IA gestionada y el fin del SaaS: por qué las empresas vuelven a crear su propio software

El regreso del desarrollo interno: por qué el mercado SaaS se encuentra actualmente bajo una enorme presión

Durante años, una regla inquebrantable prevaleció en el mundo de las TI: el software se alquila, no se construye. El software como servicio (SaaS) prometía flexibilidad, bajos costes de entrada e innovación constante, convirtiéndose así en la respuesta estándar a casi todos los problemas digitales. Pero esta era dorada está llegando a su fin. El aumento explosivo de los costes de suscripción, las carteras de software abultadas y el valor añadido, a menudo estancado, están llevando cada vez más a las empresas a una costosa dependencia. Al mismo tiempo, la inteligencia artificial está cambiando radicalmente las reglas del desarrollo de software: donde antes legiones de programadores necesitaban meses, los asistentes de IA ahora generan prototipos funcionales y personalizados en tan solo unos días. Esto está provocando un cambio de paradigma económico. En lugar de comprar soluciones estándar caras y listas para usar, las empresas recurren cada vez más a la "IA gestionada" y recuperan el control de su arquitectura de TI. Continúe leyendo para descubrir por qué el antiguo paradigma de "construir versus comprar" está obsoleto, cómo reaccionan ahora los responsables de TI y por qué el futuro del software empresarial reside en la orquestación inteligente.

Cuando el inquilino se convierte en propietario: la pregunta de los 300 mil millones de dólares que nadie se hace en voz alta

La certeza que impregnó la industria del software como un mantra durante la última década se ha desvanecido. El software como servicio (SaaS) era la respuesta a prácticamente todas las preguntas de TI empresariales. ¿Necesita un CRM? ¿SaaS? ¿Gestión de proyectos? ¿SaaS? ¿Contabilidad, análisis, comunicaciones? SaaS, SaaS, SaaS. Empresas de todo el mundo se han acostumbrado a un modelo donde el software ya no es propiedad, sino alquiler. Pero para 2026, esta certeza se está desmoronando y las grietas son cada vez más evidentes. Lo que antes se consideraba una solución rentable y flexible se ha transformado para muchas organizaciones en una costosa dependencia que frena la innovación y consume recursos.

Las cifras presentan un panorama desalentador. Según un análisis de más de 115 empresas de SaaS que cotizan en bolsa, el crecimiento anual promedio de los ingresos del sector cayó del 21 % al 12 % en 2024. Aún más alarmante, en el primer trimestre de 2025, el crecimiento de los ingresos de SaaS en todo el sector fue de menos un 2 %. Esto no es un contratiempo cíclico. Es un cambio estructural que desafía los cimientos mismos del modelo de negocio. Al mismo tiempo, el gasto en SaaS por empleado ha aumentado a un promedio de 4830 USD en 2025, un incremento interanual del 21,9 %, y las empresas gestionan un promedio de 275 aplicaciones SaaS diferentes. Los costos están aumentando, la complejidad también, y el valor se cuestiona cada vez más.

El punto de inflexión económico en el mercado del software

La transformación actual se puede resumir en una fórmula sencilla: cuando la creación y el desarrollo de software se vuelven más económicos que la distribución de productos estandarizados, el modelo SaaS desestabiliza sus propios cimientos. Esto es precisamente lo que está sucediendo debido al rápido desarrollo de herramientas de desarrollo basadas en IA. La estructura de costes del desarrollo de software ha cambiado radicalmente. Donde antes un equipo de desarrolladores especializados trabajaba en una solución durante meses, hoy incluso equipos pequeños pueden crear prototipos funcionales en cuestión de días con el apoyo de la IA.

Los estudios demuestran que los asistentes de IA pueden aumentar la velocidad de desarrollo entre un 30 % y un 70 %. Entre el 80 % y el 85 % de los desarrolladores utilizan habitualmente asistentes de programación con IA, y los usuarios diarios ahorran un promedio de cinco a ocho horas semanales. La proporción de código generado por IA que se implementa en sistemas de producción ha aumentado al 26,9 %, y los usuarios intensivos ya generan un tercio de su código combinado a partir de IA. Estas cifras demuestran claramente que se han sentado las bases tecnológicas para una reestructuración fundamental de la relación entre desarrollo y compra.

AlixPartners describe este cambio como la transición de la era SaaS a la era de la IA, comparándolo con el cambio de paradigma anterior, de licencias perpetuas a SaaS, que en su momento permitió multiplicar por cuatro o seis los ingresos. La consultora argumenta que la IA generativa y los agentes de IA están transformando radicalmente la arquitectura SaaS tradicional al reemplazar las capas de lógica y presentación de las que dependen los proveedores de SaaS.

Los datos de la revolución: lo que las empresas ya están haciendo

El estudio Retool de 2026, basado en una encuesta a 817 desarrolladores y empresas, ofrece la visión más detallada de esta transformación hasta la fecha. El 35 % de los equipos encuestados ya ha reemplazado al menos una herramienta SaaS por una solución interna desarrollada a medida. El 78 % planea desarrollar aún más herramientas propias en 2026. Las categorías de SaaS que se ven presionadas a ser reemplazadas son diversas: la automatización del flujo de trabajo (35 %) y las herramientas de administración interna (33 %) encabezan la lista, seguidas de las herramientas de inteligencia empresarial (29 %), los sistemas CRM y los generadores de formularios (25 %), la gestión de proyectos (23 %) y la atención al cliente (21 %).

Resulta especialmente revelador que el 60 % de los desarrolladores desarrollaran algo fuera de la supervisión de TI el año pasado. El 25 % incluso lo hace con regularidad. No se trata solo de un fenómeno de lobos solitarios sin experiencia: el 64 % de los profesionales de TI en la sombra encuestados son altos directivos o ejecutivos de alto rango. Eligen conscientemente la velocidad por encima de los canales de adquisición oficiales. La razón más común es la velocidad (31 %), seguida de las necesidades insatisfechas (25 %) y la lentitud excesiva de los procesos de TI (18 %).

David Hsu, director ejecutivo de Retool, resume la dinámica: el coste de desarrollar software a medida se ha reducido drásticamente. Procesos que antes requerían amplios recursos técnicos y presupuestos sustanciales ahora pueden prototiparse en cuestión de días. Con un cambio tan radical en los costes, el comportamiento cambia. La pregunta predominante pasa de considerar qué comprar a si construirlo uno mismo.

Una mirada más de cerca a la estructura de costos de SaaS

Para comprender el alcance de esta transformación, conviene analizar con más detalle la estructura de costes de SaaS. Una empresa promedio gasta actualmente 49 millones de dólares anuales en suscripciones de SaaS. En sectores como la sanidad y las TI, el gasto supera los 10.000 dólares por empleado, y en el sector financiero, alcanza los 8.750 dólares. Este aumento del gasto no se debe a que las empresas incorporen más aplicaciones. La cartera de productos creció tan solo un 2,2 %, mientras que el gasto aumentó un 9,3 %. La razón radica en el aumento de los precios de los proveedores. Las empresas de SaaS, que afrontan una ralentización del crecimiento, buscan nuevas fuentes de ingresos mediante complementos premium, funciones de IA y nuevos modelos de precios, en particular la facturación basada en el uso.

Al mismo tiempo, el comportamiento de compra de las empresas está cambiando radicalmente. En lugar de añadir más herramientas, están consolidando sus portafolios de software, reduciendo las licencias sin usar, exigiendo modelos de precios flexibles basados ​​en el uso y renegociando los contratos al renovarlos. Si bien antes las empresas de SaaS se beneficiaban del principio de adquirir y expandir, hoy prevalece un paradigma de probar y justificar, donde cada gasto debe justificarse.

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IA gestionada: la tercera opción entre comprar y construir la tuya propia

En esta compleja situación, surge una tercera opción que no requiere un desarrollo interno completo ni la aceptación incondicional de suscripciones SaaS. El concepto de plataformas de IA gestionadas combina la velocidad y la accesibilidad de los servicios en la nube con el control y la adaptabilidad de los sistemas internos. Estas plataformas permiten a las empresas crear soluciones personalizadas en una infraestructura gestionada, con seguridad, gobernanza y escalabilidad integradas desde el principio.

Gartner confirma esta tendencia: el 65 % de las empresas ya utilizan arquitecturas de IA híbridas que combinan API comerciales con modelos y herramientas internas. Los equipos más inteligentes diseñan sistemas que pueden evolucionar con el tiempo, en lugar de comprometerse con una única estrategia desde el principio. El 41 % de las empresas citó la falta de flexibilidad o de opciones de personalización como la principal razón para cambiar de la IA adquirida al desarrollo interno.

La perspectiva de Deloitte sobre los servicios gestionados revela cómo la IA está transformando la prestación de servicios tradicionales: desde la automatización de tareas cotidianas, como la generación de informes en tiempo real y la automatización de procesos, hasta la entrega de análisis complejos y recomendaciones estratégicas. La diferencia clave radica en que las empresas primero hacen las cosas de forma diferente y luego, gradualmente, avanzan hacia aspectos completamente distintos. El estudio "Estado de la IA" de McKinsey muestra que las organizaciones que integran la IA directamente en los procesos de toma de decisiones, en lugar de tratarla como un mero complemento analítico, tienen casi tres veces más probabilidades de rediseñar sus flujos de trabajo en torno a la IA, generando así un valor medible.

El proceso de maduración: del experimento al desarrollo estratégico interno

Forrester ha identificado un proceso de maduración denominado "internalización progresiva". Las organizaciones que siguen este enfoque por fases primero adquieren IA para validar su valor, luego adoptan un modelo híbrido y, finalmente, desarrollan el suyo propio para diferenciarse. Según la investigación, este enfoque genera un retorno de la inversión (ROI) sostenible en IA un 60 % más rápido que si se pasa directamente al desarrollo interno.

El Marco de Madurez de IA de Zartis describe tres fases distintas. En la fase de experimentación, los equipos se basan en API predefinidas y plataformas SaaS para validar el retorno de la inversión (ROI) y lograr los primeros resultados. En la fase de extensión, las API de los proveedores se combinan con capas de orquestación y un reentrenamiento ligero para personalizar los flujos de trabajo y acceder a los datos internos. Finalmente, en la fase de desarrollo, las empresas lanzan sus propios modelos optimizados en sus propios servidores, lo que reduce los costes hasta en un 40 % y transforma el sistema en un factor diferenciador estratégico.

La práctica confirma este patrón. ClickUp, una plataforma de productividad con 14 millones de usuarios, evaluó una serie de proveedores de IA para sus operaciones de lanzamiento al mercado y no encontró ninguno que ofreciera las integraciones adecuadas ni la consistencia necesaria. En lugar de continuar la búsqueda, la empresa desarrolló seis herramientas de IA propias conectadas a Salesforce, Zendesk y Snowflake. El resultado: cientos de horas de trabajo automatizadas a la semana, ahorros significativos en costos laborales y una reducción de $200,000 en el gasto anual en software de automatización.

Las desventajas de la autoconstrucción y por qué la gobernanza es crucial

Aunque parezca tentador volver al desarrollo interno, no está exento de riesgos. Sam Altman ya advirtió sobre una era acelerada de sustitución del SaaS, en la que habrá una explosión de herramientas económicas y de propósito único que priorizan la velocidad sobre la calidad. El futuro del software se encuentra en un punto intermedio entre el SaaS rígido e inflexible y la proliferación descuidada e incontrolada, donde los desarrolladores pueden resolver sus problemas en entornos seguros y gestionados.

Solo el 8% de los desarrolladores utiliza código generado por IA sin modificaciones. El 44% realiza pruebas exhaustivas antes de la implementación y el 32% revisa el código al menos brevemente. El código generado por IA sin una revisión adecuada presenta 1,7 veces más errores. Las barreras técnicas para la implementación en producción son numerosas: recursos técnicos y capacidad de desarrollo insuficientes (42%), problemas de seguridad y cumplimiento normativo (41%) y problemas de integración entre sistemas (39%).

En el ámbito organizacional, la incertidumbre sobre el ROI ocupa el primer lugar con un 33 %, seguida de las limitaciones presupuestarias (30 %) y los costos de mantenimiento (26 %). Un problema particular es que el 35 % de las organizaciones aún no han establecido métricas de productividad de IA. Simplemente no se puede demostrar el ROI de lo que no se mide. El 75 % de los desarrolladores trabaja actualmente bajo las directrices de IA de sus organizaciones, pero la medición del rendimiento no ha seguido el ritmo.

La dimensión estratégica: cuándo construir, cuándo comprar

La decisión entre construir y comprar ya no es binaria. El Marco HatchWorks de 2026 identifica cinco dimensiones que impulsan esta decisión: diferenciación competitiva, ventaja de datos, tolerancia al riesgo, complejidad de la integración y la especificidad de los flujos de trabajo requeridos. Las empresas deberían comprar si están pagando décadas de casos extremos, pruebas y expectativas de disponibilidad. Deberían construir si la capacidad es su ventaja competitiva, por ejemplo, con copilotos de IA, flujos de trabajo basados ​​en agentes o soporte de decisiones. Y deberían adoptar un enfoque híbrido si la funcionalidad principal es estándar, pero sus flujos de trabajo e integraciones son únicos.

El Grupo de Producto de Silicon Valley argumenta que la IA está eliminando rápidamente las barreras de costos, tiempo y experiencia que históricamente favorecían la compra en lugar de la construcción. El director financiero de OpenAI ha indicado que la compañía está desarrollando un agente de IA capaz de realizar todo el trabajo de los ingenieros de software, en lugar de simplemente ampliar sus habilidades. Si bien los ingenieros de IA totalmente autónomos aún podrían estar en el horizonte, la dirección es clara.

El futuro del software empresarial: orquestación en lugar de propiedad

Las empresas que triunfen con la IA en 2026 no se definirán por sus activos, sino por su capacidad para orquestarlos. Los ecosistemas de IA serán modulares, distribuidos y colaborativos. La ventaja la tendrán aquellas organizaciones que puedan conectar sin problemas herramientas de terceros, inteligencia de código abierto y sistemas internos. Esto requiere un cambio fundamental en los roles de los socios: de configurador a cocreador, de integrador de sistemas a arquitecto de inteligencia.

Para las empresas tradicionales de SaaS, el mensaje es claro. Salesforce ya ha firmado 5000 contratos para su plataforma de IA Agentforce para octubre de 2024, incluyendo más de 3000 clientes de pago. ServiceNow está ampliando sus capacidades de agentes de IA mediante la adquisición de Moveworks. HubSpot ha lanzado Breeze, una suite de herramientas de agentes basadas en IA. Los gigantes del SaaS se están transformando, no porque quieran, sino porque tienen que hacerlo.

El futuro del software empresarial no será puramente SaaS ni exclusivamente de desarrollo interno. Será un ecosistema de IA gestionada, plataformas modulares y desarrollo interno estratégico, donde cada empresa ejercerá el control donde sea necesario y aceptará la abstracción donde sea lógico. Para los CIO y CTO, esto significa que la pregunta ya no es si desarrollar o comprar. La pregunta es dónde se necesita el control y dónde se puede aceptar la abstracción.

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