A medida que la IA facilita replicar las funcionalidades del software, el valor duradero del SaaS proviene de completar de forma fiable los flujos de trabajo de los clientes mediante los FDE.
Durante años, las empresas de SaaS han podido construir negocios valiosos en torno a software que resuelve solo una parte del problema del cliente. El producto se encarga del trabajo repetible, mientras que el cliente aporta el criterio, las hojas de cálculo, otras herramientas, programas y fuentes de datos, y la coordinación necesaria para terminarlo. Utilizo la expresión «solución del 80%» para resumir ese esquema, en el que los ingresos recurrentes pueden coexistir con una cantidad considerable de trabajo que el cliente todavía debe realizar.
Antes de la IA, ese esquema solía tener sentido económico porque estandarizar los requisitos comunes permitía a los proveedores atender a miles de clientes sin reconstruir sus productos para cada uno. Los clientes aceptaban el trabajo restante porque el software seguía representando una mejora sustancial respecto a lo que existía antes. Me preocupa que sigamos defendiendo esos límites del producto incluso cuando los clientes dispongan de mejores alternativas y esperen que se complete una mayor parte del trabajo por ellos.
En la encuesta de McKinsey sobre IA de 2026, el 32% de los participantes afirmó que sus organizaciones habían decidido no comprar al menos un producto o una funcionalidad de software porque podían desarrollar esa capacidad internamente con herramientas de programación basadas en agentes. Para quienes dirigimos empresas de SaaS, esto debería llevarnos a examinar cuánto del valor de nuestra empresa depende de capacidades que los clientes creen cada vez más que pueden reproducir.
Creo que una parte mayor de la diferenciación vendrá de comprender el trabajo que queda sin terminar y de asumir la responsabilidad de lograr un resultado completo para el cliente. Un producto de cuentas por pagar puede leer una factura y cotejarla con una orden de compra, pero dejar al cliente la tarea de resolver una discrepancia de cantidades cuando el comprador no está disponible y el proveedor amenaza con retener otro envío. La responsabilidad del cliente abarca resolver esa disputa, pagar correctamente y conservar un registro de la decisión.
Nuestro software debe reflejar ese modelo mental más amplio, incluidos los árboles de decisión que siguen las personas cuando falta información o falla el proceso habitual. Construir un flujo de trabajo vertical completo exige entender qué inicia el trabajo, qué determina la siguiente acción y qué condiciones deben cumplirse para que el cliente lo considere terminado. Cuando una persona deba ejercer su criterio, el producto debe conservar el contexto, dirigir la decisión a quien corresponda y continuar una vez que se haya tomado.
La investigación de Google sobre reconocimiento de voz ilustra cuánto puede quedar sin resolver tras un resultado técnico sólido. En 2017, Google presentó un modelo de investigación de extremo a extremo con una tasa de error de palabras del 5,6%, que mejoraba el 6,7% de un sistema convencional. Sin embargo, los nuevos modelos no podían procesar el habla en tiempo real, rendían peor con datos reales de producción y tenían dificultades para escribir correctamente nombres propios poco frecuentes. Para los líderes de SaaS, la lección pertinente es que el desempeño en condiciones seleccionadas puede ocultar requisitos que determinan si los clientes pueden confiar en el producto durante toda su jornada laboral.
Cumplir esos requisitos puede consumir recursos desproporcionados porque cada nuevo tipo de excepción plantea preguntas sobre datos, autoridad y recuperación que el desarrollo inicial quizá nunca haya abordado. Anthropic describió este trabajo en su relato sobre el desarrollo de un sistema de investigación con múltiples agentes, cuyo despliegue en producción exigía ejecución reanudable, lógica de reintentos, puntos de control y trazas para diagnosticar fallos.
Al evaluar la justificación económica, someta a prueba un escenario en el que el trabajo de integración y fiabilidad cueste cinco o diez veces el desarrollo inicial, tratando esos múltiplos como supuestos de planificación y no como referencias establecidas del sector. Incluya los costes operativos continuos y el trabajo humano que siga siendo necesario, para que el equipo pueda juzgar si el valor de completar el flujo de trabajo justifica la inversión. Un menor coste de escribir código no resuelve esa cuestión.
Palantir demostró que la ingeniería desplegada junto al cliente (FDE) podía ofrecer soluciones de gran complejidad al integrar ingenieros con los clientes. A medida que ese modelo se extiende por el SaaS, creo que su principal finalidad estratégica será crear una vinculación duradera: mantener el producto alineado con el negocio del cliente a medida que este cambia. Veo los flujos de trabajo completos como la evolución final del SaaS y, para las empresas que avanzan en esa dirección, contratar FDE debería convertirse en una inversión esencial para retener a los clientes.
Un ingeniero que trabaja junto a un equipo de cuentas por pagar puede ver por qué una aprobación se atasca una y otra vez, qué hoja de cálculo contiene el contexto que falta y el criterio de quién permite que el trabajo avance. Con autoridad para desarrollar y probar cambios, ese ingeniero puede convertir lo descubierto en un proceso en el que los usuarios puedan confiar. Un competidor que ofrezca funcionalidades similares tendría entonces que demostrar que puede aportar el mismo valor operativo, incluidas las excepciones y las integraciones que hacen funcionar el proceso.
Como miembros de la alta dirección, debemos conectar este trabajo con las decisiones de producto de la empresa mediante un foro periódico en el que los ingenieros puedan presentar los problemas recurrentes de los clientes a los responsables de producto. OpenAI describe sus proyectos de FDE como una forma de mejorar los productos y reducir el trabajo personalizado necesario para clientes posteriores, lo que ofrece un modelo útil de cómo esos comentarios deben traducirse en capacidades reutilizables. Utilice esos hallazgos para orientar las integraciones compartidas, las pruebas operativas y las decisiones explícitas sobre qué debe formar parte de la plataforma central.
La inversión también necesita una evaluación comercial, porque el progreso técnico por sí solo no permite determinar si un programa de FDE compensa su coste. Evalúe los flujos de trabajo completados y la reducción de las intervenciones evitables junto con la retención, la expansión y el esfuerzo de ingeniería necesario para atender a cada cuenta. Esas medidas pueden ayudar a distinguir los despliegues que crean valor duradero de los que siguen dependiendo de un costoso soporte manual.
Un proyecto individual puede aun así justificar una personalización considerable por la rentabilidad del cliente o por un aprendizaje aplicable a un segmento valioso. Explicite ese criterio, incluido cuándo rechazar una solicitud cuyo valor sea demasiado limitado para recuperar sus costes de desarrollo y mantenimiento. Sin esa disciplina, la empresa puede acumular obligaciones que consuman su capacidad de ingeniería sin mejorar el negocio subyacente.
Las adquisiciones pueden aportar conocimientos especializados o capacidades que falten, aunque su valor depende de que los productos combinados realmente completen una mayor parte del trabajo del cliente. El informe de Bain sobre fusiones y adquisiciones tecnológicas de 2024, basado en su encuesta a profesionales de 2022, identificó el fracaso en la integración de la cartera de productos como la razón más citada para no lograr las sinergias de ingresos. Si una adquisición forma parte de su estrategia de última milla, exija un plan de integración financiado que especifique cómo pasarán los registros, las decisiones y las responsabilidades de un producto a otro, con una persona responsable de la experiencia del cliente resultante.
Nuestra responsabilidad como miembros de la alta dirección es decidir dónde concentrar este esfuerzo mientras la empresa todavía dispone de tiempo y recursos para aprender. Empiece por un segmento de clientes definido y por el trabajo pendiente del que valga la pena hacerse cargo, según un análisis riguroso del retorno de la inversión; después, dé a las personas más cercanas a ese trabajo y a sus detalles autoridad suficiente para modificar el producto. Vincule la inversión posterior a pruebas de que los clientes están dispuestos a pagar por el flujo de trabajo completo.