La era post-SaaS: ¿El fin del software de alquiler? Cómo la IA generativa reduce radicalmente los costes de TI: del "como servicio" al "como propiedad"

De inquilino a propietario: por qué pronto volveremos a ser propietarios de nuestro software

El fin de la economía de suscripción: por qué la IA generativa está destruyendo los cimientos del "software como servicio".

Durante más de dos décadas, una regla no escrita prevaleció en la economía digital: el software no se compra, sino que se alquila. El modelo de "Software como Servicio" (SaaS) prometía a las empresas flexibilidad y a proveedores como Salesforce, HubSpot y Adobe márgenes fantásticos mediante cuotas de suscripción ilimitadas. Pero en 2024, las correcciones masivas de precios en las antiguas empresas favoritas del mercado bursátil muestran que esta época dorada está empezando a resquebrajarse. No se trata solo de una caída cíclica del mercado, sino del presagio de un cambio estructural fundamental.

La razón de esta revolución es el rápido auge de la inteligencia artificial generativa. Mientras que el SaaS está diseñado para ofrecer soluciones estandarizadas a millones de usuarios, la IA ahora permite justo lo contrario: la creación personalizada de software "a la carta". ¿Por qué las empresas deberían seguir pagando costosas cuotas mensuales por paquetes de funciones desmesurados cuando pueden generar sus propias herramientas ágiles en segundos utilizando LLM (Large Language Models)?

Nos encontramos en el inicio de la "era post-SaaS". En esta nueva fase, el software está pasando de ser un servicio a un activo propietario. El enfoque se está desplazando de las plataformas centralizadas al desarrollo interno descentralizado e impulsado por IA. Esto promete no solo una reducción drástica de los costes de TI y una mayor independencia de los monopolios tecnológicos, sino que también obliga a todo el mercado de capitales a reevaluar el significado de la creación de valor digital.

El siguiente análisis, en 17 puntos, destaca cómo esta ruptura del paradigma del software cambiará los mercados, por qué la “Propiedad Digital” está experimentando un renacimiento y qué estrategias deben desarrollar ahora las empresas para sobrevivir en un mundo donde el software ya no se suscribe sino que se genera.

La ruptura del paradigma del software

Durante las últimas dos décadas, el software como servicio (SaaS) ha dominado el mundo de los negocios digitales como casi ningún otro modelo. Prometía ingresos predecibles para los proveedores, una integración ágil para los usuarios y una democratización de las funciones avanzadas de software. Sin embargo, desde 2024, ha habido crecientes indicios de que este modelo está alcanzando sus límites económicos y estructurales. Rendimientos bursátiles como los de HubSpot (-45 % en lo que va del año), Monday.com (-33 % en lo que va del año) y Salesforce (-20 % en lo que va del año) sirven como indicadores de un proceso de cambio más profundo, no meras correcciones cíclicas del mercado.

Las razones son diversas. El modelo SaaS prospera gracias a las comisiones recurrentes, los altos márgenes brutos y las economías de escala gracias a una infraestructura centralizada. Sin embargo, estos elementos fundamentales se ven cada vez más presionados debido a los avances en inteligencia artificial generativa, desarrollo automatizado y capacidades de computación local. Las empresas empiezan a preguntarse si deberían seguir pagando alquiler por software que se puede generar o personalizar mediante herramientas de IA.

La receta económica del éxito del SaaS y su talón de Aquiles

El SaaS surgió como una respuesta evolutiva a la ineficiencia del software con licencia tradicional. En lugar de altos costos iniciales y costos de mantenimiento complejos, se estableció un modelo de suscripción que ofrecía actualizaciones periódicas, acceso a la nube y escalabilidad intuitiva. Este modelo impulsó una capitalización de mercado masiva: Salesforce, Adobe, Atlassian y ServiceNow alcanzaron márgenes que antes solo se podían explicar por los efectos de red de la plataforma.

Sin embargo, la ventaja económica —el "volante de inercia de la suscripción"— también conlleva riesgos. Los proveedores dependen de la constante incorporación de nuevas funciones para justificar los aumentos de precios y asegurar la fidelidad de los clientes. Al mismo tiempo, la presión sobre los precios está aumentando: casi todas las empresas de SaaS líderes en el mercado han duplicado su CAC (Costo de Adquisición de Clientes) en los últimos cinco años, mientras que las tasas de retención neta están disminuyendo. Esto significa que el modelo está maduro, pero es cada vez más costoso y está saturado.

La generación de software impulsada por IA podría exponer esta debilidad estructural, de forma muy similar a cómo el SaaS alguna vez reemplazó al modelo clásico de licencias.

El auge de la “economía de producción generativa”

Desde aproximadamente 2023, ha surgido una nueva lógica de software: la generación bajo demanda con IA, en lugar de la implementación centralizada. Modelos básicos como GPT-4, Claude y sistemas de código abierto como Mistral o Llama 3.2 permiten la generación autónoma de código, la estructuración de datos, el diseño de interfaces de usuario y la integración en infraestructuras empresariales con mínima intervención humana.

Por ejemplo, una empresa mediana ahora puede usar IA generativa para especificar, generar e implementar un sistema CRM interno en pocas horas, totalmente integrado con los sistemas ERP y de comunicación, sin necesidad de una suscripción SaaS externa. Esta transformación tiene profundas implicaciones económicas.

La creación de valor está cambiando de las tarifas de licencias y servicios a una generación única y específica. El software se está convirtiendo de nuevo en un activo de capital: algo que pertenece a la empresa en lugar de alquilarse. El núcleo económico de este cambio de paradigma reside en la reducción de los costes de transacción, la eliminación de la fijación de precios centralizada y la drástica individualización de las herramientas digitales.

La ventaja de costo estructural del software personalizado

El modelo SaaS tradicional se basa en el usuario promedio: ofrece conjuntos de funciones uniformes para un amplio grupo objetivo. Esto inevitablemente genera complejidad, gastos generales y sobrecarga funcional. Las empresas suelen pagar por módulos que nunca usan, mientras que las personalizaciones esenciales solo son posibles mediante costosas integraciones o niveles empresariales.

La generación de software basada en IA resuelve precisamente este problema. Los sistemas analizan casos de uso específicos, procesos de negocio y estructuras de datos, y luego generan herramientas personalizadas sin funciones innecesarias. Esto da como resultado sistemas digitalmente ligeros con mayor rendimiento, menos dependencias y una mejor gobernanza.

Desde una perspectiva económica, esta es la clave: si las empresas solo pagan una vez por aplicación, el Valor de Vida del Cliente (CLV) de los proveedores tradicionales de SaaS se reduce drásticamente. Al mismo tiempo, surgen nuevos modelos de margen —por ejemplo, para mantenimiento, formación y provisión de computación local— que, sin embargo, siguen estructuras de beneficios completamente diferentes.

De “pila de software” a “flujo de software”

La arquitectura de TI tradicional sigue un modelo en capas: Infraestructura, Plataforma, Aplicación. Cada capa cuesta dinero y requiere gestión. SaaS se posicionó en la capa de aplicación, simplificando la complejidad y garantizando un flujo de caja estable mediante estructuras de suscripción.

En el mundo post-SaaS, estas capas se fusionan. La IA generativa no solo genera código, sino que también orquesta dinámicamente la infraestructura (p. ej., AWS, Azure, servidores locales). Las aplicaciones ya no se instalan, sino que se sintetizan según sea necesario. La idea de que una empresa mantenga contratos de software fijos parece anacrónica en este escenario.

El "flujo de software" se refiere a herramientas fluidas, generadas situacionalmente, que surgen de datos y modelos. Son de corta duración, pero están optimizadas con precisión para un propósito específico. Esta transitoriedad contradice la mentalidad tradicional de los departamentos de TI, pero reduce el coste total de propiedad (TCO) a largo plazo.

Impacto en las estrategias corporativas y los mecanismos del mercado

Cuando el software vuelve a ser un producto propietario, el equilibrio de poder entre proveedores y usuarios cambia. Las empresas recuperan el control sobre su diseño, pero al mismo tiempo pierden el acceso a la innovación conjunta que el SaaS posibilitaba a través de su base de datos colectiva.

Para los proveedores de SaaS, esto significa que necesitan reposicionarse, pasando de orquestadores de productos a orquestadores de plataformas. En el futuro, ya no venderán software, sino la capacidad de configurar, mantener y proteger generadores de software basados ​​en IA. Por lo tanto, la competencia está cambiando de la complejidad de las características a la experiencia en modelos y la soberanía de los datos.

En el mercado, este desarrollo está provocando la desintegración de los monopolios tecnológicos establecidos. Muchos modelos pequeños de IA o sistemas especializados de código abierto están asumiendo funciones que antes estaban centralizadas. Esto reduce las barreras de entrada, pero también crea ecosistemas más fragmentados. Los efectos de red siguen siendo relevantes, pero más en el ámbito de los datos y los modelos que en el de las aplicaciones concretas.

Xpert.Digital tiene un conocimiento profundo de diversas industrias. Esto nos permite desarrollar estrategias a medida que se adaptan precisamente a los requisitos y desafíos de su segmento de mercado específico. Al analizar continuamente las tendencias del mercado y seguir los desarrollos de la industria, podemos actuar con previsión y ofrecer soluciones innovadoras. Mediante la combinación de experiencia y conocimiento generamos valor añadido y damos a nuestros clientes una ventaja competitiva decisiva.

Más sobre esto aquí:

• Utilice la experiencia quíntuple de Xpert.Digital en un solo paquete, desde sólo 500 € al mes

La IA como factor de producción en la economía del software

Revolución post-SaaS: Cómo los generadores de IA redefinirán la propiedad del software y los modelos de negocio para 2035

Los economistas hablan cada vez más de "capital de automatización del conocimiento", una nueva forma de capital que reproduce sistemáticamente el conocimiento. La IA se está convirtiendo en un factor de producción que no reemplaza la mano de obra, sino que aumenta exponencialmente la capacidad intelectual. En este sentido, la generación de software es una forma de automatizar el conocimiento en sí.

Esto significa que las empresas ya no invierten principalmente en personal de TI, sino en experiencia en IA y redes de datos. En el futuro, el valor de una empresa se medirá más por su capacidad para traducir procesos internos a software utilizando inteligencia artificial. Como resultado, el conjunto de TI tradicional está perdiendo su papel central, y la frontera entre el desarrollo de software y la estrategia empresarial se está difuminando.

El papel del movimiento de código abierto

El código abierto es la base arquitectónica invisible de esta nueva fase. Modelos como Llama, Mistral y Falcon permiten el control local sobre los procesos de generación de código, reduciendo drásticamente las barreras de entrada. La innovación comunitaria está reemplazando cada vez más los frameworks propietarios integrados en las dependencias de SaaS.

Desde una perspectiva económica, esto crea una paradoja: el código abierto permite la creación masiva de valor sin generar ingresos directamente. Al mismo tiempo, los sistemas de libre adquisición obligan a los proveedores consolidados a centrarse en la calidad del servicio, la arquitectura de seguridad y la integración, aspectos que antes eran secundarios, pero que ahora constituyen diferenciadores clave.

Esto también desplaza el enfoque de la competencia: se aleja de la diversidad funcional y se acerca a una economía basada en la confianza. El software generado por IA solo será apto para su adopción masiva si los usuarios pueden comprender, verificar y controlar su comportamiento reproductivo.

Economía de la infraestructura y la energía en la era de la IA

Un aspecto a menudo subestimado: los costos de infraestructura de este nuevo orden mundial. Si bien los proveedores de SaaS se han beneficiado de los centros de datos centralizados, la generación de IA está impulsando una nueva dinámica energética.

El entrenamiento de modelos grandes sigue siendo intensivo en recursos, pero la inferencia (la aplicación de estos modelos) es cada vez más eficiente. La potencia de computación local (computación en el borde) y los modelos personalizados reducen los requisitos de ancho de banda, aumentan la privacidad de los datos y reducen los costos.

Esto podría conducir a la formación de nuevas cadenas de valor regionales: centros de datos locales optimizados para empresas medianas, compiladores de IA especializados, sistemas de pruebas automatizadas y alianzas energéticas. En términos económicos, esto crearía un sector de producción de IA descentralizado, comparable a la revolución industrial de la década de 1880, cuando la generación de electricidad se localizó y se democratizó.

Mercados laborales y cambios en las habilidades

El cambio del SaaS a la producción de software generativo también tiene enormes consecuencias en las políticas del mercado laboral.

– Los roles tradicionales de administración de TI están perdiendo importancia a medida que la infraestructura escala automáticamente.
– Los desarrolladores de software están pasando de ser programadores a diseñadores de procesos y gerentes de calidad para sistemas generativos.
– Los analistas de negocio están cobrando importancia, ya que su experiencia en la materia puede traducirse directamente en indicaciones generativas.

Esto crea un mercado laboral híbrido entre el ámbito técnico y el pensamiento estratégico. Los sistemas educativos centrados en la formación en programación lineal tendrán que adaptarse: desde la sintaxis hacia la comprensión de sistemas, la ética, la monitorización y la arquitectura ágil.

Los mercados de capitales y la lógica de valoración

Los mercados de capitales ya están empezando a incorporar este cambio en los precios. Las empresas de SaaS están perdiendo múltiplos de valoración porque los inversores esperan que la transición a herramientas generadas por IA debilite la estabilidad de los márgenes.

Si bien las empresas SaaS tradicionales lograron un multiplicador EV/ventas de 8 a 12, este ha caído por debajo de 6 para muchos proveedores desde 2024. Al mismo tiempo, estamos viendo valoraciones crecientes para las empresas emergentes de infraestructura de IA que se especializan en orquestación, monitoreo de modelos o generación de código.

Esto indica que el capital ya no sólo busca ingresos recurrentes, sino más bien el control de la lógica de producción del futuro.

Propiedad digital: el regreso de los derechos de propiedad

Un elemento narrativo convincente es el regreso del concepto de propiedad digital. En el sistema SaaS, las empresas pagaban por el uso, no por la propiedad. La IA generativa cambia esto: cuando una empresa crea su propia herramienta, es dueña del código, la estructura de datos y la lógica funcional.

Esto abre nuevas posibilidades para los activos de software comercializables, la gestión interna de la propiedad intelectual y la monetización de componentes de código individuales. El software se está convirtiendo de nuevo en un commodity: individualizado, único e intercambiable.

Los economistas podrían hablar de una "reprivatización del capital digital". En lugar de monopolios de plataformas, están surgiendo miles de microecosistemas de herramientas especializadas. Esta tendencia contradice las estrategias de plataforma anteriores y podría conducir a un desmantelamiento del poder tecnológico central a largo plazo.

Asuntos regulatorios, seguridad y cambio institucional

Cuanto más personalizado y descentralizado se vuelve el software, más compleja se vuelve su gobernanza. Es necesario replantear la protección de datos, el control de calidad, la responsabilidad y la legislación sobre licencias. Cuando la IA genera software, surge la pregunta: ¿Quién es responsable de los errores funcionales?

Las instituciones reguladoras, desde la UE hasta el Departamento de Comercio de EE. UU., están empezando a desarrollar nuevas categorías: «Responsabilidad del software generado por IA», «Ley de Transparencia Modelo» y «Marcos de Código Auditables». Estas normas podrían, en última instancia, determinar el acceso al mercado.

Europa tiene aquí una ventaja potencial: su énfasis en la protección de datos, la trazabilidad y la equidad podría formar la base para estándares de producción de IA confiables y exportables.

El escenario estratégico futuro hasta 2035

Un escenario plausible para 2035:

1. Las empresas tienen generadores de IA internos que sintetizan aplicaciones de software según demanda.
2. Las funcionalidades genéricas de SaaS (CRM, HRM, colaboración) se licencian como modelos, no como plataformas.
3. El mantenimiento, la seguridad y la optimización energética se están convirtiendo en nuevas industrias de servicios.
4. El software se desarrolla sobre la base de proyectos, de forma temporal e iterativa.
5. La soberanía de los datos y la experiencia en modelos están reemplazando la lealtad a la marca como factor clave de éxito.

Esto no significa el fin del SaaS, sino su transformación: de “como servicio” a “como propietario”.

Consecuencias macroeconómicas a largo plazo

Cuando el mercado de software pasa de modelos de suscripción a modelos de propiedad, esto también afecta a los indicadores macroeconómicos.

• La inversión corporativa en activos intangibles está aumentando, mientras que los gastos operativos están disminuyendo.
• Las estadísticas nacionales de innovación deberían incluir el software generado por IA como un activo de capital.
• La economía digital está trasladando la creación de valor desde plataformas centradas en Estados Unidos a una producción regional y distribuida.

Esta dinámica es similar al paso de una economía manufacturera a una economía del conocimiento, sólo que esta vez dentro del ámbito intangible.

Dimensión social: Autonomía en lugar de dependencia

A largo plazo, se trata de algo más que solo eficiencia. La era post-SaaS simboliza la recuperación de la autodeterminación digital. Cuando organizaciones, municipios o individuos puedan volver a crear y poseer software por sí mismos, surgirá una nueva forma de soberanía tecnológica.

Esta también es una cuestión política: ¿Quién define las herramientas digitales, quién controla las actualizaciones, el acceso a los datos y las integraciones? El software generado por IA nos lleva de nuevo a un control descentralizado y democratizado de la tecnología, siempre y cuando no vuelva a ser monopolizado por modelos propietarios.

Del alquiler a la construcción propia

El SaaS no desaparecerá, pero está perdiendo su estatus de intocable. La combinación de presiones de costes, automatización de la IA y un creciente deseo de flexibilidad está poniendo a prueba los cimientos del capitalismo en la nube actual.

En diez años, el software podría convertirse en lo que alguna vez fue: una herramienta personalizada, sólo que esta vez generada, no codificada a mano.

Las empresas que adoptan esta lógica desde el principio no solo pueden reducir costes, sino también obtener independencia estratégica. Para inversores, reguladores y tecnólogos, esto marca el inicio de una nueva fase en la economía digital: una era en la que el software ya no se alquila, sino que se produce de forma situacional, inteligente y autónoma.

Ki-Gamechanger: las soluciones fabricadas en colas de plataforma de IA más flexibles que reducen los costos, mejoran sus decisiones y aumentan la eficiencia

Plataforma de IA independiente: integra todas las fuentes de datos de la compañía relevantes

• Integración rápida de IA: soluciones de IA hechas a medida para empresas en horas o días en lugar de meses
• Infraestructura flexible: basada en la nube o alojamiento en su propio centro de datos (Alemania, Europa, libre elección de ubicación)

• Seguridad de datos más alta: el uso en la firma de abogados es la evidencia segura
• Usar en una amplia variedad de fuentes de datos de la empresa
• Elección de sus propios modelos de IA (DE, UE, EE. UU., CN)

Más sobre esto aquí:

• Plataformas de IA independientes vs. hiperescaladores: ¿Cuál solución es la adecuada para usted?

☑️ Nuestro idioma comercial es inglés o alemán.

☑️ NUEVO: ¡Correspondencia en tu idioma nacional!

 

Estaré encantado de servirle a usted y a mi equipo como asesor personal.

Puedes ponerte en contacto conmigo rellenando el formulario de contacto o simplemente llámame al +49 89 89 674 804 (Múnich) . Mi dirección de correo electrónico es: wolfenstein ∂ xpert.digital

Estoy deseando que llegue nuestro proyecto conjunto.

 

 

☑️ Apoyo a las PYMES en estrategia, consultoría, planificación e implementación.

☑️ Creación o realineamiento de la estrategia digital y digitalización

☑️ Ampliación y optimización de procesos de ventas internacionales

☑️ Plataformas comerciales B2B globales y digitales

☑️ Pionero en desarrollo empresarial / marketing / relaciones públicas / ferias comerciales