Segun Harvard Business Review, la integración de inteligencia artificial en el modelo de software como servicio (SaaS) no será uniforme, y sus efectos variarán significativamente entre sectores y empresas. Durante dos décadas, el crecimiento del SaaS se basó en la digitalización de procesos operativos, convirtiendo datos dispersos y poco estructurados en herramientas accesibles para los empleados. Sistemas de gestión de relaciones con clientes registraban actividades comerciales, mientras que plataformas de servicios en campo programaban tareas, recuperaban historiales de clientes y generaban oportunidades de venta para los equipos comerciales. Este enfoque generó valor al transformar información confusa o desorganizada en conocimiento directamente usable por los trabajadores. Antes del surgimiento de herramientas de programación automatizada por IA, la mayoría de las empresas no contaban con las capacidades internas para desarrollar funcionalidades semejantes.
La transformación impulsada por la inteligencia generativa no solo reconfigura la oferta de productos, sino que también redefinirá las expectativas de los usuarios. Los sistemas que antes requerían intervenciones manuales o procesos lentos ahora podrían ofrecer respuestas en tiempo real, con predicción de necesidades y automatización de tareas complejas. Sin embargo, este avance no afectará de forma igual a todos los sectores. Empresas de tamaño mediano, por ejemplo, que operan con flujos de trabajo bien definidos, podrán aprovechar rápidamente estas capacidades. En contraste, las organizaciones con procesos fragmentados o sin estándares claros enfrentarán mayores desafíos para alinear sus operaciones con nuevas tecnologías. Además, el costo de implementación y la necesidad de cambios culturales dentro de las estructuras internas podrían obstaculizar el avance en ciertos entornos.
Para los inversores y gestores peruanos, este panorama implica una evaluación crítica del potencial de los SaaS actuales. En un contexto donde muchas empresas latinoamericanas dependen de soluciones externas para gestionar operaciones, la llegada de IA dentro de estos productos representa una oportunidad para mejorar eficiencia y reducir costos operativos. Sin embargo, también plantea riesgos: la dependencia excesiva de plataformas tecnológicas puede limitar la autonomía de las operaciones internas. Es fundamental que las organizaciones evalúen no solo qué funcionalidades ofrecen, sino cómo se actualizan y qué capacidad tienen para adaptarse a futuras evoluciones. En el caso peruano, donde la digitalización de servicios ha avanzado de forma acelerada en sectores como salud, educación y logística, los líderes deben considerar cómo integrar estas innovaciones sin comprometer la flexibilidad y la resiliencia de sus modelos de negocio.
La clave para aprovechar este cambio no radica en adoptar rápidamente nuevas herramientas, sino en construir capacidades internas que permitan gestionar y guiar el uso de la IA. Así, las empresas que prioricen la formación de equipos técnicos y la definición clara de procesos operativos estarán mejor preparadas para navegar no solo el presente, sino también las futuras transformaciones tecnológicas.