Lo que realmente sucedió con Agent en la temporada de informes financieros del Q2 de 2026 en el mercado estadounidense y A-shares

Autor: qinbafrank

En los últimos días, he revisado los informes financieros de las empresas de Agent en el mercado estadounidense y A-shares, y la impresión es fuerte: Agent ha comenzado a pasar de las conferencias de prensa a los informes financieros.

En el último año, el mercado ha estado observando a Agent, centrándose principalmente en si el modelo puede llamar herramientas, si puede completar tareas múltiples de manera continua y cuántos Agents ha lanzado cada empresa.

Ahora, en esta temporada de informes, los indicadores de observación han cambiado claramente. Ahora comenzamos a ver cuánto ARR (Ingresos Anuales Recurrentes) y ACV (Valor de Contrato Anual) ha contribuido Agent, cuántos nuevos pedidos ha traído, cuántos clientes han entrado en producción y cuánto trabajo se ha completado realmente cada trimestre.

Este cambio es importante.

Que un producto funcione solo indica que la dirección técnica es correcta. Que comiencen a aparecer ingresos, contratos, pagos y ganancias es lo que indica que las empresas están dispuestas a pagar continuamente por esta capacidad.

Por lo tanto, me inclino a definir 2026 como el "punto de partida y el año de validación financiera para Agents empresariales". Aquí se habla de un año de validación; queda un largo camino para la madurez de la industria, pero al menos ya han aparecido los primeros datos reales que pueden incorporarse a los modelos financieros.

I. El mercado estadounidense ya ha dado la primera ronda de respuestas

Las empresas que se ven más claramente en este momento son aquellas que dominan los datos internos, permisos y flujos de trabajo de las empresas.

1. Los ingresos por suscripción de ServiceNow en el segundo trimestre alcanzaron los 3,877 millones de dólares, un aumento del 24.5% interanual; el ACV del negocio de IA superó los 1,000 millones de dólares, y la cantidad de despliegues de Agents creció 9 veces en nueve meses.

Antes, muchas personas veían a ServiceNow como un software de gestión de tickets de TI y flujos de trabajo; ahora se parece cada vez más a un centro de control para Agents empresariales.

En el futuro, es posible que las empresas operen simultáneamente con Claude, Gemini, OpenAI y varios modelos verticales. Cuáles Agents pueden acceder a qué datos, quién puede representar a quién para ejecutar tareas, qué acciones requieren aprobación y cómo revertir errores, todas estas preguntas necesitan un nivel de gobernanza unificado.

ServiceNow ya se ha posicionado en este lugar. Lo que vende ha ido evolucionando de software de flujo de trabajo a un sistema de identidad, permisos, monitoreo y ejecución de Agents.

2. La validación de Salesforce también es muy directa.

El ARR de Agentforce ya ha superado los 1,500 millones de dólares, con un crecimiento interanual de más del 240%; el ARR combinado de Agentforce y Data 360 se acerca a los 3,900 millones de dólares. En el segundo trimestre, Agentforce y Slack completaron 3,200 millones de Unidades de Trabajo Agentic, un aumento del 97% en comparación con el trimestre anterior.

En el pasado, el mercado discutía sobre Salesforce, preocupado de que los grandes modelos generales eludieran el CRM y tomaran el control directo de las ventas y el servicio al cliente. Ahora, se observa que para que un gran modelo complete tareas empresariales, aún necesita datos de clientes, pedidos históricos, estado de contratos, pistas de ventas y un sistema de permisos.

Claude puede encargarse de entender la intención, mientras que Salesforce tiene el contexto empresarial y la trayectoria de ejecución.

Por supuesto, el crecimiento interanual del 240% necesita ser considerado con un poco de escepticismo. Salesforce ha ampliado el alcance de su estadística de ARR de Agentforce a partir de este trimestre, incluyendo otros productos de IA, Slackbot y Headless 360. La dirección es muy clara, pero el crecimiento específico aún debe evaluarse en función de los cambios en la metodología.

3. El informe financiero de Workday también es muy representativo.

La IA ya ha contribuido con más del 25% del nuevo ACV, y más de 5,500 clientes están utilizando al menos un Agent desarrollado internamente por Workday.

Este conjunto de datos indica que las empresas en escenarios sensibles como recursos humanos, finanzas y auditoría no han eludido simplemente las plataformas de software existentes. Los datos de empleados, reglas de compensación, políticas financieras y permisos organizacionales están todos consolidados dentro de Workday, y los Agents necesitan trabajar a lo largo de estas trayectorias definidas.

Para muchas empresas SaaS tradicionales, la IA ciertamente comprimirá algunas páginas, botones y posiciones de bajo valor. Pero las plataformas que poseen datos y reglas de negocio centrales pueden, de hecho, encontrar nuevas oportunidades de compra debido a los Agents.

4. Palantir representa otro tipo de forma.

Los ingresos del segundo trimestre crecieron un 93% interanual, y los ingresos comerciales en EE. UU. crecieron un 149%. La fortaleza de Palantir siempre ha sido conectar datos empresariales, objetos de negocio, permisos y procesos de producción reales, y luego utilizar software para completar decisiones y ejecuciones.

Muchos productos de Agents se quedan en "te ayudo a generar una respuesta"; Palantir se acerca más a "ayudar a las empresas a completar un resultado".

Las empresas manufactureras se preocupan por cuánto se ha reducido el tiempo de inactividad de los equipos, las empresas de cadena de suministro se preocupan por cuánto ha mejorado la rotación de inventarios, y los equipos de ventas se preocupan por cuánto ha aumentado la tasa de conversión. Las empresas están dispuestas a pagar altos precios por estos resultados operativos que pueden ser cuantificados.

Al observar a estas empresas juntas, se puede notar una tendencia muy clara:

Los que primero se benefician de los Agents son generalmente aquellos que ya estaban en el núcleo de los sistemas de negocio de las empresas.

La capacidad del modelo es, por supuesto, importante, pero las empresas también necesitan datos, permisos, procesos, auditorías y puntos de entrada de clientes para implementar Agents. Simplemente conectar un modelo y crear una interfaz de chat hará que la barrera de entrada disminuya rápidamente. Esto también se mencionó en un artículo anterior sobre la entrada de la IA en la era de la ingeniería: las verdaderas plataformas que poseen flujos de trabajo y datos únicos y centrales controlan la entrada de trabajo, los objetos de negocio, la semántica empresarial, los permisos de usuario, los datos de operaciones históricas, los registros del sistema, las reglas de la industria, la ejecución de acciones finales y la retroalimentación de resultados de clientes.

II. El cambio más importante en esta temporada de informes es que el método de medición ha cambiado

En el pasado, al juzgar productos de IA, el mercado a menudo miraba el número de usuarios registrados, clientes en prueba y la cantidad de llamadas a tokens. Estos indicadores pueden demostrar que hay interés, pero son difíciles de probar que el modelo de negocio es viable.

Ahora, cada vez más empresas comienzan a revelar: cuánto ACV nuevo ha contribuido la IA, cuánto ARR ha generado el Agent, cuántos clientes han pasado de la prueba a la producción y cuánto trabajo se ha completado realmente.

Salesforce comenzando a medir el trabajo con Unidades de Trabajo Agentic es una señal muy importante.

En el pasado, SaaS cobraba principalmente por asiento: una empresa con diez mil empleados compraba diez mil cuentas. En el futuro, a medida que los Agents completen una gran cantidad de tareas para las empresas, el modelo de cobro podría gradualmente convertirse en:

Tarifa básica por asiento + cantidad de uso de IA + cantidad de tareas completadas;

Más adelante, en algunos escenarios de alto valor, incluso podría cobrarse por resultados.

Por ejemplo, cuántos tickets ha resuelto el Agent de servicio al cliente, cuántas pistas ha filtrado el Agent de ventas, cuántas facturas ha procesado el Agent de finanzas y cuántos eventos de riesgo ha cerrado el Agent de seguridad.

Una vez que la unidad de facturación pase de "cuántas personas están usando el software" a "cuánto trabajo ha completado el software", el límite de ingresos de SaaS también cambiará.

Comenzará a incursionar en los costos laborales de las empresas, costos de subcontratación y presupuestos operativos, en lugar de simplemente redistribuir dentro del presupuesto de TI.

III. Por qué la mejora en la inteligencia del modelo hará que Agent se convierta en una industria a largo plazo

Hay un umbral de capacidad muy claro en la línea de Agents: supongamos que un Agent tiene una tasa de éxito del 95% al ejecutar una tarea de un solo paso; después de ejecutar diez pasos de manera continua, la probabilidad de que la tarea completa tenga éxito se reduce a alrededor del 60%.

Por lo tanto, los Agents tempranos a menudo enfrentaban un problema: cada paso parecía bastante inteligente, pero al ser colocados en un proceso largo, comenzaban a cometer errores. Las empresas aún tenían que asignar empleados para revisar, corregir y rehacer, y al final, el tiempo ahorrado no era mucho.

A medida que la capacidad de razonamiento del modelo, la longitud del contexto, la llamada a herramientas y la capacidad de memoria mejoran, esta situación mejorará gradualmente: cuanto más pasos pueda completar un Agent de manera continua, menos nodos requerirán intervención humana, y el trabajo que antes no podía ser automatizado cruzará el umbral de comercialización.

Este no es un proceso de desarrollo uniforme.

Una pequeña mejora en la capacidad del modelo puede hacer que las respuestas sean más fluidas; cuando la confiabilidad cruce cierto umbral, toda una línea de trabajo tendrá la oportunidad de ser completada automáticamente.

Por lo tanto, los ingresos de Agent en el futuro pueden mostrar una fuerte no linealidad.

Hoy solo puede organizar información, el siguiente paso puede ser llenar sistemas, y más adelante puede presentar aprobaciones, rastrear el progreso y manejar excepciones. Cada vez que se complete un eslabón adicional, el valor comercial aumentará notablemente.

Esta es también la razón por la que Agent no necesita primero lograr lo que se llama inteligencia artificial general.

Las tareas en finanzas, servicio al cliente, operaciones de TI, filtrado de pistas de ventas y procesamiento de documentos tienen muchas fronteras definidas, frecuencia de repetición alta y resultados que pueden ser verificados. Esta es también la segunda escena que se mencionó después de hablar sobre el mal Coding:

Mientras el Agent pueda completar de manera estable la mayoría de ellas, el ROI para el cliente ya se establece.

IV. A-shares también han comenzado a validar, pero el camino es diferente al de EE. UU.

Lo que actualmente se ha realizado en el mercado estadounidense son las empresas de plataformas y flujos de trabajo, mientras que A-shares merece más atención en escenarios verticales.

1. Kingsoft Office reportó ingresos de 3,313 millones de yuanes en la primera mitad del año, un aumento del 24.69% interanual; WPS 365 ha mantenido un crecimiento superior al 60% durante seis trimestres consecutivos.

La ventaja de Kingsoft Office es muy directa. Posee la entrada de documentos, capacidad de formato, relaciones de colaboración y datos de oficina empresarial. Los Agents de oficina del futuro podrán generar, modificar, revisar y entregar documentos directamente, lo que es más valioso que simplemente colocar una ventana de chat al lado del documento.

Sin embargo, el crecimiento de más del 200% en la utilidad neta atribuible a la matriz de Kingsoft Office en la primera mitad del año proviene en gran parte de ganancias de inversión. Al observar el negocio principal, aún se deben separar estos proyectos únicos.

2. TaxFriend es un caso típico de Agent vertical en A-shares.

Los ingresos en la primera mitad del año fueron de 1,012 millones de yuanes, un aumento del 9.72% interanual; la utilidad neta deducida creció un 44.04%. Los productos y pagos de IA ya representan el 33% de los ingresos por servicios de contabilidad inteligente, superior al 28% del total del año 2025.

El escenario fiscal es muy adecuado para Agents. Las reglas son relativamente claras, el grado de estructuración de datos es alto, los resultados pueden ser verificados, y los clientes están dispuestos a pagar para reducir costos laborales y riesgos fiscales.

Este tipo de negocio no necesita que el modelo lo haga todo. Mientras se haga lo suficientemente confiable en un escenario estrecho, se puede generar ingresos reales.

3. Hand Enterprise

Los ingresos del negocio de inteligencia artificial en la primera mitad del año fueron de aproximadamente 220 millones de yuanes, un aumento de más del 100% interanual, ya representando un porcentaje de dos dígitos de los ingresos de la empresa.

Hand ha estado implementando sistemas ERP, de cadena de suministro, de fabricación y financieros durante mucho tiempo. El mayor desafío para la implementación de Agents empresariales a menudo se presenta en la conexión de sistemas antiguos, datos no estándar y procesos de aprobación complejos. Hand está familiarizado con estos enlaces y tiene la oportunidad de convertirse en la capa de implementación e integración de IA para empresas en el país.

Sin embargo, en A-shares, es necesario prestar especial atención a la calidad financiera, por lo que las oportunidades para Agents en A-shares son grandes, pero la dificultad de análisis puede ser mayor que en el mercado estadounidense.

Muchas empresas aún dependen principalmente de ingresos por proyectos; si el negocio de IA puede estandarizarse, si se puede aumentar el margen bruto y si se puede pasar de implementaciones únicas a suscripciones y cobros por uso continuo, aún necesita ser observado.

V. La cadena de la industria de Agents podría formar una estructura de cuatro capas

La primera capa son los modelos básicos y la capacidad de cálculo, que determinan el límite de inteligencia de los Agents y el costo de razonamiento.

La segunda capa son los datos, identidades, permisos y gobernanza. ServiceNow, Salesforce y Workday actualmente están compitiendo por esta capa.

La tercera capa es la orquestación y ejecución de flujos de trabajo. Palantir, UiPath y algunos proveedores de servicios de digitalización empresarial están compitiendo aquí.

La cuarta capa son los Agents de industrias verticales, que incluyen finanzas, oficina, legal, salud, manufactura, servicio al cliente y ventas.

Actualmente, la validación financiera más clara está en la segunda capa.

Las empresas no se atreven a permitir que un Agent sin límites de permisos y sin posibilidad de auditoría opere directamente en sistemas centrales, por lo que las plataformas de datos y gobernanza tienen una fuerte ventaja de posicionamiento.

El espacio a largo plazo más flexible podría ser la cuarta capa. Los Agents verticales pueden corresponder directamente a la carga de trabajo específica, el ROI es fácil de calcular y también es más fácil entrar en presupuestos laborales y de subcontratación.

La tercera capa determina si los Agents pueden realmente entrar en el entorno de producción. No es suficiente que el modelo piense; también necesita conectar sistemas antiguos, llamar herramientas, manejar excepciones y completar el proceso.

UiPath será una muestra de observación muy importante. La empresa planea publicar su informe financiero del segundo trimestre después del cierre del mercado el 3 de septiembre de 2026, momento en el cual se podrá evaluar mejor la velocidad de la actualización de la capa de ejecución de RPA tradicional hacia Agents.

VI. Cómo observar a las empresas de Agents en el futuro

Al observar este tipo de empresas, creo que algunos indicadores serán cada vez más importantes:

1. Primero, observar el ARR, ACV y los ingresos reales relacionados con IA, luego ver el número de clientes en producción; el valor de referencia de los clientes en prueba será cada vez más bajo;

2. Luego, observar la contribución de la IA a los nuevos contratos. La divulgación de Workday de que "la IA representa más del 25% del nuevo ACV" es más significativa que cuántos Agents se han lanzado;

3. También se debe observar la cantidad de llamadas a tareas, la tasa de éxito de tareas completas, la tasa de renovación y la tasa de expansión de clientes;

4. Finalmente, volver a los informes financieros y observar el margen bruto después de deducir los costos de razonamiento, el ciclo de implementación, las cuentas por cobrar y el flujo de caja operativo.

Si cada vez que se implementa un Agent se requiere una gran cantidad de ingenieros durante medio año para personalizarlo, se asemeja más a un servicio de TI tradicional.

Si el Agent puede replicarse rápidamente, cuanto más lo usen los clientes, menor será el costo unitario, y el apalancamiento operativo de la empresa de software se liberará realmente.

Finalmente, la comprensión de esta línea de Agents:

1. La mejora en la inteligencia del modelo determina cuántas cosas puede hacer el Agent;

2. Los datos empresariales, permisos y flujos de trabajo determinan si esta inteligencia puede ingresar de manera segura al sistema de producción;

3. Los resultados de tareas reales determinan cuánto está dispuesto a pagar el cliente.

Cada actualización del modelo empujará los límites de las tareas que pueden ser automatizadas hacia afuera.

Hoy son programación, servicio al cliente y documentos; más adelante entrarán en finanzas, ventas, cadena de suministro, salud y más escenarios profesionales. A medida que la confiabilidad aumente, la intervención humana disminuirá y la economía unitaria seguirá mejorando.

Por lo tanto, Agent podría ser una nueva industria de mejora de eficiencia que pueda durar muchos años.

Sin embargo, esta ronda de oportunidades no se distribuirá de manera uniforme.

Los primeros ganadores probablemente serán las plataformas que ya controlan los datos empresariales y los procesos de negocio. Los segundos serán las empresas que puedan implementar IA en entornos de producción y completar verdaderamente el ciclo de tareas. La flexibilidad en A-shares proviene más de escenarios verticales, pero la calidad financiera y la estandarización de ingresos necesitan ser observadas más de cerca.

2026 se parece más al año de validación financiera de Agent. En el pasado, el mercado discutía cuán inteligente era el modelo; a partir de ahora, se preocupará cada vez más por: ¿cuánto trabajo ha completado, cuánto ha ahorrado al cliente y cuánto valor ha ingresado finalmente en los ingresos, ganancias y flujo de caja de las empresas que cotizan en bolsa?

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