UiPath vs. ServiceNow: dos apuestas bursátiles sobre quién automatiza el 'back office' del futuro

Por The Motley Fool · 17 de julio de 2026.

El artículo compara dos cotizadas que vive cada vez más gente asociando a la etiqueta "IA agéntica": UiPath, el histórico de la automatización robótica de procesos (RPA), y ServiceNow, la plataforma de gestión de flujos de trabajo empresariales que se ha reconvertido con fuerza hacia agentes autónomos. Los datos que aporta el análisis son concretos y merece la pena retenerlos. ServiceNow crece más rápido y más caro: 22% interanual en ingresos por suscripción, 12,64 mil millones de dólares en obligaciones de rendimiento pendientes (RPO), casi 9.000 clientes globales —el 85% del Fortune 500— y 630 cuentas que pagan más de 5 millones de dólares al año. UiPath, más pequeño (1.900 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales, capitalización de 6.200 millones frente a los 107.000 millones de ServiceNow), crece más despacio en suscripciones (12%) pero acaba de lograr su primer trimestre de beneficio según normas contables GAAP en un primer trimestre fiscal, con un margen neto superior al 5% frente al de doble dígito que ya disfruta ServiceNow desde hace tiempo.

Es, en el fondo, un análisis de manual de inversión value-versus-growth aplicado a la IA agéntica, y como tal cumple su función: separa el relato del dato. Grand View Research, citada en el artículo, proyecta un 46,2% de crecimiento anual compuesto para el mercado de IA agéntica empresarial hasta 2030, una cifra que conviene tratar como lo que es —una proyección de consultora, no una certeza— pero que sí retrata bien hacia dónde está corriendo el capital corporativo: presupuestos de TI que antes iban a licencias de software ahora se destinan a plataformas que prometen ejecutar tareas, no solo mostrar paneles.

Nuestra lectura es que este duelo bursátil es, sin quererlo, un termómetro de algo que llevamos meses documentando en Zendoric sobre el impacto de la IA en el empleo administrativo: UiPath y ServiceNow no compiten solo entre sí, compiten por sustituir el mismo tipo de trabajo —procesos de back-office, tickets de soporte, flujos de aprobación, tareas repetitivas de oficina— que en nuestro análisis sectorial señalábamos como el más expuesto a corto plazo. Que una plataforma de automatización robótica clásica (UiPath) y una de gestión de flujos corporativos (ServiceNow) converjan en el mismo terreno de "agentes que hacen el trabajo" confirma que la frontera entre RPA e IA generativa se está disolviendo: ya no importa tanto la etiqueta técnica como la promesa comercial, ejecutar tareas administrativas con menos personas.

Esto no es un fenómeno neutro. Cuanto más deprisa maduren estas plataformas y más clientes del Fortune 500 las adopten a la escala que sugieren los datos de ServiceNow, más rápida será la reestructuración de plantillas administrativas que ya veníamos anticipando: no desaparece el trabajo de oficina de un día para otro, pero sí se reduce el número de personas necesarias para sostenerlo, mientras crece la demanda de perfiles que saben diseñar, auditar y gobernar esos agentes. A corto plazo esto es fricción real —hay que decirlo sin rodeos, como parte de nuestra línea editorial—: menos contrataciones en funciones administrativas y de soporte, más presión sobre quienes no logren reconvertirse hacia el criterio y la supervisión de estos sistemas. A largo plazo, sin embargo, esta es exactamente la clase de automatización que sostiene la tesis de la abundancia: si estas plataformas cumplen lo que prometen, liberan capital humano de tareas mecánicas —procesar tickets, cotejar formularios, enrutar aprobaciones— hacia trabajo de mayor valor, y ese es el tipo de eficiencia agregada que, sostenida en el tiempo, abarata servicios y libera recursos para el resto de la economía.

Dicho esto, conviene no perder de vista que este es un artículo de inversión, no una evaluación de capacidad técnica: no hay aquí ningún benchmark independiente de qué tan bien funcionan realmente los agentes de una u otra plataforma, solo métricas financieras de crecimiento y márgenes. Como venimos insistiendo, medir capacidad real importa más que el marketing de "agentic AI" que ambas compañías usan para justificar múltiplos bursátiles; los inversores harían bien en exigir, además de RPO y márgenes, evidencia de que los agentes desplegados de verdad automatizan procesos con fiabilidad, y no solo justifican una nueva etiqueta de producto sobre software de flujos que ya existía antes de que la IA generativa estuviera de moda.