El Origen de Esta Reflexión
Llevo meses dándole vueltas a algo que escucho constantemente en conversaciones con inversores, fundadores y equipos técnicos: «La IA va a matar el SaaS».
Esta afirmación ha ganado fuerza especialmente después de que Satya Nadella (CEO de Microsoft) sugiriera que los modelos de negocio SaaS tradicionales podrían «colapsar» en la era de la IA agéntica. Incluso vimos casos sonados como Klarna anunciando que eliminaría Salesforce y Workday, reemplazándolos con sistemas propios impulsados por IA generativa.
Pero trabajando en Loyalty Master —una IA especializada que estamos desarrollando para OmniWallet y que lanzaremos a finales de 2025/principios de 2026— llegué a una conclusión completamente distinta:
La IA no mata el SaaS. La IA convierte el SaaS en algo mucho más poderoso: el «Intelligent SaaS».
El Mito: «¿Para Qué un SaaS si Tengo ChatGPT?»
El argumento suena lógico en la superficie:
«Si puedo preguntarle a GPT-4 lo que necesito, ¿para qué pagar por un SaaS específico? La IA puede hacer de todo.»
Es cierto que los LLMs (Large Language Models) como GPT-4, Claude o Gemini son extraordinariamente versátiles. Pueden escribir código, analizar datos, generar contenido, responder preguntas complejas…
Pero hay un problema fundamental: Son herramientas genéricas que requieren:
- Contexto extenso (tienes que explicarle tu problema cada vez)
- Conexiones manuales (APIs, bases de datos, integraciones)
- Estructura de datos (tienes que organizarlo todo tú)
- Configuración constante (sin memoria de tus preferencias)
- Mantenimiento continuo (actualizaciones, seguridad, compliance)
Es como tener un asistente brillante pero sin experiencia en tu industria. Puedes enseñarle, pero lleva tiempo y esfuerzo constante.
El Concepto: Intelligent SaaS
Aquí es donde entra mi concepto de «Intelligent SaaS»:
Un Intelligent SaaS es una herramienta especializada que combina:
- Dominio específico (años de desarrollo vertical)
- Datos estructurados (información organizada y contextualizada)
- IA integrada (inteligencia que ya «entiende» el contexto)
= Herramienta inteligente preconfigurada
No es simplemente «SaaS + IA». Es algo cualitativamente diferente.
El Símil Histórico
Hasta ahora, cualquier empresa con dinero y tiempo podía desarrollar su propia aplicación desde cero. Pero era más seguro, económico y mantenible pagar por una herramienta especializada.
Por eso las empresas no desarrollan (por lo general) su propio ERP o CRM. Usan SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics… Herramientas maduras, especializadas, con años de desarrollo detrás.
Con la IA pasa lo mismo:
Sí, ahora muchas cosas que antes eran muy complejas están más al alcance de la mano gracias a los LLMs. Pero siguen requiriendo trabajo, mantenimiento y, sobre todo, iteración constante.
El Intelligent SaaS aprovecha esta ventaja de la IA, pero sin que tú tengas que hacer todo el trabajo pesado. La herramienta ya viene con:
- El dominio entendido
- Los datos estructurados
- Las integraciones hechas
- La IA preconfigurada para ese uso específico
Un caso Real: Loyalty Master (OmniWallet)
Déjame ilustrarlo con el proyecto que estamos desarrollando.
OmniWallet es un SaaS especializado en programas de fidelización omnicanal. Lleva años en el mercado, con clientes que gestionan millones de transacciones, puntos, recompensas, campañas…
Tiene datos estructurados extremadamente valiosos:
- Comportamiento de compra de clientes
- Patrones de canje de puntos
- Efectividad de campañas
- Segmentación RFM (Recency, Frequency, Monetary)
- Tendencias de churn
- Performance por tienda/canal
Pero hasta ahora, extraer insights de esos datos requería:
- Analistas con SQL
- Dashboards complejos
- Horas de análisis manual
- Conocimiento técnico profundo
Enter Loyalty Master
Loyalty Master es una IA especializada que:
- Ya conoce el dominio de loyalty (qué es un programa de puntos, qué métricas importan, qué problemas son críticos)
- Ya tiene acceso a todos los datos estructurados de OmniWallet
- Ya está integrada con el sistema (no necesitas APIs externas)
- Ya entiende el contexto de cada cliente específico
Resultado: En lugar de pasar horas montando queries SQL y analizando dashboards, el usuario puede simplemente preguntar:
«¿Por qué cayó mi tasa de retención este mes?»
Y Loyalty Master:
- Analiza transacciones, comportamiento, campañas
- Cruza datos de múltiples fuentes
- Detecta patrones
- Identifica la causa raíz
- Sugiere acciones concretas
Todo en 10 segundos.
¿Podría hacer lo mismo con ChatGPT? Técnicamente sí, pero tendrías que:
- Exportar todos los datos
- Estructurarlos en un formato que GPT entienda
- Explicarle el contexto de tu negocio
- Hacer múltiples preguntas iterativas
- Interpretar las respuestas genéricas
- Repetir el proceso cada vez
Con Loyalty Master: Una pregunta, una respuesta accionable. La IA ya «vive» dentro del contexto de tu negocio.
Conversación con Toni Garrido: La Visión Técnica
Nota del editor: Sentamos a Nicola Picasso (CEO en we’re Sinapsis y cofundador de Omniwallet) y Toni Garrido (CIO y socio de We’re Sinapsis y cofundador de Omniwalet) para profundizar en esta visión del Intelligent SaaS. Esta fue nuestra conversación. Los entrevista Martín Jaider, Growth Manager de Omniwallet.
Martín Jaier: Nicola, mencionaste que esta reflexión surgió trabajando en Loyalty Master. ¿Cuál fue el momento «eureka»?
Nicola Picasso: Fue cuando estábamos definiendo cómo integrar la IA en OmniWallet. Al principio pensamos: «Podríamos usar la API de OpenAI para que los usuarios hagan consultas». Pero rápidamente nos dimos cuenta de que eso era pensar pequeño.
El verdadero valor no estaba en «añadir un chatbot». Estaba en que la IA ya entendiera qué es un programa de loyalty, qué significa RFM, por qué una tasa de canje del 15% puede ser buena o mala según el sector…
Cuando vimos que podíamos «enseñarle» a la IA todo ese contexto de dominio una vez, y que luego cada cliente se beneficiaría de ese conocimiento especializado, ahí fue el click: esto no es «SaaS con IA», esto es un Intelligent SaaS.
Martín Jaier: Toni, desde el lado técnico, ¿qué hace que un Intelligent SaaS sea diferente de simplemente integrar un LLM en un producto?
Toni Garrido: La diferencia está en las capas de especialización. Cuando integras un LLM genérico, básicamente estás poniendo un motor muy potente pero sin dirección. El LLM no sabe nada de tu dominio.
En un Intelligent SaaS, construyes tres capas críticas:
- Capa de Conocimiento de Dominio: El sistema sabe qué preguntas son relevantes, qué métricas importan, qué es un problema y qué no. En Loyalty Master, por ejemplo, la IA sabe que un churn del 30% en retail es normal, pero en suscripciones es catastrófico.
- Capa de Datos Contextualizados: No solo tienes acceso a los datos raw, sino que ya están estructurados, limpios y enriquecidos con contexto. La IA no necesita que le expliques qué es cada campo, ya lo sabe.
- Capa de Acción: La IA no solo responde preguntas, puede ejecutar acciones dentro del sistema. «Crea una campaña para reactivar clientes dormidos» → Loyalty Master diseña la campaña, genera el copy, configura los triggers, y la deja lista para activar.
Un LLM genérico solo puede hacer la primera parte (responder). Un Intelligent SaaS hace las tres.
Martín Jaier: Pero, jugando al abogado del diablo… Satya Nadella de Microsoft y el CEO de Klarna están diciendo que los SaaS van a colapsar. ¿No contradicen eso vuestra tesis?
Nicola: En realidad, refuerzan nuestra tesis, pero desde otro ángulo. Lo que Satya y otros están diciendo es que los SaaS tradicionales —aquellos que son básicamente «bases de datos con interfaz»— van a colapsar.
Y tienen razón. Si tu SaaS es solo un CRUD (Create, Read, Update, Delete) glorificado, la IA puede reemplazarlo.
Pero si tu SaaS tiene años de lógica de negocio, datos estructurados valiosos, y conocimiento de dominio profundo… entonces la IA no lo reemplaza, lo amplifica.
El caso de Klarna es interesante porque ellos dijeron «vamos a reemplazar Salesforce con IA». Bien, pero ¿qué van a construir? Van a construir… un CRM. Con IA, sí, pero seguirá siendo un CRM. Solo que ahora en lugar de pagar a Salesforce, tienen que mantenerlo ellos.
Para Klarna tiene sentido porque son una empresa tech gigante con recursos. Pero para el 99% de empresas, no tiene sentido reinventar la rueda.
Toni: Exacto. Y añado algo: Klarna va a tardar años en replicar todo el conocimiento que Salesforce tiene embebido en su producto. No es solo «hacer un CRM con IA», es toda la lógica de sales pipelines, forecasting, territory management, CPQ…
Ese conocimiento de dominio no lo da un LLM. Lo da años de iterar con miles de empresas B2B.
Martín Jaier: Entonces, ¿cuál es el futuro que ven? ¿Cómo evoluciona el mercado?
Nicola: Creo que veremos una bifurcación:
Rama 1: SaaS Horizontales Tradicionales (en riesgo)
- CRMs genéricos, ERPs básicos, herramientas de gestión simples
- Estos SÍ están en riesgo porque no tienen diferenciación profunda
- Pueden ser reemplazados por IA + no-code tools
Rama 2: Intelligent SaaS Verticales (el futuro)
- Herramientas especializadas en dominios específicos
- Con IA integrada que «entiende» ese dominio
- Imposibles de replicar rápidamente porque el valor está en años de contexto acumulado
Los que sobrevivirán (y prosperarán) son los que se conviertan en Intelligent SaaS: especialización profunda + IA integrada.
Toni: Y desde el lado técnico, esto cambia completamente cómo construimos productos. Antes, el valor estaba en la interfaz y las features. Ahora, el valor está en:
- La calidad de los datos estructurados
- El conocimiento de dominio embebido
- La capacidad de la IA para actuar, no solo responder
- Las integraciones profundas con el ecosistema
Estamos pasando de «Software as a Service» a «Intelligence as a Service». Pero esa inteligencia necesita el contexto que solo un SaaS vertical puede proveer.
Martín Jaier: Última pregunta: ¿Qué consejo le darían a founders de SaaS que están viendo esto y pensando «¿mi producto va a sobrevivir?»
Nicola: Pregúntate: ¿Mi SaaS tiene conocimiento de dominio único que la IA no puede replicar fácilmente?
Si la respuesta es «sí», entonces no solo vas a sobrevivir, vas a prosperar. Pero tienes que actuar ya. Integra IA de forma inteligente. No como un chatbot pegado, sino como una capa que amplifica tu ventaja competitiva.
Si la respuesta es «no», si tu producto es básicamente un CRUD glorificado… entonces sí, estás en riesgo. Pero aún puedes pivotar: especialízate, profundiza en un nicho, acumula datos estructurados valiosos.
Toni: Y desde lo técnico: invierte en data quality. La IA es tan buena como los datos que le das. Si tus datos son malos, tu «Intelligent SaaS» será tonto.
También, no te cases con un solo proveedor de IA. La tecnología está evolucionando rapidísimo. Diseña tu arquitectura para poder cambiar de modelo (OpenAI, Claude, Gemini, o lo que venga) sin reescribir todo.
Otros Ejemplos de Intelligent SaaS en el Mercado
No somos los únicos que hemos llegado a esta conclusión. Veamos otros casos:
1. GitHub Copilot
No es: ChatGPT para programadores
Es: IA que entiende el contexto de tu código, tu proyecto, tu stack
Ventaja: Conocimiento de millones de repos, patrones de código, mejores prácticas
2. Notion AI
No es: GPT-4 pegado a Notion
Es: IA que entiende la estructura de tu workspace, tus docs, tu manera de trabajar
Ventaja: Puede actuar sobre tus datos (resumir, reorganizar, conectar) sin que exportes nada
3. Jasper AI
No es: ChatGPT para marketing
Es: IA entrenada en copywriting efectivo, con templates por industria, conocimiento de frameworks de marketing
Ventaja: Genera copy que convierte, no solo copy que «suena bien»
4. Harvey AI (Legal)
No es: GPT para abogados
Es: IA entrenada en documentos legales, precedentes, con understanding de jurisdicciones
Ventaja: Respuestas que citan casos reales, no alucinaciones genéricas
¿Qué tienen en común? Especialización profunda + IA integrada = Intelligent SaaS
Por Qué los Intelligent SaaS Ganarán
1. Time to Value
- LLM Genérico: Días/semanas configurando, conectando, enseñando
- Intelligent SaaS: Minutos. Ya está listo.
2. Accuracy
- LLM Genérico: Alucinaciones frecuentes en dominios específicos
- Intelligent SaaS: Respuestas basadas en datos estructurados reales
3. Action
- LLM Genérico: Solo te dice qué hacer
- Intelligent SaaS: Lo hace por ti (o te deja 1 clic de hacerlo)
4. Compliance & Security
- LLM Genérico: Tú eres responsable de seguridad, privacidad, compliance
- Intelligent SaaS: Ya está certificado (SOC2, GDPR, HIPAA según industria)
5. Continuous Learning
- LLM Genérico: Aprende de Internet (genérico)
- Intelligent SaaS: Aprende de TUS datos + los de tu industria (específico)
6. Coste Total
- LLM Genérico: API calls + desarrollo + mantenimiento + DevOps
- Intelligent SaaS: Suscripción predecible all-in
El Futuro: De SaaS a «Intelligence as a Service»
Mi predicción para los próximos 3-5 años:
2025-2026: La Gran Separación
- Los SaaS «tontos» (CRUD básicos) empiezan a perder clientes
- Los SaaS verticales que integran IA correctamente despegan
- Surge el término «Intelligent SaaS» (o un simil) en el mercado
2027-2028: Consolidación
- Los ganadores son SaaS verticales con IA profundamente integrada
- Aparecen nuevos Intelligent SaaS en nichos que antes no eran viables (la IA reduce el coste de crear productos especializados)
- Las empresas ya no preguntan «¿tiene IA?», preguntan «¿qué tan inteligente es?»
2029+: Intelligence as a Service
- El software ya no se vende por «features», se vende por «outcomes»
- «No pagas por un CRM, pagas porque cierres más ventas»
- «No pagas por un loyalty SaaS, pagas porque retengas más clientes»
- La IA hace el trabajo pesado, tú solo defines objetivos y estrategia de marca, de producto y te preocupas de la experiencia e interacción entre tu usuario con tu marca.
Conclusión: El SaaS No Muere, Evoluciona
Volviendo a la pregunta inicial: ¿La IA va a matar el SaaS?
No. La IA va a matar el SaaS mediocre.
El SaaS que solo era una interfaz bonita sobre una base de datos está en problemas. Pero el SaaS que tiene conocimiento de dominio profundo, datos estructurados valiosos y lógica de negocio compleja… ese SaaS no solo sobrevivirá, se convertirá en algo más poderoso:
El Intelligent SaaS.
Y como estamos viendo con Loyalty Master, cuando combinas especialización vertical + años de datos estructurados + IA integrada de forma inteligente, no obtienes «SaaS + IA».
Obtienes una herramienta que piensa, actúa y aprende en tu dominio específico.
Eso no se puede replicar con ChatGPT y un fin de semana de desarrollo.
Sobre Omniwallet y Loyalty Master
Actualmente trabajamos en Loyalty Master, una IA especializada para OmniWallet que representa nuestra visión del Intelligent SaaS. Omniwallet es una empresa independiente, propiedad de We’re Sinapsis, agencia digital especializada en estrategia, desarrollo y marketing para negocios digitales.
Loyalty Master se lanzará a finales de 2025/principios de 2026 y permitirá a los usuarios de OmniWallet analizar, optimizar y automatizar sus programas de fidelización usando lenguaje natural.
Si quieres saber más sobre nuestra visión del Intelligent SaaS o sobre Loyalty Master, contáctanos en hola@omniwallet.email
¿Qué opinas del concepto de Intelligent SaaS? ¿Crees que tu SaaS sobrevivirá a la ola de IA? Déjanos tus comentarios o escríbenos. Nos encantaría conocer tu perspectiva.