Durante el último año, una idea ha dominado las conversaciones sobre tecnología empresarial: los agentes de IA reemplazarán al Software como Servicio (SaaS). Es un argumento convincente en papel. Si la IA puede razonar entre herramientas, escribir código, ejecutar flujos de trabajo e interactuar con sistemas a través de APIs, entonces las aplicaciones SaaS tradicionales comienzan a parecer intermediarios innecesarios.

Los asientos dejan de ser relevantes. Las interfaces de usuario importan menos. El software se vuelve más barato de construir. Las herramientas internas personalizadas se hacen más fáciles de crear.

En esa realidad, gran parte del SaaS se empuja hacia la infraestructura, mientras el valor se desplaza hacia modelos, agentes y capas de orquestación. Esta reacción está siendo impulsada por varias tendencias paralelas: el software es más barato y rápido de construir, los agentes de IA se vuelven mejores navegando herramientas y ejecutando trabajo entre sistemas, y la economía de la ejecución agente desencadena nuevas consideraciones de costo y latencia, o tiempo de servicio.

El mercado no está equivocado al pensar así. Los agentes de IA cambiarán la economía del software.

Impulsarán a las plataformas a convertirse en API-first, altamente conectadas y capaces de apoyar actividad autónoma a gran escala. Desafiarán la fijación de precios por asientos y acelerarán la transición hacia modelos basados en consumo y resultados. Expondrán productos débiles y premiarán sistemas que sean confiables, extensibles y integrados en operaciones reales.

Este es la siguiente fase de SaaS, más que su fin.

De la sustitución a la expansión

La premisa de la narrativa de “fin de SaaS” es que el software existe principalmente como una interfaz. Si los agentes pueden eludir esa interfaz, la aplicación se vuelve redundante. Esa lógica aplica para algunas categorías de software, pero no de forma general. El software empresarial nunca ha sido solo una capa de presentación.

Las plataformas empresariales obtienen su valor al gestionar datos estructurados, aplicar permisos, ejecutar flujos de trabajo y mantener las trazas de auditoría de las que dependen las organizaciones. La IA con enfoque en agentes no elimina ese requisito; en muchos casos, lo agudiza. Lo que cambia no es si estas capacidades son necesarias, sino qué tipos de software están más expuestos a medida que los agentes ganan capacidad.

Los productos cuyo valor se define principalmente por la navegación, la interacción básica o flujos de trabajo superficiales son más vulnerables cuando los agentes pueden razonar directamente sobre APIs y completar tareas sin mediación humana. En cambio, las plataformas más configurables y profundamente integradas se comportan de forma distinta.

Las soluciones que actúan como sistemas de registro, coordinan flujos de trabajo entre servicios, aplican políticas, gestionan estado y proporcionan seguridad, auditoría y evidencias, no se desplazan fácilmente. Su función no es simplemente presentar funcionalidad, sino garantizar que el trabajo se ejecute de forma consistente, segura y a gran escala.

En ese contexto, los agentes de IA no están sustituyendo a las plataformas, sino incrustándose dentro de ellas, ampliando cómo se inicia, coordina y completa el trabajo. Esa dirección ya es visible en los datos.

Gartner pronostica que para 2030, el 85% de las inversiones empresariales en IA basada en agentes se integrarán en renovaciones existentes de SaaS y nube, en lugar de entregarse a través de contratos netos nuevos, frente al 55% en 2025.

SaaS como la capa de ejecución y control

A medida que los agentes ganan capacidad, desplazan el valor y cambian la forma en que las plataformas compiten.

Durante años, la diferenciación del software se centraba en características y experiencia de usuario. En un mundo impulsado por agentes, esas diferencias importan menos. Los agentes pueden moverse entre sistemas, acceder a funciones directamente y orquestar tareas de forma programática.

Lo que importa entonces es qué plataformas pueden realmente completar el trabajo. Esto implica coordinar procesos entre sistemas, aplicar la automatización adecuada en cada paso y asegurar que los resultados sean fiables, trazables y conformes.

En este modelo, el SaaS no desaparece. Se convierte en la capa de ejecución y control para la IA empresarial. A medida que este cambio se despliega, el valor y el margen se alejan de características individuales y se mueven hacia las plataformas que controlan la ejecución y el acceso a datos. Es poco probable que los propios agentes constituyan un diferenciador sostenible. A medida que las capacidades convergen, el enfoque se dirige hacia el control.

Eso se debe a que los procesos empresariales siguen necesitando ser predecibles, auditable y, en muchos casos, reversibles. Los marcos regulatorios refuerzan esto, con mayores expectativas de explicabilidad y supervisión. Esto da nueva importancia a las plataformas que están en el centro de las operaciones.

Las organizaciones que pueden orquestar trabajo entre sistemas, aplicar automatización de forma selectiva y generar una evidencia clara captarán más valor con el tiempo. Aquellas que no lo hagan corren el riesgo de convertirse en almacenes de datos pasivos, en lugar de ser sistemas de ejecución activos.

Un efecto multiplicador en la demanda

Existe otra idea errónea que da forma a la conversación: que la IA reducirá la cantidad de trabajo que las organizaciones deben hacer y, con ello, la dependencia del software.

En la práctica, ocurre lo contrario. A medida que disminuye el costo y el esfuerzo para ejecutar procesos, se vuelve viable realizar más trabajo. Se identifican más casos, se atienden más necesidades de los clientes y se disparan más procesos de forma automática.

Ya lo vemos en entornos de servicio, donde la detección y la automatización impulsadas por IA aumentan el volumen de trabajo accionable que ingresa al sistema. En contextos de servicios públicos, por ejemplo, dentro de un entorno de gestión de casos, un bote de basura mal colocado, un bache o un problema de vivienda puede identificarse automáticamente, abrirse como un caso al instante y dirigirse al flujo de trabajo adecuado sin que un ciudadano u otro miembro del personal lo registre manualmente. En ese modelo, el valor no está en quién creó el caso, sino en cuán eficaz es la plataforma para absorber, procesar y resolverlo.

Esto genera un efecto multiplicador. La IA no sólo reduce el esfuerzo; expande lo que las organizaciones pueden hacer. La IA amplía la demanda y las plataformas SaaS son donde esa demanda se satisface.

La pregunta ya no es cuántos usuarios soporta una plataforma, sino cuánta trabajo puede manejar, completar y evidenciar efectivamente.

Qué significa esto para las plataformas SaaS

Este cambio no beneficiará de igual forma a todas las plataformas.

A medida que el software pasa de presentar información a completar trabajo, el valor pasa a estar ligado a lo que un sistema puede entregar realmente, no solo a cómo se accede a él. Esto también dará forma a los modelos comerciales, con más plataformas que probablemente combinarán suscripciones tradicionales con precios basados en consumo, rendimiento o resultados completados. Las organizaciones siguen necesitando supervisión, aprobaciones y formas de gestionar excepciones, pero el foco se desplaza hacia qué tan bien pueden las plataformas absorber, procesar y completar trabajo a gran escala.

Ese cambio ya está exponiendo la brecha entre software sólido y débil, volviendo más escrutinio sobre sistemas que ofrecen profundidad de flujo de trabajo limitada o que dependen en gran medida de esfuerzo humano. En contraste, las plataformas profundamente incrustadas en las operaciones, con datos fuertes, lógica y capacidades de ejecución, serán más valiosas.

A medida que los agentes se convierten en consumidores de APIs, el software debe estar conectado y ser capaz de soportar actividad autónoma a gran escala. Quienes no lo estén, lucharán por seguir el ritmo.

La próxima fase de SaaS

En última instancia, lo que estamos viendo no es el fin de SaaS, sino una evolución. SaaS se está reformando, no solo como software para interacción humana, sino como software diseñado para que humanos y máquinas operen entre sistemas.

Un paso desde sistemas que presentan información hacia sistemas que completan trabajo. De la interacción impulsada por el usuario a la ejecución orquestada, y de la competencia por características al control sobre cómo se ejecutan los procesos.

Esto no es teórico. Ya está sucediendo. Las plataformas de bajo código y las herramientas de productividad están siendo potenciadas por IA y flujos de trabajo basados en agentes, cambiando la forma en que se construyen, adaptan y utilizan las aplicaciones día a día.

Pero este cambio también eleva la barra de adopción de IA. Aquellos que simplemente añaden agentes a procesos existentes corren el riesgo de crear más complejidad en lugar de menos. Introducir automatización sin entender realmente cómo fluye el trabajo puede hacer que los resultados sean más difíciles de predecir y evidenciar, especialmente en entornos regulados.

Las organizaciones que tengan éxito partirán de un problema operativo real e introducirán IA de forma selectiva. Donde los flujos de trabajo existentes ya proporcionan suficiente estructura y control, el valor puede entregarse rápidamente sin rediseño. Donde IA expone fricción o ineficiencia, esa visión puede informar mejoras de proceso específicas.

Los agentes de IA amplifican las plataformas existentes; no las reemplazan.

El resultado no es menos software, sino otro tipo de software, que corre en plataformas diseñadas para ejecutar trabajo, absorber demanda y mantener el control. Más automatización, más casos gestionados, más rendimiento, más resultados alcanzados mediante sistemas que completan más trabajo a escala.

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Este artículo se produjo como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar a las mentes más brillantes de la industria tecnológica actual.

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