futuro venderá outcomes, no herramientas”, y que este enfoque de precios basado en valor entregado dará ventaja a las startups sobre las empresas ancladas en modelos antiguos.
Esto significa que las startups pueden escalar más rápido, al alinearse sus ingresos con el éxito que generan para el cliente. Un servicio autónomo que, digamos, resuelve 100 tickets de soporte al día podría cobrar por ticket resuelto; si mañana resuelve 1000, tanto el cliente como el proveedor se benefician proporcionalmente.
Este esquema win-win es muy atractivo para los clientes (pagan por resultados, no por promesas) y para los emprendedores (crecimiento ligado a performance, no solo a ventas).
Agentes + servicios = un nuevo universo de oportunidades de negocio.
Estamos apenas viendo la punta del iceberg: nuevas startups “AI-first” que ofrecen directamente estos servicios automatizados, hasta empresas tradicionales que pueden reinventar su oferta incorporando SaS, todos pueden participar en este mercado en expansión.
Quienes logren posicionarse antes que el resto con soluciones efectivas podrían capturar una porción de este gigantesco pastel económico. En conclusión, Service-as-Software está llamado a transformar industrias enteras, llevando la promesa de la IA a aplicaciones prácticas que mejoran negocios y la vida diaria. Aquellos emprendedores y líderes tecnológicos que abracen esta tendencia temprana y desarrollen soluciones innovadoras podrían convertirse en los próximos “Steve Jobs”, del mismo modo que lo fueron quienes adoptaron el SaaS en su momento.
Es una invitación a explorar, prototipar y atrevernos a repensar cómo ofrecemos valor: pasando de construir herramientas, a construir servicios autónomos que trabajen para nosotros.
La tecnología ya está lista – la pregunta es qué nuevos servicios inteligentes crearás tú.
¡El momento de arriesgar y probar es ahora! ¡Si tienes alguna idea contáctame y te ayudamos a darle forma!