Case Studies

Esta nota: este caso de estudio fue escrito por Kenny Pyatt.

En este estudio de caso vamos a explorar dos temas. 1) ¿Cuándo es la mejor opción el software personalizado en lugar de una oferta de SaaS y 2) ¿cuándo es realmente más barato construirlo personalizado? En el espíritu de las publicaciones de redes sociales modernas, “Creo que los resultados te sorprenderán para lo segundo”.

1. Primero, hablemos de cuándo es mejor construir a medida.
2. ¿Cuándo es la mejor opción el software a medida?

El software personalizado también es beneficioso cuando las empresas están creciendo a un ritmo increíblemente rápido. Poder construir el software de forma iterativa proporciona un gran beneficio para ayudar a la empresa a organizarse para mantenerse al día con la trayectoria de crecimiento a medida que se escala. El truco aquí es saber el momento adecuado. Automatizar demasiado pronto y los procesos cambian con demasiada frecuencia para obtener beneficios, automatizar demasiado tarde y se ha perdido la oportunidad y el crecimiento se verá ralentizado mientras se intenta ponerse al día. No hay una regla perfecta aquí, pero he encontrado que contratar ingenieros muy inteligentes a menudo ayuda a organizar ese increíble proceso más temprano, lo que a menudo es el principal beneficio de contratar una agencia en primer lugar. Personas inteligentes que hacen las preguntas correctas ayudarán a señalar los pasos innecesarios y harán un buen trabajo simplificando lo complejo.

Es más fácil de explicar, pero normalmente la costumbre no es más barata, ¿verdad? Pensé que el software a medida siempre era más caro, ¿verdad? Bueno, es un poco matizado. Tengo dos pensamientos aquí:

1. Cuando es más barato simplemente debido a la escala (con una ventaja de la IA)
2. Cuando es más barato porque genera ingresos o ahorra costos

Empecemos con el argumento de la escala.

Hace poco me encontré con un anunciante anónimo en Reddit que decía que su empresa pagaba $1.9 millones anuales para 5,000 usuarios que usaban una aplicación de chat popular. $1.9 millones, cada año, para que los empleados charlen. Una búsqueda rápida en Google mostró que los ingresos anuales de Slack excedían los $1.5 mil millones de dólares. Increíble.

En este caso, están pagando por las “características empresariales” que incluyen la capacidad de administrar usuarios, proteger secretos de la empresa y auditar las comunicaciones para cumplir con los requisitos de cumplimiento. No pueden usar WhatsApp porque Corporativo no puede ver lo que se dice y no pueden bloquear a las personas de la conversación. En algunas industrias, la capacidad de monitorear las comunicaciones es realmente requerida por ley (piensa en inversión y finanzas). Por lo tanto, Slack ha podido construir un negocio de mil millones de dólares sobre la simple idea de que las empresas necesitan chat y que necesitan las características empresariales, así que están dispuestos a pagar por ellas.

Probablemente hayas visto la famosa predicción del CEO de Microsoft, Satya Nadella, de que SaaS está muerto (o pronto lo estará) gracias a la IA. Solo estoy parcialmente de acuerdo con él, y discutiré un poco su predicción al final de este estudio de caso, pero creo que hay un fuerte grano de verdad aquí que es muy interesante. Gracias a la velocidad y los aumentos de eficiencia que han traído consigo los equipos de software que están construyendo con IA, hay un caso convincente para que el software se convierta en cada vez más una mercancía (con precios más bajos). Si el mismo equipo puede construir un 20% a 50% más rápido gracias a los copilotos de IA modernos, naturalmente la cantidad de software crecerá a una tasa aún más rápida (exponencial). El mismo número de desarrolladores debería poder construir un 35% más de software. Si hay software que ha sido en gran medida “definido” en la industria como los clientes de correo electrónico, las aplicaciones de Slack, etc., pero todavía se cobra a tasas empresariales, esas industrias están listas para ser interrumpidas en mi opinión. La barrera de entrada se va a reducir.

Eso crearía el entorno para que el software personalizado sea competitivo con las opciones de SaaS empresariales. Esto significa que podría ser más barato contratar al equipo y construirlo usted mismo una vez que alcance cierto tamaño. Y si su negocio tiene incluso ligeramente diferentes necesidades que el software que está disponible, el caso a favor de “construirlo usted mismo” se vuelve muy convincente. Esta es la razón por la que algunas grandes organizaciones tienen un equipo de “herramientas” que gestiona las aplicaciones internas.

Recientemente construimos una aplicación de chat. Mi pensamiento inicial fue no hacerlo. Las aplicaciones de chat son bastante estandarizadas en este punto y también son baratas de licenciar por usuario. Sería un trabajo de seis cifras bajas para nosotros construir las funciones principales. ¿Cómo se vería el ROI en eso? Bueno resulta que, como mencioné al principio de este estudio de caso, que los precios "para empresas" siguen siendo increíblemente caros cuando se mira el costo para miles de empleados. Las cotizaciones estaban llegando entre $12/mes y $32/mes por usuario para una empresa con 1,000 empleados. Estas cotizaciones incluían los requisitos empresariales habituales (SSO, 2FA, registro de auditoría, etc.) más acceso a opciones de mejora impulsadas por IA. También revisé las opciones de código abierto y las encontré muy deficientes en cuanto a funciones, licencias y/o estabilidad.

Esto es cuando me di cuenta de que para las grandes empresas, las matemáticas realmente tenían sentido para construir algo personalizado, me sorprendió. Considerando que puedes definir los requisitos para que se ajusten a tu negocio, a menudo es incluso mejor porque lo personalizas para satisfacer tus necesidades culturales y de cumplimiento específicas. Incluso cuando considero los costos de mantenimiento continuos de mantener un equipo de software involucrado, para ciertas escalas todavía es más barato construir el software de chat y ser dueño de él que pagar por una opción SaaS. Veamos los números.

Asumiendo que el precio medio de $24/mes/usuario sería un rango de precio promedio:

1000 empleados es $288,000/año

2000 empleados es $576,000 al año

3.000 empleados es $864.000/año

Así que para esa empresa con 5,000 usuarios podemos crear una aplicación de chat interna súper segura que proporciona un mejor acceso para los auditores y que se adapta mejor a la cultura del estilo de comunicación de la empresa. Y con los ahorros que pueden obtener, pueden contratar a DevOcho para construir otras aplicaciones personalizadas, lo que crea aún más eficiencia y les ahorra dinero adicional. Es un hermoso ciclo de eficiencia y crecimiento que solo surge porque tienen una escala mayor.

Podemos construir un software increíble. No solo aplicaciones de chat. Pero si está buscando una herramienta de chat interna, con las funciones básicas de software como Slack, WhatsApp, Teams, Discord, etc., realmente la construimos y la hemos abierto. La estamos llamando “D8 Chat” porque no somos súper creativos. Tiene funcionalidad básica que esperarían. Y estamos más que felices de personalizarla y etiquetarla para sus necesidades específicas.

En cuanto a la muerte del SaaS, no estoy totalmente de acuerdo con lo que dice Satya. Su predicción es que los agentes de IA hablarán directamente con los backends (bases de datos) y harán las actualizaciones directamente, lo que hará que las interfaces de usuario sean innecesarias. Es una afirmación audaz. Personalmente, creo que hay situaciones en las que hacer clic en una interfaz de usuario es más rápido que hablar. Y con la IA actual, que a menudo comete errores, es peligroso darle acceso directo a una base de datos. Su predicción a largo plazo es que las bases de datos también desaparecerán porque la IA tendrá suficiente memoria para recordar todo lo que está sucediendo. Esto suena genial, pero no creo que lleguemos a este punto en los próximos 15 a 20 años. Dado que la vida útil típica del software es de 5 a 15 años, creo que pasaremos por 1 a 3 generaciones de software antes de que empecemos a ver cualquier desplazamiento de las bases de datos del backend por parte de la IA. Supongo que el tiempo lo dirá, pero estoy 100% seguro de que no se debe hacer con la IA tal como está ahora.