Otra firma de inversión de Wall Street rebaja la calificación del sector de software en China: ¡IA deconstruye, reconfigura las valoraciones!

En los últimos diez años, la narrativa más atractiva del mercado de capitales en la industria del software ha sido la “SaaSificación” — mientras el ingreso por suscripción crezca, las pérdidas actuales no solo son toleradas, sino que incluso se consideran un costo necesario para ganar cuota de mercado.

El mercado ha pagado por ello una prima de valoración extremadamente alta, apostando a que los efectos de escala generarán altos márgenes en el futuro. Pero la explosión de la IA generativa está desmoronando los cimientos de esta lógica: la IA no solo no ha hecho que el software sea más estandarizado y rentable, sino que ha obligado a las empresas de software a volver a convertirse en proveedores de servicios personalizados “a medida”.

El 10 de febrero, según la plataforma ZuiFeng Trading, en un informe reciente, UBS señaló que la rápida iteración de los modelos de lenguaje grande (LLM) está provocando una reevaluación fundamental del modelo de “SaaS estandarizado”. El halo de SaaS, que antes disfrutaba de una alta prima, se está disipando, y ya no se compra solo por historias de crecimiento a largo plazo, sino que ahora se exige ver flujos de caja y beneficios inmediatos.

Históricamente, las empresas de software tenían valoraciones elevadas porque los ingresos por suscripción escalables podían ofrecer apalancamiento operativo y altos márgenes. Sin embargo, con la posible comercialización de los agentes nativos de LLM (agentes inteligentes) que podrían transformar los flujos de trabajo SaaS estándar en productos, la estandarización podría dejar de ser un activo y convertirse en una carga.

Según la analista de UBS Sara Wang, el crecimiento de ingresos sin protección de rentabilidad ya no es una lógica de inversión sostenible, y el mercado está pasando de una valoración basada en ventas (Sales) a una basada en el ratio precio/utilidad (P/E) o en flujo de caja libre (EV/FCF).

El informe afirma que este cambio en el paradigma de valoración ha llevado directamente a una rebaja en la calificación de todo el sector. Dado que la IA obliga a las empresas de software a ofrecer más servicios personalizados para satisfacer las necesidades difusas de los clientes, sus modelos de negocio comienzan a asemejarse a los “servicios de TI” con márgenes bajos.

No es un caso aislado: el 4 de febrero, Morgan Stanley también señaló en un informe que esto marca el comienzo de un cambio en la narrativa a largo plazo, poniendo fin a la tendencia irracional de crecimiento en el sector hasta enero de 2026. Aunque en China el modelo SaaS basado en tarifas por asiento no es muy común, el software tradicional (especialmente las herramientas) también enfrenta riesgos de disrupción a largo plazo.

Sin embargo, el informe también menciona que los proveedores de software existentes todavía tienen un período para adoptar las nuevas tecnologías y aprovechar su gran base de clientes para resistir a los disruptores, aunque el riesgo general sigue siendo a la baja.

La “maldición” de la estandarización: la prima de SaaS está desapareciendo

Según el informe, en el pasado, la lógica de valoración de los líderes del software en China se basaba en la “prima de convergencia”: los inversores apostaban a que eventualmente podrían lograr un modelo de suscripción estandarizado y rentable, como Salesforce o Adobe. Por ello, a pesar de tener una rentabilidad mucho menor que sus pares en EE. UU., las acciones de software chinas mantenían una relación EV/Ventas en línea con las de EE. UU. durante mucho tiempo.

No obstante, UBS sostiene que esta lógica ha sido completamente destruida por la IA. Desde principios de año, aunque no hay evidencia de que la rentabilidad del SaaS haya sido completamente alterada por la IA, en un contexto donde la prima del modelo SaaS se está disipando, las acciones de las principales empresas de software en EE. UU. han caído entre un 10% y un 40%.

Cuando los modelos de lenguaje grande (LLM) puedan reemplazar los flujos de trabajo estandarizados, las empresas de software se ven obligadas a volver a la “personalización”. Si el valor final de un producto SaaS estándar enfrenta la amenaza de ser sustituido por IA y su entrega requiere más desarrollo a medida, la lógica de alta valoración del SaaS deja de tener sentido.

UBS indica que el sistema de valoración en China está siendo forzado a desvincularse del SaaS y volver a valorar según los métodos tradicionales de servicios de TI — esto significa que el ratio P/E o EV/FCF reemplazarán al EV/Ventas como nuevos anclajes de valoración.

“La estrategia de ‘crecimiento sin rentabilidad’ de la IA”

En el informe, UBS cita datos del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información que muestran que, desde el “momento DeepSeek” a principios de 2025, la tasa de crecimiento de ingresos del sector de software en China realmente se aceleró, pero la rentabilidad disminuyó.

La firma considera que esto revela una realidad dura: aunque la IA ha impulsado un aumento en el gasto en TI empresarial, esta demanda no apunta necesariamente a productos de software estandarizados.

Para cerrar la brecha entre las necesidades difusas de los clientes y la rápida iteración de los grandes modelos, las empresas de software deben invertir mucho en servicios a medida. Bajo este modelo, el crecimiento de ingresos ya no se traduce automáticamente en expansión de márgenes, sino que puede verse lastrado por el peso de los desarrollos personalizados.

Este también es un “compuesto incómodo”: las empresas están dispuestas a gastar en IA, pero ese dinero fluye más hacia la entrega y transformación que hacia los altos márgenes de las suscripciones estandarizadas. Para la valoración, el crecimiento de ingresos ya no equivale automáticamente a expansión de márgenes.

En el informe, UBS desglosa los obstáculos para monetizar la IA en las empresas de software en tres bloques:

1. Capacidad de IA insuficiente — la calidad actual del producto aún no es suficiente para que los clientes paguen de forma sostenida;

2. Ecosistema digital inmaduro — fragmentación de datos, hardware obsoleto, ciclos de implementación prolongados;

3. Problemas de credibilidad en la especialización en IA — los fabricantes tradicionales de software pueden ser comparados por los clientes con startups de IA y proveedores de la nube.

Pero UBS también deja una puerta abierta: los desafíos en sí mismos ofrecen oportunidades a los fabricantes que puedan ofrecer soluciones integrales, entender los sectores verticales y además vender productos digitales tradicionales en forma cruzada.

El costo es que, con modelos que cada 2-3 meses lanzan nuevas versiones y más grandes modelos que prometen entrar en escenarios verticales, las empresas de software deben iterar y entregar más rápido; y “más personalizado” generalmente significa más difícil de estandarizar y más difícil de ampliar en márgenes.

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