En los próximos 12 meses, Adam Seligman, vicepresidente de Generative Builders de AWS, cree que habrá una inversión de SaaS. 

¿Qué significa eso? Que muchos de los supuestos estándar y las formas de hacer SaaS cambiarán bastante. Adam tiene una creencia fundamental por encima de todo: “No es necesario ser *tan alto* para montar en las atracciones. Cualquiera debería poder crear las soluciones en la nube que desee. No es necesario ser un experto para poder construir cosas”. 

Él cree que nos acercamos rápidamente a ese nuevo mundo en el que cualquiera puede crear un excelente producto SaaS. Continúe leyendo para conocer cuáles son los cuatro supuestos más comunes de SaaS y observe a Adam derribar cada uno de ellos con el poder de la IA generativa. 

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Cuatro supuestos comunes sobre SaaS

Hay muchas, muchas suposiciones y formas estándar de hacer SaaS, cuatro de las cuales son: 

1. Necesita una profunda experiencia en el dominio para diseñar la aplicación. 
2. Crear software es caro y lleva mucho tiempo. 
3. Es difícil para los clientes configurar, integrar y ampliar. 
4. La salida al mercado es costosa y requiere mucha mano de obra. 

Analicemos un poco esas ideas. 

• #1 Necesitas una gran experiencia en el campo para diseñar una aplicación. Se supone que, como fundador o jefe de producto, necesita un conocimiento profundo del dominio empresarial en el que se encuentran sus usuarios: cómo piensan y quieren trabajar, los requisitos normativos y de informes, etc. Para crear una aplicación para esa industria, necesita conocer una empresa para crear SaaS para ella. 
• #2 Crear software es caro y lleva mucho tiempo. Se supone que debe escribir mucho código, tener una interfaz de usuario personalizada, una apariencia agradable y adaptarse a las necesidades y el flujo de los usuarios. La creencia es que si su producto no funciona rápido, no tiene todas las características adecuadas o una excelente experiencia de usuario, el cliente abandonará. Eso tiene sentido. Se necesita tiempo para construir. 
• #3 Es difícil para los clientes configurar, integrar y ampliar. Los clientes no sólo quieren un producto hoy. Quieren uno que se ajuste a sus necesidades únicas y se integre con sus fuentes de datos y elementos de terceros. La buena noticia es que tiene un gran retraso y la mala noticia es que tiene un gran retraso. Es necesario incorporar mucha extensibilidad al producto para que los clientes puedan autoservicio y realizar ajustes para satisfacer sus necesidades. Eso es un gran impulso y el universo de cosas que el cliente quiere se hace cada vez más grande. 
• #4 GTM es caro y requiere mucha mano de obra. ThExiste la creencia de que toda la mecánica necesaria para llevar un producto SaaS al mercado (hacer que tomen conciencia, despertar su interés, calificar y descubrir) requiere mucho tiempo. Hay muchos vendedores increíbles en este negocio, y esto es una gran parte de la gestión de un gran negocio SaaS o un gran movimiento GTM. Ahora es el momento de derribar todas estas creencias con la IA generativa. 

Desmentir las creencias tradicionales sobre SaaS

La IA generativa invierte todos los supuestos anteriores y estamos en el comienzo, no en el final. Cuando estas tres cosas se unen (plataformas en la nube, nuevas herramientas de creación y desarrollo, e IA generativa), se crea un punto de inflexión. Entonces, repasemos cada una de las creencias comunes de SaaS y las desacreditemos con IA. 

#1 Podrás crear una aplicación sin tener una gran experiencia en el dominio. 

La primera suposición es que el diseño requiere una profunda experiencia en el dominio. A Adam se le ocurrió la idea más descabellada que se le ocurrió para una aplicación y utilizó Anthropc, una gran empresa de modelos lingüísticos, para ayudar a desarrollar la idea. 

La idea que escribió fue: Me gustaría crear una aplicación SaaS para una práctica dental veterinaria que atiende a zoológicos. ¿Podrías escribir las características principales, el modelo de datos y la funcionalidad principal que debería tener la aplicación? 

La IA comienza a escupir información. Adam no sabe nada sobre veterinarios ni zoológicos y sólo un poco sobre SaaS. Sin embargo, Anthropc envía una lista detallada de todo, como las funciones principales de programación de citas, planificación de tratamientos, seguimiento de suministros y facturación. No es todo lo que necesita para SaaS veterinario, pero es un comienzo. 

La IA, como asistente, te ancla y te permite probar ideas. Se puede necesitar mucho conocimiento en el mundo y expresarlo. Esto logra las piezas que necesita para definir el producto en SaaS. 

¿Cuál es el modelo de datos? No muchos veterinarios modelan datos, por lo que traducen parte de la función de gestión de productos para que los desarrolladores puedan utilizarla y trabajar con ella. 

La siguiente pregunta que debe hacerle a su asistente de IA es: ¿Existe alguna característica específica en torno al trabajo dental para elefantes o paquidermos? 

Proporciona área de tratamiento, tamaño, posicionamiento, planificación de dieta, referencias, etc. Es una gran cantidad de conocimiento que puede utilizar para descubrir y expresar los diferentes elementos de su aplicación SaaS. Luego lo empujas aún más. El último mensaje mencionaba leyes y directrices, por lo que Adam preguntó: Para cada una de estas leyes y pautas, proporcione características específicas que nuestra aplicación debe incluir para que el cuidado dental veterinario de elefantes en zoológicos cumpla con estas regulaciones. 

Se le ocurrieron cosas como la Ley de Bienestar Animal, el cumplimiento de sustancias controladas, el mantenimiento de registros del USDA, la planificación de desastres y más. Como fundador de SaaS, es posible que no conozca todos los requisitos, por lo que puede utilizar estas herramientas para darle forma a esa comprensión. No es el final del viaje, pero Adam está dispuesto a apostar a que todos los gerentes de producto de la industria trabajarán así en los próximos 12 meses. Entonces, eso arruina la primera suposición. 

#2 AI escribirá código y diseñará sitios web para usted. 

Están surgiendo toda una serie de asistentes de codificación que pueden escribir código y configurar infraestructura como Github Copilot y Code Whisperer de AWS. Puede escribir cobertura de pruebas, IEC y cosas como refactorizar código y corregir errores. Todos estos desarrolladores tendrán agentes que les ayudarán a escribir cada vez más rápido. 

Es bastante salvaje, ¿verdad? Esta tecnología que puede informarnos sobre elefantes y zoológicos también puede escribir código. ¡Y viene rápido! 

Llevemos esta idea más lejos...Las nuevas herramientas en la interfaz de usuario y el espacio de codificación frontal ayudarán con los sistemas de diseño y la interfaz de usuario. Realizan simulacros asistidos por IA y te ayudan a estructurar un sitio web. Eso significa tiempos de ciclo más rápidos entre el producto y el diseño y las pruebas con los clientes. Framer es otro producto realmente interesante para diseñar sitios web. Tocas lo que necesitas y se crea un sitio iterativo para ti. Los diseñadores y especialistas en marketing de productos utilizarán herramientas como esta para crear y explicar productos a sus clientes. 

#3 La integración y la personalización se vuelven más fáciles a medida que creces. 

Tal vez suceda más adelante en su viaje a medida que crece, pero sus clientes tienen casos de uso únicos. Empresas como Zapier entran y conectan las aplicaciones SaaS de un cliente. Históricamente, su cliente sabía qué era Zapier y no era difícil, pero suponía un trabajo extra. Próximamente, podrás ingresar un mensaje que conectará Quickbooks a Hubspot con cualquier otra cosa que necesites. 

Es una excelente automatización de medios para ayudar a los clientes a obtener más valor de su aplicación SaaS. En la imagen a continuación, verá el titular que los modelos de lenguaje pueden aprender por sí mismos a usar estas diferentes herramientas. 

Entonces, cuando le asignas una tarea a tu LLM, éste se activa y utiliza esas herramientas para completarla. Verás esto de manera más general en el ecosistema. 

Toda esta integración y personalización que los clientes desean a medida que crezca será más fácil. 

#4 La capacidad de sus equipos para mostrar o articular el valor de su producto será más sencilla. 

Existe un modelo mental de que el GTM y su mecánica son costosos y requieren mucha mano de obra. 

Algunas cosas incluidas en ese gasto de GTM son: 

• Los especialistas en marketing generan contenido para generar conciencia
• Los representantes de desarrolladores de ventas trabajan con correos electrónicos, guiones y asesoramiento
• Los ejecutivos de cuentas descubren, califican y pastorean oportunidades
• Los ingenieros de ventas demuestran valor y responden preguntas

DEG

• Todo el mundo sabe cómo crear contenido para generar conciencia: publicaciones de blogs, artículos, instructivos, contenido patrocinado, etc. Tus DEG, ¿qué hacen? Su objetivo es hablar por teléfono y generar interés. Trabajan con listas gigantes, investigan, aprenden guiones de llamadas, comparan otros guiones de llamadas y marcan en paralelo. La IA ahora ayuda con las llamadas telefónicas, el envío de correos electrónicos en frío y el seguimiento. 
• Todo lo descrito será asistido con tecnología ML. Digamos que tiene un gran conjunto de DEG y un montón de comunicaciones saliendo. Tienes 10,000 correos electrónicos y 37 de ellos funcionaron. 
• Los modelos de lenguaje pueden resumir qué fue lo que generó interés en el discurso o gancho. 
• No se trata de ahorrar tiempo, sino de dar sentido a un gran conjunto de información y elevar el nivel de todas las interacciones con los clientes. 

AE

• Los EA descubren y aprovechan la oportunidad. Escuchas y comprendes las necesidades de los clientes y traduces lo que hace tu producto en las necesidades del cliente. Luego hay un proceso: una demostración o prueba de valor o un cuestionario de seguridad. Cada una de esas cosas se resume y se genera a partir de su arsenal de contenido y se traduce en una historia de cliente que resuena. 
• Los modelos de cimientos harán eso. 

Ingenieros de Ventas

• La clave para vender SaaS es un entorno de demostración o prueba personalizado para el cliente. 
• Cuanto más puedas adaptarlo a sus necesidades y se adapte a sus necesidades, mejor. 
• Precargas datos, preconfiguras pantallas, estructura del equipo, etc. 
• Es lo mismo que el tema de la codificación. Los modelos de base harán esto por usted o con usted. 
• Los ingenieros de ventas aumentan su capacidad y velocidad para mostrar o articular el valor de su producto a los clientes. 

En general

• La mayoría de los equipos probablemente estén experimentando con IA generativa. Está llegando muy rápido y estamos apenas en el comienzo. 
• Es asombroso porque crea oportunidades increíbles para que los fundadores construyan cosas. 
• No todo es una solución de un solo botón, pero esas cuatro áreas de supuestos de SaaS serán más rápidas y sencillas. 

No hay mejor momento para construir un negocio SaaS que ahora. 

"Su capacidad para desarrollarlo, comprender las necesidades de los clientes, llevarlo al mercado, satisfacer sus necesidades y ampliarlos será más fácil que nunca", comparte Adam. 

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• Fuente: https://www.saastr.com/how-generative-ai-will-turn-traditional-saas-models-on-their-head-with-aws-vp-of-generative-builders-adam-seligman/