¡El desarrollo comercial de la IA esconde 4 grandes tendencias anticipadas! ¿Cómo posicionarse de antemano en estas oportunidades y apostar a la próxima suba explosiva de la IA?

Hace poco publiqué varios videos anticipando oportunidades en la capa de aplicaciones de la IA, y recibieron muy buena respuesta. En ese momento prometí seguir explorando oportunidades de IA para todos ustedes, y en este video vengo a cumplirlo.

Dije que la próxima gran oportunidad de IA definitivamente se dará en la capa de aplicaciones, y no tengo dudas de eso. A lo largo de la historia, todas las revoluciones tecnológicas sin excepción han sido así. Pero hay que admitir que invertir en la capa de aplicaciones suele ser mucho más difícil que en la capa base. Nosotros, los inversores, tenemos que ser más selectivos, ya que los cambios tecnológicos son muy rápidos y todavía estamos en una etapa inicial de aplicaciones de IA. Algunas empresas terminarán beneficiadas, pero otras pueden enfrentar amenazas.

¿Entonces qué hacer? Esta vez, junto a mi equipo, analizamos uno por uno los informes financieros de todas las empresas de software de la capa de aplicación de IA durante esta temporada de resultados, revisando sus declaraciones de gestión, para intentar encontrar las tendencias más punteras y los insights del sector. Y sí, logramos encontrar varios hallazgos innovadores. ¡Estos descubrimientos son muy importantes! Porque todavía no han sido absorbidos del todo por el mercado, y detrás de ellos probablemente está la próxima explosión de IA. Así que ahora voy a compartir con ustedes las oportunidades más avanzadas de la capa de aplicaciones de IA.

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Insight Uno: ¡Cambio radical en la estructura de tráfico!

Durante esta temporada de resultados, la gestión de la plataforma de e-commerce Shopify comentó que el tráfico AI-driven en las tiendas de Shopify creció 8 veces interanualmente, y los pedidos relacionados aumentaron 13 veces. En una reunión de resultados de la empresa de diseño Adobe, también mencionaron que, en la temporada de fiestas de 2025, la IA generó un aumento de tráfico de 7 veces en sitios de retail, siendo el AI Agent clave para la exposición.

Pero lo más importante viene de la empresa de ciberseguridad Cloudflare. Debajo se ve la proporción de tráfico de máquina vs. humano en Internet de Norteamérica. Según los últimos datos, el tráfico de máquinas ya llegó al 68.4%, superando ampliamente a los humanos. Y esto es solo en Norteamérica; mundialmente, a principios de junio, la proporción de tráfico de bots superó por primera vez en la historia a la humana. Y sin duda, esta proporción seguirá creciendo. Alex Blania, CEO de Tools for humanity, afirma que en el futuro el 99.9% del tráfico de internet será impulsado por IA.

¿Por qué sucede esto? ¿Solo porque la IA está bien desarrollada? En realidad, no es solo eso. El CEO de Cloudflare, Matthew Prince, en la última conferencia de resultados dio un simple ejemplo: dijo “Si busco una cámara digital, iría a 5 sitios web, pero si dejo eso a un AI Agent, visitaría 5000 sitios”. Así que, para la misma tarea, el AI Agent genera 1000 veces más visitas que una persona. Eso explica perfectamente por qué el tráfico de máquinas está empezando a dispararse.

Este es nuestro primer insight: la estructura del tráfico de Internet pasará de estar dominada por humanos hacia ser dominada por AI Agents. ¿Qué implica este cambio para nosotros, los inversores?

Primero, significa que el tráfico total de Internet está por experimentar un crecimiento explosivo. Imaginen si en el futuro el 99.9% del tráfico es de AI Agents: ¿qué significa eso? Si la demanda humana sigue igual, el tráfico total aumentaría 1000 veces. Y eso es conservador, porque la demanda humana va a explotar aún más gracias a la comodidad que trae la IA. Por lo tanto, el aumento será todavía mayor.

Entonces, ¿qué empresas se benefician directamente? Las empresas de cloud computing, porque más tráfico exige más recursos de servidores. Además, los Agents no solo visitan, sino que buscan, llaman APIs, acceden bases de datos, etc. Todo requiere soporte en la nube.

Otra categoría natural son las empresas de modelos grandes. Sus ingresos provienen del consumo de tokens: si los Agents visitan más, el consumo de tokens sube igual, impulsando el ingreso de los modelos grandes.

Finalmente, si el consumo de tokens y la demanda de cloud computing aumentan, los fabricantes de semiconductores en la capa base tendrán mayor demanda. Pero hoy nos enfocamos en la capa de aplicaciones, no en la base.

Siguiendo este insight, ¿qué problemas puede acarrear tanto acceso por los AI Agents? Un tema fundamental es la verificación de identidad. ¿Qué agent es bueno y cuál es malo? ¿Quién puede acceder a datos y quién no? ¿Quién puede ejecutar tareas y quién no? Todo requiere mecanismos profesionales para decidir. Aquí destaca Cloudflare, empresa de ciberseguridad.

Cloudflare ofrece servicios de identificación de tráfico, control de acceso, anti-crawlers, etc. Actúa en la capa de entrada de tráfico, así que más tráfico le beneficia directamente. Pero hay que aclarar que su modelo de ingresos no es totalmente pago por volumen, así que el beneficio no es lineal, sino resultado de la conversión a productos pagos por demanda creciente.

Pensando más allá, ¿cuál es el origen del aumento de tráfico? A corto plazo, no es por mayor demanda, sino por un cambio en la forma de satisfacer la demanda. Para la misma tarea, el AI Agent realiza cientos o miles de accesos. En realidad, el aumento de tráfico no agrega valor económico comercial, sino que solo incrementa costos: token, cloud computing y monitoreo de derechos de acceso.

Por eso, la expansión del tráfico causada por los AI Agents no implica un aumento del valor económico global, sino una redistribución de ese valor en la cadena productiva. Para que productos y servicios lleguen al cliente, en la era de IA se necesita o asumir más costos, cediendo margen; o forzarse a reformar el modelo de ventas, pasando de humanos a máquinas, o de agent a agent. Evidentemente, lo último es más factible, duradero y, en efecto, inevitable. Y todo esto generará nuevas oportunidades.

En verdad, esto es un vacío comercial aún, o está en una etapa inicial, así que es difícil ubicar oportunidades precisas. Si me piden una predicción, creo que los grandes anunciantes como Google y Meta serán los beneficiados: su servicio es conectar productos y clientes, solo cambiará la forma. Por ejemplo, antes se hacía SEO para aparecer en internet; ahora habría que hacer GEO, para que los Agents te encuentren mejor.

Al mismo tiempo, los inversores debemos tener claro que este cambio tomará tiempo y su efecto no es instantáneo. Los cambios de modelo de negocio requieren largos procesos; cuanto más largo, más incertidumbre. Hay que gestionar las expectativas claramente.

Insight Dos: ¡Los Agents necesitan supervisión!

Recientemente, Satya Nadella, CEO de Microsoft, dijo en un podcast que en el futuro las empresas podrían tener un formato tipo “20 mil empleados + 2 o hasta 20 millones de agents”. Jensen Huang en la conferencia GTC también afirmó que en 10 años Nvidia podría tener “75 mil empleados y 7.5 millones de AI Agents trabajando juntos”. Es decir, las empresas tendrán muchos más agents internos.

Creo que este cambio es fácil de entender. Pero pocos notan cuántos nuevos problemas traerá la proliferación de AI Agents internos. ¡Y esos problemas son nuevas oportunidades! Esta temporada de resultados nos mostró direcciones claras.

Por ejemplo, la gestión de Workday (software de gestión de clientes) mencionó que “corporaciones mantienen sus políticas, seguridad y regulaciones, y para que la IA genere retorno, los AI Agents deben ejecutarse bajo esas condiciones”. OKTA, empresa de ciberseguridad, también dijo que “con más AI Agents, cada uno necesitará identidad, permisos, ciclo de vida y un mecanismo de cierre; sin eso la IA no puede dar valor real”.

Así que, al crecer el número de AI Agents internos, la necesidad de gestionarlos crece igual. Esa es la próxima ola de oportunidades. En esta temporada de resultados, este trend ya generó mejoras de ganancias en empresas. En el sector se conoce como AI Observability, monitoreo de IA. Hace de manager de los AI Agents, igual que cuando aumenta el número de empleados humanos se necesita más managers.

¿Qué empresas pueden beneficiarse de esto?

La primera categoría son las que gestionan identidades y permisos internos, como OKTA. Ellos deciden qué permisos tienen distintos roles internos, y en el último informe anunciaron que pasarán a priorizar la supervisión de AI Agents y identidades no-humanas. Eso llevó a un aumento del 30% en el precio de las acciones tras el informe.

La segunda categoría son las que monitorizan y gestionan agents internos, como ServiceNow. Esta es una SaaS enfocada en automatización de workflows internos. En la era de IA, ServiceNow monitoriza los workflows de los Agents, permitiendo automatización y trazabilidad. Lanzaron AI Control Tower, producto pensado para monitorear todos los AI Agents, modelos y distintas identidades corporativas. Ese trabajo es el que hace un Agent Manager.

Llegados a este punto, tal vez algunos pregunten: ¿No puede la IA hacer ese trabajo sola? ¿Acaso los proveedores de grandes modelos no lanzarán servicios similares, o las empresas podrían armar algo propio fácilmente? Este es el mayor cuestionamiento que reciben estas empresas de software.

En mi opinión, la amenaza existe pero no es tan grave como se cree. A corto plazo, Agent Manager es una necesidad urgente y solo estas empresas tienen experiencia y recursos para hacerlo. Como OKTA y Cloudflare, clientes de OpenAI y Anthropic, que muestran que no es fácil reemplazarlas. La demanda es real y el impulso es inmediato.

A largo plazo, la amenaza es concreta; los modelos grandes tienen capacidad de hacerlo, pero tener capacidad no implica que lo harán. Es como Nvidia, que tiene mucho efectivo y podría hacer un negocio de préstamos, pero probablemente no lo haga porque tiene cosas más valiosas en que invertir. Para los modelos grandes, cada nicho tiene su propia ecología. Si quieren reemplazar, tendrían que resolver muchas cosas secundarias. Lo mejor para ellos es colaborar, no competir.

Para nosotros, como inversores, el riesgo de la amenaza IA debe ser considerado, no podemos cegarnos pero tampoco exagerarla y dejar de ver oportunidades. En mis análisis posteriores, quizás vuelva sobre el punto, pero no lo repetiré aquí.

Insight Tres: Fin de la era del hype artificial de IA

El tercer insight es que las empresas ya están pasando de un entusiasmo ciego por la IA a empezar a mirar el ROI real de la IA.

Este insight nació de HubSpot, empresa de software de marketing, cuyo management en el último call financiero dijo: “El costo de la IA aumenta sin límite, pero los clientes no ven resultados claros. Quieren servicios con resultados predictivos y claramente vinculados al outcome”. O sea, las empresas se hartaron de pagar al infinito por IA Agents cuyos resultados son difusos.

HubSpot incluso cambió su modelo de precios: de cobro por volumen a cobro por resultados. El management dice que la IA suele dar “outcome y no simplemente output”. Muchos sienten que la IA hace muchas cosas impresionantes, pero al final no se ve un resultado tangible. Las empresas son igual: ya no quieren pagar por procesos, sino por resultados concretos.

También, en el informe de Oracle vimos lo mismo. En el último call, dijeron que están simplificando el uso y pago de AI Agents, alineando precios con el valor para el cliente: por ejemplo, agents para entrevistas cobrarán según candidatos filtrados; en hotelería, según el porcentaje de compras agregadas por el consumidor final, etc. Es evidente que las empresas comienzan a comparar estrictamente costos y beneficios de IA. Esto obligó a muchas a cambiar. La era del hype sin sentido está por terminar.

¿Qué implica esto para nosotros, inversores?

Significa que el cobro por resultados probablemente será una nueva tendencia en el sector de software. En mis análisis previos explicaba que las empresas de software están pasando de cobrar por acceso, a cobrar por volumen. Es el cambio principal de la era de AI Agents. Y aquellas empresas que ya cobran por volumen o fueron las primeras en adaptarse, se beneficiarán antes.

Aunque el cobro por volumen sea un paso intermedio; lo que viene es el cobro por resultados. Solo así se podrá medir mejor el ROI y hacer el gasto más predecible. La empresa que mejor lo hace ahora es Palantir, de análisis de datos. Sus servicios son siempre resultados concretos: optimizar rutas de aerolíneas, mejorar escala de producción de energía, etc. Y esos resultados pueden medirse, incluso antes del uso pueden calcular el ROI que el cliente tendrá. Eso facilita la decisión de compra. Si la cuestión del ROI de IA se vuelve un tema del mercado, Palantir podría volver al centro de la escena.

Analizando más a fondo, el foco en ROI surge porque el costo de computo de IA es enorme y no será fácil de solucionar pronto. Ayudar a las empresas a ahorrar consumo de tokens será un mercado gigante, y en este área Datadog (monitor de datos) está bien posicionado.

Un motivo importante del bajo ROI de IA es el desperdicio de tokens: tareas innecesarias o de poco valor consumen muchos tokens, y las empresas carecen de herramientas de gestión. Eso es justo lo que Datadog está resolviendo.

Datadog antes monitorizaba el uso de datos en la nube, para ver en qué se gastaba el dinero de cloud computing. Ahora, monitorea cada llamada de IA, identificando el origen de cada gasto. Su producto LLM Observability rastrea cada llamada de IA, cuánto token se gastó, cuánto dinero, y reconstruye todo el proceso. Si alguna tarea es excesivamente costosa, si hay margen para ahorrar tokens, Datadog lo ve de inmediato. OpenAI es uno de sus clientes. Con más empresas enfocándose en el ROI de IA, Datadog podría sumar muchos contratos.

Insight Cuatro: Los mejores aliados de las empresas nativas de IA

¿Qué es una empresa nativa de IA? Son startups puras de IA como OpenAI, Anthropic, y aparte de los grandes modelos hay muchísimas más creciendo y formando una fuerza comercial importante.

En esta temporada de resultados vimos empresas volcándose a servir a nativas de IA, y las que ya estaban adaptadas a ellas lograron fuerte crecimiento. Por ejemplo, MongoDB, empresa de bases de datos, destacó en su informe que su buen desempeño fue por clientes nativos de IA. Esto se debe no solo a que estas empresas crecen muy rápido y expanden su demanda, sino también porque recibieron mucho capital de venture en los últimos años, así que tienen plata y están expandiéndose.

En el futuro inmediato, las empresas nativas de IA crecerán imparablemente, y recién empieza. Es fácil recordar cuánto tiempo mantuvieron su poder los gigantes de la revolución web. Creo que las nativas de IA seguirán ese camino. Las empresas que les dan servicios recién se hacen notar este trimestre y creo que su crecimiento será cada vez más fuerte.

¿Qué empresas concretas se benefician? Lamentablemente, las especializadas en nativas de IA son casi todas startups aún no cotizadas. Entre las cotizadas, hay pocas enfocadas solo en nativas de IA. Solo encontramos algunas con gran compatibilidad previa, que han hecho de esos clientes su nuevo motor de crecimiento.

Los ejemplos son MongoDB (como mencionamos), cuya base de datos tiene ventajas diferenciadas para empresas nativas de IA. Otro es Datadog, que tras el informe subió 30% por sumar dos importantes clientes nativos de IA. En cloud computing hay una empresa llamada Digital Ocean que afirma especializarse en clientes nativos de IA. Estas tres son las que encontré más vinculadas con nativas de IA en la capa de aplicaciones. Pueden servir como referencia.

Bueno, eso es todo lo que tenía para compartirles sobre los insights de la capa de aplicaciones de IA durante esta temporada de resultados. Resumiendo: primero, el tráfico de internet pasará de humanos a máquinas, y el volumen tendrá un crecimiento masivo. Segundo, el uso interno de muchos AI Agents en empresas genera nuevas necesidades de gestión. Tercero, el entusiasmo ciego por IA terminó: ahora las empresas miran el ROI. Cuarto, la oleada de empresas nativas de IA genera oportunidades comerciales clave.

En base a estas tendencias, les presenté empresas beneficiadas. Pero hay que entender que decidir invertir en una empresa no depende solo de un “buena lógica de beneficio”. Hay que analizar cada caso en profundidad. Hoy el foco fue en los trends, no en análisis de acciones individuales. Pero prometo que seguiré el desempeño de las mejores empresas y compartiré novedades en futuro. Seguro que mi equipo y yo tenemos trabajo por delante.

Y si quieren anticiparse e invertir en estas empresas, tengan en cuenta que actualmente el mercado no les presta mucha atención, porque el foco sigue en la capa base de IA. Por eso sus precios están algo bajos y la experiencia de corto plazo puede no ser buena. Pero si buscamos oportunidades anticipadas, esto es lo que probablemente tengamos que asumir como inversores.

Conclusión

Y si estás buscando aprender opciones de forma sistemática, para manejarte en distintos entornos de mercado, aprovechá la promoción 618 de los cursos de MeiTou. Solo quedan dos días, ¡los interesados apúrense!