El caso de BNP: Salesforce, Workday y Snowflake como la infraestructura esencial de la inteligencia artificial agente.

Estamos en el punto más alto de una curva en forma de “S”. El mercado mundial de inteligencia artificial para agentes, cuya valoración es…7.55 mil millones de dólares en el año 2025Se proyecta que esta cifra llegará a alcanzar aproximadamente 199.05 mil millones de dólares para el año 2034. El crecimiento será del 43.84% anual. No se trata simplemente de un crecimiento, sino de una fase de aceleración en el proceso de cambio de paradigma. Las pruebas indican que ya hemos superado el punto de máximo entusiasmo y ahora estamos en una fase de adopción gradual de este nuevo modelo.A mediados de 2026, aproximadamente el 40% de las aplicaciones empresariales incluirán algún tipo de agente integrado en su diseño.Es un umbral que indica que la tecnología está pasando de los proyectos piloto hacia la creación de infraestructuras fundamentales.

Ese es el enfoque estratégico de BNP Paribas. Ellos no ven la ola de innovaciones en los nuevos agentes tecnológicos en sí, sino en las plataformas de software empresarial que se convertirán en los elementos esenciales para el funcionamiento del modelo de inteligencia artificial. Su investigación revela un panorama competitivo claro: mientras que gigantes como Microsoft son los principales beneficiarios de esta ola de innovaciones relacionadas con la IA, líderes mundiales en el sector del software, como ServiceNow y SAP, son considerados las empresas más “resilientes” dentro de la industria. La idea es que estas empresas de software están construyendo los cimientos necesarios para que el modelo de inteligencia artificial funcione eficazmente. La pregunta para los inversores no es solo quién está innovando más rápido, sino quién se convertirá en la infraestructura indispensable para el próximo paradigma informático.

Salesforce, Workday, Snowflake: La capa de infraestructura en acción

La ola de inteligencia artificial no se trata únicamente de chatbots más inteligentes; se trata también de sistemas autónomos que toman decisiones y activan acciones. Para que estos agentes puedan funcionar, necesitan una base de operación sólida. Aquí es donde entran en juego Salesforce, Workday y Snowflake. BNP Paribas señala que estas empresas son…Acelerando la transformación empresarial impulsada por la inteligencia artificial.Los coloca como los “raíles esenciales” sobre los cuales se basa el nuevo paradigma.

Estas plataformas proporcionan los elementos fundamentales que necesita la inteligencia artificial agente. Snowflake ofrece vastos reservorios de datos gestionados, lo cual es crucial para que los agentes puedan tomar decisiones informadas. Workday suministra el motor de gestión del flujo de trabajo y del capital humano, permitiendo así que los agentes automatizen tareas de recursos humanos y financieras. Salesforce, por su parte, ofrece una aplicación dedicada a las ventas y servicios, donde los agentes pueden gestionar las interacciones con clientes desde el momento del diagnóstico hasta la facturación. Juntas, estas plataformas forman un conjunto completo que convierte el software empresarial de un simple conjunto de herramientas en una verdadera capa de ejecución.

Esta profunda integración constituye su “fuerza competitiva”. A diferencia de los nuevos entrantes, estas empresas ya están involucradas en las operaciones fundamentales de las empresas globales. Su resiliencia, como señaló BNP, se debe a esta posición establecida desde el principio. A medida que la IA pasa de la fase de prueba a la fase de producción, el costo de supervisión humana se convierte en un factor importante que dificulta su desarrollo. Las empresas están buscando sistemas autónomos para reducir los costos laborales. En este contexto, las plataformas que ya gestionan los datos, los flujos de trabajo y las aplicaciones se vuelven indispensables. No son simplemente mejoras en el software; son la infraestructura fundamental que permite que los agentes puedan operar a gran escala.

En resumen, la forma en que se obtiene el valor está cambiando. Mientras que las grandes empresas de la nube se encargan de desarrollar los componentes relacionados con el procesamiento de datos y los modelos computacionales, las empresas que poseen los datos y los flujos de trabajo empresariales –como Salesforce, Workday y Snowflake– tienen la capacidad de obtener un valor significativo, ya que las herramientas automatizadas permiten que estas empresas capturen beneficios importantes en áreas como ventas, recursos humanos y análisis de datos. Ellos son, en realidad, la base sobre la cual se construye la inteligencia artificial basada en agentes.

Impacto financiero y el cambio de paradigma a largo plazo

La volatilidad reciente de las acciones relacionadas con software en el mercado refleja una tensión clásica entre los efectos temporales y los cambios estructurales a largo plazo en la infraestructura tecnológica. Las acciones de la empresa que desarrolla software para servicios bancarios en la nube, nCino, han disminuido en las últimas semanas, lo que refleja una caída generalizada en toda la industria de SaaS. Esta reacción de venta está motivada por los temores de los inversores de que los avances en inteligencia artificial puedan desestabilizar los modelos tradicionales de software. Sin embargo, esta reacción podría ser una confusión entre una tendencia temporal y un cambio fundamental en la situación del mercado. La caída refleja la ansiedad del mercado y la búsqueda de seguridad, no un aumento en el valor real de la infraestructura tecnológica empresarial.

El principal riesgo aquí es la enorme inversión inicial que se requiere para desarrollar infraestructuras de IA. Como se señaló en el informe de 2026 sobre las perspectivas de inversión, el deseo de ser los primeros en introducir nuevas tecnologías en el mercado está generando una carrera armamentista que podría llevar a un exceso de construcción de infraestructuras. Esto requiere una cantidad enorme de capital para entrenar modelos y operar los sistemas relacionados con la IA. Los ingresos y ganancias se esperan solo en un futuro no muy lejano. Esto genera una gran incertidumbre en cuanto a los retornos del capital invertido en el corto plazo. Este riesgo es similar al que existió durante la era de las empresas tecnológicas como las “dotcom”. Sin embargo, un factor importante para mitigar este riesgo es que los principales proveedores de servicios cloud de hoy son empresas grandes y racionales, con balances financieros sólidos y flujos de efectivo positivos. Ellos financian sus inversiones en IA principalmente a través de sus propios flujos de efectivo, a diferencia de las empresas que financiaban sus infraestructuras con deudas, como ocurrió a finales de la década de 1990.

Aquí es donde las métricas de adopción de tecnologías de IA se vuelven cruciales. El mercado comienza a recompensar a las empresas que demuestran una sólida ejecución en el uso de la IA en sus productos centrales. Las acciones de Alphabet son un claro ejemplo de esto. La estimación del valor justo de la empresa ha aumentado ligeramente, lo cual está respaldado por una tasa de crecimiento de ingresos del 13.18%. Este apoyo al valor de la empresa está directamente relacionado con su capacidad de implementación de tecnologías de IA. Investigaciones recientes han destacado este aspecto.34% de crecimiento en el uso de la nube.Es un factor clave que impulsa el mercado. La situación actual indica que los precios ya reflejan el potencial de crecimiento exponencial de la capa de infraestructura, y no solo el entusiasmo inicial por esta área.

En resumen, las disminuciones en los servicios SaaS actuales podrían ser una reacción temporal a los temores de que se produzca una disrupción. La transformación a largo plazo se dirige hacia la inteligencia artificial que automatiza tareas en áreas como ventas, recursos humanos y gestión de datos. Empresas como Salesforce, Workday y Snowflake están construyendo las bases necesarias para esta nueva era. Aunque este camino implica inversiones significativas y cierta incertidumbre a corto plazo, la tendencia general hacia la adopción de la inteligencia artificial en las empresas es cada vez más pronunciada. Con el tiempo, el mercado volverá a valorar estas infraestructuras, basándose en su integración real en las operaciones empresariales, y no en los temores a la disrupción a corto plazo.

Catalizadores y riesgos: Cómo superar los obstáculos en el proceso de adopción

El camino que va desde los pilotos prometedores de hoy hasta los sistemas de producción del mañana es un punto crítico que hay que tener en cuenta. Los datos muestran una gran brecha: mientras que…Tres cuartas partes de las organizacionesSe están probando los agentes de automatización; solo aproximadamente el 11% de esos agentes se encuentra actualmente en fase de producción. Se trata de una transición que puede ser decisiva para el futuro. El catalizador de esta transformación es la aceleración de este proceso. Cuando las empresas comiencen a utilizar estos agentes para automatizar funciones comerciales reales, el valor de las plataformas de infraestructura subyacentes como Salesforce para ventas, Workday para recursos humanos y Snowflake para almacenamiento de datos será innegable. El factor económico es claro: a medida que los sistemas pasan de la fase de prueba a la fase de producción…Aumento en los costos de la revisión mediante el uso de personas en el proceso de evaluación.Se convierte en un punto de fricción importante, lo que lleva a las empresas a optar por sistemas autónomos que reduzcan los costos laborales.

El principal riesgo de esta curva en forma de “S” es precisamente ese impulso que la impulsa hacia adelante.El deseo de ser los primeros en lanzar los principales modelos de inteligencia artificial está generando una carrera armamentista.Esto podría llevar a una sobreconstrucción de la infraestructura. Esto requiere inversiones masivas en el pasado, y los ingresos y ganancias se esperan solo en un momento futuro, lo que genera incertidumbre respecto al retorno del capital invertido. Mientras que los principales proveedores de servicios en la nube financian gran parte de sus actividades a través de sus flujos de caja operativos, la presión competitiva para desarrollar y utilizar los modelos más avanzados podría ejercer presión sobre la disciplina financiera en todo el ecosistema. Este riesgo de “carrera armamentista” es un claro indicio de una burbuja económica; no todos los participantes lograrán tener éxito, y el exceso de capacidad podría causar una reducción en las márgenes de ganancia durante años.

Lo que realmente interesa a los inversores es el desarrollo de productos concretos. Los anuncios hechos por Salesforce, Workday y Snowflake sobre las funcionalidades de IA integradas indicarán una aceleración en la adopción de estas tecnologías. No se trata simplemente de mejoras graduales; se trata de componentes fundamentales que permiten que los agentes controlen las interacciones con los clientes, automatizan los procesos de trabajo y analizan datos a gran escala. Cuando estas plataformas comiencen a integrar las capacidades de los agentes directamente en sus aplicaciones principales, eso marcará el paso de las soluciones de software empresarial como herramientas a soluciones de software empresarial como capas de ejecución. El mercado volverá a valorar estas infraestructuras basándose en su integración real con las operaciones comerciales, y no en los temores a la disrupción a corto plazo.