Sequoia Capital: La próxima compañía de billones no venderá software, sino que venderá resultados directamente

Autor: Julien Bek

Traducido por: Deep潮 TechFlow

Deep潮 Guía: El socio de Sequoia Capital Julien Bek escribió un artículo con una estructura clara, cuyo argumento central es: la próxima empresa de billones de dólares no venderá herramientas de software, sino que venderá directamente resultados laborales. Por cada dólar gastado en software, las empresas deben gastar seis en servicios. Cuando la IA hace que “hacer cosas” sea casi cero costo, la verdadera oportunidad no está en Copilot (herramientas de asistencia), sino en Autopilot (automatización de tareas).

Desglosó las oportunidades de automatización en sectores como seguros, contabilidad, salud, legal, TI, compras, reclutamiento y consultoría, acompañadas de una matriz de oportunidades basada en los ejes “Inteligencia vs Juicio” y “Externalización vs Internalización”. Es de gran valor para emprendedores e inversores en IA.

El texto completo es el siguiente:

La próxima empresa de billones de dólares será una compañía de software disfrazada de empresa de servicios.

Cada fundador de herramientas de IA se hace la misma pregunta: ¿Qué pasa si la próxima versión de Claude convierte mi producto en una función? Esa preocupación no está mal. Si vendes herramientas, compites en una carrera de modelos. Pero si vendes el trabajo en sí, cada avance del modelo hace que tu servicio sea más rápido, más barato y más difícil de copiar. Una empresa puede gastar 10,000 dólares al año en QuickBooks y 120,000 dólares en contadores para cerrar cuentas. La próxima empresa legendaria te ayudará a cerrar esas cuentas directamente.

Inteligencia vs Juicio

Escribir código es principalmente “inteligencia”. Saber qué hacer a continuación es “juicio”.

Traducir una especificación en código, probar y depurar: las reglas son complejas, pero en definitiva son reglas. El juicio es diferente. Requiere experiencia y gusto, y una intuición adquirida tras años de práctica. Decidir qué función desarrollar, si hay que asumir deuda técnica, cuándo lanzar antes de estar listo.

Hace un año, la mayoría de los usuarios de Cursor usaban IA solo para autocompletar. Hoy, las tareas iniciadas por agentes superan a las humanas. La ingeniería de software representa más de la mitad del uso de herramientas de IA en todas las profesiones, mientras que las demás categorías aún están en cifras de un solo dígito. La razón es que la ingeniería de software es principalmente trabajo intelectual. La IA ya ha cruzado esa línea: puede realizar la mayor parte del trabajo intelectual, dejando el juicio a los humanos. La ingeniería de software fue la primera en llegar aquí, pero se extenderá a todas las profesiones.

Pie de figura: Uso de herramientas de IA en diferentes profesiones, la ingeniería de software supera ampliamente a otras categorías.

Copilot y Autopilot

Copilot vende herramientas. Autopilot vende trabajo.

Hasta hace poco, los modelos de IA estaban en desarrollo tanto en inteligencia como en juicio, por lo que la estrategia correcta era comenzar con Copilot: poner la IA en manos de profesionales para que decidan cómo usarla. Harvey para bufetes de abogados, Rogo para bancos de inversión. Los profesionales son los clientes, las herramientas los hacen más eficientes, y ellos son responsables del resultado.

Hoy, los modelos ya son lo suficientemente inteligentes, y en algunas categorías, el mejor punto de partida es directamente hacer Autopilot. Crosby lo vende a empresas que necesitan redactar NDA, en lugar de a abogados externos. WithCoverage lo vende a CFO que necesitan seguros, en lugar de a corredores de seguros. Los clientes compran directamente el resultado. En cualquier profesión, el presupuesto para trabajo es mucho mayor que para herramientas, y Autopilot puede captar ese presupuesto desde el primer día.

Cuanto mayor sea la proporción de trabajo que requiere inteligencia en un campo, más rápido ganará Autopilot.

Fusión

El juicio de hoy se convertirá en la inteligencia del mañana. A medida que los sistemas de IA acumulen datos propios sobre “cómo es un buen juicio” en sus respectivos campos, el frente avanzará. Copilot y Autopilot tenderán a converger. La transición de Copilot a Autopilot ya ha comenzado en varias categorías. Pero la posición inicial es importante, porque determina dónde puede ganar clientes Autopilot ahora y comenzar a acumular los datos que, en última instancia, le permitan también manejar tareas de juicio.

Estrategia de Autopilot: externalización como punto de entrada

Por cada dólar gastado en software, se invierten seis en servicios.

El TAM de Autopilot es todo el gasto laboral en una categoría, sumando interno y externalizado. Pero el mejor punto de partida es donde ya existe externalización.

Si una tarea ya está externalizada, eso te dice tres cosas: primero, la empresa ya acepta que esa tarea puede ser realizada por un externo. Segundo, hay un presupuesto establecido que puede ser reemplazado limpiamente. Tercero, el comprador ya está pagando por el resultado. Reemplazar un contrato de externalización con un proveedor de servicios nativos de IA es cambiar de proveedor. Reemplazar empleados internos es una reestructuración organizacional.

La estrategia es comenzar con tareas externalizadas y cognitivamente intensivas. Gestionar la distribución. Con la acumulación de datos por parte de la IA, expandirse hacia tareas internas y que requieran juicio. La externalización es el anclaje, el trabajo interno es el TAM a largo plazo.

Crosby empezó con NDA: una tarea claramente definida, principalmente trabajo intelectual, que la mayoría de las empresas ya externalizan a abogados externos. Presupuesto establecido, alcance claro, ROI inmediato, reemplazo sin fricciones.

Mapa de oportunidades

Al trazar cada sector de servicios en un espectro de “Inteligencia a Juicio” y “Externalización a Internalización”, se obtiene un mapa de prioridades, con el TAM laboral entre paréntesis. La lista no es exhaustiva.

Pie de figura: Matriz de oportunidades de Autopilot en diferentes sectores de servicios (distribución de acuerdo a la proporción de inteligencia/juicio y externalización/internalización).

Corredores de seguros (1400-2000 millones de dólares).

El mercado más grande en esta lista. Los seguros comerciales estándar están altamente estandarizados: el valor añadido del corredor es básicamente comparar cotizaciones y rellenar formularios, trabajo puramente intelectual. La distribución es altamente fragmentada, con miles de pequeños corredores siguiendo los mismos procesos, sin que ninguna controle la relación con el cliente. WithCoverage y Harper son nuevos actores interesantes.

Contabilidad y auditoría (solo la externalización en EE.UU. representa entre 50 y 80 mil millones de dólares).

En EE.UU., en los últimos cinco años, se perdieron unos 340,000 contadores, mientras la demanda crecía. El 75% de los CPA están cerca de jubilarse, la obtención de licencia es larga, y los salarios iniciales son inferiores a los de tecnología y finanzas. Esta escasez estructural impulsa a las firmas contables a adoptar IA más rápidamente que casi cualquier otra profesión. Rillet desarrolla un ERP nativo de IA para cerrar cuentas directamente. Basis comienza con Copilot para contabilidad.

Ingresos por gestión de ciclos de facturación en salud (EE.UU., externalización, 50-80 mil millones de dólares).

Al escuchar “salud”, muchos piensan en trabajo de juicio, pero la facturación es casi pura trabajo intelectual. La codificación médica consiste en traducir notas clínicas en unos 70,000 códigos ICD-10 estandarizados. Las reglas son complejas, pero en definitiva son reglas. La externalización ya está madura y se factura por resultados. Autopilot solo necesita hacer lo mismo a menor costo. Anterior ha avanzado más.

Evaluación y liquidación de siniestros (incluyendo TPA, 50-80 mil millones de dólares).

En el lado opuesto de las pólizas de seguro, la evaluación y liquidación de siniestros es otro escenario de Autopilot. La liquidación de seguros estándar se basa en comparar la reclamación con la póliza y usar tablas actuariales para establecer reservas. Los ajustadores están envejeciendo, y no hay suficientes reemplazos. El mercado externaliza mucho a ajustadores independientes y a TPA como Crawford y Sedgwick. Una industria, al menos dos oportunidades distintas de Autopilot. Pace desarrolla Autopilot para procesamiento de siniestros, Strala trabaja en TPA nativo de IA.

Asesoría fiscal (300-350 millones de dólares).

La licencia de CPA crea una barrera regulatoria, pero el 80-90% del trabajo subyacente es trabajo intelectual. Cada jurisdicción adicional que cubre Autopilot profundiza la barrera de datos. La complejidad multijurisdiccional es la razón por la que las pymes externalizan, ya que ningún contador interno puede cubrir todo. TaxGPT es un pionero en esto, con Skalar y Ravical en Europa.

Trabajo legal (200-250 millones de dólares).

Redacción de contratos, NDA, declaraciones regulatorias: alto porcentaje de trabajo intelectual, externalizable de forma rutinaria. La producción del trabajo está suficientemente estandarizada y la calidad puede verificarse, por lo que los compradores confían en la salida de IA sin necesidad de profundo conocimiento legal. Harvey es un líder emergente, que se está moviendo rápidamente hacia Autopilot; Crosby y Lawhive son nuevos actores nativos de Autopilot.

Servicios de hosting de TI (más de 100 mil millones de dólares).

Cada pyme externaliza su TI. Parches, monitoreo, configuración de usuarios, filtrado de alertas: trabajo intelectual que se repite en miles de entornos iguales. Las capas de software existentes (ConnectWise, Datto) venden herramientas a MSP. Aún no hay quien venda directamente “tu TI funcionando” como resultado para la empresa. Edra automatiza procesos de TI, Serval automatiza soporte de TI.

Cadena de suministro y compras (más de 200 mil millones de dólares).

La mayoría de las empresas negocian en serio solo con los top 20% de proveedores. Los proveedores de cola larga no son gestionados, porque no es rentable. Las fugas en contratos representan entre 2% y 5% del gasto en compras. El punto de entrada son tareas abandonadas: sin presupuestos que justificar, sin en quién reemplazar, solo dinero fácil. Magentic desarrolla IA para compras directas, AskLio para compras indirectas. Tacto construye sistemas de registro y Copilot para el mercado medio.

Reclutamiento y contratación (más de 200 mil millones de dólares).

El mayor mercado de servicios en esta lista. La parte superior del embudo de reclutamiento (filtrado, emparejamiento, contacto) es trabajo puramente intelectual, pero cerrar y evaluar la compatibilidad cultural requiere años de reconocimiento de patrones y juicio. La entrada de Autopilot está en puestos con alta volumen y bajo juicio, donde la coincidencia es estandarizada. Juicebox, Mercor y Jack & Jill son líderes emergentes en toda la gama.

Consultoría de gestión (3000-4000 millones de dólares).

Un mercado enorme, pero el trabajo es principalmente de juicio. La pregunta interesante es si IA puede descomponer la consultoría en componentes de inteligencia (recolección de datos, análisis comparativo) y juicio (estrategia), automatizando la capa de inteligencia y dejando la de juicio a los humanos. La mejor opción aún está por definirse.

Las empresas de IA que más crecerán en 2025 serán las de Copilot. En 2026, muchas intentarán convertirse en Autopilot. Tienen productos y reconocimiento por parte de los clientes. Pero también enfrentan un dilema: vender trabajo significa sacar a sus clientes del trabajo. Esa es la ventana de oportunidad para las empresas puramente de Autopilot.