El Gran Ajuste de Cuentas: Cómo la Inteligencia Artificial está desmantelando el imperio SaaS – Imagen: Xpert.Digital
La IA está acabando con las suscripciones de software: por qué SAP, Oracle y compañía están repentinamente en caída libre
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Durante más de dos décadas, el software como servicio (SaaS) se consideró el estándar de oro en el mundo tecnológico. El principio, simple pero ingenioso —alquilar software en lugar de comprarlo y facturar por usuario— generó valoraciones astronómicas para gigantes como Salesforce, Adobe y SAP, y se percibió como una máquina de imprimir dinero a prueba de crisis. Pero este imperio se desmorona actualmente a una velocidad vertiginosa. El detonante es una nueva generación de inteligencia artificial que ya no solo asiste, sino que actúa de forma completamente autónoma. Si en el futuro los agentes de IA asumen el trabajo de departamentos enteros, o si las empresas simplemente generan su propio código, los cimientos del lucrativo modelo de suscripción se derrumbarán. Esta constatación ya ha causado una catástrofe sin precedentes en los mercados bursátiles: el "apocalipsis del SaaS" arrasó con más de un billón de dólares en valor de mercado en muy poco tiempo. Pero la dramática caída de los precios es solo el principio. Nos enfrentamos a un cambio tectónico que transformará radicalmente no solo los modelos de precios de la industria, sino también el mercado laboral, el ecosistema de capital riesgo y un mercado crediticio multimillonario. Quien todavía crea que la suscripción de software clásica es un modelo para la eternidad se ha perdido la oportunidad.
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La industria del software como servicio (SaaS) está experimentando la transformación más profunda desde su creación. Lo que se consideró un modelo de negocio inexpugnable durante más de dos décadas se está viendo sacudido por el rápido desarrollo de la inteligencia artificial. Tan solo en las primeras semanas de 2026, se diluyó más de un billón de dólares estadounidenses en capitalización bursátil en empresas de software. El índice SEG SaaS, que mide el rendimiento del precio de las acciones de las empresas de SaaS que cotizan en bolsa, ya había caído un 12,1 % a finales de octubre de 2025, mientras que el NASDAQ 100 subió un 17,9 % y el S&P 500 un 14,2 % durante el mismo período. Esta divergencia se ha intensificado drásticamente desde entonces. Hablar de una corrección temporal sería quedarse corto. La industria del software se enfrenta a un cambio radical, cuyos efectos en las valoraciones de las empresas, el mercado laboral y todo el ecosistema de startups apenas comienzan a hacerse evidentes.
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Las cifras hablan por sí solas. Una cesta de acciones de SaaS, recopilada por Morgan Stanley, experimentó una caída del 15 % tan solo a mediados de enero de 2026, tras una caída del 11 % en 2025. Salesforce, durante mucho tiempo el epítome de una empresa de nube exitosa, perdió el 26 % de su capitalización bursátil. Adobe cayó un 19 % y Atlassian un 30 %. ServiceNow, HubSpot y otros gigantes del sector experimentaron caídas del 30 %, 40 % o incluso 50 % desde sus máximos. El término "SaaSpocalypse", acuñado por un operador de Jefferies, ha demostrado ser acertado, y los fondos de cobertura ganaron 24 000 millones de dólares con posiciones cortas en acciones de software.
El caso de SAP, la empresa tecnológica más valiosa de Europa, es particularmente revelador. Sus acciones alcanzaron un máximo histórico en febrero de 2025, con una capitalización bursátil de 344 000 millones de euros, convirtiéndola temporalmente en la mayor empresa cotizada del continente. Desde entonces, SAP ha perdido alrededor de 130 000 millones de dólares en valor de mercado, alcanzando en enero de 2026 su nivel más bajo desde agosto de 2024 y experimentando su mayor caída en un día desde octubre de 2020, con una caída de más del 15 %, tras la publicación de decepcionantes previsiones de la nube para 2026. Los analistas de Citi comentaron que SAP necesitaba una aceleración significativa para contrarrestar el sentimiento negativo del sector, pero las señales contradictorias en su última actualización sugerían un rendimiento inferior.
Oracle, que en su día se vio impulsada por una alianza de 300 000 millones de dólares con OpenAI, experimentó una caída igualmente drástica. Sus acciones se desplomaron un 13 % en un solo día en diciembre de 2025, cuando los costes de la IA superaron las expectativas y las previsiones de ingresos se quedaron cortas. Durante todo el año, los analistas afirman que Oracle perdió aproximadamente el 53 % de su valor de mercado, pasando de una valoración cercana a los 630 000 millones de dólares a unos 550 000 millones de dólares antes de continuar su espiral descendente. La ironía es evidente: incluso las empresas que invierten fuertemente en IA se ven perjudicadas por el mercado, ya que los inversores dudan de que las enormes inversiones sean rentables.
Por qué la IA está atacando los cimientos del modelo SaaS
Para comprender la profundidad de esta crisis, es necesario comprender el principio económico fundamental del modelo de negocio SaaS. Durante más de dos décadas, el éxito de la industria se basó en un elegante mecanismo: el software ya no se vende como compra única, sino que se alquila como suscripción, generalmente por usuario al mes. Cuantos más empleados tenga una empresa, más licencias necesitará y mayores serán sus ingresos. Este sistema de precios por puesto se adaptó perfectamente a un mundo donde el trabajo humano era el principal motor de la productividad.
La inteligencia artificial está alterando esta ecuación en varios niveles simultáneamente. En primer lugar, los agentes de IA (sistemas de software autónomos que realizan tareas de forma independiente) permiten un aumento radical de la productividad. Si un solo empleado puede realizar el trabajo de cinco o diez compañeros con la ayuda de un agente de IA, la cantidad de licencias de software necesarias disminuye consecuentemente. Satya Nadella, CEO de Microsoft y, por lo tanto, responsable de una de las carteras de SaaS más grandes del mundo, ha descrito este cambio con notable franqueza: las aplicaciones empresariales son esencialmente bases de datos CRUD con lógica de negocio, y esta lógica de negocio migrará por completo a la capa de IA en el futuro.
En segundo lugar, la IA generativa permite cada vez más a las empresas desarrollar su propio software en lugar de alquilarlo. La denominada codificación de vibración, en la que los sistemas de IA generan código completo basándose en instrucciones de lenguaje natural, reduce drásticamente las barreras de entrada al desarrollo de software. Si un departamento de marketing puede tener sus propios paneles de análisis creados por un sistema de IA, ¿por qué debería seguir suscrito a un producto SaaS especializado?
En tercer lugar, la IA está cambiando el rol de la propia interfaz. En la versión más ambiciosa de este desarrollo, los agentes de IA se convierten en el principal punto de contacto entre los humanos y el software. En lugar de abrir y operar múltiples aplicaciones especializadas individualmente, el usuario se comunica con un agente central que accede a las API de diversos servicios en segundo plano. En este escenario, las herramientas SaaS se convierten en lo que la industria de las telecomunicaciones denomina "tuberías tontas": almacenan datos y proporcionan interfaces, pero la verdadera creación de valor se traslada al nivel del agente. Para los proveedores de SaaS, esto implica una dinámica brutal: si el agente es la interfaz, el software subyacente se vuelve intercambiable, se desatan guerras de precios y las ventajas competitivas acumuladas durante años pierden relevancia.
El shock de Palantir y el despertar de los mercados
El catalizador de la reciente liquidación fue una sola presentación de resultados. Cuando el director ejecutivo de Palantir, Alex Karp, anunció a principios de febrero de 2026 que la IA se había vuelto tan potente en la creación y gestión de software empresarial que muchas empresas de SaaS corrían el riesgo de volverse irrelevantes, desencadenó una liquidación que eliminó 300 000 millones de dólares de capitalización bursátil de Microsoft, Salesforce, ServiceNow y otras. La propia Palantir había informado previamente de un crecimiento de los ingresos del 70 % en el cuarto trimestre de 2025 y proyectaba un crecimiento del 61 % para 2026. El mensaje del mercado fue claro: mientras Palantir prospera como orquestador de sistemas de IA, los proveedores tradicionales de SaaS están perdiendo su razón de ser.
Apenas unos días antes, Anthropic había presentado Claude Cowork, un agente de IA que crea informes de forma independiente, genera tablas a partir de capturas de pantalla y extrae información de diversos documentos. Aunque el producto aún se encontraba en fase de prueba, el anuncio bastó para que las acciones de Intuit se desplomaran un 16 %, mientras que las de Adobe y Salesforce perdieron más del 11 % cada una. El analista de Mizuho Securities lo expresó sin rodeos: muchos inversores institucionales ya no ven motivos convincentes para invertir en acciones de software, por muy bajas que sean las valoraciones, ya que no perciben ningún catalizador para una revalorización.
El experimento fallido de Klarna y los límites de la euforia de la IA
Mientras los mercados reaccionan con pánico, la realidad presenta un panorama más matizado. Quizás el caso de uso más discutido sea el del proveedor sueco de servicios de pago Klarna. Su director ejecutivo, Sebastian Siemiatkowski, anunció una estrategia radical de IA para 2024 y 2025: Klarna reduciría a la mitad su plantilla, eliminaría 1200 herramientas SaaS, incluyendo Salesforce y Workday, y las reemplazaría por completo con soluciones internas de IA. Según la empresa, un chatbot basado en OpenAI había asumido el trabajo de 700 representantes de atención al cliente y les había permitido ahorrar 40 millones de dólares anuales. Los ingresos anuales promedio por empleado aumentaron de 400 000 a 700 000 dólares.
Pero a principios de 2025, Siemiatkowski ya había dado marcha atrás. Admitió públicamente que el enfoque había ido demasiado lejos y que la calidad se estaba viendo afectada como consecuencia de la drástica reducción de costes. Klarna comenzó a recontratar personal, especialmente para atención al cliente, porque los sistemas basados en IA habían causado problemas de calidad. Invertir en la calidad de la atención humana es el camino a seguir, declaró Siemiatkowski a Bloomberg. El caso de Klarna ilustra una verdad importante: la IA puede lograr enormes mejoras de eficiencia, pero el intento de reemplazar completamente la mano de obra humana alcanza sus límites más rápido de lo que la euforia de la industria quisiera admitir.
El cambio tectónico en los modelos de precios
La amenaza estructural al modelo de negocio SaaS va más allá de la mera disrupción causada por agentes de IA. La estructura de precios completa del sector está en juego. El porcentaje de empresas que aún utilizan modelos de precios basados en puestos de trabajo se redujo del 21 % al 15 % en un año, mientras que los modelos híbridos basados en el uso aumentaron del 27 % al 41 %. Gartner predijo que, para 2025, más del 30 % de las soluciones SaaS integrarían componentes de precios basados en resultados.
La transformación sigue una jerarquía clara: el modelo anterior calculaba el acceso al software, es decir, su potencial de funcionamiento. El modelo de transición actual calcula el uso real, como las llamadas a la API o los tokens consumidos. El modelo futuro calcula el resultado obtenido, como por cliente potencial generado o contrato cerrado. Salesforce ya está experimentando con los denominados Acuerdos de Licencia Empresarial Agentic, estructuras de tarifa plana para empresas que utilizan agentes de IA a gran escala.
Para las empresas SaaS consolidadas, este cambio presenta una paradoja fundamental: cuanto mejor se vuelve su software gracias a la integración de IA, menos licencias se necesitan. Un sistema CRM que automatiza la calificación de clientes potenciales, el contacto y la programación de citas con agentes de IA integrados podría reducir el número de usuarios de veinte a dos. Con el modelo de precios anterior, esto se traduce en una caída del 90 % en los ingresos, a pesar de que el producto se ha vuelto diez veces más potente. Esta es la llamada trampa de la desalineación de incentivos: la mejora del producto conlleva una pérdida de ingresos.
La bomba de tiempo en el mercado crediticio: el crédito privado y la apuesta de 600.000 millones de dólares
Mientras la opinión pública se centra en la caída de los precios de las acciones, un problema potencialmente aún más peligroso se gesta entre bastidores. El mercado de crédito privado, que ha financiado a más de 1.900 empresas de software en adquisiciones de capital privado por valor de más de 440.000 millones de dólares en los últimos diez años, tiene una inversión estimada de entre 600.000 y 750.000 millones de dólares en el sector del software. Entre el 20% y el 25% de todas las operaciones de crédito privado involucran a empresas de SaaS, y según UBS, entre el 25% y el 35% se ven amenazadas por la disrupción de la IA.
Las premisas fundamentales en las que se basaron estos préstamos se están cuestionando: ingresos recurrentes estables, márgenes elevados, flujos de caja predecibles y altos costos de cambio. A principios de febrero de 2026, 17.700 millones de dólares en préstamos corporativos relacionados con la tecnología cayeron a niveles de riesgo (por debajo de 80 centavos por dólar) en tan solo cuatro semanas. El volumen total de préstamos tecnológicos en riesgo ascendió a aproximadamente 46.900 millones de dólares, dominado por empresas de SaaS. En el mercado de préstamos apalancados, una cifra récord de 25.000 millones de dólares en préstamos de software se negocian actualmente por debajo del umbral de riesgo.
Particularmente alarmante es el hecho de que Apollo, uno de los prestamistas con más experiencia del mercado, redujera casi a la mitad su exposición al software en 2025, de aproximadamente el 20 % a alrededor del 10 %. Cuando Apollo reduce el riesgo de un sector, debe considerarse una seria señal de alerta. Deutsche Bank se quedó con 1200 millones de dólares en préstamos para la adquisición de software que no pudo vender a los inversores, un supuesto acuerdo incumplido que ilustra la rapidez con la que se evaporó la demanda de los prestamistas.
Los paralelismos con la crisis bancaria de 2023, cuando Silicon Valley Bank quebró debido a una concentración en el sector tecnológico, son inquietantes. Un único segmento de mercado, con una sobreponderación masiva en una clase de activo cuyos activos subyacentes están perdiendo valor debido a la revolución tecnológica, y una base inversora que simultáneamente retira sus fondos ante el cambio de sentimiento. Probablemente no habrá un fin de semana único y espectacular de rescates gubernamentales, sino más bien un proceso progresivo de impagos silenciosos, amortizaciones y restricciones crediticias que afectará a cientos de empresas de software.
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La devastación en el mercado de capital riesgo
Para las startups tradicionalmente basadas en SaaS, el entorno de financiación se ha deteriorado drásticamente. En el primer semestre de 2025, el 53 % de las inversiones globales de capital riesgo se destinó a startups de IA, y en EE. UU. la cifra fue incluso mayor, con un 64 %. Sin embargo, las empresas de IA representan solo el 29 % de todas las startups financiadas, lo que significa que absorben una cantidad desproporcionada de capital por transacción. Para octubre de 2025, los inversores de capital riesgo habían invertido un total de 192 700 millones de dólares en startups de IA, y se espera que 2025 sea el primer año en el que más de la mitad de toda la financiación de capital riesgo se destine a una sola categoría tecnológica.
Para las empresas tradicionales de SaaS, solo quedan los restos. Jason Lemkin, fundador de SaaStr y una de las voces más influyentes del ecosistema SaaS, analizó más de 1000 presentaciones y llegó a una conclusión contundente: el mercado de capital riesgo se ha dividido en dos. Los ganadores son las empresas nativas de IA con tasas de crecimiento sin precedentes, incluso con márgenes brutos negativos, y las excepcionales empresas tradicionales de SaaS con un crecimiento superior al 100 % y más de 25 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales. Todas las demás se encuentran en un desierto de financiación, independientemente de la calidad de su negocio o la satisfacción de sus clientes.
Las valoraciones en el mercado privado de las empresas SaaS se han desplomado, pasando de múltiplos de aproximadamente 18 veces sus ingresos en 2021 a entre 3 y 6 veces. Una empresa que crece de 20 millones de dólares a 35 millones de dólares en ingresos anuales —una hazaña realmente impresionante con un crecimiento del 75 %— se considera prácticamente infinanciable en este mercado. La recomendación de los expertos del sector a los fundadores de startups no centradas en la IA es inequívoca: ampliar el plazo, posponer la recaudación de fondos y esperar un entorno de mercado más favorable.
Esto también tiene consecuencias para las salidas del ecosistema de startups. Muchas startups de SaaS planeaban salir mediante adquisiciones por parte de empresas de SaaS más grandes. Si estos compradores potenciales se ven presionados, sus valoraciones se desploman y sus líneas de crédito se encarecen, desaparece un componente crucial de todo el ciclo de una startup. Si bien la actividad de fusiones y adquisiciones de SaaS alcanzó un récord de más de 2500 transacciones en 2025, el tamaño medio de las operaciones se redujo de 67 millones de dólares en 2021 a tan solo 41 millones. Las transacciones inferiores a 500 millones de dólares representaron el 82 % del volumen total. El mercado ha pasado de megaoperaciones transformadoras a pequeñas adquisiciones estratégicas complementarias, lo que reduce significativamente la creación de valor general.
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La bomba del mercado laboral: todavía tranquilo, pero ya en directo
El impacto económico potencialmente más significativo de la crisis del SaaS se centra en el mercado laboral. Las cifras apuntan a un desarrollo cuya fuerza aún no se ha sentido plenamente. Según analistas del sector, se perdieron 170.630 empleos en el sector tecnológico estadounidense en 2025, un aumento significativo respecto a los 95.000 del año anterior. Solo en el primer semestre de 2026, se perdieron más de 62.000 empleos adicionales, y tan solo Amazon eliminó 14.000 puestos en mandos intermedios, atención al cliente, desarrollo de software y recursos humanos.
Los datos de la encuesta son aún más alarmantes que las cifras de despidos anteriores. Según una encuesta realizada a líderes empresariales estadounidenses, alrededor del 37 % de las empresas planean reemplazar a sus empleados con IA para finales de 2026, y casi el 30 % ya lo han hecho. El Foro Económico Mundial predice que 85 millones de empleos en todo el mundo serán reemplazados por la IA. Un estudio publicado por Harvard Business Review muestra que la mayoría de las organizaciones encuestadas ya han implementado reducciones de personal, desde leves a moderadas (39 %) hasta importantes (21 %), en previsión de la IA.
Resulta especialmente preocupante que las empresas estén recortando empleos basándose en las mejoras de eficiencia proyectadas, en lugar de en el rendimiento real y comprobado de los sistemas de IA. Esto significa que, incluso si los agentes de IA no cumplen las expectativas, los empleos no volverán, ya que las empresas deben mantener su discurso público sobre la productividad impulsada por la IA. El desempleo entre los jóvenes de 20 a 30 años en empleos con exposición a la tecnología ha aumentado casi tres puntos porcentuales desde principios de 2025.
Las empresas de SaaS, en particular, se enfrentan a una doble carga. Por un lado, están reduciendo su plantilla para lograr mejoras de eficiencia impulsadas por la IA y defender sus márgenes de beneficio, cada vez más reducidos. Workday informó de despidos del 8,5 % de su plantilla, citando explícitamente la IA. Por otro lado, cada reducción de personal en sus clientes implica una menor necesidad de licencias de software, lo que reduce sus propios ingresos. Esto crea un círculo vicioso: la IA reduce la plantilla, menos empleados requieren menos licencias de software y la disminución de los ingresos obliga a nuevos recortes de costes, lo que a su vez conduce a despidos.
Gartner predice una reducción del 20 % al 30 % en los puestos de atención al cliente y soporte técnico para 2026, únicamente debido a las inversiones en IA generativa. El número promedio de aplicaciones SaaS utilizadas por una organización disminuyó de 112 a 106 para abril de 2025, y el 82 % de las organizaciones redujo activamente su número de proveedores de software.
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El contraargumento de BofA: ¿Una contradicción lógica en el mercado?
No todos los analistas comparten este pesimismo catastrófico. Bank of America, en un análisis ampliamente debatido, argumentó que la actual ola de ventas se basa en dos escenarios mutuamente excluyentes. Por un lado, el mercado teme que la inversión en IA se deteriore y que la rentabilidad se mantenga baja. Por otro lado, teme que la adopción de la IA se vuelva tan omnipresente y aumente tanto la productividad que los flujos de trabajo de software y los modelos de negocio establecidos queden obsoletos. Ambas situaciones no pueden ocurrir simultáneamente.
Si la IA es lo suficientemente potente como para revolucionar las industrias consolidadas, la inversión en infraestructura que la sustenta no puede desplomarse. Por el contrario, si el gasto colapsa debido a la baja rentabilidad, la tecnología no puede ser lo suficientemente omnipresente como para amenazar los modelos de software tradicionales. BofA pronostica que la inversión en IA se cuadruplicará hasta alcanzar los 1,2 billones de dólares para 2030 y considera la actual compresión de la valoración como una atractiva puerta de entrada.
La objeción tiene mérito intelectual, pero podría ser insuficiente. Los mercados no operan según la coherencia lógica, sino reajustando los precios de los riesgos en condiciones de incertidumbre. Los inversores descuentan flujos de caja futuros, no contradicciones conceptuales. Ambos escenarios pueden coexistir si se entienden como expresiones de incertidumbre fundamental sobre la velocidad y el alcance de la adopción de la IA, no como predicciones binarias. La volatilidad actual puede reflejar menos un error lógico por parte de los participantes del mercado que la comprensión racional de que el abanico de posibles desarrollos se ha vuelto extremadamente amplio y de que casi todos los escenarios son desfavorables para los proveedores tradicionales de SaaS.
Por qué incluso las empresas SaaS de IA no están seguras
Una suposición común es que al menos las empresas de SaaS que integren con éxito la IA en sus productos prosperarán. Esta suposición merece un análisis crítico. SAP contradijo directamente la tesis de Karp, director ejecutivo de Palantir, al afirmar que los agentes de IA ampliarían enormemente los límites de rendimiento de las soluciones SaaS, pero no las reemplazarían. Sin embargo, la reacción del mercado a la propia estrategia de IA de SAP fue todo menos alentadora: el precio de las acciones siguió cayendo a pesar de las importantes inversiones en la integración de la IA.
El problema es más profundo. Cuando la IA se convierte en un commodity —es decir, cuando los principales modelos de lenguaje de OpenAI, Anthropic, Google y otros se vuelven cada vez más potentes e intercambiables—, la ventaja competitiva se desplaza de la propia tecnología de IA hacia la implementación, el control, la integración y el cumplimiento normativo. En este escenario, no son los proveedores de SaaS que integran la IA en sus productos los que se benefician, sino las plataformas de orquestación que gestionan los agentes de IA en diversos sistemas. Palantir se ha posicionado precisamente de esta manera y el mercado lo está recompensando en consecuencia.
Las empresas de SaaS que incorporan capacidades de IA se enfrentan a un reto de costes adicional. Cada acción impulsada por agentes genera costes de token, computación y API. En un modelo basado en puestos, un usuario intensivo que implementa cientos de agentes de IA puede convertir rápidamente una cuenta rentable en un negocio deficitario. Los márgenes brutos de la industria SaaS, tradicionalmente entre el 70 % y el 80 %, se encuentran bajo una presión considerable debido a los costes de inferencia de IA.
La muerte de la uniformidad: la bifurcación del panorama del software
Lo que está surgiendo no es una erosión uniforme, sino una división fundamental en el mercado del software. Por un lado, están surgiendo empresas nativas de IA, creadas desde cero para un mundo donde los agentes realizan la mayor parte del trabajo. Estas empresas están escalando a un ritmo sin precedentes, absorbiendo la mayor parte del capital riesgo y definiendo nuevas métricas de valoración. Por otro lado, los proveedores de SaaS consolidados se enfrentan a la transformación de un modelo de negocio que han construido y optimizado durante décadas.
Orlando Bravo, de Thoma Bravo, posiblemente el inversor de capital privado más importante del sector del software, ofreció una evaluación notablemente sobria en Davos: la IA revolucionará a algunas empresas de software —predijo menos de la mitad—, pero para muchas, especialmente aquellas cuyas competencias principales son técnicas, será disruptiva. Menos de la mitad, como suposición básica de un optimista. Esto debería hacernos reflexionar.
La industria está evolucionando claramente hacia una nueva arquitectura en la que la capa de agente reemplaza a la antigua capa de aplicación como la principal capa de creación de valor. Las empresas de SaaS que logran posicionarse como la plataforma de plataformas, como el sistema nervioso central donde se validan y registran todas las decisiones de los agentes, tienen posibilidades de sobrevivir. Proveedores de ERP como SAP podrían encontrarse en este rol si gestionan la transición con la suficiente rapidez. Por otro lado, las soluciones puntuales que atienden un único flujo de trabajo se enfrentan al mayor desafío.
El dilema de los indicadores clave de rendimiento: cuando las viejas métricas mienten
Durante más de dos décadas, la industria del SaaS ha desarrollado un sofisticado sistema de indicadores clave de rendimiento (KPI): Ingresos Anuales Recurrentes, Retención Neta en Dólares, Coste de Adquisición de Clientes, Valor de Vida del Cliente y la Regla del 40. Este sistema de KPI sirvió no solo para la gestión interna, sino también como lenguaje común entre fundadores, inversores y analistas. Con base en estas métricas, se calcularon las valoraciones, se estructuraron las rondas de financiación y se negociaron los precios de adquisición.
En un mundo transformado por la IA, estas métricas pierden relevancia. Cuando el valor del software ya no se mide por la cantidad de usuarios que acceden a él, sino por los resultados que obtiene, el ARR deja de ser un indicador fiable del valor de la empresa. Si los agentes de IA aumentan la retención de clientes, pero al mismo tiempo reducen la cantidad de licencias requeridas, la retención neta en dólares puede aumentar mientras que los ingresos absolutos disminuyen. Es necesario replantear toda la lógica de gestión y evaluación basada en métricas del sector.
Esta es una profunda disrupción para el mercado de capital riesgo. Durante más de una década, los inversores de capital riesgo han perfeccionado un repertorio de métodos de diligencia debida, modelos de valoración y estrategias de cartera basados en los principios del negocio SaaS. Cuando estos principios dejan de aplicarse, todo un ecosistema pierde su sistema de navegación. No solo muchas startups están en la senda del SaaS, y la mayoría de las métricas de éxito se orientan hacia él, sino que los objetivos de adquisición también suelen incluir empresas SaaS, que ahora se encuentran bajo presión.
Mirando hacia el futuro: un pronóstico incómodo
Es probable que la esperanza de que la situación actual revierta rápidamente se vea frustrada. Varios factores estructurales apuntan a un empeoramiento de la situación. En primer lugar, el rendimiento de los modelos de IA continúa acelerándose. El lanzamiento de Claude Cowork de Anthropic no fue un punto final, sino un paso intermedio. Cada nueva generación de modelos amplía la gama de tareas que se pueden realizar de forma autónoma y, por lo tanto, la gama de productos SaaS que podrían quedar obsoletos.
En segundo lugar, el efecto de retroalimentación en el mercado laboral apenas comienza a manifestarse. Si el 37 % de las empresas reemplaza a sus empleados con IA para finales de 2026, como se anunció, esto provocará una disminución medible en los ingresos por licencias SaaS, algo que aún no se ha considerado adecuadamente en ninguna previsión de ingresos del sector.
En tercer lugar, se avecina un muro de crédito privado. Veintitrés de las 32 empresas de desarrollo empresarial evaluadas tienen 12.700 millones de dólares en deuda sin garantía con vencimiento en 2026, un aumento del 73 % con respecto a 2025. Refinanciar esta deuda en un entorno de caída de las valoraciones del software y aumento de las primas de riesgo será extremadamente difícil para muchas empresas.
En cuarto lugar, las empresas están reduciendo activamente el número de proveedores de software que utilizan. Esta tendencia de consolidación se ve impulsada por alternativas basadas en IA y afecta especialmente a las empresas de SaaS especializadas que prestan servicios específicos.
La industria del software no va a desaparecer. El software sigue siendo la piedra angular de la economía digital. Pero el modelo de negocio que ha definido la industria durante más de dos décadas —suscripciones a la nube basadas en puestos— está experimentando un cambio irreversible. Las ganadoras serán aquellas empresas que se reinventen como plataformas de datos y orquestación, implementen modelos de precios basados en resultados y adopten la IA no como una característica, sino como una base. Todas las demás están entrando en una era de contracción estructural, donde es necesario reducir el exceso de capacidad, comprimir las valoraciones y transformar fundamentalmente los modelos de negocio. Los tiempos difíciles apenas comienzan.
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