A diferencia de la mayoría de las grandes empresas de IA actuales, SAS —que en su día fue la mayor empresa de software privada de Estados Unidos— siempre ha operado de forma lenta, constante y rentable. La competencia por todos lados y una próxima transición en la dirección pondrán a prueba la estrategia que la compañía ha mantenido durante tanto tiempo.
Jim Goodnight, multimillonario cofundador y director ejecutivo de la empresa de análisis SAS, vestido con una sencilla camisa blanca, se acomoda en una silla giratoria de cuero en una sala de reuniones de Cary, Carolina del Norte, que se asemeja más a una exposición geológica que a un despacho. Detrás de él, relucientes gemas: un cúmulo de pirita, amatistas púrpuras, un huevo de dinosaurio fosilizado (un Hadrosaurus de 69 millones de años hallado en el desierto de Gobi) y un meteorito. «No es algo con lo que quieras que te golpee la cabeza», comenta con ironía.
SAS cumple 50 años. Su director ejecutivo tiene 83. Y al igual que las rocas expuestas, ambos son vestigios de una época anterior, mucho antes de que la IA, de rápido crecimiento pero profundamente poco rentable, revolucionara el mundo. SAS analiza grandes cantidades de datos de sus clientes en tiempo real para ayudarles a tomar mejores decisiones empresariales.
«La gente suele menospreciarnos diciendo: “Bueno, eso es software obsoleto”», afirma Goodnight, pionera en estadística que ayudó a definir qué sería la analítica mucho antes de que la IA se convirtiera en un término genérico para todo. «Pero no lo es. Llevamos 50 años mejorándola».
Ahora el SAS tiene que demostrar que la resistencia no es lo mismo que el estancamiento.
La empresa genera algo más de 3.000 millones de dólares en ingresos anuales procedentes de la mayoría de las empresas incluidas en la lista Fortune 100, entre ellas el 90 % de las compañías de servicios financieros y todas las empresas de salud y ciencias de la vida, además de prácticamente todos los departamentos gubernamentales. Ha permanecido privada, rentable y libre de deudas.
El auge de la IA está poniendo a prueba esa postura. OpenAI, Anthropic y un sinfín de nuevos competidores en el ámbito de los datos y el análisis venden el futuro como una ruptura total con las empresas tradicionales. Los gigantes tecnológicos como Microsoft y Amazon están integrando datos e IA en sus contratos de nube. La competencia en el sector público se está intensificando. Y dentro de SAS, el próximo capítulo ya no es teórico: Goodnight lleva años insinuando una transición de liderazgo, incluyendo una salida a bolsa como posible plan de sucesión. «Cuando salgamos a bolsa, necesitamos un CEO diferente», afirma. «No queremos a un viejo cascarrabias como yo intentando vender acciones».
Para una empresa diseñada para sobrevivir a la volatilidad del mercado, surge de repente una pregunta incómoda: ¿podrá SAS modernizarse con la suficiente rapidez para ser relevante en la era de la IA, sin abandonar la disciplina lenta y rentable que la convirtió en una excepción en primer lugar? ¿Y podrá hacerlo sin Goodnight?
Goodnight confía en que sí es posible; ya ha vivido este ciclo: el auge de las puntocom, cuando consideró la posibilidad de recibir financiación externa y la rechazó; el estallido de las puntocom, que recompensó esa prudencia; inversiones fallidas, incluida una aerolínea; y la corrección del mercado de 2022, que pudo haber obligado a SAS a retrasar sus planes de salida a bolsa. No le convence la idea de que la IA generativa haya reescrito las leyes de los negocios.
La IA simplemente “elige la siguiente palabra de una oración basándose en la probabilidad”, afirma Goodnight, refiriéndose a los grandes modelos de lenguaje. “¿Cómo va a solucionar eso algo?”. Cree que las décadas de confianza de los clientes y la “experiencia en el sector” de SAS, especialmente en finanzas, sanidad y servicios gubernamentales, le ayudarán a mantener su ventaja competitiva.
Sin embargo, es probable que Goodnight deje el futuro de SAS en la era de la IA en manos más jóvenes.
En los últimos años, ha delegado gran parte del trabajo operativo diario a una nueva generación de ejecutivos, especialmente al director de tecnología, Bryan Harris, y al director de operaciones, Gavin Day. Goodnight afirma que está capacitando a Harris y Day para que asuman el cargo, aunque aún no ha decidido a cuál de los dos quiere como director ejecutivo.
El plan que heredan es sencillo de describir, pero difícil de ejecutar: persuadir a los clientes de que SAS no es la misma empresa que era hace 50 años, convencerlos de las bondades de la IA que les ayuda a tomar decisiones empresariales más inteligentes, en lugar de simplemente aparentarlo, y adaptar los productos para satisfacer las necesidades de cada cliente.
“El hecho de ser el candidato en el cargo es nuestro mayor obstáculo”, afirma Harris.
TEsa mentalidad de liderazgo se puede apreciar en la extensa sede de SAS en Carolina del Norte. Su propiedad de 120 hectáreas, bordeada de árboles, cuenta con una guardería y un consultorio médico, campos donde los empleados juegan fútbol durante la hora del almuerzo, uno de los pocos hoteles de cinco estrellas del estado y decenas de dóciles ovejas pastando bajo los paneles solares de la empresa. Si gira a la izquierda desde Analytics Drive hacia Research Drive y camina por Binary Way, quedará deslumbrado por una brillante escultura plateada de la constante matemática pi. El campus de la empresa, como ellos lo llaman, refleja la visión de Goodnight y los orígenes académicos de SAS.
SAS, acrónimo de Statistical Analysis System (Sistema de Análisis Estadístico), nació en la Universidad Estatal de Carolina del Norte, donde Goodnight —entonces un joven profesor recién doctorado en estadística— se asoció con Tony Barr a finales de la década de 1960 para crear un software que analizaba los datos del departamento de agricultura de la universidad. Tras conseguir más de 100 clientes externos, Goodnight, Barr, John Sall y Jane Helwig constituyeron el SAS Institute en 1976. Barr vendió su participación del 40% por 340 000 dólares en 1979. Helwig, fallecida en 2021, se marchó y vendió su participación un par de años después. Actualmente, Goodnight posee dos tercios de SAS, lo que le otorga una fortuna de 13 300 millones de dólares y lo convierte en el hombre más rico de Carolina del Norte; Sall posee el tercio restante , una participación valorada en 6500 millones de dólares.
Cortesía de SAS
Desde sus inicios, la empresa se autofinanció. Cuando el software de SAS se vendía en formato de libros físicos, todo el personal, incluidos los fundadores, formaba una cadena de montaje cada vez que llegaba un nuevo envío de libros para descargarlos en el sótano de algún empleado, una tradición que el cofundador Sall recuerda como “brigadas de libros”.
Cuando dejaron de sonar los teléfonos de los clientes potenciales, Sall cuenta que Goodnight, fiel a su origen como hijo de un ferretero, obligó a los cofundadores a dividir a los clientes potenciales de SAS en cuatro grupos (ordenados alfabéticamente) y a encargarse ellos mismos del marketing.
La estrategia funcionó. SAS generó flujo de caja positivo desde el primer día y obtuvo 600 millones de dólares en ingresos sobre un beneficio operativo estimado de 300 millones de dólares en 1996, según informó Forbes anteriormente. SAS creció de forma constante, priorizando siempre la rentabilidad sobre el crecimiento más rápido posible, afirma Sall.
A lo largo de su trayectoria, como lo demuestra su campus, SAS se forjó una reputación como una empresa que cuida a sus empleados. Los amplios beneficios —que comenzaron con M&M’s gratis (11 000 libras esterlinas por semana para toda la empresa) y luego se extendieron a médicos y farmacia en las instalaciones, guardería subvencionada y peluquería— no eran comunes en los años 80 y 90. Esta era la estrategia de retención de Goodnight: mantener a los empleados contentos, reducir la rotación y evitar el costoso flujo de bonos y opciones sobre acciones dilutivas.
Solía bromear diciendo que el 95% de los activos de SAS, su gente, salían por la puerta principal todas las noches. Tras la pandemia y la implementación del teletrabajo, la situación ya no es la misma. «Ni siquiera consigo que entren», comenta.
THace tres años, Harris le presentó a Goodnight una idea que le encantó. SAS podría usar visión artificial para analizar las transmisiones de video de las granjas y determinar cómo se propagan las enfermedades entre las gallinas. La herramienta ayudaría a los granjeros a mantener sanas sus parvadas. Goodnight la rechazó con una sola pregunta: “¿Cuánto cuestan las cámaras? Los granjeros jamás pagarían por eso”.
Desde la perspectiva tanto de los clientes, como esos agricultores, como de la propia SAS, Goodnight se ha centrado obsesivamente en los costos y la rentabilidad durante décadas. Criticó la innovación en IA por suponer un 90 % de gasto innecesario y recalcó repetidamente la necesidad de que SAS aumentara su rentabilidad.
El director ejecutivo atribuye la solidez de SAS a ese deseo de mantener la rentabilidad, incluso a costa de un crecimiento acelerado. Mientras que Anthropic ha incrementado sus ingresos aproximadamente diez veces año tras año durante tres años, los ingresos de SAS aumentaron un 9 % el trimestre pasado, en línea con la predicción de Morningstar de que las empresas de software crecerán alrededor de un 10 % anual hasta 2029.
Goodnight opina que el ritmo de las empresas de IA «debe ralentizarse». Pero eso no significa que SAS haya ignorado el mercado. En 2023, la compañía anunció una inversión de mil millones de dólares a tres años para desarrollar productos basados en IA. «Parecía que íbamos a gastar esa cantidad de todos modos, así que lo anunciamos», afirma Goodnight rotundamente.
El problema es que SAS no está sola en esto. Se enfrenta a rivales que apostaron por la IA desde el principio y con mayor fuerza. Entre las grandes empresas se encuentran Microsoft, Amazon y Oracle. También hay empresas más recientes como Snowflake, Databricks, Alteryx y otras. En el sector público, Palantir ha estado captando contratos del gobierno estadounidense que antes pertenecían a SAS y otras compañías. (Los ingresos de Palantir procedentes del gobierno estadounidense crecieron aproximadamente al doble de los ingresos totales de SAS procedentes del gobierno el año pasado).
El modus operandi de SAS consiste en atender a sus clientes allí donde más les preocupa. La empresa colabora con prácticamente todos los grandes bancos y las cuatro principales firmas de contabilidad, ayudándoles a utilizar la IA de forma segura, rastreable y útil para la detección de fraudes y la gestión del riesgo financiero. Los sectores sanitario, gubernamental, financiero y otros sectores regulados son terreno fértil para una empresa que lleva décadas promoviendo la cautela como una característica distintiva. Incluso en estos ámbitos, la presión va en aumento. Anthropic ha estado contratando expertos del sector y en mayo anunció una gama de productos de servicios financieros que compiten directamente por los mismos clientes.
“Todos estamos en una dinámica de cooperación y competencia”, afirma Harris. Los clientes le han pedido a SAS que se integre con sus rivales, y la empresa ha accedido con gusto.
Esto ha hecho que SAS sea excepcionalmente flexible entre sus competidores. Si los clientes desean que su análisis de datos se realice en la nube (Microsoft, Amazon, etc.), SAS puede hacerlo. Si prefieren que se realice en sus propias instalaciones, SAS también lo hará, y en el lenguaje de programación que elijan. Esto es crucial en hospitales y agencias gubernamentales, especialmente cuando los datos confidenciales y las regulaciones entran en conflicto, tanto a nivel nacional como internacional. En el edificio ejecutivo donde se recibe a los clientes para reuniones, una pantalla mostraba recientemente el mensaje: «Bienvenidos, delegación del Gobierno de los EAU».
Harris cree que pueden surgir nuevas fuentes de ingresos a partir de los gemelos digitales —versiones generadas por IA de instalaciones físicas complejas, como plantas de fabricación— que se utilizan para determinar la distribución más eficiente de una instalación, predecir incidentes de seguridad sin poner en riesgo a los trabajadores y realizar pruebas virtuales, gracias a una colaboración con Epic Games. El fabricante de productos de papel Georgia Pacific, por ejemplo, los utiliza para probar y entrenar robots en su planta de Savannah River Mill, lo que permite reducir costes y garantizar la seguridad de los empleados. Actualmente, los gemelos digitales generan ingresos de unos pocos millones de dólares, pero Harris cree que el negocio puede crecer hasta alcanzar los 500 millones de dólares en tres o cuatro años.
SAS también está experimentando con la computación cuántica para transacciones ultracomplejas, como la detección de fraudes en bancos, que las computadoras tradicionales no pueden procesar. Entre los planes de SAS también se encuentra el uso de datos e IA para ayudar a equipos deportivos. En diciembre, SAS anunció una alianza con el Liverpool para utilizar sus productos y así mejorar su estrategia de marketing entre los aficionados del equipo de fútbol. En la conferencia del 50.º aniversario de SAS, la compañía anunció una serie de nuevas herramientas que incorporan agentes de IA.
«En SAS nunca se han resistido a abordar un problema», afirma Kathy Lange, directora de investigación de IDC, quien trabajó anteriormente en SAS y sugirió que la empresa podría beneficiarse de una mayor concentración. «Es un arma de doble filo».
BGoodnight, convencido de que es la mejor manera de vender parte de su participación sin tener que vender SAS por partes, sigue queriendo una salida a bolsa. Pero cinco años después de que SAS anunciara por primera vez que se estaba preparando para cotizar en bolsa, el plazo se ha reducido, ha cambiado y, en ocasiones, ha parecido un camino directo al arrepentimiento. «No queremos salir cuando todo el dinero ya se haya gastado en SpaceX», afirma.
Cortesía de SAS
Las cifras también necesitan mejorar. Antes de iniciar la gira de presentación, Goodnight quiere cumplir con la Regla del 40, un indicador común en las empresas de software que establece que la suma de la tasa de crecimiento de los ingresos y el margen de beneficio debe ser igual a 40. Esto podría ayudar a la empresa a defender el precio de sus acciones en los mercados públicos, especialmente frente a una competencia de rápido crecimiento. Sin embargo, con ambos componentes en torno al 10%, Goodnight afirma que SAS aún no ha alcanzado ni la mitad de ese objetivo.
Para el director financiero Matt Parson, la clave está en la flexibilidad. SAS debe estar preparada para salir a bolsa, pero no puede ser la única vía para que Goodnight y Sall vendan parte de su participación. ¿Por qué vender? Los hijos de los fundadores no planean hacerse cargo, pero Goodnight y Sall podrían querer dejarles algo de efectivo. Aún no han obtenido grandes beneficios de SAS: la empresa reparte un pequeño dividendo, pero ha reinvertido la mayor parte de sus ganancias —miles de millones de dólares— en el negocio a lo largo de su historia.
En caso de que una salida a bolsa no sea posible, Parson quiere preparar a la empresa para otras soluciones: una adquisición o una inversión externa. La compañía recibe ofertas de adquisición con frecuencia, pero Goodnight no ha considerado ninguna. (La última oferta públicamente conocida fue la de Broadcom, de entre 15.000 y 20.000 millones de dólares en 2021; la operación avanzaba hasta que Goodnight cambió de opinión). Según Parson, una inversión minoritaria podría ser una opción si apareciera el socio adecuado. Si SAS logra mantener su rentabilidad, también podrá permanecer como está en el futuro previsible: privada y propiedad de sus fundadores.
Mientras saborea una taza de café negro, esta vez frente a un trozo del Muro de Berlín que él mismo ayudó a derribar, Goodnight se muestra tan reacio al riesgo como siempre. Está listo para dejar de ser el rostro de la historia que él mismo creó.
“Ojalá la gente no supiera nada de mí”, dice guiñando un ojo.