SaaS: El juego de supervivencia. Todos los ganadores que quedan tienen algo en común

marsbitPublicado a 2026-06-03Actualizado a 2026-06-03

Resumen

El artículo analiza el impacto de la IA en el sector SaaS, destacando cómo está remodelando los modelos de negocio. Tras un periodo de pánico en el mercado ("SaaSpocalypse"), las acciones se han bifurcado: empresas con modelos de precios basados en consumo, como Snowflake y Datadog, han repuntado fuertemente porque la IA genera más demanda de sus servicios (procesamiento de datos, monitorización). Por el contrario, empresas con modelos tradicionales por usuario o tarea, como Intuit, enfrentan presiones directas. Salesforce, en transformación hacia modelos de consumo con su plataforma Agentforce y Flex Credits, ejemplifica el desafío de cruzar esta línea divisoria. La conferencia Build de Microsoft subraya la evolución de la IA hacia "agentes" operativos independientes. La clave para los inversores ahora es distinguir qué empresas se ven alimentadas por la IA y cuáles son desplazadas por ella.

Escrito por: Buscar al Tao para consultar gráficos K, Investigación de la Marea

Hoy, la conferencia anual de desarrolladores de Microsoft, Build, ha comenzado en Fort Mason, San Francisco. El discurso clave de Nadella transmitió un solo mensaje: La IA ya no es una asistente que responde preguntas, ahora es una empleada que hace el trabajo por ti.

Esta conferencia llega en un momento interesante. En los últimos cinco meses, el sector del software en el mercado de valores estadounidense ha vivido un intenso juego de supervivencia.

El mercado le ha puesto nombre a esta masacre: "SaaSpocalypse", el Apocalipsis SaaS. Desde principios de año hasta mediados de mayo, Salesforce cayó un 33%, Intuit casi un 30%, y ni Workday ni Adobe se salvaron. La lógica del pánico es simple: si un agente de IA puede hacer el trabajo de diez personas, las empresas no necesitarán comprar diez licencias de software. Se ha sacado la base del modelo de negocio que sostuvo la industria SaaS durante veinte años: la tarificación por usuario.

Pero la semana pasada, un grupo de personas se levantó repentinamente en el campo de batalla.

El 28 de mayo, Snowflake se disparó un 36.5% en un solo día, marcando su mayor ganancia intradía desde que salió a bolsa. Las acciones de Datadog se duplicaron este año, alcanzando un nuevo máximo histórico el 29 de mayo. Ese mismo día, MongoDB subió un 10%, Palantir un 8%, y los tres principales índices alcanzaron nuevos máximos.

Otro grupo aún está en el suelo. Intuit cayó hasta un 19% tras sus resultados trimestrales. Aunque las ganancias por acción (EPS) de Salesforce superaron las expectativas en un 24%, sus acciones cayeron después de los resultados y aún acumulan una pérdida del 28% en el año.

En el mismo juego de supervivencia, algunos se duplicaron y otros se redujeron a la mitad. ¿Dónde está la diferencia?

El fuego encendido por Snowflake

¿Qué hace que Snowflake pueda encender esta llama? Su modelo de precios.

El núcleo del pánico de mercado en los últimos cinco meses es algo muy concreto: la tarificación por usuario. La lógica es simple: si un agente de IA puede hacer el trabajo de diez personas, las empresas no necesitan diez licencias de software. Atlassian reportó este año su primera disminución histórica en el número de licencias empresariales, este miedo tiene datos reales que lo respaldan.

Snowflake justamente se encuentra en el lado opuesto de este miedo. No cobra por usuario, sino por cuánta potencia de cómputo y procesamiento de datos utilizas. La IA no solo no ha reducido su consumo, sino que está creando demanda de manera frenética: las cuentas de IA en su plataforma pasaron de 9,100 a 13,600 en un trimestre, los ingresos de productos crecieron un 34% interanual, la empresa elevó su guía anual y anunció una compra de potencia de cómputo de AWS por 6 mil millones de dólares.

Datadog cuenta la otra cara de la misma historia. Snowflake demostró que "la IA está alimentando a las plataformas de datos", Datadog demuestra que "la IA está alimentando a las plataformas de monitoreo". Los ingresos del Q1 superaron por primera vez los mil millones de dólares, un crecimiento del 32% interanual, acelerándose por tercer trimestre consecutivo (del 25% al 29% y luego al 32%). La guía anual se elevó a entre 4.3 y 4.34 mil millones de dólares. La lógica es simple: cuantas más cargas de trabajo de IA despliegan las empresas, más cosas necesitan monitorear y depurar, y más rápido gira el medidor de consumo de Datadog. Sus Obligaciones de Rendimiento Restantes (RPO) crecieron un 51% interanual hasta 3.48 mil millones de dólares, mostrando que los clientes no solo están usando, sino firmando contratos a más largo plazo. Sus acciones se duplicaron en el año, alcanzando un nuevo máximo histórico el 29 de mayo.

Una frase puede resumir la lógica de este rebote: La IA está creando más carga de trabajo para ciertas plataformas, no reemplazándolas. Snowflake y Datadog son las dos muestras más claras.

La otra cara del mercado, la misma semana

Si solo miras a Snowflake y gritas "¡las acciones de software se salvaron!", caerás en otra trampa.

Salesforce, que reportó resultados del Q1 la misma semana, cuenta una historia mucho más compleja que la de una "guía débil".

Primero, lo bueno: Ingresos del Q1 de 11.13 mil millones de dólares, un crecimiento del 13% interanual, superando expectativas; EPS ajustado de 3.88 dólares, un 24% por encima de las expectativas de Wall Street de 3.12 dólares; el indicador más crucial, Agentforce (su plataforma de agentes de IA), alcanzó Ingresos Anuales Recurrentes (ARR) de 1.2 mil millones de dólares, creciendo más del 200% interanual. La empresa procesó 380 millones de unidades de trabajo de agentes en un trimestre, 286 billones de tokens de IA. Esto es monetización real de la IA, no solo diapositivas de PowerPoint.

Salesforce incluso está intentando activamente acercarse a un modelo de precios de "consumo". Lanzó "Flex Credits", dejando de cobrar solo por licencia para pasar a cobrar por el volumen de trabajo completado por los agentes. En las diez mayores transacciones del Q1, seis incluyeron Flex Credits desde el principio. Esta empresa está haciendo un esfuerzo desesperado por cruzar la línea divisoria entre "por usuario" y "por consumo".

Ahora, la reacción del mercado: Después de los resultados, las acciones aún cayeron en el mercado extrabursátil. Hasta el viernes pasado, Salesforce seguía bajando aproximadamente un 28% en el año. La razón: la guía del Q2 estuvo ligeramente por debajo de las expectativas más optimistas, y los negocios de Tableau y Commerce Cloud fueron más débiles.

¿Qué indica esto? Que esa línea divisoria es real, pero cruzarla requiere tiempo. El mercado está dispuesto a dar una subida del 36% en un día a empresas que ya están del lado del consumo (Snowflake), pero no otorga crédito a una empresa que está luchando por cruzar (Salesforce). La intención de transformación no equivale a su finalización.

Intuit es otro caso opuesto. Sus acciones cayeron hasta un 19% en la apertura tras sus resultados. Su herramienta TurboTax, basada en tareas y orientada a individuos, es el blanco más directo del miedo a la "sustitución de mano de obra por IA".

La conferencia Build: Tres señales a tener en cuenta

La conferencia Build está en marcha, y hay más elementos dignos de mención de lo esperado.

Señal uno: Microsoft está reduciendo la dependencia de OpenAI.

Project Polaris, anunciado en Build, es el modelo de IA de programación propio de Microsoft, que reemplazará a GPT-4 como motor predeterminado de GitHub Copilot en agosto de este año. Este modelo funciona en el acelerador de IA Maia de Microsoft, lo que significa que Microsoft ha llevado toda la cadena, desde el modelo hasta los chips y las herramientas de desarrollo, bajo su control. La relación entre OpenAI y Microsoft siempre ha tenido fricciones comerciales, dos empresas con intereses superpuestos comparten una base de usuarios. Polaris es la respuesta formal de Microsoft a este problema.

Señal dos: Los agentes ya no son demostraciones, comienzan a formar parte del sistema operativo.

El Modo Agente ya es el modo predeterminado para Office 365 Copilot. Al abrir Word, Excel o PowerPoint, la IA funciona como un "agente", capaz de planificar y ejecutar tareas de múltiples pasos. Windows Agent Framework se ha hecho de código abierto (licencia MIT), Windows Agent Store ofrece un 85% de participación a los desarrolladores, y Adobe y Zoom ya son los primeros socios. Las palabras exactas de Nadella fueron: la IA pasó de ser un "asistente sincrónico" a un "colega asincrónico, capaz de ejecutar de forma independiente tareas de largo plazo que abarcan múltiples dominios".

Señal tres: El contrato del Pentágono de 9.7 mil millones de dólares.

Justo un día antes de Build, el Pentágono anunció un contrato de consolidación de software de 9.7 mil millones de dólares durante cinco años, que unificará las suscripciones de Microsoft 365 dispersas entre varios departamentos militares, agencias de inteligencia y la Guardia Costera en un solo acuerdo. Este dinero no es un gasto nuevo, es una renegociación de compras previamente dispersas. Pero la señal que envía es clara: para el mayor comprador individual de software del mundo, el modelo de licencias de Microsoft no solo no se ha debilitado por la IA, sino que se ha consolidado aún más.

¿Cómo se dibuja exactamente esa línea divisoria?

Volviendo a la pregunta central. ¿A quién ha recompensado este rebote y a quién ha ignorado?

Podemos dividir las empresas de software en cuatro categorías:

Primera categoría: Plataformas de consumo. Ejemplos son Snowflake, Datadog, MongoDB, el negocio en la nube de Oracle. La IA crea más demanda de procesamiento de datos, monitoreo y cómputo, y sus medidores de consumo giran más rápido. Datadog merece una mención especial, su tasa de crecimiento se está acelerando, del 25% al 29% y al 32%, algo extremadamente raro en empresas SaaS de gran tamaño, siendo el ganador central de este rebote.

Segunda categoría: Capas de canalización y plataforma. Ejemplos son Microsoft y Palantir. La IA se vende a las empresas "a través de ellas", ganan dinero con comisiones por canalización y barreras de datos. El contrato de 9.7 mil millones de dólares del Pentágono con Microsoft, Copilot Studio, Azure AI Foundry, todo refuerza esta posición.

Tercera categoría: Empresas de flujo de trabajo en transición. Ejemplos son ServiceNow y Salesforce. Su modelo tradicional es por usuario, pero están migrando hacia modelos de precios basados en valor/consumo. Los Flex Credits de Salesforce son ese intento. Este tipo de empresas ya ha recuperado parte del terreno, pero el mercado aún espera que demuestren que la velocidad de transformación es lo suficientemente rápida.

Cuarta categoría: Empresas por usuario/por tarea bajo presión directa. Ejemplos son Intuit, Workday, Adobe, DocuSign. La IA está reemplazando a los objetos de sus servicios (preparadores de impuestos, diseñadores, procesos manuales en la firma). Estas empresas enfrentan la presión más directa, y su divergencia es más marcada, requiriendo un análisis caso por caso de los datos de licencias.

¿Qué seguir de cerca a continuación?

El pico del pánico ha pasado, pero esto no es una señal para comprar a ciegas. Tres cosas merecen seguimiento continuo:

Primero, si la línea divisoria se expande o se contrae. ¿Se extenderá el rebote desde las plataformas de consumo hacia aquellas empresas que puedan aportar pruebas sólidas de que "la IA aumenta el valor por licencia"? Si se expande, significa que el sector en general se está recuperando; si se queda solo en empresas como Snowflake, significa que el mercado solo ha adoptado un criterio de selección más estricto.

Segundo, si los Flex Credits y Agentforce de Salesforce pueden seguir acelerándose. Esta es la muestra individual más grande de si "las empresas por usuario pueden cruzar la frontera con éxito". Un ARR de 1.2 mil millones de dólares demuestra la dirección, pero el lastre de Tableau y Commerce Cloud muestra que el negocio antiguo aún consume el impulso de la transformación. En el próximo informe de resultados (2 de septiembre), observar si el ARR de Agentforce puede superar los 1.5 mil millones, y la proporción de Flex Credits en los nuevos contratos.

Tercero, los datos de adopción empresarial de Copilot de Microsoft tras Build. Una vez que el Modo Agente se convierte en predeterminado, los cambios en el número de licencias pagadas y el consumo de tokens validarán directamente la hipótesis central: si "los agentes están alimentando los ingresos de la plataforma o reemplazando las licencias humanas".

El mercado ha pasado de "¿la IA matará al software?" a la fase de discriminación de "¿a quién alimenta la IA y a quién devora?". Ver claramente dónde está esa línea divisoria es más importante que perseguir cualquier subida.

Este artículo es un análisis independiente de Investigación de la Marea basado en información pública. Las acciones y opiniones mencionadas son solo para fines de investigación y referencia, y no constituyen ningún consejo de inversión. El mercado tiene riesgos, las decisiones deben ser independientes.

Fuentes de datos: Resultados Q1 FY2027 de Snowflake · Resultados Q1 FY2027 de Salesforce y presentaciones ante la SEC · Anuncios oficiales de Microsoft Build 2026 · Resumen de ChatForest Build 2026 · CNBC · Reuters · Seeking Alpha

Preguntas relacionadas

Q¿Cuál es el punto principal que diferencia a las empresas SaaS que han superado la 'SaaSpocalypse' de las que no?

AEl punto principal es su modelo de precios. Las empresas que han prosperado, como Snowflake y Datadog, tienen un modelo basado en el consumo (pago por el uso de datos, cómputo o monitorización), que se ve impulsado por la IA. Las que han caído, como Intuit, dependen del modelo tradicional por usuario/per ciso, que la IA amenaza al poder automatizar tareas y reducir la necesidad de licencias individuales.

Q¿Por qué las acciones de Snowflake y Datadog han tenido un rendimiento tan fuerte según el artículo?

APorque su modelo de negocio basado en el consumo se beneficia directamente de la IA. Snowflake cobra por el volumen de datos procesados, y la IA genera más datos. Datadog cobra por monitorización, y los complejos sistemas de IA requieren más supervisión. La IA no reemplaza su servicio, sino que aumenta la demanda del mismo, acelerando sus ingresos.

Q¿Qué intenta hacer Salesforce para adaptarse a la nueva era de la IA y por qué el mercado no ha reaccionado positivamente a pesar de sus buenos resultados?

ASalesforce está intentando migrar hacia un modelo de precios de consumo con su producto 'Flex Credits', que cobra por el trabajo realizado por sus agentes de IA (Agentforce), no solo por usuario. Aunque Agentforce crece rápidamente, el mercado aún la ve como una empresa en transición cuyo negocio principal tradicional (por usuario) sigue bajo presión. El mercado premia a las empresas que ya están plenamente en el lado del consumo y espera ver pruebas más sólidas de que la transformación de Salesforce es completa y rápida.

QSegún el artículo, ¿qué tres señales clave se destacaron en la conferencia Microsoft Build 2026?

A1) Reducción de la dependencia de OpenAI: Microsoft presentó su modelo propio, Project Polaris, para reemplazar a GPT-4 en GitHub Copilot. 2) Los agentes de IA se integran como parte del sistema operativo: El 'Agent Mode' es el predeterminado en Office 365 y Microsoft abrió su framework para desarrolladores. 3) Contrato de 9,700 millones de dólares con el Pentágono: Consolida suscripciones de Microsoft 365 en el mayor comprador de software, fortaleciendo su modelo por usuario/per ciso en ese sector.

Q¿En qué cuatro categorías clasifica el artículo a las empresas de software en el contexto de la IA y cuáles son sus ejemplos?

A1) Plataformas de consumo: Se benefician del mayor uso generado por la IA. Ejemplos: Snowflake, Datadog, MongoDB. 2) Capa de canal y plataforma: Venden o facilitan el acceso a la IA. Ejemplos: Microsoft, Palantir. 3) Empresas de flujo de trabajo en transición: Migran del modelo por usuario al de consumo/valor. Ejemplos: Salesforce, ServiceNow. 4) Empresas bajo presión directa por usuario/tarea: La IA amenaza directamente a sus usuarios finales. Ejemplos: Intuit, Workday, Adobe, DocuSign.

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