Con una camisa blanca y sin gestos de ostentación, Jim Goodnight, multimillonario cofundador y CEO de SAS, se sienta en una silla giratoria de cuero en una sala de reuniones en Cary, Carolina del Norte, que parece más bien una exhibición geológica que una oficina corporativa. A sus espaldas relucen piezas únicas, entre ellas un cúmulo de pirita, amatistas púrpuras, un huevo de dinosaurio fosilizado, un Hadrosaurus de 69 millones de años de antigüedad hallado en el desierto de Gobi y un meteorito.
"No es algo con lo que quieras que te golpee la cabeza", dice con ironía. SAS cumple 50 años. Su CEO tiene 83. Al igual que esas rocas, la empresa y su fundador parecen pertenecer a otro tiempo, previo al salto de la IA, que avanzó con rapidez, aunque aún tuvo dificultades para demostrar rentabilidad. La compañía procesa en tiempo real enormes volúmenes de datos de sus clientes para ayudarlos a tomar mejores decisiones de negocio.
"La gente suele menospreciarnos diciendo: 'Bueno, eso es software obsoleto'", afirma Goodnight, pionero de la estadística que ayudó a definir la analítica mucho antes de que la IA pasara a ser una etiqueta omnipresente. "Pero no lo es. Llevamos 50 años mejorándola", completa.
La empresa factura algo más de US$ 3.000 millones al año y obtiene buena parte de esos ingresos de compañías que integran la lista Fortune 100. En su cartera figuran el 90% de las firmas de servicios financieros de EE.UU., todas las empresas de salud y de ciencias de la vida, y casi todos los departamentos gubernamentales. A la vez, SAS conservó un rasgo poco común en el sector tecnológico. Siguió privada, rentable y sin deuda.
El avance de la IA desafía esa decisión. OpenAI, Anthropic y una extensa camada de nuevos competidores en datos y análisis presentan el futuro como una ruptura con las compañías tradicionales. En paralelo, gigantes como Microsoft y Amazon suman datos e IA a sus contratos de nube. La pelea por el sector público también toma más temperatura. Y dentro de SAS, la próxima etapa ya dejó de ser una hipótesis. Goodnight lleva insinuando años sobre una transición de liderazgo, con una salida a bolsa como posible plan de sucesión. "Cuando salgamos a bolsa, necesitaremos un CEO diferente", afirma. "No queremos a un viejo cascarrabias como yo intentando vender acciones", remarcó.
Para una compañía creada para resistir los sacudones del mercado, la pregunta ahora incomoda: ¿tendrá SAS la velocidad necesaria para modernizarse y conservar relevancia en la era de la IA, sin renunciar a la disciplina paciente y rentable que la convirtió en una excepción casi desde su origen? Y, sobre todo, ¿podrá hacerlo sin Goodnight al mando?
Goodnight confía en que sí es posible. Ya vivió este ciclo: el auge de las puntocom, cuando evaluó recibir financiamiento externo y lo rechazó; el estallido de las puntocom, que premió esa prudencia; inversiones fallidas, incluida una aerolínea; y la corrección del mercado de 2022, que pudo haber obligado a SAS a postergar sus planes de salida a bolsa. No lo convence la idea de que la IA generativa reescribió las reglas de los negocios.
La IA, sostiene Goodnight, simplemente "elige la siguiente palabra de una oración basándose en la probabilidad", en referencia a los grandes modelos de lenguaje. "¿Cómo va a solucionar eso algo?", se pregunta. Para él, las décadas de confianza construida con sus clientes y la "experiencia en el sector" de SAS, especialmente en finanzas, salud y servicios gubernamentales, serán decisivas para defender su ventaja competitiva. Aun así, todo indica que el futuro de SAS en la era de la IA quedará en manos de una generación más joven.
En los últimos años, Goodnight cedió buena parte de la gestión diaria a una camada más joven de ejecutivos. Entre ellos sobresalen el director de tecnología, Bryan Harris, y el director de operaciones, Gavin Day. El fundador asegura que prepara a ambos para ocupar el máximo cargo, aunque aún no definió cuál de los dos será el próximo CEO.
La hoja de ruta que recibirán parece sencilla sobre el papel, pero exige una ejecución fina. SAS debe convencer a sus clientes de que ya no es aquella empresa de hace 50 años, probar que su IA mejora decisiones de negocio concretas y adaptar sus productos a las necesidades específicas de cada compañía. "El hecho de ser el candidato en el cargo es nuestro mayor obstáculo", afirma Harris.
Esa mentalidad de liderazgo se ve en la enorme sede de SAS en Carolina del Norte. Su predio de 120 hectáreas, rodeado de árboles, tiene una guardería y un consultorio médico, canchas donde los empleados juegan al fútbol durante el almuerzo, uno de los pocos hoteles de cinco estrellas del estado y decenas de ovejas mansas que pastan bajo los paneles solares de la empresa. S
i doblás a la izquierda desde Analytics Drive hacia Research Drive y caminás por Binary Way, te deslumbra una escultura plateada y brillante de pi, la constante matemática. El campus de la empresa, como ellos lo llaman, refleja la visión de Goodnight y los orígenes académicos de SAS.
SAS, sigla de Statistical Analysis System, o Sistema de Análisis Estadístico, nació en la Universidad Estatal de Carolina del Norte. Allí, Goodnight, entonces un joven profesor con doctorado en estadística, se asoció con Tony Barr a fines de la década de 1960 para desarrollar un software capaz de procesar los datos del departamento de agricultura de la universidad. Después de sumar más de 100 clientes externos, Goodnight, Barr, John Sall y Jane Helwig fundaron SAS Institute en 1976. Barr vendió su participación del 40% por US$ 340.000 en 1979. Helwig dejó la compañía y vendió su parte algunos años más tarde. Hoy, Goodnight controla dos tercios de SAS, una tenencia que gestiona una fortuna de US$ 13.300 millones y lo convierte en el hombre más rico de Carolina del Norte. Sall conserva el tercio restante, valuado en US$ 6500 millones.
En sus primeros años, la compañía se sostuvo con fondos propios. Cuando el software de SAS se comercializaba en libros físicos, todo el equipo, incluidos los fundadores, armaba una línea de montaje cada vez que llegaba un nuevo envío para bajarlo al sótano de algún empleado. Sall aún recuerda esa rutina como "brigadas de libros".
Cuando las llamadas de potenciales clientes dejaron de entrar, Sall recuerda que Goodnight, fiel a su origen como hijo de un ferretero, les pidió a los cofundadores que asumieran el marketing por cuenta propia y repartieran los prospectos de SAS en cuatro grupos, según el orden alfabético.
La apuesta dio resultado. SAS tuvo flujo de caja positivo desde el primer día y, en 1996, llegó a ingresos por US$ 600 millones, con una ganancia operativa estimada de US$ 300 millones, según publicó Forbes en ese momento. La compañía creció con paso firme y siempre puso la rentabilidad por delante de la expansión a cualquier costo, afirma Sall.
A lo largo de su historia, y como deja ver su campus, SAS construyó una reputación poco común en la industria tecnológica: la de una empresa obsesionada con cuidar a sus empleados. Los beneficios, que arrancaron con M&M's gratis, casi 5000 kilos por semana para toda la compañía, después sumaron médicos y farmacia dentro del predio, guardería subsidiada y peluquería. En los años 80 y 90, ese paquete estaba lejos de ser habitual. Para Goodnight, era una herramienta de retención: mantener conforme al equipo, reducir la rotación y evitar el costo constante de bonos y opciones sobre acciones dilutivas.
Hace tres años, Harris llevó ante Goodnight una propuesta que, a primera vista, parecía hecha a su medida. SAS podía usar visión computarizada para revisar videos de granjas y detectar cómo se propagaban las enfermedades entre las gallinas. El sistema prometía ayudar a los productores a cuidar la salud de sus aves. Goodnight lo frenó con una pregunta directa: "¿Cuánto cuestan las cámaras? Los granjeros jamás pagarían por eso", le respondió.
Para esos clientes y para la propia SAS, Goodnight mantuvo durante décadas una obsesión constante por los costos y la rentabilidad. También cuestionó buena parte de la innovación en IA porque, según su mirada, implicaba un 90% de gasto innecesario. En más de una ocasión, además, insistió en que SAS debía elevar sus márgenes.
El CEO atribuye la solidez de SAS a ese deseo de preservar la rentabilidad, incluso si eso implicó renunciar a un crecimiento más veloz. Mientras Anthropic multiplicó sus ingresos casi por diez, año tras año, durante tres años, los ingresos de SAS aumentaron un 9% el trimestre pasado, en sintonía con la previsión de Morningstar de que las empresas de software crecerán cerca de un 10% anual hasta 2029.
Goodnight opina que el ritmo de las empresas de IA "debe ralentizarse". Pero eso no significa que SAS ignorara el mercado. En 2023, la compañía anunció una inversión de US$ 1000 millones 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, sin vueltas.
El desafío para SAS es que no corre sola. La compañía pelea contra rivales que llegaron antes y con más decisión a la IA. Entre los grandes jugadores aparecen Microsoft, Amazon y Oracle. También compite con compañías más jóvenes, como Snowflake, Databricks, Alteryx y otras. En el sector público, Palantir le quitó contratos del gobierno de EE.UU. que antes estaban en manos de SAS y otros proveedores. Los ingresos de Palantir por contratos con ese gobierno crecieron el año pasado hasta casi duplicar la facturación total de SAS en ese segmento.
La lógica comercial de SAS pasa por estar cerca de sus clientes en los temas que más inquietud les generan. La empresa trabaja con casi todos los grandes bancos y con las cuatro mayores firmas de contabilidad, a las que ayuda a utilizar la IA con seguridad, trazabilidad y sentido práctico para detectar fraudes y manejar riesgos financieros. Salud, gobierno, finanzas y otros sectores regulados representan un terreno natural para una compañía que hizo de la cautela su marca propia durante décadas. Aun ahí, la presión sube. Anthropic incorporó a especialistas del sector y en mayo presentó una línea de productos para servicios financieros que compite directamente con los mismos clientes.
"Todos estamos en una dinámica de cooperación y competencia", afirma Harris. Los clientes le pidieron a SAS integración con sus rivales, y la empresa aceptó sin resistencia.
Esto volvió a SAS excepcionalmente flexible frente a sus competidores. Si los clientes quieren que el análisis de datos se haga en la nube, ya sea Microsoft, Amazon u otros proveedores, SAS puede hacerlo. Si prefieren que se realice en infraestructura propia, también lo hace, y en el lenguaje de programación que elijan. Esa capacidad resulta clave para hospitales y organismos públicos, sobre todo cuando los datos sensibles y las normas chocan dentro y fuera de cada país. En el edificio ejecutivo donde reciben a los clientes para reuniones, una pantalla mostró hace poco el mensaje: "Bienvenidos, delegación del Gobierno de los EAU".
Harris cree que pueden aparecer nuevas fuentes de ingresos a partir de los gemelos digitales, versiones creadas por IA de espacios físicos complejos, como fábricas, que sirven para definir la distribución más eficiente de una planta, prever incidentes de seguridad sin poner en riesgo a los trabajadores y hacer pruebas virtuales gracias a una alianza con Epic Games. El fabricante de productos de papel Georgia Pacific, por ejemplo, los usa para probar y entrenar robots en su planta de Savannah River Mill, lo que permite bajar costos y proteger a los empleados. Hoy, los gemelos digitales generan ingresos de unos pocos millones de dólares, pero Harris cree que el negocio puede crecer hasta alcanzar los US$ 500 millones 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 mejorar la comunicación con los hinchas. En la conferencia del 50.º aniversario de SAS, la compañía anunció una serie de nuevas herramientas que incorporan agentes de IA.
SAS también prueba la computación cuántica para transacciones ultracomplejas, como la detección de fraudes en bancos, que las computadoras tradicionales no pueden procesar. Entre sus planes, la compañía también prevé usar datos e IA para ayudar a equipos deportivos. En diciembre, SAS anunció una alianza con el Liverpool para utilizar sus productos y mejorar la comunicación con los hinchas. En la conferencia por su 50.º aniversario, la empresa presentó una serie de nuevas herramientas con agentes de IA.
"En SAS nunca se han resistido a abordar un problema", afirma Kathy Lange, directora de investigación de IDC, quien trabajó antes en SAS y sugirió que la empresa podría beneficiarse de tener más foco. "Es un arma de doble filo", añadió.
Goodnight, convencido de que es la mejor manera de vender parte de su participación sin tener que desprenderse de SAS por partes, todavía quiere una salida a bolsa. Pero, cinco años después de que SAS anunció por primera vez que se preparaba para cotizar, el plazo se acortó, cambió y, por momentos, pareció un camino directo al arrepentimiento. "No queremos salir cuando todo el dinero ya se haya gastado en SpaceX", afirma.
Las métricas también deben mejorar. Antes de salir de gira ante inversores, Goodnight quiere que SAS cumpla con la Regla del 40, una referencia común entre las empresas de software que exige que la suma del ritmo de crecimiento de los ingresos y del margen de ganancia alcance el 40. Ese objetivo podría darle más argumentos para defender el precio de sus acciones en Bolsa, en especial frente a competidores que avanzan con rapidez. Pero, con ambos componentes cerca del 10%, Goodnight reconoce que SAS aún no llegó ni a la mitad de esa meta.
Para el director financiero Matt Parson, la salida pasa por conservar margen de maniobra. SAS tiene que estar lista para cotizar en Bolsa, aunque ese camino no puede ser la única alternativa para que Goodnight y Sall vendan parte de sus participaciones. La razón aparece en la sucesión familiar: los hijos de los fundadores no prevén tomar el control, aunque ambos podrían querer dejarles liquidez. Hasta ahora, no retiraron grandes sumas de SAS. La empresa pagó un dividendo reducido, pero reinvirtió la mayor parte de sus ganancias, miles de millones de dólares, en el negocio durante toda su historia.
Si la salida a bolsa no prospera, Parson quiere que la empresa tenga otros caminos listos, como una venta o el ingreso de capital externo. SAS recibe ofertas de compra con frecuencia, pero Goodnight nunca tomó ninguna en serio. La última propuesta conocida fue la de Broadcom, por entre US$ 15.000 millones y US$ 20.000 millones en 2021. La operación avanzó hasta que Goodnight cambió de opinión. Según Parson, una inversión minoritaria podría entrar en juego si aparece el socio adecuado. Si SAS mantiene su rentabilidad, también podrá continuar como hasta ahora durante los próximos años, privada y bajo control de sus fundadores.
Con una taza de café negro en la mano, esta vez frente a un fragmento del Muro de Berlín que él mismo ayudó a tirar, Goodnight mantiene intacta su aversión al riesgo. También parece preparado para correrse del centro de la historia que construyó. "Ojalá la gente no supiera nada de mí", dice.
*Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com.
