Endeavor: la reconfiguración del SaaS en América Latina
• América Latina superó las 17 mil empresas SaaS activas, con una captación acumulada superior a 22 mil millones de dólares
• Brasil concentró 60% del mercado regional, seguido por México que alcanzó un 17%
• El estudio analizó la evolución del modelo de software, la integración de inteligencia artificial, la dinámica de inversión y la posición de México dentro del ecosistema regional
Endeavor Mexico presentó el reporte El Gran Salto del SaaS en América Latina, análisis que examinó los cambios en el sector de software como servicio, la transformación de su propuesta de valor y las condiciones que definieron la competencia en 2025. El estudio abordó la transición desde esquemas centrados en licencias y funcionalidades aisladas hacia plataformas que incorporan inteligencia artificial, arquitectura distribuida y modelos de monetización basados en datos.
El estudio documentó que América Latina superó las 17 mil compañías SaaS activas. En conjunto, las empresas recaudaron más de 22 mil millones de dólares en capital. Brasil concentró el 60% del total regional, mientras que México representó el 17%, lo que lo posicionó como el segundo mercado con mayor peso específico. El análisis proyectó que el tamaño del sector podría duplicarse hacia 2030 si se mantuvieran las condiciones actuales de adopción tecnológica e inversión.
Patrick Kaper, Research Manager de la organización, explicó que el liderazgo brasileño a nivel regional se debe a la escala de su mercado interno, a la profundidad de su ecosistema emprendedor y a la presencia de fondos especializados en tecnología. En contraste, identificó como factores determinantes para México la cercanía con Estados Unidos, la integración comercial derivada del T-MEC, la expansión de infraestructura digital y la capacidad para atender al mercado hispanohablante desde un solo hub.
Del software estático a los agentes autónomos
Se expuso la transición en la lógica de interacción del usuario con la integración de inteligencia artificial. Kaper explicó que emergió un modelo en el que los usuarios formularon instrucciones y los sistemas activaron flujos automatizados. Bajo esta arquitectura, el software comenzó a detonar acciones dentro de procesos contables, logísticos, comerciales y administrativos. La evolución desplazó la ventaja competitiva desde la interfaz hacia la calidad y profundidad de los datos de las empresas.
El 48% de las empresas SaaS en la región incorporó inteligencia artificial en su producto principal. Otro 35% lanzó funcionalidades experimentales relacionadas con automatización o análisis predictivo. Las compañías que integraron IA levantaron cinco veces más capital que quienes no lo hicieron. Esta brecha evidenció que los inversionistas asignaron mayor valor a modelos con capacidad de aprendizaje automatizado y generación de resultados medibles.
El reporte identificó a las pequeñas y medianas empresas como el principal motor de expansión del SaaS en América Latina. Las PyMEs representaron el 52% de los clientes regionales. Este segmento recurrió a soluciones en la nube para formalizar procesos administrativos, automatizar contabilidad, digitalizar inventarios y habilitar canales de comercio electrónico.
En materia de financiamiento, el análisis reveló que 50% del capital invertido en SaaS en la región se destinó a rondas semilla. Esta proporción reflejó un flujo constante de nuevas iniciativas, aunque evidenció limitaciones para acceder a capital en etapas de expansión. El entorno macroeconómico y el ajuste en valuaciones redujeron la disponibilidad de recursos en fases avanzadas.
Infraestructura cloud y arquitectura multi-nube
El mercado de servicios cloud en América Latina creció 28% anual, la tasa más alta a nivel global. La expansión incluyó la apertura y ampliación de centros de datos a lo largo de la región, en México por ejemplo con centros como el de Querétaro. Esta infraestructura respaldó el despliegue de soluciones SaaS con menores tiempos de latencia y mayor capacidad de almacenamiento.
La disponibilidad de data centers regionales impulsó la adopción de modelos multi-nube. Las empresas distribuyeron cargas de trabajo entre distintos proveedores para reducir dependencia y optimizar costos. El estudio señaló que esta estrategia permitió a los desarrolladores diseñar soluciones interoperables y ofrecer mayor flexibilidad al cliente final.
Kaper sostuvo que la cooperación entre competidores se convirtió en una práctica recurrente. Las compañías establecieron alianzas para integrar APIs, compartir estándares de seguridad y habilitar ecosistemas de aplicaciones complementarias.
“ Nunca en la historia había sido posible que equipos pequeños construyeran soluciones con el alcance que hoy permite la inteligencia artificial. La barrera tecnológica disminuyó y eso abre la puerta a que más emprendedores puedan alcanzar product market fit en menos tiempo, siempre que logren resolver un problema real”: Patrick Kaper, Research Manager de Endeavor Mexico.
Automatización empresarial
Posteriormente, hubo un panel de discusión moderado por Vincent Speranza, Managing Director para Latinoamérica en Endeavor Mexico. El debate reunió a Juan Vera, CEO y cofundador de Nimblr.ai; Sebastián Gómez, cofundador y presidente de Reservamos.mx; y David Ortiz, CEO de Siigo. La conversación se centró en la captura de valor en la nueva etapa del SaaS, la integración de inteligencia artificial y la relación con el cliente empresarial.
Juan Vera sostuvo que la ventaja competitiva se trasladó hacia la capacidad de orquestar sistemas. Explicó que las empresas que lograron coordinar múltiples herramientas desde una capa central de inteligencia obtuvieron eficiencia operativa y mayor control de procesos. La inteligencia artificial permitió ejecutar tareas completas sin intervención constante del usuario, lo que modificó la propuesta de valor frente al cliente.
Por su parte, Sebastián Gómez planteó que el activo estratégico residió en la estructura de datos. Las compañías que organizaron información de forma consistente facilitaron la integración con soluciones externas y aceleraron la incorporación de nuevas funcionalidades. Desde su perspectiva, el reto consistió más que en añadir capacidades de IA, asegurar que la arquitectura tecnológica permitiera interoperabilidad y escalabilidad.
En tanto, David Ortiz afirmó que la captura de valor dependió de la profundidad con la que el proveedor se integró en la operación del cliente. Desde su arista, el crecimiento sostenible se vinculó con la capacidad de resolver procesos críticos y establecer relaciones de largo plazo. Añadió que la inteligencia artificial representó una capa adicional de eficiencia, pero subrayó que la permanencia en el mercado se sostuvo en la comprensión del negocio del usuario final.
El evento planteó tres líneas para los emprendedores: desarrollar soluciones enfocadas en problemas específicos, definir con claridad si la estrategia de inteligencia artificial consistió en construir, adquirir y priorizar la interoperabilidad como principio de diseño en soluciones. Con este diagnóstico, Endeavor México planteó que el sector ingresó en una etapa donde la competencia se definió por la ejecución tecnológica, la estrategia de datos y la construcción de redes colaborativas dentro del ecosistema TI regional.
