Los agentes de IA no pueden acabar con el SaaS

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Última actualización 2026-03-25 12:15:00
Tiempo de lectura: 9m
¿SaaS: apocalipsis o nueva edad dorada? Con los agentes de IA escribiendo código de manera autónoma, las empresas de software solo mantienen un verdadero baluarte: los datos propietarios. A comienzos de 2026, las actualizaciones de funciones de Anthropic y OpenAI desencadenaron una fuerte caída en las acciones de SaaS. Sin embargo, los sólidos resultados de Bloomberg, Salesforce y ServiceNow ofrecieron un sorprendente contrapunto. Este artículo explora la lógica del “cambio de escasez de factores”: en la era de los agentes de IA, la capacidad para crear herramientas se ha vuelto abundante, mientras que el contexto empresarial genuino y los datos históricos de transacciones se han transformado en un combustible extremadamente escaso. El software ligero sin acceso a datos será desplazado fácilmente por los agentes, mientras que los gigantes tradicionales con profundos “grafos de conocimiento contextual” están pasando de vender software a cobrar “renta” por alimentar motores de IA.

Tras la irrupción de los agentes de IA, muchos ya anuncian la muerte del SaaS, pero considero que esa conclusión es precipitada.

La inquietud de los inversores es palpable. A comienzos de 2026, el temor a un colapso del SaaS recorrió el sector tecnológico. A finales de enero, Anthropic presentó una actualización que permitía a Claude emplear plugins, y en apenas tres semanas, el sector estadounidense del software perdió cientos de miles de millones de dólares en valor.

La lógica detrás de este pánico es clara. Los inversores piensan que, ahora que la IA puede escribir código, detectar errores e incluso crear herramientas al instante, el coste de programar tiende a cero. Cuando los agentes sean capaces de construir herramientas personalizadas para cualquier empresa en tiempo real, los fosos competitivos de las compañías de software por suscripción desaparecerán.

Por ello, desde CrowdStrike hasta IBM, Salesforce o ServiceNow, ni siquiera resultados financieros extraordinarios han evitado caídas bursátiles severas.

Mientras tanto, una nueva generación de emprendedores de IA presenta a los fondos de capital riesgo ideas sobre "crear el middleware para la era agentic" y "fundar empresas para agentes".

Todos apuestan por lo mismo: desarrollar herramientas es el negocio más atractivo del momento.

Sin embargo, si se observa el funcionamiento real de las empresas, la perspectiva cambia.

El software nunca consistió en vender código

Existe una teoría económica clásica y probada llamada "migración de la escasez de factores". Cada revolución productiva transforma un recurso escaso en abundante, mientras que otro, antes ignorado, se convierte en el nuevo cuello de botella, concentrando la riqueza a su alrededor.

Antes de la Revolución Industrial, la mano de obra era escasa. La máquina de vapor hizo el trabajo mecánico abundante, trasladando la escasez al capital y a las fábricas, y convirtiendo a los propietarios fabriles en los más ricos de su época.

Internet llevó el coste de distribuir información a cero, desplazando la escasez hacia la atención de los usuarios y convirtiendo el tráfico en un gran negocio.

Ahora, la revolución de la IA está convirtiendo la programación y la creación de herramientas en algo superabundante. En la era agentic, donde el código no es escaso, ¿qué lo es?

En realidad, el código nunca ha sido una barrera real en la industria del software.

Linux es de código abierto, pero Red Hat fue adquirida por IBM por 34 000 millones de dólares. MySQL es gratuito, pero Oracle sigue vendiendo contratos de servicio premium tras comprarlo. PostgreSQL es gratuito, pero el servicio Aurora de AWS factura miles de millones al año a clientes corporativos.

El código es gratis, pero el negocio prospera.

Lo fundamental son tres elementos: procesos empresariales institucionalizados, años de datos de clientes acumulados y elevados costes de cambio.

Cuando contratas Salesforce, no adquieres el código fuente de un CRM, sino acceso a más de 50 billones de registros de clientes empresariales y al conocimiento de procesos que enlaza ventas, soporte y marketing. Estos datos no son solo líneas de código: son la memoria viva y el tiempo del negocio.

Una empresa que lleva una década usando Salesforce tiene registradas todas las interacciones, transacciones y seguimientos de clientes. Cambiar de sistema no es solo instalar otro software: es como trasladar toda la memoria de la organización. Por eso, Salesforce puede facturar 41 000 millones de dólares al año y fijar un objetivo de 63 000 millones para 2030.

Así que si los agentes pueden crear herramientas y el coste del código es cero, ¿qué recurso es el más escaso en los servicios empresariales?

Qué limita realmente a un agente

Lo que realmente limita a un agente no es la falta de capacidad, sino la ausencia de contexto.

Un superagente con todas las herramientas es como una licuadora de alta gama: gira rápido y tiene cuchillas afiladas, pero sin fruta, no hay zumo.

El informe anual de McKinsey indica que el 88 % de las empresas emplea IA, pero solo el 23 % ha desplegado sistemas de agentes a gran escala. El verdadero cuello de botella no es la inteligencia del modelo, sino las arquitecturas de datos empresariales que aún no están preparadas.

El presidente de SAP Data & Analytics, Irfan Khan, declaró a MIT Technology Review: "Ninguna empresa va a desechar toda su contabilidad por un agente, porque sin contexto de negocio, un agente no puede hacer nada".

"Contexto empresarial" significa: los límites de cumplimiento de la empresa, regulaciones específicas del sector, el historial de un cliente durante años, las condiciones y morosidad de pago de un proveedor, la trayectoria y desempeño de un empleado. Nada de esto es público, ni accesible a rastreadores web, ni generable por predicción de texto de IA.

Ashu Garg, socio de Foundation Capital, coincide. Afirma que los agentes necesitan más que datos: requieren un "grafo de contexto", una capa de razonamiento que registre no solo lo que hace una empresa, sino cómo piensa. Y eso solo puede construirse a partir de operaciones empresariales reales, no inventarse.

Así, la escasez ha pasado de la "capacidad de crear herramientas" a la "propiedad de datos contextuales empresariales insustituibles".

Si los agentes no pueden crear zumo por sí mismos, ¿quién tiene la fruta?

La edad dorada de los caseros de datos

La respuesta apunta a los "viejos guardianes" que muchos daban por acabados ante la IA.

El 23 de febrero de 2026, Bloomberg lanzó su interfaz de IA agentic "ASKB". Bloomberg Terminal es uno de los productos más emblemáticos del software. Con solo 325 000 suscriptores en todo el mundo, cada uno pagando 32 000 dólares anuales, Bloomberg genera más de 10 000 millones de dólares al año, más del 85 % de los ingresos totales de Bloomberg LP.

En el mundo de Internet, donde "cuantos más usuarios mejor" es ley, la fortaleza de Bloomberg se basa en una base de clientes pequeña pero de altísimo valor.

¿Por qué? Porque Bloomberg posee los datos financieros en tiempo real más completos, estructurados y profundos del mundo. Es el resultado de décadas de inversión: mercados en tiempo real, históricos, noticias, informes de analistas, estados financieros. Cualquiera que tome decisiones financieras relevantes no puede prescindir de ello.

Para ASKB, la IA es el motor, pero los datos exclusivos de Bloomberg son el combustible. Ningún agente en finanzas puede inventar estos datos: debe conectarse a Bloomberg.

WatersTechnology lo resume así: la estrategia agentic de Bloomberg "demuestra cómo quienes poseen los datos pueden convertir la IA en su propio cajero automático".

Esto se replica en otros sectores. Veeva controla datos globales de cumplimiento y de I+D farmacéutica: cualquier agente farmacéutico que gestione ensayos o registros los necesita. Epic almacena los historiales de más de 250 millones de pacientes estadounidenses: cualquier diagnóstico automatizado depende de estos datos reales. LexisNexis domina los archivos legales: ningún agente jurídico puede obviarlos para investigación o cumplimiento.

Estos datos son fruto de décadas de operaciones empresariales: un activo histórico único e irreemplazable. Es la "migración de la escasez de factores" en su máxima expresión: cuando todos tienen IA de primer nivel, el verdadero diferenciador es tu propio yacimiento.

Antes, estos servicios de datos por suscripción se vendían a analistas humanos: una gran firma podía necesitar 100 terminales Bloomberg. En el futuro, con máquinas como consumidoras de datos, una empresa puede operar decenas de miles de agentes, cada uno realizando llamadas API en milisegundos.

Esto es un salto exponencial. Los analistas humanos están limitados en consultas diarias; los agentes pueden solicitar datos en órdenes de magnitud superiores. La demanda de datos continuos, en tiempo real y de alto valor se disparará. El modelo de suscripción no se ve amenazado, sino amplificado por la demanda de las máquinas.

El código es gratis; ahora los datos generan los ingresos.

¿Significa esto que todas las empresas de SaaS y datos pueden relajarse?

No todas las empresas SaaS tienen la mano ganadora

Si interpretas esto como un respaldo general al SaaS, te equivocas. La IA está provocando una ruptura radical dentro del sector.

En marzo de 2026, TechCrunch entrevistó a los principales fondos de capital riesgo sobre lo que están evitando.

Los inversores de Silicon Valley están cambiando de rumbo. Herramientas sencillas de flujos de trabajo, utilidades horizontales, gestión de proyectos ligera, antes inversiones habituales, ahora se descartan. ¿Por qué? Porque los agentes pueden encargarse de esas tareas. Las empresas SaaS sin datos exclusivos están perdiendo rápidamente el interés de los inversores.

Esto divide el SaaS en dos grupos.

Un grupo: herramientas con bajo valor añadido que solo empaquetan datos públicos o refinan un flujo de trabajo. Su foso es el hábito del usuario y la familiaridad con la interfaz.

Pero como señala Jake Saper, de Emergence Capital: "Antes, lograr que los humanos crearan hábitos en tu software era una gran barrera. Pero si los agentes hacen el trabajo, ¿a quién le importa el flujo de trabajo humano?"

Estos productos SaaS afrontan amenazas reales. El stack de herramientas GTM es un ejemplo: Gainsight, Zendesk, Outreach, Clari, Gong, cada uno cubre una función concreta, requiriendo presupuestos, operaciones e integraciones separados. Ahora, las empresas nativas de IA pueden emplear un solo agente para conectar todo, reduciendo el valor de las soluciones puntuales.

El otro grupo: SaaS profundamente integrado en los procesos clave del negocio, con datos propietarios insustituibles. Estas compañías no serán reemplazadas por agentes, sino que se volverán más valiosas.

Tomemos Salesforce. En febrero de 2026, sus resultados mostraron que los ingresos recurrentes anuales de Agentforce alcanzaron 800 millones de dólares, un 169 % más interanual; 2,4 mil millones de "unidades de trabajo agentic" entregadas; casi 20 billones de tokens procesados; más de 29 000 clientes de Agentforce, un 50 % más que el trimestre anterior. Fundamentalmente, los ingresos recurrentes combinados de Agentforce y Data 360 superaron los 2,9 mil millones, más del 200 % de incremento anual.

En la presentación, Marc Benioff afirmó: "Hemos reconstruido Salesforce como el sistema operativo de la empresa agentic. Cuanto más pueda la IA sustituir el trabajo, más valioso es Salesforce".

Salesforce no ha sido reemplazado por agentes, sino que se ha convertido en la plataforma donde operan. Su valor reside en los datos empresariales y el contexto de procesos que los agentes no pueden sortear.

El CEO de ServiceNow, Bill McDermott, declaró en febrero de 2026: "No somos una empresa SaaS".

No renegaba de sus orígenes, sino que marcaba una distinción estratégica: SaaS es un modelo de entrega de software, pero ServiceNow aspira a ser la capa de orquestación y ejecución para los agentes de IA empresariales. La IA puede identificar problemas y sugerir soluciones, pero la ejecución real en los sistemas empresariales requiere una plataforma de flujos de trabajo profundamente integrada como ServiceNow.

El 17 de marzo de 2026, Workday lanzó "Sana", un paquete de IA conversacional que integra datos de RR. HH. y financieros. La idea central no es sustituir Workday por IA, sino alimentar la IA con los datos de Workday.

Workday gestiona nóminas, desempeño, estructura organizativa y presupuestos de miles de empresas. La profundidad y singularidad de estos datos no pueden ser replicadas por startups nativas de IA a corto plazo.

Por tanto, el verdadero foso no es solo disponer de datos, sino tener datos a los que otros no pueden acceder, comprar ni generar.

Quién cobrará el alquiler en la próxima década

En cada revolución tecnológica, los mayores beneficios no van a los inventores, sino a quienes controlan los factores escasos de los que depende la nueva tecnología. En esta era impulsada por la IA, los modelos serán cada vez más potentes y los agentes más capaces de programar y crear herramientas.

Cuando esas capacidades "caja negra" se convierten en infraestructura, la "migración de la escasez de factores" deja una conclusión: quienes se dedican a crear herramientas para agentes probablemente no serán los ganadores finales.

El análisis de Foundation Capital de febrero de 2026 indica que la capitalización del sector software crecerá por diez en la próxima década, pero ese crecimiento no será uniforme. Se concentrará en quienes dominen realmente la era agentic.

Los verdaderos ganadores serán quienes posean activos de datos que los agentes no puedan evitar.

Para los fundadores e inversores de hoy, solo hay dos caminos: fabricar palas para los agentes, o reclamar primero el terreno. Debes saber cuál estás eligiendo.

No te fijes en las manos del agente, sino en aquello que lo limita.

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