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El gran debate: ¿La Agentic IA acabará con el SaaS?
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En el mundo de la tecnología, una de las preguntas más intrigantes en debate hoy es si los agentes de IA marcarán el fin del software tradicional como servicio (SaaS). Líderes como Satya Nadella han argumentado que el auge de la agentic AI—herramientas capaces de automatizar y coordinar tareas en diferentes sistemas—podría transformar por completo el modelo de SaaS. Otros creen que la IA simplemente mejorará el SaaS, evolucionándolo sin cambiar su propuesta de valor central.

Escuchando este debate, me puse a reflexionar sobre lo que las disrupciones tecnológicas del pasado pueden enseñarnos al respecto.

Una lección clave de la historia es que las revoluciones tecnológicas rara vez son absolutas. Las transiciones no suelen llevar a una sustitución total. En cambio, generan ecosistemas diversos, donde conviven modelos nuevos y tradicionales, cada uno encontrando su espacio.

Tomemos como ejemplo la computación cliente/servidor. Se pensaba que acabaría con los mainframes, pero hoy muchos de mis clientes aún los usan como una parte esencial de su infraestructura. De manera similar, la computación en la nube fue vista como el reemplazo definitivo de los sistemas on-premise, pero en realidad, los modelos híbridos se han convertido en la norma. Las empresas combinan la nube con infraestructura local para optimizar flexibilidad, control, cumplimiento, seguridad y costos.

Las revoluciones tecnológicas rara vez son absolutas. Crean ecosistemas que combinan modelos antiguos y nuevos.

Quizás mi ejemplo favorito, dado mi historial personal, sea la humilde PC. Durante años, se dijo que los dispositivos móviles, las tabletas y otros formatos marcarían la “muerte de la PC”. Y, sin embargo, aquí estoy, escribiendo este blog en una laptop. Las PC siguen siendo las herramientas más esenciales para tareas de productividad, coexistiendo con teléfonos móviles, tabletas y una infinidad de otros dispositivos conectados a Internet.

Hay muchos más ejemplos: lenguajes de programación que coexisten en lugar de reemplazarse, protocolos de red que se especializan en distintas capas y, por supuesto, la propia IA. Durante mucho tiempo se ha dicho que la IA reemplazaría a los humanos, pero en la práctica se ha convertido en una fuerza que los complementa. Conceptos como "humano en el bucle" y "humano sobre el bucle" ahora forman parte de las conversaciones empresariales.

Por supuesto, estos ejemplos no garantizan que los incumbentes estén a salvo. El futuro es, por naturaleza, incierto, y este debate toca algunas de las preguntas más fundamentales sobre la evolución de la tecnología, lo que los clientes valoran y la esencia de la estrategia en la industria tecnológica.

Aun así, estos casos nos muestran un patrón claro: las transiciones no llevan a la extinción, sino a la transformación, la adaptación y la coexistencia. ¿Seguirán los agentes de IA y el SaaS un camino similar?

Yo diría que depende.

Los agentes de IA son, sin duda, una fuerza disruptiva. Su capacidad para automatizar flujos de trabajo, conectar sistemas dispares y ofrecer resultados sin intervención del usuario representa un desafío directo para los proveedores de SaaS. Si la IA puede reemplazar la capa de "lógica empresarial" que brindan las aplicaciones SaaS, entonces el SaaS solo sobrevivirá si logra aportar un valor único e indispensable para los clientes.

Para mantenerse relevantes, los proveedores de SaaS deben innovar, enfocándose en lo que los agentes de IA por sí solos no pueden ofrecer: experiencia especializada en la industria, integraciones más profundas o capacidades personalizadas adaptadas a flujos de trabajo complejos. Esa es la esencia de una estrategia de software sólida.

La historia nos deja una lección clara: las transiciones amplían los ecosistemas en lugar de reemplazarlos por completo.

Para los proveedores de IA horizontal —los creadores de estas herramientas agentes—, el desafío es igual de grande. Los agentes de IA deben aprender a manejar los casos de uso específicos que las plataformas SaaS han perfeccionado durante años. Para lograrlo, necesitan generar confianza y transparencia con los clientes. Las empresas no adoptarán herramientas que no puedan controlar o verificar, y adaptar la IA a flujos de trabajo altamente especializados en diferentes industrias y organizaciones no es una tarea sencilla. A lo largo de la historia, ninguna solución universal ha logrado satisfacer las demandas de una economía global diversa.

Pero, ¿y si ambos lados logran evolucionar? Los proveedores de SaaS podrían integrar la IA profundamente en sus plataformas, creando soluciones híbridas que aprovechen la inteligencia de los agentes de IA sin perder las fortalezas especializadas del SaaS. De hecho, muchas hojas de ruta tecnológicas indican que esto es exactamente lo que intentarán hacer, aunque para ello tendrán que estar dispuestos a desafiar y reinventar sus propios modelos de negocio.

Por otro lado, los proveedores de agentic IA podrían enfocarse en mejorar su adaptabilidad y transparencia, desarrollando herramientas confiables y personalizables. Si logran hacerlo, podrían eliminar capas de software que no aportan un valor real para los clientes o que carecen de ventajas competitivas sólidas, como efectos de red, monopolios de datos o cumplimiento normativo.

Si todo esto sucede, no veremos un colapso, sino una convergencia: un panorama diverso donde la IA y el SaaS se complementan y compiten de diferentes maneras.

La historia nos deja una lección clara: las transiciones no eliminan ecosistemas, sino que los expanden. Pero eso no significa que el futuro esté garantizado. El potencial disruptivo de los agentes de IA impone una gran responsabilidad a los proveedores de SaaS para demostrar su relevancia en un mundo centrado en la IA. Del mismo modo, la adopción de sistemas agentes dependerá de su capacidad para gestionar la complejidad del mundo real sin comprometer la confianza o el control.

El próximo capítulo de esta historia dependerá de cómo las empresas, las industrias y los usuarios respondan a estos cambios. No se trata de elegir entre IA y SaaS, sino de encontrar formas innovadoras en las que puedan adaptarse y coexistir en un futuro que, como siempre, será más rico y complejo de lo que podemos predecir.

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