Compilado y editado por: Deep Tide TechFlow
Invitado: Nico
Título original: Acciones de software Saas en la pesadilla de la IA: CRM vs NOW vs SNOW, ¿cuál es la verdadera oportunidad de duplicación erróneamente vendida? Una explicación de 10.000 caracteres sobre la próxima ola de oportunidades en acciones de software.
Fuente del podcast: Nico Frontera Alpha
Fecha de emisión: 21 de mayo de 2026
Introducción editorial
En los últimos seis meses, Wall Street resumió una fuerte caída con el término "Apocalipsis SaaS". Salesforce, ServiceNow y Snowflake han caído a la mitad desde sus máximos. El modelo de concentración de J.P. Morgan muestra que las posiciones institucionales en el sector de semiconductores se han disparado al 99.3%, mientras que en el sector de software son solo del 22.8%, mostrando un desgarro emocional histórico. En este punto, el inversionista Nico ofrece un juicio contrario a la narrativa predominante: la IA no va a matar a la industria del software, sino que está eliminando a las empresas que solo venden interfaces funcionales y recompensando a aquellas que venden infraestructura y gobernanza de plataforma. Aunque la perspectiva del sector de software no es tan fuerte como la del hardware, ofrece mejor relación riesgo-recompensa y valor.
La parte más valiosa de este programa es la descomposición de las tres empresas bajo el mismo marco de evaluación: Salesforce (PER prospectivo 13–14x, flujo de caja libre de $144B, autorización de recompra de $500B) es la opción del "margen de seguridad"; ServiceNow (narrativa de Torre de Control de IA, respaldo de Jensen Huang por tercer año consecutivo) es la opción de "narrativa de IA más clara"; y Snowflake (tarificación por uso, RPO +42% interanual, pero aún con pérdidas GAAP) es la opción de "alto riesgo y alta elasticidad". El 27 de mayo, Salesforce y Snowflake publicarán resultados el mismo día, seguidos de cerca por la conferencia anual de Snowflake y la conferencia Build de Microsoft. Estos catalizadores constituirán la ventana de observación más directa a corto plazo.
Citas destacadas
"Apocalipsis SaaS" y polarización extrema del sentimiento de mercado
- "El sector de software ha sido destrozado. No es un problema de una sola empresa, sino que todo el sector de software ha sido sentenciado a muerte por el mercado."
- "El modelo de concentración de J.P. Morgan muestra que la concentración de posiciones institucionales en el sector de semiconductores ha aumentado al 99.3%, mientras que en el sector de software es solo del 22.8%. Es un desgarro emocional de nivel histórico."
- "La buena noticia sobre el hardware es que todo el mundo ya ha comprado, ya está valorado por el mercado; y la mala noticia sobre el software es que también se ha vendido casi todo, dejando espacio para un rebote alcista. En los próximos 3 meses, si solo se mira la fortaleza sectorial, el hardware será sin duda más fuerte; pero si se observa el potencial alcista, la relación riesgo-recompensa y el valor, el software podría ser mejor."
Impacto de la IA en el modelo de negocio SaaS
- "Muchas interfaces funcionales en las que las empresas SaaS basaban sus tarifas, ahora se pueden crear prototipos funcionales en un tiempo extremadamente corto usando IA, sin necesidad de experiencia en programación. Lo que realmente preocupa al mercado es que la escasez y la ventaja competitiva de la capa funcional SaaS se están desmoronando."
- "Si un Agente de IA puede hacer el trabajo de 10 personas, una empresa que antes necesitaba comprar 1000 cuentas, ahora solo necesita 100. Esto es lo que Wall Street llama recientemente compresión de asientos (Seat compression)."
- "Los Agentes no necesitan UI, ni tableros, ni interfaces bonitas; solo necesitan datos y APIs. Esto significa que el software SaaS está siendo atacado por la IA, pasando de ser la principal entrada al flujo de trabajo empresarial, a convertirse en un backend de almacenamiento de datos."
Transformación y valoración de Salesforce
- "Comprar Salesforce no es esencialmente apostar por una historia de alto crecimiento con una valoración de varias decenas de veces, ni apostar a que finalmente logrará una transformación exitosa hacia la IA. Se trata de sopesar el valor intrínseco frente al precio real. Actualmente se encuentra en una posición relativamente infravalorada."
- "Agentforce cambia la lógica de tarificación de [por persona] a [por tarea]. Los ingresos pasados estaban vinculados al número de empleados; los ingresos futuros estarán vinculados al volumen total de trabajo. Siempre que la lógica de tarificación por tarea funcione, Salesforce podrá hacer una transición suave de una economía de asientos a una economía de tareas."
- "La mayor amenaza a medio y largo plazo para Salesforce es Dynamics 365 de Microsoft más Copilot. Si en el futuro los vendedores ni siquiera abren Salesforce, sino que permiten que Copilot actualice automáticamente los registros de clientes en Outlook o Teams, Salesforce podría pasar de ser una entrada de trabajo a degradarse a una base de datos de backend."
Estrategia de Torre de Control de IA de ServiceNow
- "ServiceNow no busca crear otro ChatGPT, sino convertirse en la capa de gobernanza, orquestación y ejecución para Agentes de IA empresariales. No importa qué IA use una empresa, siempre que esa IA entre en los flujos de la empresa, acceda a sus sistemas y ejecute sus tareas, debe pasar por ServiceNow para su gobernanza y orquestación."
- "Esta posición es similar al iOS de Apple. Apple no crea cada APP personalmente, pero todas las APPs se ejecutan en iOS. ServiceNow aspira a seguir ese mismo camino en el futuro."
- "Las palabras exactas de Jensen Huang fueron: 'ServiceNow es esencialmente el sistema operativo empresarial de la era de la IA'."
La paradoja del modelo de consumo de Snowflake
- "Lo que Snowflake más teme no es que los clientes no lo usen, sino que lo usen demasiado bien. Cuando una empresa ve que la factura de Snowflake es demasiado alta, impulsará a sus equipos de ingeniería a optimizar consultas, comprimir almacenamiento, e incluso usar herramientas de código abierto para reemplazar tareas de bajo valor. Esta es la espada de doble filo del modelo de consumo."
- "La tasa neta de retención de ingresos (NRR) de Snowflake ha bajado del 131% al 126%, y luego al 125% más reciente. Aunque sigue siendo saludable, la tendencia a la baja indica que la velocidad de expansión de los clientes existentes ya no es como antes."
- "Snowflake es, de las tres, la que crece más rápido, tiene la lógica de infraestructura de datos para IA más directa y, naturalmente, no se ve afectada por el modelo de negocio SaaS tradicional; pero también es la que tiene la valoración más alta, la competencia más intensa y la menor calidad de beneficios. Alta relación riesgo-recompensa, alto riesgo."
Analogía histórica y juicio final
- "La narrativa de que la IA matará al software está sobre simplificada. Lo que realmente está sucediendo es que la IA está eliminando al software que solo vende interfaces funcionales, pero al mismo tiempo está recompensando a las plataformas que venden infraestructura y gobernanza. No todo el software será disruptado."
- "Cuando estalló la burbuja de Internet en el año 2000, la tendencia predominante del mercado era que 'Internet mataría a todas las empresas tradicionales'. Pero al final, no solo sobrevivieron las empresas de Internet, sino también aquellas empresas tradicionales que primero adoptaron Internet e integraron estas herramientas en sus negocios. Veinte años después, la lógica de esta ola de IA es la misma."
Apocalipsis SaaS y señales contrarias
A principios de 2026, la narrativa de que "la IA matará a la industria del software" sacudió el mercado estadounidense. Desde entonces, todo el sector de software ha estado sumido en la pesadilla de ser disruptado por la IA. Ni siquiera Microsoft, el líder del sector de software, se salvó, cayendo más del 25% en el año, y con una caída máxima desde sus máximos históricos cercana al 40%, similar a las caídas del mercado bajista de 2022. Las populares acciones de software de los últimos años, como Salesforce, ServiceNow y Snowflake, han visto evaporarse más de la mitad de su valor. No es un problema de una sola empresa, es que todo el sector de software ha sido sentenciado a muerte por el mercado. Wall Street ha bautizado este evento como "Apocalipsis SaaS".
Durante los últimos seis meses, tanto inversores minoristas como institucionales han estado haciendo lo mismo: apostando al alza en hardware y a la baja en software. El sector de software ha sido destrozado. Sin embargo, recientemente han aparecido algunas señales inusuales. El modelo de concentración de J.P. Morgan muestra que la concentración de posiciones institucionales en el sector de semiconductores ha alcanzado un máximo histórico del 99.3%, mientras que en el sector de software es solo del 22.8%. Este es un desgarro emocional de nivel histórico. Precisamente en este momento, el presidente estadounidense Trump gastó discretamente millones de dólares comprando acciones de software en mínimos; el gestor de fondos de cobertura de Wall Street más hábil en comprar en mínimos, Bill Ackman, también cargó pesadamente en Microsoft, la mayor empresa de software; y el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, la empresa más valiosa del mundo, voló personalmente a Las Vegas por tercer año consecutivo para respaldar a una empresa de software.
Entonces, ¿la IA va a matar a toda la industria del software, o nos está dando una oportunidad de compra única en una década? En el video de hoy, desglosaré de principio a fin tres de las empresas de software más representativas: Salesforce, ServiceNow y Snowflake.
Claude Cowork y el colapso del sector SaaS
Sobre la IA matando a la industria SaaS y la caída de las acciones de software, hay que remontarse a enero de este año. El 30 de enero, Anthropic (la empresa detrás del modelo Claude) publicó silenciosamente 11 complementos en GitHub, llamados Claude Cowork. Un simple repositorio de código y una entrada de blog. Sin embargo, en las 48 horas posteriores a su lanzamiento, las acciones de software en todo el mundo se desplomaron. Según estimaciones del mercado, el sector de software perdió un total de $285 mil millones de dólares en valor de mercado.
¿Por qué el pánico? Un periodista de CNBC realizó un experimento que mantuvo despiertos a todos los ejecutivos de empresas SaaS. Usando Claude Code, en una hora replicó un sitio web llamado Monday.com, con un costo de solo $5–15 dólares. Monday.com es una empresa de software de gestión de proyectos que cotiza en bolsa, valorada en miles de millones de dólares. Un periodista, en una hora y por unos pocos dólares, creó un demo de gestión de proyectos similar a Monday.com.
Por supuesto, esto no significa que realmente haya replicado una empresa pública. El verdadero Monday.com tiene permisos empresariales, seguridad de datos, ecosistema de integración, canales de ventas; cosas que la IA no puede resolver en una hora, requieren tiempo para consolidarse. Pero lo más aterrador de este experimento es que muchas de las interfaces funcionales en las que las empresas SaaS basaban sus tarifas, ahora se pueden crear prototipos funcionales en un tiempo extremadamente corto usando IA, sin necesidad de experiencia en programación. Detrás de esta historia, lo que realmente preocupa al mercado es que la escasez y la ventaja competitiva de la capa funcional SaaS se están desmoronando. El modelo tradicional SaaS de tarificación por usuario podría no sostenerse bajo el impacto de la IA. Esto también refleja la ambición de los proveedores de modelos de IA subyacentes: ya no solo optimizan el rendimiento del modelo, sino que también entran directamente en la capa de aplicación, repartiendo este enorme pastel.
Modelo de negocio SaaS y dos niveles de pánico
SaaS significa Software as a Service (software como servicio). Su esencia es simple: llevar el software local tradicional instalado en servidores empresariales a la nube, donde los clientes pagan por mes o año para obtener el derecho de uso. En los últimos 20 años, este modelo ha sido la mayor máquina de hacer dinero de la industria del software.
La lógica central de tarificación de casi todas las empresas SaaS ha sido por usuario. Si una empresa tiene 1000 empleados que usan el software, debe comprar 1000 cuentas y pagar tarifas de suscripción continuas, desde decenas hasta cientos de dólares por cuenta al año. Cuanto mayor es la frecuencia y duración de uso, mayor es la fidelidad del cliente, porque todo el flujo de trabajo y datos de la empresa se depositan en este software SaaS, y el costo de migrar es alto a corto plazo. Esta es esencialmente la lógica fundamental que permitió a la industria SaaS de bajo capital ganar dinero fácilmente, y también la razón fundamental por la que Wall Street ha estado dispuesto a valorar a las empresas SaaS con altos múltiplos de PER de decenas o cientos de veces en los últimos 20 años.
Pero con la explosión de la ola de IA, especialmente al entrar en la era de los Agentes, los cimientos de esta lógica comenzaron a tambalearse. Las preocupaciones del mercado sobre la industria SaaS tienen principalmente dos niveles.
Primer nivel: Compresión de asientos (Seat compression)
El pánico más directo es que los Agentes reemplacen a los empleados, lo que lleva a una fuerte caída en las suscripciones SaaS y una reducción drástica de ingresos y beneficios. Las empresas SaaS cobran por usuario; cuantos más empleados usen el software, más asientos compra la empresa. Pero con la llegada de la era de los Agentes, esta lógica se ve completamente alterada. Si un Agente de IA puede hacer el trabajo de 10 personas, una empresa que antes necesitaba comprar 1000 cuentas, ahora solo necesita 100. Esto es lo que Wall Street llama recientemente "Seat compression" (compresión de asientos).
La fórmula de ingresos de una empresa SaaS es "número de clientes × número de asientos por persona × precio por unidad". En los últimos 20 años, estas tres variables han aumentado. Sin embargo, bajo el impacto de los Agentes, el indicador de asientos por persona enfrenta por primera vez un riesgo estructural a la baja. El mercado teme que el modelo de negocio de las empresas SaaS pueda ser disruptado por la IA.
Segundo nivel: Los flujos de trabajo de los Agentes evitan la interfaz SaaS
Un pánico más profundo es que, bajo los flujos de trabajo basados en Agentes, el software SaaS sea completamente evitado y se convierta en un actor secundario. Este es el núcleo de lo que realmente asusta al mercado. El modelo de negocio SaaS tradicional tiene una premisa implícita: el software es para que lo usen las personas. Salesforce diseña UI, tableros atractivos, flujos de trabajo, esencialmente para formar hábitos de usuario y aumentar su fidelidad. Pero un Agente no necesita UI, ni tableros, ni interfaces bonitas; solo necesita datos y APIs.
Cuando Claude puede conectarse directamente a tus complementos de Salesforce, Notion, Google Drive, Slack, el flujo de trabajo cambia fundamentalmente. Antes, un vendedor abría directamente Salesforce, consultaba datos de clientes, seguía contratos, revisaba el estado posventa; su trabajo diario dependía en gran medida de la interfaz del software de Salesforce. Ahora, un vendedor puede abrir directamente Claude, completar estas tareas repetitivas, y Claude, a través de APIs, accede a Salesforce para leer y escribir datos, sin que el vendedor necesite tocar la interfaz del software de Salesforce.
Esto significa que el software SaaS está siendo atacado por la IA, pasando de ser la principal entrada al flujo de trabajo empresarial, a convertirse en un backend de almacenamiento de datos. Lo aterrador de esto es que cambia la cadena de distribución de valor. Antes, con lo que más interactuaban los usuarios era con el software SaaS; ahora, los usuarios dedican más tiempo a interactuar con el Agente. Donde el usuario pasa más tiempo, allí reside el mayor poder de fijación de precios. En esta situación, el software SaaS se convierte en un actor secundario del Agente de IA. La mayor ventaja competitiva del SaaS era el hábito de usuario a largo plazo y la sedimentación del flujo de trabajo, basado esencialmente en la premisa de que "las personas usarán intensivamente la interfaz de usuario", pero los Agentes están cambiando esto. Esto es suficiente para desencadenar un pánico generalizado en el mercado.
Concentración del mercado y señales contrarias
Mientras tanto, el entorno macro de tipos de interés es tenso, los gastos de capital de las grandes tecnológicas fluyen casi en su totalidad hacia la infraestructura de IA, los presupuestos de compra de software empresarial se están viendo comprimidos, y las acciones de crecimiento de software de largo plazo son las que más sufren la compresión de valoración. Hasta ahora este año, todo el sector de software ha rendido significativamente menos que el S&P y el Nasdaq en el mismo período. El mercado también ha mostrado una polarización: todos apuestan indiscriminadamente al alza en hardware y a la baja en software.
El análisis de datos de concentración de J.P. Morgan muestra que la concentración en la industria de semiconductores ha alcanzado un máximo histórico del 99.3%, lo que significa que casi todas las posiciones de los inversores están en la misma dirección. Más notablemente, las posiciones cortas en la industria de software están aumentando constantemente, y el indicador de riesgo de apretamiento ha alcanzado un nivel extremo del 100%. Cuando el pánico llega a su punto máximo, a menudo comienzan a aparecer los puntos de inflexión y las señales contrarias en el mercado.
Estos datos no significan que el capital vaya a salir inmediatamente del sector de hardware para pasar al de software. Es más una señal de riesgo: el hardware se ha convertido en el sector más concentrado en el trading tanto de minoristas como de instituciones. Apostar ciegamente al alza en hardware tiene cada vez menos relación riesgo-recompensa, y el capital naturalmente tiene necesidad de rotar entre sectores; pasar del hardware en máximos al software en mínimos equivale a pasar de un sector extremadamente concentrado y valorado a corto plazo, a un sector aún presionado por "historias de miedo", pero donde los fundamentos podrían mejorar.
La buena noticia sobre el hardware es que todo el mundo ya ha comprado, ya está valorado por el mercado; y la mala noticia sobre el software es que también se ha vendido casi todo, dejando espacio para un rebote alcista. Mi juicio sobre este tema es claro: en los próximos 3 meses, si solo se mira la fortaleza sectorial, el hardware será sin duda más fuerte; pero si se observa el potencial alcista, la relación riesgo-recompensa y el valor, el software podría ser mejor. En otras palabras, el hardware sigue siendo la máxima tendencia de la IA, pero a corto plazo está demasiado concentrado; el software es una dirección de recuperación, con mayor elasticidad y relación riesgo-recompensa en los próximos 3 meses.
Principalmente porque el sector de software ha sido golpeado demasiado fuerte en los últimos meses. Junto con el pánico por la IA, las acciones de software han sufrido ventas generalizadas e indiscriminadas. El mercado vende primero y pregunta después, lo que sin duda ha llevado a que muchas empresas de software de calidad, con ventajas competitivas, sedimentación de datos y que están adoptando activamente la IA, hayan sido erróneamente vendidas sin piedad.
Además, en las próximas decenas de días, el sector de software tiene muchos catalizadores. Por ejemplo, el 27 de mayo, Salesforce y Snowflake publicarán sus últimos resultados financieros el mismo día. Estos dos informes responderán a una pregunta central: ¿La IA está devorando al SaaS, o está revalorizando al SaaS? Inmediatamente después, del 1 al 4 de junio, Snowflake celebrará su conferencia anual en San Francisco, centrada en la infraestructura de datos y la implementación de la IA empresarial; los días 2 y 3 de junio, Microsoft celebra su conferencia Build, centrada en Agentes de IA, Copilot, flujos de trabajo de desarrollo y aplicaciones de IA empresarial. Estos catalizadores combinados podrían reforzar la tendencia de recuperación de las acciones de software. Si el mercado comienza a creer que los Agentes de IA no van a matar al software, sino que se implementarán a través de plataformas de software, entonces acciones de software como ServiceNow, Salesforce y Snowflake podrían beneficiarse.
Desglose de empresas 1: Salesforce (CRM)
Contexto de la empresa
El ticker de Salesforce es CRM, igual que el nombre de su negocio. Es la mayor empresa mundial de software de gestión de relaciones con clientes (CRM) y una de las empresas más simbólicas de la era SaaS. En pocas palabras, ayuda a las empresas a gestionar clientes. Pero "gestionar clientes" no es simplemente que un vendedor abra una página web e ingrese información de clientes. Su verdadero valor es convertirse en el sistema central de registro de datos de clientes de la empresa.
Quién es el cliente, qué empleados lo han seguido, qué productos ha comprado, en qué etapa está el contrato, si ha habido quejas posventa, cuántas veces se ha contactado en marketing... estos datos clave del ciclo de vida del cliente se depositan en Salesforce. Estos son los activos de clientes más centrales de una empresa. La IA puede ayudarte a generar correos, resumir reuniones, escribir automáticamente guiones de ventas, pero sin una base de datos de clientes confiable, la IA no sabe cómo hacer estas cosas. Esta es la posición más central de Salesforce. La IA puede impactar las funciones front-end de Salesforce, pero no necesariamente matar su núcleo.
Por un lado, Salesforce es la empresa SaaS tradicional por excelencia, que enfrenta directamente el impacto de la compresión de asientos por los Agentes; por otro lado, es la base de datos de clientes de muchas empresas, no una pequeña herramienta que se pueda reemplazar fácilmente. Este es también el punto de partida central de nuestro análisis de Salesforce: ¿Es una empresa de software de la vieja escuela a punto de ser disruptada por la IA, o una máquina de generación de flujo de caja sobrevalorada de manera excesivamente pesimista por el mercado?
Salesforce tiene actualmente más de 150,000 clientes empresariales, desde startups hasta Fortune 500. La empresa fue fundada por Marc Benioff en 1999. Benioff proviene de Oracle, fue el vicepresidente más joven de Oracle y un discípulo muy valorado por el fundador de Oracle, Larry Ellison, en sus primeros años. Luego emprendió por su cuenta, proponiendo una idea muy radical en ese momento: defendía que el software empresarial no debería venderse en CD para instalarse en servidores del cliente, sino que debería ejecutarse en la nube, con suscripciones mensuales o anuales.
Esta idea era muy radical en 1999. En esa época, gigantes tradicionales como Microsoft, Oracle y SAP tenían como modelo principal vender software a las empresas para que lo implementaran localmente en sus propios servidores. Benioff, en solitario, gritó el eslogan "No Software". Más tarde, el modelo SaaS realmente ganó, y Salesforce se convirtió en el sinónimo de la industria SaaS.
La característica de Benioff es su agudo sentido del olfato y su disposición a apostar por direcciones. Cuando el año pasado mencionó por primera vez Agentforce, todo el mercado lo consideró un truco de marketing, pero en los últimos trimestres, Agentforce ha mostrado datos bastante buenos. La última revelación es que el ARR de Agentforce ha alcanzado $8 mil millones de dólares, con un crecimiento interanual del 169%. Por lo tanto, si crees o no que Salesforce pueda completar su transformación hacia la IA, depende en gran medida de si crees en la persona de Benioff.
Matriz de productos
Mucha gente piensa que Salesforce es solo una herramienta CRM, pero después de más de 20 años de expansión y adquisiciones, se ha convertido en una plataforma de software empresarial muy grande.
Lo más central es Sales Cloud, su producto fundacional, que ayuda a los equipos de ventas a gestionar clientes, oportunidades y embudos de ventas. Los sistemas de ventas de muchas empresas en todo el mundo se construyen sobre este producto. Después de Sales Cloud, Salesforce expandió Service Cloud, especializado en servicio al cliente y soporte posventa; las llamadas de quejas de clientes, consultas por correo, preguntas en chat en línea, la asignación y procesamiento de tickets en el backend se ejecutan en Service Cloud. Más allá, Marketing Cloud se encarga del marketing digital, ayudando a las empresas con envíos personalizados, email marketing, seguimiento de efectividad de anuncios; Commerce Cloud se encarga del comercio electrónico, ayudando a las empresas a vender en línea.
Juntas, estas cuatro áreas cubren esencialmente todas las interacciones de una empresa con sus clientes, desde la adquisición, transacción, posventa hasta la recompra, con productos correspondientes para toda la cadena.
Pero la ambición de Salesforce va más allá. En los últimos años ha gastado grandes sumas en adquisiciones. Compró MuleSoft (integración de sistemas; una empresa puede usar decenas de software simultáneamente internamente, MuleSoft se encarga de conectar los datos de estos sistemas), Tableau (visualización de datos y análisis comercial, convirtiendo los datos de clientes del CRM en gráficos e insights), Slack (comunicación y colaboración interna empresarial, similar al software de oficina como Lark o DingTalk en China); el año pasado también adquirió Informatica (gestión de datos empresariales, ayudando a las empresas a limpiar, integrar y gobernar datos dispersos).
Uniendo estas adquisiciones, Salesforce ha construido esencialmente un ecosistema completo centrado en los datos del cliente: el CRM es el núcleo, rodeado por capas de integración, análisis, colaboración y gobernanza de datos. Y el negocio más reciente y clave de Salesforce, la pieza más crucial, es Agentforce, la plataforma de Agentes de IA lanzada por Salesforce el año pasado, y su carta más importante para enfrentar el impacto de la IA.
Modelo de negocio: De la economía de asientos a la economía de tareas
El modelo de negocio de Salesforce es el SaaS típico: tarificación por usuario. Cuántos vendedores de la empresa necesitan usar el CRM, esa cantidad de cuentas se compran, cada cuenta cuesta alrededor de $100+ dólares al mes, con contratos anuales. Individualmente no parece caro, pero si una gran empresa tiene miles o decenas de miles de vendedores, agentes de servicio al cliente y personal de operaciones, este dinero sumado se convierte en ingresos recurrentes muy estables. Esta es la fuente fundamental de los ingresos fáciles de Salesforce durante más de 20 años.
Pero con la llegada de la IA, esta lógica de ingresos fáciles comienza a tambalearse. Si un Agente de IA puede investigar automáticamente clientes, escribir correos, gestionar embudos de ventas, seguir clientes, ¿necesitará la empresa tantos vendedores? Esto es lo que más preocupa al mercado: la compresión de asientos. Salesforce es una de las empresas representativas más utilizadas por el mercado para discutir este tema.
El propio Benioff también se dio cuenta de este problema. A partir del año pasado, Salesforce inició una transformación de modelo de negocio bastante radical pero crucial: mantuvo las tarifas por asiento, pero añadió un nuevo producto de tarificación por uso, adaptado a la era de la IA, llamado Agentforce. En términos simples, el modelo tradicional es "pagas por la cantidad de cuentas que compras", el nuevo modelo es "pagas por la cantidad de tareas que ejecuta tu Agente de IA". Salesforce llama a este uso "Agentic Work Units" (unidades de medición del trabajo completado por un Agente de IA).
La lógica detrás de este nuevo modelo es inteligente. Si la IA realmente puede reemplazar parte del trabajo humano, el número tradicional de asientos puede disminuir, pero al mismo tiempo, el número de tareas ejecutadas por los Agentes de IA podría aumentar drásticamente. Antes, un vendedor podía seguir a 20 clientes al día; en el futuro, un Agente de IA podría seguir simultáneamente a 200 clientes. Los asientos humanos disminuyen, pero el número de tareas ejecutadas por la IA podría duplicarse o multiplicarse por 10. Siempre que la lógica de tarificación por tarea funcione, Salesforce podrá hacer una transición suave de una economía de asientos a una economía de tareas, y los ingresos por cliente podrían incluso aumentar significativamente. Los ingresos pasados estaban vinculados al número de empleados; los ingresos futuros estarán vinculados al volumen total de trabajo. Este es el significado más importante de Agentforce: podría reestructurar toda la lógica de tarificación y el modelo de negocio de Salesforce.
Por supuesto, esta historia aún no se ha materializado por completo. Aunque el ARR de Agentforce ha alcanzado $8 mil millones de dólares y su crecimiento es muy rápido, en comparación con los ingresos anuales totales de Salesforce de $415 mil millones, representa menos del 2%. Y el impacto de compresión de asientos que enfrenta Salesforce podría ser más grave que el de cualquier otra empresa SaaS, porque Salesforce vende asientos para vendedores, agentes de servicio al cliente, especialistas en marketing. Una empresa de 10,000 personas podría necesitar comprar 3000–5000 cuentas de Salesforce, y estos puestos son precisamente los que los Agentes de IA reemplazarán primero: escribir correos, seguir clientes, generar textos de ventas, responder consultas de clientes, todas tareas en las que los grandes modelos de IA son expertos. Depender de que un nuevo negocio del 2% supere la caída de los asientos tradicionales es muy difícil.
Dicho esto, ¿por qué digo que Salesforce aún merece atención? No porque crea que la historia del nuevo negocio Agentforce superará definitivamente los ingresos del viejo modelo SaaS, sino porque Salesforce tiene actualmente un PER prospectivo de solo 13–14x, una valoración que ya ha internalizado las expectativas pesimistas. Además, tiene un flujo de caja libre de $144 mil millones de dólares y una autorización de recompra de acciones de $500 mil millones de dólares.
Por lo tanto, comprar Salesforce no es esencialmente apostar por una historia de alto crecimiento con una valoración de varias decenas de veces, ni apostar a que finalmente logrará una transformación exitosa hacia la IA. Se trata de sopesar el valor intrínseco frente al precio real. Salesforce se encuentra actualmente en una posición relativamente infravalorada. Por supuesto, este margen de seguridad no es incondicional. Si la IA realmente causa una caída significativa en los ingresos por asientos tradicionales y Agentforce no puede compensarlo, la valoración de Salesforce podría seguir siendo comprimida. Pero mientras el negocio central sea estable y las recompras continúen, incluso si Agentforce se materializa solo parcialmente, el mercado podría revalorizarlo, y el precio de la acción podría recuperarse.
Ventaja competitiva
La mayor ventaja competitiva de Salesforce son los vastos datos de clientes acumulados durante más de 20 años. Una empresa que ha usado CRM durante 10 años puede tener millones de registros de clientes, cientos de miles de procesos de venta, decenas de miles de campos personalizados. Trasladar todo esto es equivalente a derribar la base digital de toda la empresa y reconstruirla desde cero. El costo de migración es mucho mayor que el costo de seguir pagando.
¿Y cuál es la debilidad de Salesforce? La mayor amenaza a medio y largo plazo es Dynamics 365 de Microsoft más Copilot. Como la mayor empresa de software del mundo, los productos de oficina de Microsoft para empresas ya han penetrado en la gran mayoría de las grandes empresas globales. Dynamics 365 es el producto CRM de Microsoft, que compite directamente con el negocio central de Salesforce, y su crecimiento en los últimos años ha estado constantemente por encima del 20%. Lo más crucial es que Dynamics 365 está profundamente integrado con Copilot, Teams, Outlook y otras herramientas ofimáticas; las entradas de software que los empleados usan diariamente están todas en Microsoft. Si en el futuro los vendedores ni siquiera abren Salesforce, sino que permiten que Copilot actualice automáticamente los registros de clientes en Outlook o Teams, Salesforce podría pasar de ser una entrada de trabajo a degradarse a una base de datos de backend. Esto es lo que más preocupa a Benioff y es la mayor incertidumbre a medio y largo plazo para Salesforce.
Últimos datos financieros
Los datos del último trimestre del año fiscal pasado fueron estos: ingresos anuales de $415 mil millones de dólares, crecimiento interanual del 10%; RPO total de $720 mil millones de dólares, crecimiento interanual del 14%; flujo de caja libre de $144 mil millones de dólares, crecimiento interanual del 16%; retorno total a los accionistas de $143 mil millones de dólares, de los cuales $127 mil millones se usaron para recompra de acciones y $16 mil millones para dividendos. Además, Salesforce acaba de aprobar un plan de recompra de acciones de hasta $500 mil millones de dólares. El ARR del nuevo negocio Agentforce es de $8 mil millones de dólares, un aumento interanual del 169%, con 29,000 transacciones firmadas.
Pero hay que hacer una aclaración aquí: 29,000 transacciones no equivalen a 29,000 grandes clientes, ni a contratos de gran valor. Estos datos solo indican que el producto se está expandiendo rápidamente, pero lo que realmente determina la valoración es si posteriormente puede aumentar el gasto por cliente y la tasa neta de retención de ingresos. En la conferencia de resultados de ese trimestre, la empresa también elevó su objetivo de ingresos para el año fiscal 2030 a $630 mil millones de dólares.
En general, los fundamentos de Salesforce son muy sólidos. Además, en la última conferencia de resultados, el CEO Benioff dijo que este fue el año más glorioso en la historia de la empresa, y también el año con los mejores resultados en la historia de la industria del software. Incluso dijo que ahora es una gran oportunidad de marketing y de compra, por lo que la empresa aumentaría la autorización de recompra de acciones a $500 mil millones de dólares. Este tono es muy claro: la gerencia está muy satisfecha con los resultados e incluso responde directamente al mercado, considerando que el mercado es excesivamente pesimista y que la acción de Salesforce ha sido vendida erróneamente.
En el momento de hacer este video, la acción de Salesforce cotizaba a solo $180 dólares, con un PER prospectivo de 13–14x. En comparación con las valoraciones de 30x o 40x durante el mercado alcista de software de los últimos años, se ha comprimido significativamente, siendo la posición de valoración más baja en los últimos años.
Catalizadores y riesgos
Las razones para ser alcista son simples. Su valoración es baja, el flujo de caja es estable, el actual impulso de recompra es muy fuerte, y el nuevo negocio Agentforce se está acelerando. Los resultados del 27 de mayo de Salesforce merecen mucha atención, son el catalizador más directo a corto plazo.
Las razones para ser bajista son: su crecimiento es solo del 10%, no es rápido en la industria del software; las dudas sobre la disrupción de su modelo de negocio por la IA aún no se han disipado; la incertidumbre del nuevo negocio Agentforce sigue siendo alta. La mayor duda del mercado es: ¿Podrá Agentforce crecer lo suficiente como para impulsar los ingresos y beneficios de toda la empresa y ayudar a completar la transformación total hacia la IA? Esto aún necesita tiempo para verificarse.
En los resultados del 27 de mayo, se pueden prestar atención a estos puntos: Primero, si el ARR de Agentforce mantiene un crecimiento interanual superior al 100%. Si el crecimiento disminuye, indica cierto riesgo en la transformación hacia la IA; hay que ver cómo responde la gerencia.
Segundo, si los negocios relacionados con las tarifas por asiento SaaS muestran una contracción evidente. Si ocurre algo así, hay que tener cuidado, el mercado podría seguir especulando con la narrativa de "la IA devora al SaaS".
Además, si la guía futura de la empresa sigue siendo optimista, si la gerencia sigue respondiendo positivamente al impacto de la IA en el modelo de negocio SaaS. Estos son puntos dignos de atención.
Mirando solo los resultados del último trimestre, creo que la gerencia fue muy clara y optimista. No creen que la IA vaya a matar a Salesforce, sino que cree que la IA hará que Salesforce evolucione de una empresa de aplicaciones SaaS a una plataforma de Agentes empresariales. Pero según los datos, esta historia aún se encuentra en una etapa temprana de verificación. Para mí, no es necesario sacar conclusiones prematuras sobre si ha sido disruptada por la IA o si ha completado la transformación hacia el negocio de IA. Valoro más que su valoración se encuentre en el nivel más infravalorado de los últimos años, combinado con los sólidos fundamentos de la empresa, lo que hace que la relación costo-beneficio y riesgo-recompista de la compra actual sean relativamente altas. Pero la narrativa principal a largo plazo sigue siendo la IA; si Salesforce podrá resistir la prueba de la IA aún necesita tiempo para verificarse.
Desglose de empresas 2: ServiceNow
Contexto de la empresa
ServiceNow es la empresa de software que mencioné al principio, a la que Jensen Huang voló personalmente a Las Vegas durante 3 años consecutivos para respaldar. Si Salesforce gestiona las relaciones externas de la empresa con los clientes, ServiceNow gestiona a los empleados y procesos internos de la empresa. En pocas palabras, es el sistema nervioso central que hace funcionar internamente a la empresa.
Muchos procesos internos que requieren aprobación, flujo, ejecución y registro pueden ejecutarse en ServiceNow. Si una computadora se descompone, hay que crear un ticket de IT; un nuevo empleado necesita abrir una cuenta, asignar una computadora, seguir procesos de RR.HH.; si hay una falla en el sistema, se necesita respuesta a incidentes; cuando llega una alerta de seguridad, debe asignarse, escalarse, repararse. Por lo tanto, no es solo un sistema de tickets de IT; es más bien una plataforma unificada para diversos flujos de trabajo internos de la empresa.
ServiceNow se fundó en 2004, con sede en Santa Clara, California. El CEO actual es Bill McDermott, anteriormente CEO global de SAP, con décadas de experiencia en la industria del software empresarial. Después de hacerse cargo oficialmente de ServiceNow en 2019, McDermott llevó a la empresa desde ser una empresa de software de tickets de IT a expandirse hacia una "plataforma de flujos de trabajo empresariales completos". Su estilo es muy distintivo: es bueno contando grandes narrativas, haciendo grandes transacciones, atrayendo grandes clientes. Este estilo se ha convertido en una ventaja en la era de la IA.
Matriz de productos
El negocio fundacional más central es ITSM (Gestión de Servicios de IT). Los departamentos de IT empresariales lo usan para gestionar tickets, respuesta a incidentes, cambios y publicaciones, activos de IT y solicitudes de servicio. En el mercado de ITSM, ServiceNow es indiscutiblemente el líder mundial. Sobre esta base, se expandió a ITOM (Gestión de Operaciones de IT). ITSM se enfoca más en "cómo manejar los problemas después de que ocurren", mientras que ITOM monitorea sistemas de manera proactiva, detecta problemas y trata de repararlos automáticamente.
La expansión del negocio continúa con HR Service Delivery, desde la incorporación, baja, solicitudes de vacaciones, cambios de puesto, hasta diversas solicitudes de empleados, todo puede completarse en ServiceNow. También está el negocio de Customer Service Management (gestión de servicio al cliente empresarial, con cierta superposición con Service Cloud de Salesforce, pero ServiceNow se inclina más hacia escenarios complejos B2B, como equipos grandes, clientes empresariales, tickets de servicio posventa entre departamentos); Security Operations para respuesta a incidentes de seguridad; Strategic Portfolio Management para ayudar al CIO a gestionar carteras de proyectos, decidir qué proyectos de IT invertir y cuáles cancelar.
Uniendo todo esto, ServiceNow ha pasado de ser un simple software de gestión de servicios de IT a una plataforma de flujos de trabajo internos de la empresa. Esta es también la razón fundamental por la que su tasa de renovación puede alcanzar el 97%. Una vez que una empresa traslada sus procesos de IT, RR.HH., seguridad y servicio al cliente a ServiceNow, reemplazarlo no es solo cambiar un software, sino reconstruir todo un sistema operativo interno de la empresa, un costo muy alto.
Adquisiciones clave recientes
Además de sus productos nativos, ServiceNow realizó varias adquisiciones cruciales en el último año.
La primera fue Moveworks, que se centra en un asistente de servicio a empleados impulsado por IA. Los empleados ya no necesitan buscar entradas por todas partes; pueden preguntar directamente a la IA, que puede consultar políticas, crear tickets, ver progresos e incluso resolver automáticamente algunos problemas. Después de la adquisición, las capacidades de Moveworks se integraron en EmployeeWorks de ServiceNow.
La segunda fue Veza, enfocada en gobernanza de identidades y gestión de permisos. En la era de los Agentes de IA, "quién puede acceder a qué datos" se vuelve extremadamente crítico; no solo las personas necesitan restricciones, sino también los permisos de los Agentes. Veza resuelve precisamente esto.
La tercera fue la adquisición de Armis, especializada en visualización de activos en tiempo real en ciberseguridad. Cuántos dispositivos hay en la red empresarial, cuáles tienen vulnerabilidades, cuáles se están comunicando, Armis puede verlo todo.
Estas tres adquisiciones apuntan a un objetivo común: prepararse para la entrada masiva de Agentes de IA en las empresas. Para que un Agente trabaje dentro de una empresa, necesita saber qué preguntan los empleados, quién tiene permisos para manipular qué datos, qué activos hay en la red. Estas tres adquisiciones complementan respectivamente estas tres capacidades. Por supuesto, realizar varias adquisiciones en poco tiempo también conlleva riesgos de integración, especialmente una transacción grande como Armis de $77.5 mil millones de dólares, que detallaremos al hablar de riesgos.
Estrategia central de IA: Torre de Control de IA
La estrategia de IA más central de ServiceNow se llama AI Control Tower (Torre de Control de IA). Este concepto surge de un problema muy real. En el futuro, las empresas no usarán una sola IA; podrían usar GPT de OpenAI para servicio al cliente, Claude de Anthropic para revisión de contratos, Copilot de Microsoft para colaboración en documentos, Gemini de Google para análisis de datos, y además desarrollarán muchos Agentes de IA internos propios.
Entonces surge el problema: con tantos Agentes de IA ejecutándose simultáneamente dentro de la empresa, ¿quién los gestiona? ¿Quién decide a qué datos pueden acceder y a cuáles no? ¿Quién asegura que no excedan sus permisos? En caso de un incidente, ¿cómo se rastrea la responsabilidad? Esto es lo que AI Control Tower busca resolver.
ServiceNow no busca crear otro ChatGPT, sino convertirse en la capa de gobernanza, orquestación y ejecución para Agentes de IA empresariales, responsable de que estas IAs actúen de manera segura, conforme y auditables dentro de la empresa. Esta es su diferencia con muchas otras empresas de software SaaS. Muchas empresas piensan "¿podemos crear nuestro propio Agente de IA para competir con ChatGPT, Claude, Gemini por la entrada a la capa de aplicación?" ServiceNow, inteligentemente, eligió otro camino: "No compito con ustedes por los modelos subyacentes, sino que gestiono los procesos de ejecución una vez que esos modelos entran en la empresa".
El objetivo de ServiceNow es que, sin importar qué IA use una empresa, siempre que esa IA entre en los procesos de la empresa, acceda a sus sistemas y ejecute sus tareas, debe pasar por ServiceNow para su gobernanza y orquestación.
¿Por qué ServiceNow?
Esto nos lleva a las capacidades subyacentes acumuladas por ServiceNow durante más de 20 años. Tiene algo llamado CMDB (Base de Datos de Gestión de Configuración). En términos simples, es un mapa completo de los activos de IT de la empresa y las relaciones entre sistemas. Qué servidores hay en la empresa, qué aplicaciones se ejecutan, cuáles son las relaciones de permisos entre usuarios, todo se registra aquí. También tiene un motor de procesos que ha estado funcionando durante más de una década; todos los enlaces de aprobación, ejecución y colaboración dentro de la empresa se ejecutan en ServiceNow. Además, tiene registros de auditoría completos; cada paso, quién hizo qué, cuándo, qué cambios se realizaron, el sistema puede dejar un registro.
Después de que un Agente de IA entra en la empresa, lo que más necesita son estas tres cosas: saber qué sistemas puede llamar dentro de la empresa, seguir procesos establecidos para ejecutar tareas, y dejar un registro de auditoría de cada paso realizado. Además, ServiceNow complementó la verificación de identidad y permisos con Veza, y la visualización de activos en tiempo real con Armis.
En la conferencia Knowledge de este año, esto avanzó un paso más con el lanzamiento de Action Fabric. Esto permite que cualquier Agente de IA de terceros, ya sea Claude, GPT, Gemini o Copilot, pueda llamar al motor de gobernanza de ServiceNow para ejecutar tareas empresariales. "No me importa qué modelo de IA uses, pero la ejecución y gobernanza deben pasar por mi capa". Esta lógica es similar al iOS de Apple; Apple no crea cada APP personalmente, pero todas las APPs se ejecutan en iOS. ServiceNow aspira a seguir ese mismo camino en el futuro.
Respaldo de Jensen Huang
El respaldo más convincente para esta posición proviene de Jensen Huang. El CEO de NVIDIA ha asistido a la conferencia anual de ServiceNow durante tres años consecutivos. No es solo un respaldo mutuo entre socios; NVIDIA es también cliente de ServiceNow. El sistema de cotización de supercomputadoras interno de NVIDIA se ejecuta en ServiceNow; antes, generar un documento de cotización completo tomaba 5 días; después de integrarse en el flujo de trabajo de IA, se puede hacer en 5 minutos.
Las palabras exactas de Jensen Huang fueron: "ServiceNow es esencialmente el sistema operativo empresarial de la era de la IA". Este año, las dos empresas también lanzaron conjuntamente Project Arc: NVIDIA proporciona un entorno seguro de computación de IA, ServiceNow proporciona gobernanza empresarial; las dos empresas tienen una relación profundamente vinculada. Esto demuestra que AI Control Tower de ServiceNow no es un concepto de software aislado; comienza a integrarse en la narrativa de implementación empresarial de socios del ecosistema de IA como NVIDIA, OpenAI, Google y Anthropic.
Últimos datos financieros
En el primer trimestre de este año, los ingresos totales fueron de $37.7 mil millones de dólares, con un crecimiento interanual del 22%; los ingresos por suscripción fueron de $36.71 mil millones de dólares, también con un crecimiento interanual del 22%, superando el límite superior de la guía; el RPO total fue de $277 mil millones de dólares, con un crecimiento interanual del 25%; la tasa de renovación de clientes fue del 97%. Estas cifras demuestran que los fundamentos de ServiceNow están bien; sigue siendo una plataforma de software con un crecimiento alrededor del 20%, una tasa de renovación del 97%, altos márgenes de beneficio y alto flujo de caja.
El desempeño en IA es aún más brillante. La empresa elevó su objetivo de ACV (Valor Anual del Contrato) relacionado con IA para este año, de $10 mil millones de dólares a principios de año, a $15 mil millones de dólares. Nota: esto es en términos de valor de contrato, no de ingresos corrientes, que se convertirán gradualmente en ingresos reales. Pero aumentar el objetivo en un 50% en un trimestre indica que sus productos de IA realmente tienen clientes que los compran y están creciendo rápidamente.
Su precio de acción ha retrocedido más del 50% desde sus máximos históricos, y su PER prospectivo actualmente está entre 21x y 24x. Para una empresa de software de bajo capital de rápido crecimiento, este ya es un rango relativamente infravalorado.
Catalizadores y riesgos
Las razones para ser alcista en ServiceNow son claras. Primero, su narrativa de IA es muy clara: AI Control Tower es el sistema operativo empresarial en la era de la IA; cuanto mayor sea la demanda de IA, más necesitarán las empresas plataformas de gobernanza, auditoría, permisos y ejecución. Segundo, su nuevo negocio de IA realmente se está expandiendo; el ACV de IA pasó de $10 mil millones a $15 mil millones, la historia se está materializando realmente. Tercero, su ecosistema de socios es fuerte; OpenAI, Google Gemini, Claude, NVIDIA están todos integrando o vinculándose profundamente con ServiceNow, lo que fortalecerá su posición estratégica como "Torre de Control de IA empresarial".
Pero también hay que aclarar los riesgos que enfrenta ServiceNow. Después de publicar los resultados del último trimestre, aunque superaron las expectativas del mercado, el precio después del cierre aún cayó más del 10%. El sentimiento del mercado es extremadamente pesimista, lo que indica que la tendencia actual del mercado aún no se ha revertido; la actitud del mercado hacia el modelo de negocio de las empresas SaaS y su transformación hacia la IA sigue siendo de escepticismo. Luego están las tres adquisiciones de ServiceNow que se materializaron en poco tiempo, especialmente la gran transacción de Armis de $77.5 mil millones de dólares, que requiere tiempo para digerir; el mercado examinará detenidamente cuánto de la guía de ingresos elevada proviene de las adquisiciones y cuánto es crecimiento orgánico. El riesgo externo son los factores geopolíticos en Medio Oriente; el último trimestre algunos proyectos grandes se retrasaron, lo que afectó negativamente el crecimiento de los ingresos por suscripción en aproximadamente 75 puntos básicos.
En cuanto a ServiceNow, personalmente soy bastante optimista. Es la empresa de software entre las tres con la narrativa de IA más fluida, directa y fácil de aceptar por el mercado. Su posición como AI Control Tower no solo no se verá afectada por la IA, sino que se beneficiará de la popularización de la IA, y tiene una gran oportunidad de convertirse en la plataforma de software más crucial en el proceso de implementación de la IA empresarial. Al mismo tiempo, desde la perspectiva de la valoración, su precio de acción se ha reducido a la mitad desde los máximos del último año, con un PER prospectivo bajo, al igual que Salesforce, alcanzando un nivel relativamente barato. Actualmente, la relación costo-beneficio y riesgo-recompensa de comprar son bastante buenas.
Desglose de empresas 3: Snowflake
Contexto de la empresa
La descripción más simple de esta empresa es: el superalmacén de datos empresariales. Si Salesforce gestiona clientes y ServiceNow gestiona procesos, Snowflake gestiona datos. Todos los datos de una empresa, como datos de ventas, comportamiento del usuario, informes financieros, registros del sistema, se vierten en Snowflake, y luego se pueden realizar análisis, modelado y ejecutar cargas de trabajo de IA sobre este superalmacén de datos Snowflake.
Matriz de productos
La base más central de Snowflake sigue siendo el almacén de datos y el lago de datos. Las empresas vierten todos sus datos estructurados y semiestructurados aquí, ejecutan consultas SQL, realizan análisis de datos; esta es la base de Snowflake y la fuente de la mayor parte de sus ingresos. Sobre esta base, Snowflake construyó Snowpark, que permite a los desarrolladores escribir código directamente en Snowflake usando Python, Java, Scala, construyendo canalizaciones de datos y modelos de aprendizaje automático, sin necesidad de mover los datos fuera, completando todo el proceso desde el procesamiento de datos hasta el entrenamiento de modelos dentro de la plataforma.
Subiendo un nivel más, está el conjunto Cortex AI, que Snowflake ha estado promoviendo activamente en el último año, con dos productos centrales. Snowflake Intelligence está dirigido a usuarios comerciales, que pueden conversar directamente con los datos usando lenguaje natural. Basándose en datos estructurados y no estructurados dentro de Snowflake, consulta, analiza y genera insights automáticamente, pudiendo ejecutar activamente tareas de múltiples pasos, pareciéndose más a un Agente de IA empresarial. Cortex Code está dirigido a desarrolladores; a diferencia de los asistentes de programación comunes, es un Agente de Codificación de IA nativo de Snowflake, capaz de comprender las estructuras de datos, configuraciones de permisos y entornos de computación dentro de Snowflake, ayudándote directamente a escribir canalizaciones de datos, depurar consultas, construir aplicaciones de IA, con funcionalidades muy potentes.
Por lo tanto, la división de estos dos productos es clara: Snowflake Intelligence es para usuarios comerciales, permitiendo que personas que no entienden consultas SQL puedan preguntar directamente a los datos, usar datos y hacer que la IA actúe basándose en datos; Cortex Code es para equipos técnicos, permitiendo que desarrolladores e ingenieros de datos construyan más rápidamente aplicaciones de datos, canalizaciones de datos y aplicaciones de IA.
Además de los productos de IA, Snowflake tiene otras dos capacidades bastante únicas. Snowflake Marketplace es un mercado de intercambio y transacción de datos; las empresas pueden comprar y vender conjuntos de datos directamente allí, o llamar a datos de terceros para análisis. Data Clean Rooms realiza colaboración de datos entre organizaciones con protección de privacidad; dos empresas pueden realizar análisis conjunto sin exponer sus datos originales. La industria publicitaria puede usarlo para atribución entre plataformas, la industria farmacéutica para estudios clínicos conjuntos, la industria financiera para colaboración antifraude. Estas dos capacidades son ventajas diferenciales difíciles de replicar.
Uniendo todo, Snowflake está transformándose de una herramienta de almacén de datos a una plataforma de datos para IA: en la base están el almacenamiento y computación de datos, en el medio las herramientas de desarrollo y el motor de IA, y en la parte superior los asistentes inteligentes para usuarios comerciales y el mercado de datos. Snowflake no solo busca ayudar a las empresas a almacenar y consultar datos, sino permitir que las empresas analicen datos, compartan datos, desarrollen aplicaciones y conecten realmente la IA a sus datos comerciales en una misma plataforma de datos gobernada. En cuanto a la escala de clientes, Snowflake tiene actualmente más de 13,300 clientes empresariales, y la plataforma procesa 6.3 mil millones de consultas de datos diarias.
Modelo de negocio
Esta es la mayor diferencia de Snowflake con las dos empresas anteriores. El negocio central de Salesforce y ServiceNow es la tarificación por asiento, pagando tarifas fijas de suscripción anuales; Snowflake es completamente diferente, cobra según el consumo real de recursos de cómputo y almacenamiento: cuántas consultas se ejecutan, cuánta potencia de cálculo se usa, cuántos datos se almacenan, se paga según la fórmula de cálculo de la plataforma.
Este modelo tiene pros y contras. Lo positivo es que en la era de la IA, el consumo de datos empresariales crece exponencialmente; cada tarea de IA ejecutada consume potencia de cálculo y consultas de datos, por lo que los ingresos de Snowflake aumentarán naturalmente con el crecimiento explosivo de las cargas de trabajo de IA. Lo negativo es que si una empresa reduce su presupuesto u optimiza sus cargas de trabajo, los ingresos de Snowflake también disminuirán.
Sin embargo, Snowflake en los últimos dos años también ha estado promocionando activamente contratos de compromiso de consumo a varios años. El RPO en el último informe financiero fue de $9.77 mil millones de dólares, un aumento interanual del 42%. Esto indica que los grandes clientes están comenzando a comprometer sus presupuestos de cómputo para varios años futuros con Snowflake, no es una relación completamente fugaz.
Ventaja competitiva y panorama competitivo
Su fortaleza radica en la adherencia de los datos. Una vez que los datos se vierten en Snowflake, los modelos de análisis, scripts de consulta, canalizaciones de datos aguas arriba y aguas abajo se construyen sobre él, y el costo de migración es muy alto. Esta es la ventaja competitiva más central de Snowflake. Además, sus Data Clean Rooms son bastante maduros en protección de privacidad y colaboración entre organizaciones, difíciles de replicar.
Su debilidad es que el panorama competitivo es demasiado intenso. El mayor competidor es Databricks, cuya última tasa de ingresos anualizada alcanzó los $5.4 mil millones de dólares, con un crecimiento interanual del 65%, el doble de rápido que el 29% de Snowflake, y su última valoración alcanzó más de $100 mil millones de dólares. Databricks es más fuerte en aprendizaje automático y cargas de trabajo de IA. Si Databricks se hace pública en el futuro, probablemente se convertirá en una de las IPO más seguidas en el mercado de software empresarial, y entonces Snowflake tendrá que enfrentarse a comparaciones directas en el mercado público.
Además de Databricks, la amenaza de los tres grandes proveedores de nube no es pequeña. Redshift de AWS, BigQuery de Google, Synapse de Azure continúan evolucionando, vinculados naturalmente a sus respectivos ecosistemas en la nube; son tanto socios como sustitutos potenciales de Snowflake. Más abajo están herramientas emergentes o de código abierto como DuckDB, ClickHouse, que erosionan el mercado en escenarios específicos como análisis local, análisis en tiempo real, consultas de bajo costo. Por lo tanto, el entorno competitivo de Snowflake es más complejo que el de Salesforce y ServiceNow.
Riesgo contraintuitivo del modelo de consumo
Ahora, algo contraintuitivo: lo que Snowflake más teme no es que los clientes no lo usen, sino que lo usen demasiado bien. Debido a que Snowflake opera con un modelo de consumo, cuanto más consulta, calcula y almacena el cliente, mayores son los ingresos de Snowflake. Pero a la inversa, cuando la empresa ve que la factura de Snowflake es demasiado alta, impulsará a sus equipos de ingeniería a optimizar consultas, comprimir almacenamiento, e incluso usar herramientas de código abierto para reemplazar tareas de bajo valor.
Esta es la espada de doble filo del modelo de consumo: cuando el crecimiento es rápido, los ingresos aumentan naturalmente con el uso del cliente; pero una vez que el cliente comienza a optimizar el uso, la tasa de crecimiento de los ingresos también se ralentiza. Esta tendencia ya se refleja en los datos: la tasa neta de retención de ingresos (NRR) de Snowflake bajó del 131% al 126%, y luego al 125% más reciente. Este número sigue siendo saludable, lo que indica que los clientes existentes aún aumentan su consumo cada año, pero la tendencia a la baja también muestra que la velocidad de expansión de los clientes existentes ya no es como antes. Detrás de esto hay tanto una disminución natural a medida que la base grande se hace más grande, como la influencia de la optimización de costos por parte de los clientes y la ralentización del ritmo de consumo.
Por lo tanto, Snowflake se parece más a una plataforma de datos para IA de alto crecimiento, alta elasticidad, pero con una intensidad competitiva extremadamente alta. Este es el mayor atractivo de Snowflake, y también su mayor riesgo.
Últimos datos financieros
Los ingresos por producto del año completo fueron de $4.47 mil millones de dólares, con un crecimiento interanual del 29%, el más rápido entre las tres empresas. En el último trimestre, los ingresos por producto fueron de $1.23 mil millones de dólares, con un crecimiento interanual del 30%, ligeramente superior al crecimiento anual. El RPO fue de $9.77 mil millones de dólares, un aumento interanual del 42%. En el último trimestre, se añadieron 740 nuevos clientes netos, un aumento interanual del 40%. Además, la empresa firmó el contrato individual más grande de su historia, con un valor superior a los $400 millones de dólares. Estos datos indican que la demanda de Snowflake no se ha ralentizado; al contrario, los grandes clientes aún firman contratos a más largo plazo y de mayor valor.
Pero los problemas también son evidentes. Bajo GAAP, Snowflake aún registró una pérdida de aproximadamente $1.33 mil millones de dólares en el año completo; es la única de las tres empresas que aún no es rentable bajo GAAP. Cada trimestre, la compensación basada en acciones supera los $400 millones de dólares, más de $1.7 mil millones de dólares anuales, lo que ejerce una presión significativa de dilución para los accionistas.
Aún así, Snowflake sigue siendo la más cara de las tres empresas; su múltiplo de valoración EV/Ventas basado en ingresos futuros es de aproximadamente 9x, claramente superior al de Salesforce.
Catalizadores y riesgos
En cuanto a aspectos positivos, Snowflake tiene varios puntos a favor. Primero, no sigue el modelo SaaS tradicional, sino el modelo de consumo, beneficiándose naturalmente del crecimiento de las cargas de trabajo de IA. A corto plazo, cuanto más se ejecute la IA, más ganará Snowflake. Segundo, el RPO con un crecimiento interanual del 42% indica que los grandes clientes aún firman contratos a más largo plazo y de mayor valor, lo que representa una fuerte visibilidad de ingresos futuros. Tercero, tanto Snowflake Intelligence como Cortex Code se están expandiendo rápidamente, con más de 9,100 cuentas ya utilizando funciones de IA.
Además, Snowflake tiene dos eventos importantes próximos: la publicación de resultados el 27 de mayo, seguida inmediatamente por su conferencia anual en San Francisco del 1 al 4 de junio. Dos catalizadores muy cercanos; personalmente creo que los aspectos positivos superan a los negativos. Durante ese período, la volatilidad del precio de la acción probablemente será mayor.
En cuanto a riesgos, también debemos conocerlos de antemano. Primero, las pérdidas continuas bajo GAAP son el mayor inconveniente. En un entorno donde el mercado prefiere la rentabilidad y el flujo de caja, en comparación con Salesforce y ServiceNow, Snowflake sufrirá una mayor presión de valoración. Segundo, Databricks es actualmente el competidor más fuerte de Snowflake. Si Databricks se hace pública en el futuro, podría remodelar el panorama competitivo de toda la industria de plataformas de datos. Si después de su IPO crece más rápido, tiene una narrativa de IA más fuerte y una valoración más atractiva, el capital podría fluir de Snowflake a Databricks. Además, demandas de accionistas, ventas por parte de directivos internos, estos ruidos a nivel de gobierno corporativo también afectarán el sentimiento del mercado, aunque no son la tendencia principal actual.
Puede resumirse Snowflake en una frase: es la que crece más rápido, tiene la lógica de infraestructura de datos para IA más directa y naturalmente no se ve afectada por el modelo de negocio SaaS tradicional, pero también es la que tiene la valoración más alta, la competencia más intensa y la menor calidad de beneficios entre las tres. Alta relación riesgo-recompensa, alto riesgo.
Comparación de las tres y conclusión personal
Después de desglosar estas tres empresas, compartiré mi opinión subjetiva personal.
Si valoras el margen de seguridad y prefieres la lógica de inversión en valor, Salesforce es la opción relativamente más estable: PER prospectivo de alrededor de 10x, flujo de caja libre de $144 mil millones de dólares, autorización de recompra de $500 mil millones de dólares, además de rentabilidad estable, lo que ofrece un margen de seguridad relativamente grande para construir y mantener una posición. Pero su crecimiento es solo del 10%, por lo que el potencial explosivo de subida del precio de la acción podría no ser tan fuerte.
Si aceptas la lógica de la capa de gobernanza de AI Control Tower, ServiceNow podría ser la empresa con la narrativa de IA más clara entre las tres: crecimiento superior al 20%, tasa de renovación del 97%, PER prospectivo de 22x, más el respaldo personal de Jensen Huang durante tres años consecutivos. Actualmente, la relación costo-beneficio de comprar es bastante buena. Pero la premisa es que debes aceptar el riesgo de integración de adquisiciones intensivas y asumir la alta volatilidad del precio a corto plazo.
Si buscas la mayor elasticidad y puedes soportar la mayor volatilidad, Snowflake es una apuesta de alta relación riesgo-recompensa. Su mayor riesgo es que la empresa no sea rentable, con pérdidas continuas y una tasa neta de retención de ingresos en descenso. Además, si el competidor Databricks se hace pública en el futuro, podría redefinir el ancla de valoración de toda la industria de plataformas de datos. El riesgo y la volatilidad son ciertamente altos.
Además de estas tres, si en el sector de software buscas la piedra angular más estable, Microsoft sigue siendo la mejor opción; es el valor de gran capitalización de software más erróneamente vendido en esta ronda. Sin embargo, debo enfatizar que este es solo mi marco de juicio personal y no constituye ningún consejo de inversión. Cada uno debe tomar sus propias decisiones de inversión después de un análisis racional y según su situación real de cartera.
Conclusión: ¿A quién mata la IA?
Finalmente, volvamos a la pregunta planteada al principio: ¿La IA va a matar a toda la industria del software, o nos está dando una oportunidad de compra única en una década?
Mi juicio es que la narrativa de que la IA mata al software está sobre simplificada. Lo que realmente está sucediendo es que la IA está eliminando al software que solo vende interfaces funcionales, pero al mismo tiempo está recompensando a las plataformas que venden infraestructura y gobernanza. No todo el software será disruptado.
Es similar a cuando estalló la burbuja de Internet en el año 2000; en ese momento, la tendencia predominante del mercado era que "Internet mataría a todas las empresas tradicionales". Pero al final, no solo sobrevivieron las empresas de Internet, sino también aquellas empresas tradicionales que primero adoptaron Internet e integraron estas herramientas en sus negocios, completando con éxito su transformación digital. Veinte años después, al observar esta ola de IA, la lógica es la misma. Las empresas de software con ventajas competitivas reales, sedimentación de datos y capacidad de actuar como plataformas de infraestructura para la IA seguirán siendo los mayores ganadores. Y ahora, podrían estar justo en el punto de partida de un nuevo ciclo alcista.
