¿Qué empresas de software se beneficiarán de la IA? – Goldman Sachs Research

Las preocupaciones de los inversores sobre cómo los agentes de IA podrían afectar la industria del software han hecho caer las acciones, pero la innovación en IA puede seguir siendo positiva para algunas de estas empresas.

La liquidación refleja una expectativa de que las ganancias y los ingresos del software pueden crecer más lentamente si los agentes de IA se convierten en la interfaz principal para los trabajadores.

Si bien la innovación en IA aumenta la incertidumbre sobre los ingresos de la industria del software, los analistas de Goldman Sachs Research dicen que los inversores pueden estar aplicando estas preocupaciones de manera demasiado amplia.

El uso de un marco para evaluar el impacto potencial de la innovación en IA en empresas específicas puede ayudar a identificar acciones que podrían quedar aisladas e incluso beneficiarse de la IA.

Los inversores se centran cada vez más en el potencial de los agentes de inteligencia artificial (IA) para revolucionar el sector del software mediante la coordinación de flujos de trabajo empresariales y la automatización de tareas complejas. Si bien los inversores tecnológicos se plantean las preguntas correctas, hay indicios de que estas preocupaciones se han aplicado de forma demasiado generalizada, según Goldman Sachs Research.

“La reciente ola de ventas en el sector del software refleja un rápido cambio en la confianza de los inversores, más que un deterioro repentino de los fundamentos”, escribe Matthew Martino, analista de Goldman Sachs Research, en el informe del equipo. Existen “vías creíbles para que la IA fortalezca, en lugar de debilitar, el crecimiento a largo plazo”.

Los inversores se han centrado recientemente en plataformas de IA capaces de gestionar y coordinar múltiples agentes. Los anuncios relacionados con estas nuevas plataformas de orquestación de agentes contribuyeron a la fuerte revalorización de las acciones de software este año.

¿Se están viendo afectadas las acciones de software?

“La preocupación es que si los agentes de IA se convierten en la interfaz principal para la ejecución del trabajo, las plataformas tradicionales podrían quedar relegadas a almacenes de datos pasivos”, escribe Martino. Esto podría erosionar su poder de fijación de precios y su relevancia estratégica, razón por la cual el precio de sus acciones ha caído.

Martino cita un análisis de los estrategas de cartera de Goldman Sachs Research que sugiere que los inversores ahora esperan que las empresas de software crezcan a un ritmo más lento. En su pico reciente, las valoraciones de las acciones de software implicaban una tasa de crecimiento de los ingresos a medio plazo (2028) del 15-20 %. Los múltiplos de valoración, que ahora son mucho más bajos, corresponden a una tasa de crecimiento prevista de tan solo el 5-10 %.

“Reconocemos que la rápida innovación en IA genera una incertidumbre legítima y justifica una prima de riesgo más alta”, escribe Martino. “Aun así, creemos que la revalorización se ha aplicado de forma generalizada, no selectiva”. Esto crea oportunidades potenciales en empresas de software donde los fundamentos se mantienen intactos a pesar de la elevada volatilidad, afirma Martino.

Para comprender el impacto de la IA en las empresas de software, los inversores deberían analizar más de cerca las diferencias en los modelos de negocio, los mercados finales y qué tan bien un producto o plataforma ofrece capacidades reales de IA, según Goldman Sachs Research. 

Cómo evaluar el impacto potencial de la IA en las empresas de software

El equipo ha creado un «marco de impacto de la IA» para evaluar cómo y dónde la IA puede generar riesgos (y oportunidades) para los desarrolladores de software. Sugieren que los inversores consideren seis aspectos diferentes de un negocio:

• Riesgo de orquestación:  la posibilidad de que las capas de agentes de IA horizontales puedan eludir la plataforma y convertirse en el principal generador de valor.
• Modelo de monetización:  si un modelo de negocio está vinculado a los usuarios, lo que lo hace más vulnerable, o a los activos y datos, lo que lo hace más duradero.
• Propiedad del sistema de registros:  si la plataforma rige las aprobaciones, el cumplimiento y la ejecución, es más difícil desplazarla
• Foso de datos e integración:  si los flujos de trabajo dependen de señales propietarias, datos estructurados y registros operativos que residen dentro de la plataforma y a los que se debe acceder a través de ella
• Ejecución de IA:  si la empresa está ofreciendo capacidades reales e integradas en lugar de hojas de ruta conceptuales
• Alineación presupuestaria:  determina si la adopción de IA aumenta o disminuye la prioridad estratégica de la categoría.

Para algunos tipos de software de aplicación, la orquestación del agente podría cambiar la participación y la captura de valor con el tiempo, en particular para productos que funcionan como interfaces de usuario livianas y donde el modelo de negocios se monetiza predominantemente a través de puestos o licencias de usuario.

Por otro lado, en la capa de plataforma e infraestructura, la dinámica puede ser fundamentalmente diferente. Los agentes pueden cambiar la forma en que se inicia el trabajo, pero generalmente aumentan la necesidad de gestión de datos, orquestación de la carga de trabajo, seguridad y recuperación. Estas son capacidades subyacentes a la interfaz de usuario y no se pueden obviar fácilmente.

“La cuestión central de la inversión no es si los agentes cambiarán el software (lo harán)”, escribe Martino. Afirma que es más importante analizar detenidamente la pila de software (el conjunto de sistemas y herramientas que utiliza una empresa) para ver dónde los agentes de IA revolucionarán y dónde reforzarán los productos y plataformas existentes.

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