SaaS no está muerto, pero se ha vuelto irrelevante

Por: Luis Mendiola. Profesor de Finanzas de ESAN Graduate School of Business.

Durante más de dos décadas, el software como servicio (SaaS) fue la promesa cumplida de la eficiencia digital: aplicaciones modulares, escalables, facturadas por suscripción y accesibles desde la nube. Salesforce, Zoom, Notion, Slack: todo un ecosistema que transformó la forma en que las empresas operan, innovan y colaboran. Pero el mercado se ha cansado. Los inversionistas piden márgenes, no historias. Y la IA —específicamente la IA agéntica— no solo ha desplazado al SaaS del centro del escenario: ha cambiado por completo las reglas del juego.

Mientras el modelo SaaS se centraba en proveer herramientas, la IA agéntica busca ejecutar tareas. Un SaaS te da un CRM; un agente te consigue al cliente. La diferencia no es menor: no hablamos de una evolución, sino de una ruptura. En lugar de aplicaciones verticales y cerradas, ahora emerge un tejido de agentes autónomos que colaboran, aprenden, se adaptan y, sobre todo, actúan con autonomía. Microsoft lo entendió rápido: Copilot ya no es una funcionalidad, es un asistente que transforma toda la experiencia de uso. OpenAI lo llevó al extremo: su tienda de agentes ofrece “microempresas” que trabajan 24/7 por un fee marginal.

¿Y el SaaS? Se convierte en commodity. Se disuelve. Pasa a ser “una API”: una capa de ejecución que los agentes usan cuando la necesitan. No más onboarding, no más entrenamiento, no más dashboards: la interfaz es el agente, no el humano.

Este cambio tiene implicancias financieras profundas. Para las grandes empresas tecnológicas, el modelo agéntico plantea un desafío de monetización. Las métricas tradicionales —MRR (Monthly Recurring Revenue), CAC (Customer Acquisition Cost), NRR (Net Revenue Retention)— se vuelven insuficientes en arquitecturas donde el valor se genera no por suscripción, sino por resolución de tareas. En un entorno donde cada agente puede trabajar por tokens o centavos por ejecución, ¿cómo se calcula el valor del negocio? ¿Cómo se construye una hoja de balance?

El capital riesgo, acostumbrado a jugar con múltiplos sobre ingresos recurrentes, está obligado a repensar su lógica. Como señala el análisis de Bain, el unit economics ya no es lineal: la elasticidad computacional cambia la relación entre ingresos y costos, y el tiempo de vida del cliente se redefine a nivel de tareas, no de contratos. En este nuevo orden, lo que vale no es cuántos usuarios tienes, sino cuántos problemas resuelves por segundo.

Y, sin embargo, aquí es donde aparece una ventana de oportunidad inesperada para América Latina. Especialmente para países como el Perú, donde más del 95 % del tejido empresarial está compuesto por pequeñas y microempresas, con bajo acceso a capital, escasa formalización digital y necesidades operativas desatendidas.

En el modelo SaaS tradicional, muchas de estas empresas quedaban fuera del juego: el costo de suscripción, la curva de aprendizaje y la necesidad de personal técnico eran barreras infranqueables. Con agentes autónomos, todo eso desaparece. Una bodega en Piura podrá acceder a un agente que gestione su inventario, negocie precios con proveedores y hasta redacte sus reportes contables, sin necesidad de entender cómo funciona un ERP.

Lo interesante no es solo la automatización, sino la posibilidad de ofrecer “capacidades empresariales” como servicio. No software, sino inteligencia contextual empaquetada en agentes económicos. Esto, combinado con pagos fraccionados por uso y modelos freemium financiados por datos o interoperabilidad, democratiza el acceso a la productividad digital como nunca antes.

Para el Estado, también hay una oportunidad clara. En lugar de diseñar costosos programas de capacitación en software, puede subsidiar agentes entrenados para sectores específicos: agricultura, turismo, manufactura ligera. El gasto público no se va en licencias, sino en inteligencia productiva.

Claro, todo esto no está exento de riesgos. La informalidad puede amplificarse si los flujos económicos no están trazados. La concentración de poder en pocas plataformas de agentes puede replicar —o incluso empeorar— los monopolios digitales del modelo SaaS. Y el riesgo reputacional ante decisiones automatizadas equivocadas es real.

Pero postergar esta discusión sería un error. La IA agéntica no es una moda: es un nuevo paradigma de producción, distribución y captura de valor. El mercado ya lo entiende: mientras los múltiplos de las empresas SaaS colapsan, los fondos comienzan a migrar hacia startups que no prometen software, sino resultados.

No, el SaaS no está muerto. Pero en el mundo de la IA agéntica, ser simplemente un software ya no alcanza. Ahora, la pregunta es otra: ¿estás creando herramientas o estás creando agentes que resuelven problemas?

Y si estás en el Perú —o en cualquier otro país emergente con un ecosistema empresarial fragmentado y subdigitalizado— este es el momento de adelantarte. No necesitas el último CRM; necesitas un agente que te ayude a vender más. Y eso, por primera vez, está al alcance de cualquiera.