Sequoia acaba de declarar el fin de toda una era de comercialización y la mayoría de las empresas de SaaS no se darán cuenta de lo que les ha golpeado durante 18 meses. El crecimiento impulsado por el producto se construyó sobre una suposición: los humanos probarían el software. Todo el manual desde 2010 se optimizó para el descubrimiento humano. Páginas de aterrizaje hermosas. Pruebas gratuitas sin fricciones. Bucles de invitación virales. Slack, Dropbox, Zoom, Calendly. Más de 200 mil millones de dólares en capitalización de mercado creados al ganar los primeros 5 minutos del usuario. Nada de eso importa si un agente está eligiendo el software. Claude no se preocupa por tu imagen de héroe. No puede impresionarse con tus premios de Dribbble. Está leyendo documentación, analizando reseñas de usuarios, verificando la fiabilidad de la API y emparejando características con casos de uso. Todo el brillo superficial que convenció a los humanos perezosos de hacer clic en "registrarse" se vuelve irrelevante. El nuevo embudo de PLG no es página de aterrizaje → prueba gratuita → activación → conversión. Es consulta de agente → escaneo de documentación → coincidencia de características → recomendación. Lo que significa que la nueva ventaja competitiva se ve completamente diferente. No necesitas la mejor incorporación. Necesitas la mejor documentación. No necesitas bucles virales. Necesitas datos estructurados que los agentes puedan analizar. No necesitas una interfaz de usuario hermosa para la primera sesión. Necesitas una API que un agente pueda realmente llamar. Las empresas que ganaron con PLG contrataron diseñadores y hackers de crecimiento. Las empresas que ganarán con el crecimiento liderado por agentes contratarán escritores técnicos e ingenieros de relaciones con desarrolladores. Y aquí está la parte que nadie está considerando aún: los agentes no tienen lealtad. No tienen costos de cambio. Recomendarán Supabase hoy y algo mejor mañana si la documentación es más clara o los precios son más transparentes. La adherencia que hizo que PLG fuera tan poderoso, los efectos de red y el comportamiento aprendido, no se transfieren. Sequoia te está diciendo que toda la capa de distribución está siendo reescrita. La pregunta es si tu producto está optimizado para la atención humana o el análisis de máquinas. La mayoría están construidos para la audiencia equivocada.

Sequoia acaba de declarar el fin de toda una era de comercialización y la mayoría de las empresas de SaaS no se darán cuenta de lo que les ha golpeado durante 18 meses. El crecimiento impulsado por el producto se construyó sobre una suposición: los humanos probarían el software. Todo el manual desde 2010 se optimizó para el descubrimiento humano. Páginas de aterrizaje hermosas. Pruebas gratuitas sin fricciones. Bucles de invitación virales. Slack, Dropbox, Zoom, Calendly. Más de 200 mil millones de dólares en capitalización de mercado creados al ganar los primeros 5 minutos del usuario. Nada de eso importa si un agente está eligiendo el software. Claude no se preocupa por tu imagen de héroe. No puede impresionarse con tus premios de Dribbble. Está leyendo documentación, analizando reseñas de usuarios, verificando la fiabilidad de la API y emparejando características con casos de uso. Todo el brillo superficial que convenció a los humanos perezosos de hacer clic en "registrarse" se vuelve irrelevante. El nuevo embudo de PLG no es página de aterrizaje → prueba gratuita → activación → conversión. Es consulta de agente → escaneo de documentación → coincidencia de características → recomendación. Lo que significa que la nueva ventaja competitiva se ve completamente diferente. No necesitas la mejor incorporación. Necesitas la mejor documentación. No necesitas bucles virales. Necesitas datos estructurados que los agentes puedan analizar. No necesitas una interfaz de usuario hermosa para la primera sesión. Necesitas una API que un agente pueda realmente llamar. Las empresas que ganaron con PLG contrataron diseñadores y hackers de crecimiento. Las empresas que ganarán con el crecimiento liderado por agentes contratarán escritores técnicos e ingenieros de relaciones con desarrolladores. Y aquí está la parte que nadie está considerando aún: los agentes no tienen lealtad. No tienen costos de cambio. Recomendarán Supabase hoy y algo mejor mañana si la documentación es más clara o los precios son más transparentes. La adherencia que hizo que PLG fuera tan poderoso, los efectos de red y el comportamiento aprendido, no se transfieren. Sequoia te está diciendo que toda la capa de distribución está siendo reescrita. La pregunta es si tu producto está optimizado para la atención humana o el análisis de máquinas. La mayoría están construidos para la audiencia equivocada.