Cómo influye la inteligencia artificial en las empresas de software as a service (SaaS)

Las empresas de Software as a Service (SaaS) han ganado un enorme protagonismo en los últimos años, principalmente por lo novedoso de los productos que ofrecen y, sobre todo, por el innovador modelo operativo y comercial que proponen.

Las empresas de SaaS literalmente comercializan sus servicios y no sus productos. El proveedor es, en todo momento, responsable de que sus productos ofrezcan los resultados previstos.

Con esto solucionan tres tipos de problemas a sus clientes y que hasta ahora originaban no pocos quebraderos de cabeza, perjudicando la relación del cliente y el proveedor. Nos referimos a la operativa de implantación, al modelo económico y al tiempo del proyecto.

Soluciones que aportan las empresas de software as a service (SaaS) a sus clientes

la inteligencia artificial en las empresas de software as a service (SaaS)

La operativa de implantación siempre ha sido una gran fuente de problemas para el CIO: instalación, sizing, customización, integración con legacy, carga de datos, paralelo, extensión, big bang, regresión, pruebas de todo tipo y comparación…  son términos que los profesionales de IT “temen” de modo genérico como fuente potencial de problemas. Noches sin dormir y fines de semana son testigos de esto. 

El SaaS acaba con todos estos problemas (o los minimiza bastante) porque su oferta no es integrarse con la instalación existente sino simplemente conectarse con protocolos muy estandarizados (APIs) y evitar así el mantenimiento de una integración compleja. Se trata de un flujo de entrada de datos y salida de productos muy definido entre cliente y proveedor 

Lógicamente, esta simplicidad operativa se refleja en los componentes del modelo económico. Más allá del ROI de cada proyecto en cada compañía, las empresas de SaaS facturan de modo más claro porque presentan una factura mensual por sus servicios. Se evita, de este modo, el coste de muchos componentes a veces no bien discutidos (customización, extensión del OOB, coste del mantenimiento de licencia, de la integración, etc.) y que son fuentes de discusión continua. La experiencia así lo afirma.

Derivado de los dos anteriores, el tercer factor de ventaja del SaaS es la reducción del tiempo total de proyecto. No cabe duda de que si eliminamos –o reducimos drásticamente– las necesidades de integración y de extensión de la implantación, los tiempos se acortan enormemente. Lo mismo ocurre si se simplifican discusiones –antes interminables– sobre aspectos contractuales de lo más variado.

Con estas ventajas a la vista, las grandes compañías de SW y, sobre todo, los clientes, miran al SaaS como una fuente de valor muy prometedora.

Así enunciado, parece que el futuro tanto de los sistemas de interacción con el usuario como de los sistemas de base (Systems of Record vs. System of Engagement), va a pasar a través de modelos que primen la facilidad y el “no molestar” o interferir con la arquitectura actual (siempre inestable) y, por tanto, hacia modelos gestionados como servicio.

Cómo afecta la inteligencia artificial a las empresas SaaS

Podemos plantearnos cómo la IA afectará a las empresas con modelos SaaS. 

¿Les beneficia o es un servicio más? Y lo más importante: ¿están en mejor posición que sus competidores más “tradicionales” para ofrecer estos servicios a sus clientes?

Si contemplamos la cuestión desde la perspectiva de la Inteligencia Artificial, vemos que esta se apoya también en las tecnologías básicas que más han favorecido a las empresas de «Software as a Service»:  el uso masivo de datos (BI), la capacidad de almacenamiento y procesamiento (Cloud) y la interactividad de los elementos de sistemas complejos a través de protocolos comunes (APIs).

La explosión actual de la IA, pese a haber sido ideada conceptualmente en 1956, viene de la capacidad técnica actual de extraer el máximo valor al BI, Cloud y APIs (entre otras tecnologías), a través de algoritmos capaces de aprender. 

Estos tres componentes están también en la base de la oferta de SaaS. Estas compañías, al no pretender integrarse en el legacy, se convierten en expertas en el uso de las principales palancas de la IA y, por tanto, favorecen que su uso sea absolutamente natural. 

Sin embargo, SaaS e IA no son sinónimos por mucho que se utilicen BI, Cloud y APIs: hace falta trabajar duro en definir algoritmos, entrenarlos y probarlos. Esto da lugar a que la oferta de IA no sea la misma en todas las empresas ni esté al alcance inmediato de todas ellas, sean SaaS o no.

Sabemos que las tecnologías de inteligencia artificial se usan hoy en las empresas para la transformación de los actuales procesos de negocio, para impulsar la interacción con los clientes, mejorar la toma de decisiones e incrementar la productividad de los empleados. 

Las compañías con modelos de Software as a Service tienen mucho más fácil diseñar para sus clientes una oferta de IA en base a la experiencia operativa, la capacidad de modelo económico claro y el tiempo de proyecto (las tres grandes ventajas que vimos al principio del SaaS). 

Esto nos lleva a considerar que el atributo más importante de implantación de IA del que más se pueden beneficiar las empresas SaaS es la rapidez en la puesta en marcha del proyecto

Los proyectos de IA necesitan avanzar rápido para recibir datos, ya que necesitan entrenar y probar sus algoritmos. No se corta el circuito operativo (el cliente sigue funcionando con toda su instalación en todo momento), pero la rapidez del entrenamiento del algoritmo es esencial: recordemos que los algoritmos aprenden de sus aciertos y también de sus errores. 

Esperamos que te haya quedado claro «cómo influye la inteligencia artificial en las empresas de software as a service». Porque cuanto antes comiencen los algoritmos a “pensar”, mejores resultados obtendrá el cliente, y un modelo SaaS beneficia enormemente esa agilidad para empezar a trabajar.

Jose Luis Escobar

Director de Estrategia y Desarrollo de Negocio

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