El término ya circula por todos lados: SaaSpocalypse. Los mercados públicos castigan las valoraciones de empresas SaaS, los titulares anuncian que los AI agents van a reemplazar el software como lo conocemos, y más de un founder se ha despertado a las 3am preguntándose si su empresa tiene fecha de vencimiento.
Hace unos días, en nuestro BTV Talks, conversamos sobre este tema con Fernando Moncayo, cofundador de Inspectorio, y Sebastián Barriga, GP de Milemark•Capital. Desde ángulos distintos, uno construyendo software empresarial a escala global y el otro invirtiendo en AI y deep tech, ambos llegaron a una idea parecida: el SaaS no está muerto. Lo que está muriendo, y rápido, es el SaaS mediocre.
Ese matiz importa. Porque no estamos viendo una desaparición del software, sino una depuración. Y, como suele pasar en momentos de cambio tecnológico, el riesgo no está distribuido de manera uniforme.
Una de las distinciones más útiles que surgió en la conversación fue esta: no todo producto SaaS enfrenta el mismo nivel de riesgo frente a AI.
Lo que hoy está más expuesto es una categoría bastante específica: el SaaS transaccional, aislado, sin efectos de red y fácilmente replicable. Productos que resuelven un flujo de trabajo puntual, pero que no generan interdependencias, no acumulan inteligencia con el tiempo y no mejoran materialmente con cada nuevo cliente. En esos casos, sí es razonable pensar que dos o tres agentes bien configurados pueden reemplazar buena parte del valor del producto.
La implicación para founders es incómoda, pero útil: el miedo puede ser válido, pero el diagnóstico tiene que ser preciso. No todo está en riesgo por igual. Lo que se está volviendo prescindible no es “el SaaS” en abstracto, sino una versión de software que ya venía mostrando poca profundidad defensiva.
Si antes la transformación digital consistía, en gran parte, en hacer lo mismo de siempre, pero más rápido y con menos personas, ahora la expectativa es distinta. Ya no basta con ejecutar procesos: los sistemas también tienen que aprender, experimentar y mejorar.
Ese cambio eleva la barra de lo que un cliente espera de un producto de software. Un sistema que incorpora inteligencia no solo automatiza una tarea; también acumula aprendizaje con cada interacción. Un agente de voz que reduce el no-show en clínicas, por ejemplo, no solo llama a pacientes: prueba mensajes, tonos y momentos, y aprende cuáles funcionan mejor. El segundo cliente ya no recibe el producto desde cero, sino una versión que llega con más contexto y mejores hipótesis.
Como planteó Sebastián Barriga, el momento actual no se entiende bien como “la muerte del software”, sino como una elevación de la vara de inteligencia que el software tiene que demostrar. Eso cambia el value proposition de un SaaS bien construido: el tiempo para demostrar valor se comprime, y la ventaja competitiva puede profundizarse con cada nuevo usuario.
Si hay una idea que apareció con fuerza en la conversación, es que el futuro del SaaS depende menos de la interfaz o del workflow en sí, y más de qué datos puede capturar la empresa y cómo esos datos fortalecen el producto con el tiempo.
Fernando Moncayo describió esto en Inspectorio con una idea poderosa: silent collaboration. Cada nuevo cliente que entra a la plataforma hace que el sistema sea más útil para los demás, porque muchas marcas, retailers, proveedores y fábricas están conectados dentro del mismo ecosistema. Ningún cliente comparte información sensible de manera directa, pero el sistema colectivo se vuelve más preciso y más valioso con cada nuevo dataset incorporado.
Ahí hay una diferencia crítica entre un modelo generalista y una solución vertical con años de datos de dominio. Cuando una empresa ha construido un corpus propio, en una industria compleja, con relaciones profundas y contexto operativo real, el nivel de accuracy que puede alcanzar se vuelve muy difícil de replicar desde cero. Predecir un retraso logístico, detectar un proveedor de alto riesgo o identificar patrones operativos relevantes no depende solo del modelo; depende del acceso acumulado a datos que otros no tienen.
Desde el ángulo inversor, la pregunta cambia también. Ya no se trata solo de si la empresa tiene un buen modelo de pricing o un producto bien diseñado. La pregunta más importante es si tiene acceso a información que otros no pueden capturar fácilmente. Eso puede venir de hardware, sensores, procesos propietarios o años de relaciones en un vertical específico. Lo que parece cada vez menos defendible es construir algo horizontal desde el día uno sin una fuente clara de diferenciación.
Otro punto relevante fue la discusión sobre el pricing por asiento. Ese modelo no va a desaparecer por completo; en algunos contextos sigue siendo una buena aproximación al tamaño del cliente o al valor capturado. Pero cada vez cuesta más sostenerlo como lógica única.
La razón es simple: los clientes, muchas veces usando su propia AI para evaluar herramientas y comparar propuestas, van a exigir una relación más clara entre lo que pagan y el valor que reciben. Por eso ganan terreno modelos como usage-based, consumption-based o outcome-based pricing.
La lección de fondo, sin embargo, va más allá del mecanismo. El pricing es el vehículo de intercambio de valor, no el destino. Si el valor es real, visible y repetible, el modelo se puede ajustar. Si el valor no está claro, ningún esquema de pricing va a corregir ese problema.
Para quienes están construyendo una empresa de software hoy, la conversación se puede traducir en tres preguntas bastante concretas:
¿Tienes acceso a datos que nadie más puede capturar?
¿Cada nuevo cliente hace que tu producto sea más valioso para los demás?
¿Puedes demostrar el ROI de forma clara y repetible?
Si las tres respuestas son sí, entonces el “apocalipsis” probablemente no es una amenaza existencial, sino una oportunidad. El mercado está subiendo la barra, castigando lo mediocre y abriendo espacio para productos con más inteligencia, más profundidad y más capacidad de generar valor real.
Si alguna de esas respuestas es no, el momento para repensar el producto es ahora. No el próximo trimestre.
Este post es parte de nuestra serie BTV Talks, donde traemos conversaciones de founders, advisors e inversores de nuestra comunidad al resto del ecosistema.
