El nuevo estudio de Anthropic sobre uso de agentes en el mundo real tiene un número que domina la conversación: 49,7% de toda la actividad agentica está en software engineering. Casi la mitad. Y la reacción natural es "claro, tiene sentido" (los developers adoptaron Claude Code primero, entienden las herramientas, las usan más). Todo lógico hasta ahí.
Excepto que es un caso clásico de survivorship bias. Ves los dominios que sobrevivieron a la fricción de adopción temprana y concluís que ahí está el mercado. Pero los números chicos (finanzas con 3%, salud con 1%, legal con 0,9%) no son evidencia de poco interés, sino la evidencia de alta fricción en mercados que todavía no explotaron. El mejor ejemplo: salud pasó de 3% a ser uno de los sectores de mayor crecimiento en adopción de AI en solo dos años (Menlo Ventures, 2025).
Repito: Estamos mirando el gráfico antes de que explote.
La ventana que se está abriendo
Los mercados regulados tienen algo en común: la tecnología los penetró tarde y mal. Los sistemas legacy de un hospital o de una firma contable no son un accidente, son décadas de decisiones conservadoras tomadas por gente que tenía mucho que perder si algo fallaba. Esa inercia protegió a los incumbentes por años. Pero hay un momento en la adopción de cualquier tecnología donde la fricción baja lo suficiente como para que los nuevos entrantes tengan ventaja. No porque los incumbentes sean tontos, sino porque reescribir sistemas legacy les cuesta más a ellos que construir desde cero le cuesta a alguien que llega nuevo.
Ese momento es ahora. Los LLMs bajaron el costo de construir interfaces inteligentes sobre datos complejos en un orden de magnitud, no para reemplazar a los incumbentes (ese es otro debate), sino para meterse en los espacios que los incumbentes no cubren o no les interesan. Slack no compitió con el email corporativo de frente. Stripe no peleó contra los bancos. Encontraron la fricción específica que el sistema existente dejaba sin resolver y construyeron ahí.
En finanzas y salud hay docenas de esas fricciones esperando a alguien que las vea… y son mercado más grandes que los que estamos viendo ahora.
Los grandes players van a llegar (siempre llegan). Pero llegan tarde a los mercados donde el conocimiento del dominio importa más que el tamaño. La ventana no es permanente. Pero al menos ahora está abierta y eso estamos viendo en el mercado.
El agente necesita un lugar donde vivir
La narrativa fácil dice que los agentes van a reemplazar al software. Que con un buen LLM y un buen prompt alcanza. Pero cualquiera que haya intentado deployar un agente en producción (no en una demo, en producción) sabe que eso no funciona así y hay incontables ejemplos.
Un agente de IA en salud sin acceso a historiales clínicos, sin integración con sistemas de prescripción, sin audit trails que satisfagan a los reguladores, no es un producto. Es una demo. Un agente en finanzas sin integración con sistemas contables, sin lógica para manejar distintos regímenes fiscales, sin los controles que exige un auditor, tampoco funciona en producción.
Lo que los agentes necesitan para ser útiles en industrias reguladas es exactamente lo que construye el SaaS vertical: datos propietarios del dominio, integraciones profundas con los sistemas que ya existen, compliance desde el diseño, y el contexto específico que ningún modelo genérico tiene.
Analogía: El agente es el motor. El SaaS vertical es el auto. Y doy dos ejemplos:
Finanzas: el caso más obvio que todavía no explotó
Pensá en cualquier contador o CFO de una empresa mediana en Latam. Su día a día está lleno de tareas perfectas para un agente: conciliación de cuentas, categorización de gastos, preparación de reportes, seguimiento de obligaciones fiscales, comunicación con clientes sobre facturas vencidas.
El problema es que ningún agente genérico puede hacer eso bien sin conocer el plan de cuentas específico de la empresa, las reglas de la AFIP (o del SAT, o del SRI), los formatos que acepta el sistema bancario local, y las particularidades del régimen contable de esa industria.
Eso es un moat enorme para quien lo construya primero. No el lock-in artificial de contratos largos, sino el lock-in genuino de ser el único sistema que entiende el contexto completo del negocio. El que construya eso en cada mercado regional va a tener una ventaja estructural difícil de atacar, al menos ahora (más de esto al final)
Salud: el TAM más grande con la penetración más baja
El 1% de actividad agentic en salud es al mismo tiempo una señal de dificultad y una señal de oportunidad.
Hay tres capas y no todas son iguales para un founder nuevo. La más accesible es la administrativa: agendamiento, pre-autorización de seguros, documentación clínica, gestión de derivaciones. Alto volumen, bajo valor diferencial para el médico, alto costo operativo para las clínicas. Menor fricción regulatoria, ROI obvio, construible hoy.
La segunda capa son los copilotos clínicos. Nabla y Abridge ya lo están haciendo en mercados desarrollados: agentes que escuchan una consulta, generan el resumen clínico, sugieren preguntas de seguimiento. Los médicos que los usan reportan hasta 42% menos tiempo en documentación (AtlantiCare, 2025). En Latam ese mercado está casi virgen.
La tercera capa (drug discovery, investigación) es trillonaria pero capital intensiva. Recursion Pharmaceuticals e Insilico Medicine operan ahí. No es territorio de primer producto para la mayoría de los founders, pero vale entender que existe.
La oportunidad concreta para quien arranca hoy está en las dos primeras. Y son suficientemente grandes.
Pero que separa a quien va a ganar y la gran pregunta de “me van a copiar!”
No cualquiera puede construir esto. Y eso es bueno.
El SaaS vertical con agentes requiere tres cosas difíciles de falsificar: expertise genuino en el dominio (no alcanza con haber leído papers sobre healthtech, tenés que entender cómo funciona una guardia de noche o un cierre contable de fin de mes), acceso a datos propietarios para entrenar comportamientos específicos, y paciencia para vender ciclos largos en sectores conservadores.
Los que van a perder son los que lleguen con un wrapper de GPT y una landing page. Los que van a ganar son los que entiendan que el agente es solo la parte visible, y que el valor real está en los datos, las integraciones, y el conocimiento del dominio.
Acá aparece la objeción obvia: "si construyo sobre Claude o GPT, ¿no me van a copiar los mismos creadores del modelo?" Es una pregunta válida. La respuesta es que el riesgo real no es que Anthropic te copie el producto. Es que construyas algo tan genérico que no necesite conocimiento local ni del dominio, y entonces sí seas copiable. Anthropic (y OpenAI) ya lanzaron agentes para finanzas y para cyber, y va a seguir expandiéndose a verticales grandes.
Pero no va a construir integración con AFIP, ni con el sistema de historias clínicas de una red de clínicas medianas en Latam. Eso requiere un tipo de conocimiento que no escala globalmente, y es exactamente donde está tu ventaja.
Honestamente creo qeu Anthropic publicó un estudio sobre autonomía de agentes, pero sin querer publicó algo más valioso: un mapa de los mercados donde todavía nadie llegó.
La pregunta es quién lo está leyendo bien.
Link a Anthropic paper
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Hola Mariano, muy interesante el artículo.
Sería tremendo ligar esto a acciones de empresas con enormes potenciales de crecimiento (por estar detrás de estos mercados que aún no explotaron).
Empresas que tengan a la cabeza personas que comprenden con profundidad “el contexto completo del negocio” para el cual están desarrollando software.
Si, creo que esa termina siendo una de las grandes ventajas… el conocimiento implícito de la industria