Ignacio Arriaga · 11/10/2024

Buy vs Build: el eterno debate avivado por la IA

Buy vs Build: el eterno debate avivado por la IA

Índice

He visto a unas cuantas personas hablando del fin del SaaS citando la noticia de que Klarna va a cortar sus gastos en SaaS desarrollando soluciones in-house para sustituir a los proveedores que utiliza.

Demos un poco de contexto de la noticia: Klarna dice que ha dejado de trabajar con Salesforce y con Workday, dos de los principales SaaS enterprise del mercado y siempre construidos utilizando IA y, ya veremos por qué, modelos de OpenAI.

Primero, vamos con el caso concreto de Klarna y por qué tiene algo de tufillo. Uno de los consejeros de Klarna, es también consejero del fondo de inversión Flat capital. Curiosamente inversor tanto en Klarna como en OpenAI. También Klarna copó las noticias diciendo que iba a recortar su equipo un 50% gracias a la automatización conseguida con IA. Seguramente no tenga nada que ver en estos despidos la necesidad de Klarna de dejar de perder dinero.

Segundo, vamos a hablar de por qué construir herramientas internas para las que ya existen alternativas útiles, aunque sea con IA, es una idea muy mala.

Somos muy malos estimando la complejidad

¿Nunca te has preguntado por qué cuando vamos a realizar una tarea tendemos a tardar más de lo que habíamos planificado? La respuesta es que, en la mayoría de los casos, tendemos a pensar que las cosas que no conocemos son más sencillas de lo que pensamos.

Es muy difícil entender la complejidad que puede tener sustituir con éxito a un bicho como Workday o como Salesforce utilizando nuestras propias herramientas. Obviamente la IA proporciona ciertas facilidades a la hora de desarrollar pero no hace menos necesario que sepamos lo que tenemos que construir.

Si normalmente tendemos a equivocarnos –para mal– en cuanto tiempo va a llevar un desarrollo de un dominio que conocemos como puede ser el de nuestro propio producto, imagina el enorme error que podemos cometer estimando el desarrollo de algo cuyo dominio desconocemos enormemente.

A los técnicos nos gusta construir

Las empresas tecnológicas fundadas por gente técnica tienen muchas ventajas. Pero también la desventaja de que a los técnicos nos gusta muchísimo construir. Eso lleva a productos que se desarrollan durante años sin ver la luz. Y también lleva a que intentemos desarrollar cualquier software que necesitemos in-house.

Ahora veo claro que no tuvo ningún sentido hacerlo, pero hace 10 años, cuando contábamos cada euro como unos locos, decidimos hacer nuestro propio sistema de tickets. Contestamos unos miles de tickets utilizándolo, pero cuando ya empezamos a necesitar funcionalidades avanzadas, por suerte, decidimos pagar por uno.

La otra opción habría sido decirnos la quimera que nos decimos todos: vamos a hacerlo internamente porque después lo vamos a vender a los clientes. Y, si siendo pequeño tu software principal ya va a ser discreto, imagínate ese secundario que has hecho totalmente a tu medida y que no tiene nada que hacer contra ningún competidor.

Valoramos el desarrollo pero no el mantenimiento

Seamos claros, la grandísima mayoría del tiempo que se invierte en desarrollo de software, se gasta en el mantenimiento que va después del desarrollo. Todos hemos cometido el error de pensar “esto me lo programo yo en dos días” pero casi ninguno hemos cometido el acierto de acordarnos del pobre que tenga que mantener nuestra basura hecha en dos días.

El software no es un elemento inamovible y, si queremos que sea útil, va a mantenerse en mantenimiento para siempre. Por eso pensar que vamos a sustituir un proveedor de software por algo desarrollado en casa y considerar que nos vamos a ahorrar el coste completo es ser unos ilusos. En la gran mayoría de los casos, el coste será mayor desarrollando in-house que pagando una suscripción o unas actualizaciones a un tercero.

El foco: el verdadero coste

También existe el coste de foco. Desarrollar herramientas internas hace que el foco en tu producto principal desaparezca para una parte relevante del equipo. Pasarán a currar a otra velocidad en algo que no tiene la urgencia del producto principal. Dejarán de tratar con clientes, porque el cliente será la propia empresa. Perderán la urgencia y la agilidad del que tiene que entregar sí o sí porque un cliente lo pide.

Este daño es aún mayor que perder dinero intentando desarrollar un Salesforce. Y Klarna que, antes de supuestamente cargarse al 50% de su plantilla y sustituirla por IA, tenía 3000 empleados se lo podía permitir. Tú que tienes diez o veinte o cien, no puedes permitirte dedicar gente a desarrollar ese tipo de cosas. Porque además, con ese número de empleados, la pasta que te puedas dejar en Salesforce o Workday –y mira que son caros– van a ser cuatro duros.

Es que la IA va a matar al software

Obviamente la IA va a provocar cambios a la hora de vender software. Es posible que a empresas gigantes, con miles de empleados, les salga a cuenta intentar desarrollar alguna herramienta interna. Pero dudo mucho que sea la tendencia generalizada. Y dudo mucho que haga desaparecer el modelo del SaaS.

Sí es posible que el segmento enterprise pierda cierta manga ancha de la que ahora mismo gozaba. Cabe la posibilidad de que salgan competidores más baratos que hagan que cosas como que DataDog le sople 65 millones de factura a Coinbase no sean posibles.

Existen abusos por parte de la industria, sobre todo de los que tienen detrás a inversores grandes, que están siendo cada vez más caros y están tirando cada vez más arriba en el mercado. Si tengo que ver a algún segmento afectado, será ese.

Pero, tú crees que Pepe, que tiene un restaurante y quiere mandar unos miles de emails al mes a sus clientes, se va a preocupar de contratar personal técnico para que, aunque sea con toda IA del mundo, le hagan una aplicación de email marketing.

En resumen

Seamos claros, cualquier SaaS del mundo tiene un equivalente open source que la gente no utiliza porque hay que desplegarlo en un servidor y mantenerlo. La mayoría de las empresas que consumen software, buscan la comodidad y no encargarse de él.

La mayoría de las empresas que cuenten cómo van a sustituir las herramientas, o a los trabajadores, por IA van a acabar dando marcha atrás. Eso sí, no van a hacer una nota de prensa contando cómo han rectificado.

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