“El SaaS está muerto”.
“El futuro es Service as Software”.
“Las empresas dejarán de pagar por personas y empezarán a pagar por resultados”.
Como ocurre con muchas afirmaciones alrededor de la inteligencia artificial, hay una idea importante mezclada con bastante exageración.
No creo que un modelo vaya a desaparecer un día para ser reemplazado por otro. El cambio que me interesa es más profundo y, al mismo tiempo, más fácil de explicar:
Durante años vendimos acceso al software. Ahora empezamos a vender trabajo realizado por software.
Esa diferencia puede transformar cómo se construyen y cobran los productos, cómo funciona el outsourcing, qué significa productividad y qué responsabilidad asume un proveedor.
Qué vendía realmente el SaaS
Antes de la nube, normalmente comprábamos una licencia, instalábamos un programa y esperábamos la siguiente versión.
El modelo de Software as a Service cambió esa relación. En lugar de comprar una copia, pagábamos una suscripción mensual o anual para acceder a un producto actualizado continuamente.
Muchas veces la unidad económica era sencilla:
cantidad de usuarios × precio por usuario y por mes
El modelo funcionó extraordinariamente bien porque produjo ingresos recurrentes y previsibles. También respondía a una realidad del trabajo.
Había una persona ejecutando una tarea y una herramienta ayudándola:
- El CRM ayudaba al vendedor.
- La plataforma de soporte ayudaba al agente.
- El software de diseño ayudaba al diseñador.
- El entorno de desarrollo ayudaba al programador.
La empresa compraba acceso a una herramienta. Las personas seguían realizando el trabajo.
Cuando el software deja de limitarse a ayudar
La IA generativa y los agentes introducen algo diferente.
El sistema ya no se limita a mostrar información o facilitar una operación. Puede interpretar una solicitud, consultar datos, utilizar herramientas, tomar parte de una decisión y completar una tarea que antes ejecutaba una persona.
No hace falta antropomorfizarlo. El software no se convierte en un trabajador humano. Pero empieza a ejecutar actividades que forman parte del mercado del trabajo.
Por eso cambia la pregunta de compra.
Antes era:
“¿Cuánto pagaría por una herramienta que permite que mi equipo trabaje mejor?”
Ahora puede ser:
“¿Cuánto pagaría para que este trabajo quede hecho?”
Ese es el cambio central: de vender acceso a vender ejecución.
El ejemplo del soporte al cliente
Imaginemos una empresa con cien personas en atención al cliente. Bajo un modelo tradicional, cien agentes humanos podían significar cien licencias de una plataforma de soporte.
Ahora el producto incorpora un agente de IA que resuelve automáticamente una parte de las consultas. La empresa quizá necesita menos personas para atender los casos repetitivos y mantiene especialistas humanos para excepciones, supervisión y conversaciones sensibles.
El software produce más valor, pero el proveedor podría cobrar menos si depende únicamente del número de usuarios humanos.
Cuanto mejor funciona la automatización, menos asientos necesita el cliente.
Por eso aparecen otras unidades de cobro. Salesforce, por ejemplo, combina licencias con precios por conversación y consumo asociado a acciones de agentes. No es el abandono total de la suscripción: es una señal de que una única métrica ya no alcanza.
El producto empieza a decir:
“No me pagues solamente para que tu equipo pueda usarme. Pagame también por el trabajo que ejecuto.”
La unidad económica está cambiando
Todo modelo de negocio necesita alguna unidad que represente aproximadamente qué compra el cliente.
En SaaS fue muchas veces el usuario mensual. En infraestructura pueden ser almacenamiento, solicitudes u horas de cómputo. En consultoría suelen ser horas, días o personas.
Los agentes permiten medir otras unidades:
- Una conversación resuelta.
- Una factura procesada.
- Un documento revisado.
- Una llamada atendida.
- Una tarea completada.
- Una migración realizada.
- Una acción ejecutada.
- Un resultado verificable.
La pregunta deja de ser únicamente cuántas personas usan el producto y pasa a incluir cuánto trabajo realiza.
No todas esas unidades representan valor de la misma manera. Contar acciones puede incentivar actividad innecesaria; contar resultados exige definirlos y verificarlos. Pero ambas se acercan más a la ejecución que una licencia por asiento.
El software empieza a competir con los servicios
Pensemos en un sistema contable.
Si ayuda a contadores a realizar conciliaciones, compite contra otras herramientas y se paga desde un presupuesto tecnológico.
Si realiza una parte importante de las conciliaciones, también puede compararse con empleados internos, una empresa de outsourcing o un estudio contable.
El software comienza a competir por presupuestos operativos y de servicios, no solamente por presupuesto de tecnología.
Ese es uno de los motivos por los que la idea resulta tan atractiva para empresas e inversores. El mercado del trabajo es mucho mayor que el mercado del software. Un producto capaz de capturar una parte del valor asociado a la ejecución puede justificar un precio muy superior al de una herramienta auxiliar.
Pero para capturarlo necesita demostrar que el trabajo fue realizado correctamente.
El problema de facturar esfuerzo
La misma tensión aparece en el outsourcing y la consultoría.
Una parte importante de la industria vende capacidad mediante staff augmentation: el cliente necesita cinco desarrolladores y el proveedor integra cinco personas a su equipo durante un tiempo.
El modelo sigue siendo útil. Hay proyectos inciertos, sistemas complejos y organizaciones que necesitan ampliar temporalmente su capacidad.
Sin embargo, cuando el proveedor factura horas, la IA puede invertir sus incentivos.
Imaginemos dos consultoras:
- Una necesita diez personas durante seis meses.
- Otra utiliza agentes, automatización y mejores procesos para entregar lo mismo con cinco personas en tres meses.
La segunda es más eficiente, pero puede facturar menos si ambas cobran exclusivamente por esfuerzo.
La IA no inventó este problema. Las horas facturables siempre tuvieron una relación imperfecta con el valor. Lo que hace es amplificar la diferencia.
Si las mejoras de productividad son grandes, resulta cada vez más difícil usar el esfuerzo como única aproximación al precio.
De vender personas a vender una máquina de producción
Esto no significa que el staff augmentation vaya a desaparecer.
Sí puede debilitarse la idea de que más personas implican automáticamente más valor.
Una empresa de servicios podría ofrecer determinada capacidad de ingeniería y sostenerla con una combinación de:
- Desarrolladores y especialistas.
- Agentes de programación.
- Generación y ejecución automática de pruebas.
- Revisiones especializadas.
- Plataformas internas.
- Sistemas de despliegue y observabilidad.
- Procesos y propiedad intelectual propios.
El cliente no compra cada pieza por separado. Compra la capacidad de esa máquina para producir.
La empresa deja de parecerse solamente a un intermediario de talento y se acerca a una fábrica de conocimiento compuesta por humanos, agentes, herramientas y procesos.
Cuando cobra por capacidad o por un entregable, mejorar esa máquina puede aumentar su margen. La eficiencia deja de castigarla.
El atractivo y la dificultad de cobrar por resultados
El extremo de esta transición consiste en vender directamente el resultado:
- La migración terminada.
- Mil solicitudes resueltas.
- Cien documentos procesados correctamente.
- Una aplicación funcionando bajo condiciones definidas.
El modelo parece ideal porque alinea incentivos. El proveedor gana al ser eficiente y el cliente paga por lo que necesita.
La dificultad está en definir qué cuenta como resultado.
Si un agente contacta cien prospectos y uno compra, ¿produjo la venta el agente, la publicidad, el vendedor, el precio o una necesidad que ya existía?
Los resultados empresariales suelen tener múltiples causas. También pueden aparecer con retraso, depender de datos del cliente o quedar fuera del control del proveedor.
Además, cobrar por resultado transfiere riesgo. Si la ejecución cuesta dinero pero el criterio final no se cumple, el proveedor puede no cobrar.
Por eso probablemente veremos modelos híbridos:
- Una suscripción base más consumo.
- Licencias más acciones.
- Precio fijo más incentivos por resultado.
- Capacidad contratada con niveles de servicio.
- Pago por tarea cuando la tarea puede verificarse.
No existe una única métrica correcta para todos los productos.
SaaS no está muriendo
Cobrar una suscripción sigue teniendo sentido para editores, herramientas de diseño, plataformas de colaboración, sistemas de gestión y muchos otros productos.
Incluso un producto con agentes puede combinar acceso, consumo y resultados.
Lo que pierde universalidad es esta suposición:
“El valor del software depende de cuántas personas entran a utilizarlo.”
Un producto utilizado por diez personas puede realizar el trabajo que antes requería cien. Si cobra únicamente por esos diez usuarios, su precio puede quedar desconectado del valor que produce.
La pregunta importante no es si el SaaS murió.
Es esta:
“¿Qué unidad representa mejor el valor que este software entrega?”
Cuando vendés trabajo, vendés confiabilidad
Si el producto vende acceso, la experiencia de usuario es central: interfaz, onboarding, funciones, adopción y renovación.
Si vende trabajo terminado, aparecen otras exigencias:
- ¿El trabajo está bien hecho?
- ¿Puede demostrarse?
- ¿Existe trazabilidad?
- ¿Qué ocurre cuando falla?
- ¿Quién revisa las excepciones?
- ¿Cuándo interviene una persona?
- ¿Qué permisos recibe el agente?
- ¿Cómo se corrige una acción incorrecta?
Observabilidad, evaluaciones, controles, auditoría, seguridad y supervisión humana dejan de ser complementos técnicos. Forman parte del producto que el cliente compra.
No alcanza con colocar un chatbot sobre una aplicación existente. Entregar ejecución exige diseñar un sistema operacional confiable.
Cuando vendés trabajo, también vendés responsabilidad
Si una empresa vende una calculadora y el usuario introduce un dato equivocado, la frontera de responsabilidad es relativamente clara.
Si vende un agente que procesa pagos, aprueba solicitudes, envía contratos o modifica sistemas, esa frontera cambia.
El proveedor ya no entrega solamente una herramienta. Participa en la ejecución y, por lo tanto, debe asumir una parte mayor de la responsabilidad sobre errores, controles y recuperación.
No es coherente promocionar agentes como trabajadores cuando se vende su capacidad y tratarlos como herramientas neutrales cuando algo sale mal.
La confianza comercial dependerá de contratos, garantías, límites, evidencia y mecanismos de reparación compatibles con el nivel de autonomía ofrecido.
La productividad del desarrollador también cambia
Durante mucho tiempo imaginamos la productividad de un desarrollador como su capacidad personal para programar y resolver problemas.
Con agentes, una persona puede operar un sistema de producción mayor:
- Diseña un flujo que genera pruebas.
- Coordina agentes que revisan aspectos distintos.
- Define cómo se produce y valida documentación.
- Supervisa varias tareas en paralelo.
- Decide qué necesita intervención humana.
La pregunta deja de ser solamente cuántas líneas puede escribir o cuántos programadores reemplazará la IA.
Pasa a ser cuánta capacidad productiva puede dirigir responsablemente una persona con estos sistemas.
El desafío para el outsourcing
Una consultora cuya ventaja principal consiste en ofrecer muchos desarrolladores a menor costo seguirá enfrentando competencia por salarios, pero también una presión nueva.
Si la cantidad de personas deja de determinar directamente la producción, empiezan a pesar más:
- La calidad del sistema de entrega.
- El conocimiento del dominio.
- La infraestructura de agentes.
- Los procesos de validación.
- Las herramientas internas.
- La propiedad intelectual acumulada.
- La responsabilidad que el proveedor acepta.
El arbitraje salarial no desaparece, pero pierde importancia relativa frente a la capacidad de producir resultados confiables.
Las empresas que conviertan su experiencia en una máquina de producción pueden capturar el beneficio de la automatización. Las que continúen vendiendo únicamente horas tendrán que explicar por qué la eficiencia no debe reducir su facturación.
Software y servicios empiezan a fusionarse
Durante décadas mantuvimos una frontera clara: las empresas de software construían productos y las empresas de servicios vendían trabajo.
Cuando el software hace trabajo, la separación se vuelve borrosa.
Una empresa SaaS empieza a asumir características de un servicio: ejecución, supervisión, garantías y responsabilidad. Una consultora que construye agentes, plataformas y automatizaciones internas empieza a parecerse a una empresa de producto.
Es probable que veamos organizaciones híbridas que combinan software, humanos, agentes, operaciones y servicios dentro de una misma oferta.
Esa fusión puede ser más importante que cualquier nuevo acrónimo.
El verdadero cambio
No sabemos cuál será el modelo ganador porque probablemente no exista uno solo.
Seguirán existiendo suscripciones, licencias, consumo, staff augmentation, precio fijo y contratos por horas. A ellos se sumarán pagos por acciones, tareas y resultados, además de muchas combinaciones.
La dirección que vale la pena observar es otra.
El software deja de limitarse a decir:
“Acá tenés una herramienta.”
Y empieza a decir:
“Decime qué necesitás hacer.”
Cuando eso ocurre, cambia la unidad de valor, el producto, el mercado y la responsabilidad.
Durante décadas construimos software para que las personas hicieran cosas. Ahora empezamos a construir software que hace cosas.
No es la muerte del SaaS.
Es el comienzo de una relación diferente entre software y trabajo.
Referencias
- Salesforce, precios de Agentforce por licencia, conversación y consumo.
- Deloitte, SaaS meets AI agents.
- AWS, guía sobre precios basados en resultados para IA agéntica.
Este artículo nació de una reflexión sobre SaaS, outsourcing y cómo los agentes cambian la economía del software. Podés ver el video original en YouTube.