Hola y bienvenidos al resumen de la inteligencia artificial… En este episodio: El “apocalipsis de SaaS” aún no ha llegado… OpenAI y Anthropic están lanzando nuevos modelos con graves implicaciones de ciberseguridad… La Casa Blanca está considerando límites voluntarios a la construcción de centros de datos para evitar que los consumidores sufran un impacto en sus facturas de energía… por qué dos métricas de IA comúnmente citadas probablemente sean incorrectas… y por qué cada vez más no podemos decir si los modelos de IA son seguros. Los inversores necesitan sentarse. Llegué a esta conclusión después de observar las fluctuaciones del mercado la semana pasada. En particular, los inversores harían bien en buscar un psicoanalista kleiniano. Esto se debe a que parecen estar atrapados en lo que los kleinianos probablemente llamarían la “posición esquizo-paranoide”: oscilando salvajemente entre una visión “todo buena” o “totalmente mala” del impacto de la IA en los proveedores de software establecidos. La semana pasada todo salió mal y acabaron con alrededor de 2 billones de dólares en valor bursátil, según estimaciones de Goldman Sach. Todo vuelve a estar bien esta semana, con el índice S&P 500 saltando a niveles casi récord (aunque los proveedores de software SaaS solo vieron ganancias modestas, y la agitación puede haber afectado al menos a un CEO: el CEO de Workday, Carl Eschenbach, anunció que renunciaría y sería reemplazado por el cofundador y ex CEO de la compañía, Anil Bhusri). Pero hay muchos matices aquí que los mercados pasan por alto. A los inversores les gusta una historia sencilla. La carrera corporativa por la inteligencia artificial se parece ahora más a una novela rusa.
En varios momentos de los últimos dos años, los mercados financieros han castigado a las acciones de SaaS, ya que parecía que los modelos de IA subyacentes podrían permitir a las empresas crear software personalizado que podría reemplazar a Salesforce, Workday o ServiceNow. La semana pasada, el culpable parecía ser la comprensión de que agentes de IA cada vez más poderosos de empresas como Anthropic, que ha comenzado a lanzar complementos para su producto Claude Cowork dirigido a industrias verticales específicas, podrían perjudicar a las empresas SaaS de dos maneras: en primer lugar, las nuevas ofertas de agentes de las principales empresas modelo compiten directamente con el software de agentes de IA de los gigantes SaaS. En segundo lugar, al automatizar los flujos de trabajo, los agentes reducen potencialmente la necesidad de personas, lo que significa que las empresas SaaS no pueden cobrar por tantas licencias. Entonces los proveedores de SaaS fracasan por dos razones.
Pero no está claro si algo de esto es cierto, o al menos es sólo parcialmente cierto.
Los agentes de IA no usan software SaaS, lo usan
En primer lugar, es muy poco probable que, aunque los agentes de codificación de IA sean cada vez más capaces, la mayoría de las empresas Fortune 500 quieran crear su propio software de gestión de relaciones con los clientes, software de recursos humanos o software de gestión de la cadena de suministro. Simplemente no veremos que los últimos 50 años de desarrollo de software empresarial lleguen a su fin. Si crea widgets, realmente no querrá tener que lidiar con la creación, ejecución y mantenimiento del software ERP, incluso si ese proceso está en gran medida automatizado por ingenieros de software de IA. Eso sigue siendo demasiado dinero y una desviación del escaso talento de ingeniería, incluso si la cantidad de trabajo humano requerido es una fracción de lo que habría sido hace cinco años. Como tal, es probable que continúe la demanda de los productos principales tradicionales de las empresas SaaS.
En cuanto a las nuevas preocupaciones acerca de que los agentes de IA de los modeladores fundamentales roben el mercado de las ofertas de agentes de IA de los propios proveedores de SaaS, los inversores de SaaS tienen mucho de qué preocuparse. Es posible que Anthropic, OpenAI y Google lleguen a dominar la capa superior de la pila de agentes de IA, creando plataformas de orquestación de agentes que permitirán a las grandes empresas crear, ejecutar y gestionar flujos de trabajo complejos. Eso es exactamente lo que OpenAI está tratando de hacer con el lanzamiento de su nueva plataforma empresarial de agentes de IA llamada Frontier la semana pasada.
Los representantes de SaaS dicen que saben mejor cómo gestionar la capa de orquestación porque ya están acostumbrados a lidiar con cuestiones de ciberseguridad, control de acceso y gobernanza, y porque en muchos casos ya poseen los datos a los que los agentes de IA necesitarán acceder para hacer su trabajo. Además, dado que la mayoría de los flujos de trabajo empresariales no estarán completamente automatizados, las empresas SaaS creen que están mejor preparadas para atender a una fuerza laboral híbrida, donde los humanos y los agentes de IA trabajan juntos en el mismo software y en los mismos flujos de trabajo. Quizás tengan razón. Pero tendrán que demostrarlo antes de que OpenAI o Anthropic demuestren que pueden hacer su trabajo igual de bien o mejor.
Las empresas fundadoras también tienen la oportunidad de dominar el mercado de agentes de IA. Claude Cowork de Anthropic representa una seria amenaza para Salesforce y Microsoft, pero no completamente existencial. Esto no reemplaza por completo la necesidad de un software SaaS, ya que Claude utiliza el software como una herramienta para hacer las cosas. Pero ciertamente significa que algunos clientes pueden preferir usar Claude Cowork en lugar de actualizar a Agentforce de Salesforce o 365 Copilot de Microsoft. Esto limitará el potencial de crecimiento de las empresas SaaS, según Dan Gallagher del Wall Street Journal.
Los proveedores de SaaS están cambiando sus modelos de negocio
En cuanto a la amenaza al modelo de negocio tradicional de las empresas SaaS que venden licencias de puestos, las empresas SaaS son conscientes de este riesgo y están trabajando para eliminarlo. Salesforce fue pionero en algo llamado Acuerdo de licencia empresarial de agente (AELA), que esencialmente ofrece a los clientes acceso ilimitado a Agentforce por un precio fijo. ServiceNow está adoptando modelos de precios basados en el consumo y en el valor para algunas de sus ofertas de agentes de IA. Microsoft también ha introducido un elemento de precio basado en el consumo junto con su modelo habitual por usuario por mes para su producto Microsoft Copilot Studio, que permite a los clientes crear agentes Microsoft Copilot. Nuevamente, esta amenaza no es existencial, pero podría limitar el crecimiento y las ganancias de las empresas SaaS. Esto se debe a que uno de los secretos sucios de la industria SaaS es que no es muy diferente de administrar un gimnasio: sus mejores clientes suelen ser los que pagan por membresías (o en este caso, licencias de asientos) que no usan. Con estos nuevos modelos de negocio, los proveedores de tecnología probablemente no podrán incurrir en tantos gastos innecesarios.
Entonces SaaS aún no ha terminado. Pero no necesariamente está preparado para prosperar. Lo más probable es que los destinos de las diferentes empresas dentro de la categoría diverjan. Como señalaron algunos analistas de Wall Street la semana pasada, habrá ganadores y perdedores. Pero es demasiado pronto para llamarlos. Por ahora, los inversores tienen que vivir con esta ambigüedad.
SUERTE CON LA IA
El conflicto publicitario de OpenAI y Anthropic en el Super Bowl indica que hemos entrado en la era de las conversaciones basura sobre la IA, y la carrera por poseer agentes de IA se está calentando: Sharon Goldman El modelo más nuevo de Anthropic sobresale en la detección de vulnerabilidades de seguridad, pero crea nuevos riesgos de ciberseguridad: Beatrice Nolan El nuevo modelo de OpenAI está por delante de la codificación, pero plantea riesgos de ciberseguridad sin precedentes: Sharon Goldman
La participación de mercado de ChatGPT disminuye a medida que Google y sus rivales cierran la brecha, según muestran los datos del rastreador de aplicaciones – Beatrice Nolan
IA EN LAS NOTICIAS
Amazon planea crear un mercado de contenidos que los editores puedan vender a empresas de inteligencia artificial. Así lo informó The Information, citando fuentes familiarizadas con los planes. La medida se produce mientras los editores y las empresas de inteligencia artificial discuten sobre cómo se debe licenciar y pagar el contenido, en medio de preocupaciones entre los editores de que las herramientas de búsqueda y chat impulsadas por IA están destruyendo el tráfico y los ingresos publicitarios. Cloudflare y Akamai lanzaron un proyecto similar el año pasado. Microsoft probó su propia versión y la implementó más ampliamente la semana pasada. Pero aún no está claro cuántas empresas de inteligencia artificial están comprando en estos mercados y en qué volúmenes. Algunas editoriales importantes tienen acuerdos individuales por valor de millones de dólares al año con OpenAI, Anthropic y otros. Goldman Sachs contrata a Anthropic para los servicios de contabilidad y cumplimiento. El banco de inversión está trabajando con Anthropic para implementar agentes autónomos basados en su modelo Claude para automatizar el trabajo basado en reglas a gran escala, como la contabilidad comercial y la incorporación de clientes, después de seis meses de desarrollo conjunto, informa CNBC. El banco dice que el objetivo es mejorar la eficiencia y acelerar los procesos y al mismo tiempo reducir la plantilla a medida que crece el negocio, en lugar de eliminar puestos de trabajo en el futuro próximo. Los ejecutivos dijeron que estaban sorprendidos por lo bien que Claude manejó tareas complejas de contabilidad y cumplimiento, reforzando la visión de que la IA puede ir más allá de la codificación y entrar en funciones administrativas básicas.
UNA MIRADA A LA INVESTIGACIÓN EN IA
En conjunto, estas críticas sugieren que tanto los argumentos de los tecnooptimistas (la IA está mejorando a un ritmo vertiginoso) como los argumentos de los escépticos (la IA no funciona en el mundo real) probablemente estén equivocados. La verdad, como siempre, es mucho más compleja y se sitúa en algún punto intermedio entre estas posiciones extremas.
¿TIENES UN CALENDARIO?
10 y 11 de febrero: Cumbre de Acción de AI, Nueva Delhi, India.
24-26 de febrero: Asociación Internacional para una Inteligencia Artificial Ética y Segura (IASEAI), UNESCO, París, Francia.
2 al 5 de marzo: Mobile World Congress, Barcelona, España.
12 al 18 de marzo: Sur por suroeste, Austin, Texas.
16 al 19 de marzo: Nvidia GTC, San José, California.
NUTRICIÓN PARA EL CEREBRO
Los modelos nos están criticando cada vez más. Sandbagging es un término que los investigadores de seguridad de la IA utilizan para describir el fenómeno de un modelo de IA que deliberadamente funciona de manera menos eficiente o está más “en línea” con los valores humanos durante las evaluaciones de seguridad para engañar a los evaluadores. Y una serie de modelos de vanguardia lanzados recientemente parecen estar haciendo esto en un grado alarmante.
La versión de Anthropic de Claude Opus 4.6, lanzada la semana pasada, “indica explícitamente si fue entrenada o probada”, dijo la compañía. Apollo Research, que evaluó el GPT-5.3-Codex de OpenAI, que también debutó la semana pasada, descubrió que el modelo “ocasionalmente falla en las tareas de preguntas y respuestas” y “explícitamente justifica” hacerlo para garantizar que pase la evaluación. La propia OpenAI reconoció que “los resultados de la evaluación pueden estar sesgados por una mayor conciencia situacional” y advirtió que “el campo no está preparado para modelos con fundamentos opacos que tengan en cuenta la evaluación y el aprendizaje”. El informe de seguridad Gemini 3 Pro de Google, publicado en diciembre, documentó transcripciones en las que el modelo mostraba “una clara conciencia de que se trata de una maestría en un entorno sintético” e incluso especuló sobre si retrasarse deliberadamente en las pruebas podría ser estratégicamente ventajoso. En resumen: los exámenes que utilizamos para determinar si estos modelos son seguros se están volviendo cada vez menos confiables a medida que los examinados saben que están siendo evaluados y ajustan su comportamiento en consecuencia. Es por eso que nuestra única esperanza para la seguridad de la IA puede ser un mayor progreso en la interpretabilidad mecanicista. Estas son técnicas que funcionan de manera muy similar a como funciona una máquina de resonancia magnética funcional en el cerebro humano: miran dentro de la red neuronal de un modelo para encontrar patrones de activación neuronal y vincularlos con un comportamiento específico, incluido si el modelo se percibe a sí mismo como honesto o engañoso. El New Yorker tiene una historia detallada sobre la interpretación mecanicista de Anthropic y los esfuerzos de “psicología modelo” que se publicaron esta semana.
