Llevamos meses escuchando que la inteligencia artificial va a acabar con el SaaS y los agentes autónomos lo harán todo mejor, más rápido y más barato. El código ha perdido su valor diferencial y ha pasado a ser un elemento al alcance de cualquiera, de forma que los desarrolladores se acercan cada vez más al cliente, y las plataformas integradas tienen que responder a exigencias que van desde la productividad hasta la soberanía del dato, pasando por el cumplimiento normativo y la generación de valor real para el cliente.
Se espera que el modelo de suscripción pierda el sentido. Las principales empresas de software han visto caer sus valoraciones entre un 45% y un 70% en el último año, y eso, para muchos, es la prueba definitiva de que el SaaSapocalipsis ha llegado.
Pese a que sin duda es un titular que atraerá muchas miradas, no se corresponde con la realidad. Lo que estamos viviendo no es el fin del software empresarial, pero sí es una clara exposición de sus puntos débiles, donde la fragmentación que se ha generado en los últimos años es el principal problema. No obstante, al contrario de lo que muchos vaticinan, esto no significa que el SaaS está condenado a desaparecer. Pero sí supone que está por producirse una profunda transformación, o un SaaSnacimiento.
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El código se democratiza. ¿Qué implica esto para el mercado laboral?
Pese a que en 2021, cuando comenzó a popularizarse, muchos no imaginaban el enorme alcance que esta tecnología llegaría a tener en un espacio de tiempo tan corto, hoy en día la inteligencia artificial está acelerando los ciclos de desarrollo y cambiando la manera en que las organizaciones diseñan, prueban y despliegan software. Proyectos que requerían meses pueden completarse hoy en cuestión de días.
Las mejoras de productividad actuales rondan el doble o el triple, aunque a largo plazo una mejora de 10 veces parece perfectamente alcanzable. Los modelos de IA modernos operan cada vez más de forma autónoma, generan código, lo ejecutan, analizan los errores y refinan el resultado.
La incertidumbre sobre lo que esto significa para el empleo, y para la naturaleza del trabajo en sí, es enorme. Hay quienes vaticinan una oleada inminente de destrucción de puestos de trabajo por culpa de los sistemas de IA autónomos. Otros apuestan por un futuro más optimista, marcado por ganancias de productividad, mayor prosperidad y automatización de las tareas más rutinarias.
En nuestra opinión, la realidad está a medio camino entre el catastrofismo y la fantasía. Históricamente, los saltos de productividad que trae la tecnología raramente han supuesto una pérdida duradera de empleo. Lo que sí hacen es transformar los perfiles de competencias y los roles profesionales.
El verdadero problema no es la IA, es la base sobre la que debe operar
Durante años, las organizaciones han ido acumulando herramientas, plataformas y aplicaciones sin que estén interconectadas. Por cada problema nuevo, una solución nueva. El resultado es un ecosistema tecnológico totalmente inconexo, difícil de gobernar y prácticamente imposible de escalar. Introducir la IA en ese entorno no generará un impacto real, hasta el punto que Gartner vaticina que el 40% de los proyectos de IA agéntica desaparecerán antes de 2027, precisamente por estar construidos sobre esa base fragmentada.
El impacto real para la IA depende del contexto en el que opera. Sin una base sólida de datos y procesos bien definidos, no resuelve las ineficiencias e incluso puede llegar a amplificarlas. Por ello, el valor en esta nueva etapa va a dejarse de medir por la cantidad de aplicaciones contratadas y será, por el contrario, por construir una coherencia común para que los sistemas funcionen como un todo. Datos, procesos y reglas operando de forma unificada, para que haya un control real sobre lo que ocurre en la plataforma e información compartida para un contexto real.
Por tanto, en la época de la IA, las plataformas tienen la obligación de nacer seguras, soberanas y productivas desde el primer día. Asuntos como disponer de un control total sobre los datos de los clientes y el cumplimiento de marcos normativos como la Ley de IA, el RGPD o la NIS2 se han vuelto elementos fundamentales, pilares del sistema que son parte del diseño. Así, la transparencia, la trazabilidad y la auditabilidad deben ir de la mano con la eficiencia y la facilidad de uso, porque un sistema impecable desde el punto de vista normativo no sirve de nada si es tan complejo que los empleados acaban optando por otro camino.
Del SaaSpocalipsis al SaaSnacimiento
En muchos casos, el debate sobre la SaaSpocalipsis responde a una narrativa con intereses detrás, en la que los proveedores de IA presentan sus tecnologías como el relevo natural de los stacks SaaS tradicionales, mientras algunos analistas dan altavoz a estos titulares más apocalípticos para captar atención, a menudo sin demasiado rigor empírico. A pesar de los pronósticos de crisis que se repiten cíclicamente, los ingresos y la presencia en el mercado de los principales proveedores de SaaS no han dejado de crecer.
Por eso, podemos asegurar que no estamos experimentando el fin del SaaS, simplemente nos encontramos en un cambio de etapa que, de hecho, supone una fase de madurez. Podremos observar arquitecturas más sólidas, procesos de desarrollo potenciados por IA y una visión regulatoria a largo plazo. De hecho, será fundamental para las empresas contar con la capacidad de combinar innovación y cumplimiento normativo con la agilidad suficiente para maniobrar en un entorno económico y geopolítico volátil, mucho más determinante para ser competitivos que cuantas líneas de código se pueden ahorrar gracias a la IA.
Además, el juicio humano seguirá siendo imprescindible en cuanto a que cada decisión que tome la IA tiene que poder explicarse y entenderse. No cabe duda de que la IA mejora la eficiencia y la precisión, pero no puede reemplazar las relaciones, la confianza ni el criterio profesional. No firma contratos, ni le cuenta a nadie su experiencia con las soluciones que ha utilizado.
Con ello en mente, consideramos que para superar esta etapa de dudas, el sector del software necesita un cambio profundo, que pasa por dejar de medir el progreso por la velocidad de lanzamiento y empezar a realizarlo por el impacto real en el negocio. Con ello se explica que el sector del software no está desapareciendo, realmente está creciendo y adentrándose en su etapa de SaaSnacimiento.
