El caso Oracle: cómo la IA agéntica obliga al mercado del SaaS a revisar su modelo

La llegada de la IA y más concretamente el auge de los agentes ha provocado cierta marejada en el mercado del software, y más concretamente con el modelo de Software as a Service, con consecuencias en bolsa incluidas. Los analistas han quedado un poco fuera de juego y han movido dinero donde piensan que está el futuro, aunque después de que la marejada de los parquets haya pasado y que los ánimos se hayan calmado un poco podemos analizar con más calma el futuro del SaaS echando un vistazo a cómo les va a sus protagonistas.

Oracle cerró su año fiscal 2026 con una diferencia considerable entre sus principales líneas de negocio. En el cuarto trimestre, los ingresos de Oracle Cloud Infrastructure crecieron un 93% interanual, hasta los 5.800 millones de dólares. Las aplicaciones en la nube avanzaron un 10%, hasta los 4.100 millones, mientras que el software tradicional retrocedió un 2% en el trimestre y un 1% en el conjunto del ejercicio. La propia Oracle atribuye parte del descenso del software a la migración de sus clientes desde productos instalados hacia servicios cloud.

Conviene tenerlo en cuenta antes de relacionar directamente estos resultados con el avance de la IA agéntica. Aun así, la distancia entre unas áreas y otras resulta pertinente: la infraestructura crece mucho más rápido que las aplicaciones justo cuando los grandes proveedores de software empiezan a modificar sus precios para incorporar agentes, automatizaciones y consumo de IA. Oracle Cloud Infrastructure terminó el ejercicio con 18.100 millones de dólares de ingresos, un 77% más que el año anterior. El conjunto del negocio cloud alcanzó los 34.000 millones, con un crecimiento del 39%. El software continúa aportando 24.500 millones anuales y sigue siendo una parte esencial de la compañía, pero el crecimiento se está concentrando en otra capa.

Estos resultados no permiten anunciar el final del SaaS. Tampoco ofrecen motivos para pensar que el modelo atravesará la expansión de los agentes sin cambios relevantes. La relación entre número de empleados, uso de las aplicaciones e ingresos por licencias se está volviendo menos directa. Los abanderados del SaaS como Salesforce, SAP y ServiceNow ya están adaptando sus tarifas a esa situación.

Un modelo pensado para usuarios humanos

La tarifa por usuario ha funcionado bien porque resulta fácil de contratar, presupuestar y auditar. Supuso una evolución del modelo de licencia monolítica para el software y es un modelo que se ha mantenido con solidez… hasta ahora. Una empresa sabe cuántos empleados necesitan acceso a un CRM, un ERP o una herramienta de recursos humanos y puede calcular con bastante precisión cuánto pagará durante el año. También ha permitido a los fabricantes vincular su crecimiento al de sus clientes. Más empleados y más departamentos solían traducirse en nuevas licencias. El esquema sigue teniendo sentido cuando una persona utiliza de manera habitual una aplicación para consultar información, introducir datos, aprobar operaciones o tomar decisiones.

Los agentes añaden otra forma de utilizar el software. Pueden consultar registros, completar campos, preparar respuestas o ejecutar flujos sin que cada operación requiera un nuevo usuario. El volumen de trabajo realizado dentro de una aplicación ya no tiene por qué aumentar al mismo ritmo que el número de personas con licencia. Eso no significa que una empresa vaya a sustituir automáticamente decenas de usuarios por unos pocos agentes. En muchos casos, la IA aumentará la productividad de empleados que conservarán sus licencias y abrirá procesos que antes se realizaban fuera de la plataforma. En otros, permitirá revisar contratos y reducir asientos. La cuestión es cuánto negocio nuevo generarán los agentes y si será suficiente para compensar las licencias que puedan dejar de ser necesarias.

El informe de predicciones de AlixPartners para 2026 calcula que los modelos híbridos, con componentes basados en uso o resultados, podrían llegar a representar hasta el 40% de los ingresos del software. Es una previsión, pero coincide con las decisiones comerciales de los principales proveedores. Bain & Company introduce un matiz necesario en Per-Seat Software Pricing Isn’t Dead, but New Models Are Gaining Steam. La consultora considera prematuro dar por terminado el precio por usuario y apunta hacia una convivencia entre licencias y consumo.

Es probablemente el escenario más razonable a corto plazo. La suscripción aporta previsibilidad y las métricas de consumo permiten cobrar por el trabajo adicional de los agentes. Sin embargo, encontrar nuevas unidades de facturación no resuelve cómo afectará la IA a los ingresos, los márgenes o la relación con los clientes. Un fabricante puede compensar una reducción de licencias con un mayor consumo de acciones o conversaciones. También puede descubrir que el cliente obtiene la misma productividad con un contrato más pequeño. El resultado dependerá del tipo de aplicación, del sector y de la importancia de los datos gestionados.

Tal como analizamos en MuyComputerPRO tras la pérdida de 285.000 millones de dólares en las valoraciones SaaS, los mercados han empezado a cuestionar la continuidad de unas métricas que durante años se consideraron fiables. Aquella corrección no certificaba el final del SaaS, pero sí mostraba que sus expectativas de crecimiento ya no se aceptan sin discusión.

Usuarios, conversaciones y créditos

Salesforce ofrece uno de los ejemplos más claros de esta transición. Agentforce combina créditos flexibles, tarifas por conversación, licencias vinculadas a usuarios y modalidades de precio fijo. Los Flex Credits cuestan 500 dólares por cada 100.000 créditos y una acción estándar consume actualmente 20 créditos, equivalentes a 0,10 dólares. Para determinados casos de atención al cliente, la compañía mantiene además una tarifa de dos dólares por conversación.

El catálogo permite contratar de forma diferente a un empleado que utiliza un asistente dentro del CRM y a un agente que atiende solicitudes externas. Salesforce conserva el asiento, pero ya no lo utiliza como única referencia para medir la actividad. El cambio es significativo porque Salesforce fue una de las compañías que mejor convirtió el número de usuarios en una métrica de crecimiento. Agentforce puede generar más actividad dentro de la plataforma y abrir nuevas fuentes de ingresos, pero también puede facilitar que algunos clientes reduzcan el número de licencias necesarias para determinados procesos. Las dos posibilidades son compatibles.

SAP está siguiendo una dirección parecida mediante sus AI Units. Las empresas adquieren unidades que pueden utilizar en distintas soluciones, entre ellas S/4HANA Cloud, SuccessFactors y Ariba. Según SAPinsider, la compañía está trasladando parte del uso de IA hacia modelos de consumo, especialmente cuando los agentes ejecutan automatizaciones o funciones avanzadas. ServiceNow ha ampliado este planteamiento con Action Fabric, que permite a agentes externos ejecutar acciones sobre sus flujos de trabajo mediante la misma moneda Assist empleada por sus propias herramientas de IA. El software empresarial empieza así a distinguir entre la actividad realizada por usuarios y la ejecutada por agentes. Esa distinción será importante para calcular el precio, aunque hará que los contratos resulten más difíciles de comparar.

Automatizar el trabajo entre aplicaciones

La posible reducción de licencias es solo una parte del debate. Una cantidad considerable de trabajo administrativo se realiza hoy entre varias aplicaciones: extraer datos de un ERP, interpretar un correo, revisar una hoja de cálculo, consultar el CRM y decidir qué debe hacerse después. Bain estima que la automatización de ese trabajo podría representar una oportunidad de 100.000 millones de dólares para el software en Estados Unidos. Los agentes pueden convertir tareas manuales en actividad facturable dentro de las plataformas. Desde ese punto de vista, la IA puede aumentar el uso del SaaS en lugar de reducirlo.

La oportunidad, sin embargo, no garantiza que el valor permanezca dentro del proveedor original. Un agente puede trabajar sobre varias aplicaciones, utilizar modelos de terceros y coordinar el proceso desde otra plataforma. La aplicación puede procesar más operaciones y perder al mismo tiempo parte de su relación directa con el usuario. Si la interfaz deja de ser la principal puerta de acceso, algunas funciones pueden resultar menos diferenciadas. Los fabricantes con datos propios, conocimiento sectorial, cumplimiento normativo o control sobre procesos críticos estarán mejor situados. Las aplicaciones cuya aportación principal sea organizar tareas o presentar información tendrán más dificultades para justificar sus precios. La IA agéntica puede ampliar el mercado del SaaS y repartirlo entre más actores. Ambas cosas pueden ocurrir a la vez.

El crecimiento de la infraestructura también tiene costes

Los resultados de Oracle ayudan a completar el análisis. El crecimiento de OCI responde a la demanda de capacidad para entrenamiento e inferencia, pero requiere centros de datos, aceleradores, redes, energía y financiación. Oracle terminó el trimestre con 638.000 millones de dólares en obligaciones de rendimiento pendientes, un 363% más que un año antes. La cifra ofrece visibilidad sobre ingresos futuros, aunque no equivale a ventas ya reconocidas ni garantiza los márgenes que obtendrá la compañía.

Oracle explicó además que 75.000 millones corresponden a hardware prepagado o aportado directamente por sus clientes. Aun así, terminó el ejercicio con un flujo de caja libre negativo de 23.700 millones de dólares. Para su año fiscal 2027 prevé alrededor de 70.000 millones de inversión neta de capital y espera captar aproximadamente 40.000 millones mediante deuda y capital. La infraestructura de IA ofrece una tasa de crecimiento muy superior a la del software, pero exige adelantar grandes cantidades de dinero. El ritmo de construcción, la financiación y el grado de utilización de los centros de datos serán tan relevantes como los contratos anunciados.

Oracle cuenta además con una ventaja que pocos proveedores pueden reproducir. Su negocio de bases de datos, sus aplicaciones empresariales y su relación con grandes organizaciones le permiten participar en varias capas del gasto. La compañía informó de un crecimiento del 404% en Oracle Multicloud AI Database durante el trimestre, una señal de que la infraestructura puede reforzar el software cuando ambos comparten clientes y datos.  Por eso, el crecimiento de OCI tampoco implica que Oracle esté abandonando las aplicaciones. Su estrategia consiste en utilizar software, bases de datos e infraestructura como partes de una misma oferta. La duda es si otros fabricantes SaaS disponen de activos suficientes para hacer algo parecido.

Sistemas críticos, servicios e integración

Sigamos con el repaso de los gigantes tecnológicos. IBM afronta el avance de la IA agéntica desde una posición diferente. La compañía combina software, consultoría, servicios, mainframe e infraestructura híbrida, y trata de integrar watsonx dentro de procesos empresariales que ya conoce y gestiona. Como analizamos en El caso IBM o cómo sobrevivir al meteorito de la agéntica, su principal ventaja no consiste únicamente en disponer de herramientas de IA. También cuenta con décadas de relación con grandes organizaciones y acceso a sistemas difíciles de modernizar o sustituir.

La referencia resulta útil porque la IA no afecta igual a todos los proveedores. Una aplicación horizontal, una plataforma de infraestructura y una empresa encargada de integrar sistemas compiten por partes diferentes del presupuesto. Kyndryl representa otra variante con un futuro algo menos prometedor. Su separación de IBM le permitió concentrarse en servicios de infraestructura, operación y modernización sin depender directamente de la venta de software heredado, pero también le ha supuesto enfrentarse con competidores mucho más preparados.

En Kyndryl: la libertad de dejar el nido analizamos las oportunidades y dificultades (muchas) de esa independencia. Su posición puede adquirir más valor a medida que las empresas necesiten conectar infraestructura, datos, aplicaciones y agentes de distintos proveedores. Oracle, IBM y Kyndryl siguen estrategias diferentes, pero permiten observar cómo el valor puede desplazarse entre aplicaciones, infraestructura, datos y servicios.

Más formas de cobrar y más competencia

El modelo híbrido es la respuesta más visible de los proveedores de software. Una cuota base mantiene ingresos relativamente previsibles y los componentes variables permiten cobrar por la actividad de los agentes. Salesforce, SAP y ServiceNow ya avanzan en esa dirección. Pero cambiar la unidad de medida no garantiza conservar el valor anterior. Un cliente puede reducir licencias y gastar más en consumo. También puede automatizar tareas con un coste total inferior o contratar una plataforma externa para coordinar varias aplicaciones.

El conflicto surge porque el asiento vincula los ingresos al número de personas que utilizan una herramienta, mientras que los agentes permiten ampliar el trabajo realizado sin aumentar necesariamente la plantilla. Los proveedores pueden cobrar por acciones, créditos o conversaciones, pero tendrán que justificar qué aportan en procesos que atraviesan varias plataformas. Los fabricantes con datos propios, conocimiento sectorial, permisos complejos y presencia en procesos críticos parten con ventaja. También quienes permitan utilizar modelos y agentes de terceros sin obligar al cliente a concentrar todo su entorno en un único ecosistema.

Y estos son los modelos de supervivencia: Salesforce muestra el intento de convertir la actividad del agente en ingresos. Oracle señala el crecimiento de la infraestructura que soporta esa actividad. IBM recuerda el valor de la integración y del acceso a sistemas críticos. La cuestión pendiente es cómo se repartirá el presupuesto entre esas capas.

Oracle abre una pregunta que todavía no tiene respuesta

Los resultados de Oracle ofrecen un buen punto de partida para analizar el momento actual. La infraestructura crece con rapidez (otro asunto es la sostenibilidad de ese crecimiento), el software instalado pierde peso y las aplicaciones cloud avanzan a un ritmo bastante más moderado. La compañía está capturando una parte considerable de la inversión en IA, aunque para hacerlo tenga que asumir un programa de gasto y financiación igualmente considerable. Salesforce, SAP y ServiceNow muestran cómo intenta adaptarse la capa de aplicaciones. Los usuarios conviven con acciones, créditos y conversaciones. La licencia sigue presente, pero comparte espacio con unidades comerciales pensadas para medir el trabajo de los agentes.

La IA agéntica no permite declarar la muerte del SaaS. Las aplicaciones empresariales conservan datos, permisos, reglas y procesos críticos. Los grandes fabricantes también disponen de una base instalada y de recursos para modificar productos, precios y contratos. Tampoco puede afirmarse que el modelo esté a salvo. Los agentes debilitan la relación directa entre actividad y número de usuarios, pueden operar sobre varias aplicaciones y permiten que parte del trabajo se realice sin pasar por la interfaz que justificaba la licencia. El modelo SaaS, por lo tanto, no puede quedarse como está.

Porque la pregunta es si el consumo generado por los agentes compensará las licencias que puedan dejar de ser necesarias y si ese consumo permanecerá dentro de los actuales proveedores SaaS o será capturado por plataformas de agentes, proveedores cloud y empresas de integración. Oracle ha mostrado dónde está creciendo hoy una parte relevante del gasto. El resto del mercado todavía está decidiendo quién podrá facturarlo.