Puntos clave
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La diferencia entre un agente de IA y un Copilot es que el primero está empezando a pasar de ayudar con las tareas a completarlas de forma autónoma
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Las métricas principales del SaaS tradicional son las licencias de usuario, pero la era de los agentes puede desplazar el foco hacia el volumen de tareas, el volumen de uso y los resultados empresariales
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El SaaS sencillo basado en herramientas es más vulnerable a la disrupción, mientras que el software que controla los datos empresariales, los permisos, los flujos de trabajo y los registros del sistema puede contar con barreras de entrada más sólidas
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El repunte reciente del sector del software muestra que el mercado está reevaluando la idea de que la IA destruirá inevitablemente el SaaS
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La pregunta clave no es si la IA sustituirá al software, sino si el software puede convertirse en la infraestructura de los agentes
Por qué los agentes de IA están convirtiendo de nuevo el SaaS en una temática negociable
Durante los dos últimos años, la IA y el SaaS se han presentado a menudo como opciones excluyentes, con la expectativa de que la IA sustituyera al software. Si los modelos de lenguaje de gran tamaño pueden generar informes, analizar datos, escribir código y gestionar directamente la atención al cliente, ¿siguen necesitando las empresas comprar grandes cantidades de software? Esta preocupación afectó duramente a las valoraciones del software, ya que el modelo SaaS tradicional depende de las licencias de usuario, las tasas de renovación y la ampliación de los presupuestos empresariales destinados al software.
Sin embargo, en 2026 el mercado empezó a adoptar una interpretación diferente. Tras el impacto en las valoraciones provocado por la idea de que la IA destruiría el SaaS, el sector del software se recuperó. Los resultados y los avances en productos de IA de empresas como Salesforce llevaron a los inversores a reconsiderar esta tesis: es posible que la IA no reduzca el uso del software. En su lugar, podría convertir el software en la infraestructura backend que impulsa a los agentes. Los humanos podrían dedicar menos tiempo a operar el software, mientras que las máquinas podrían realizar más llamadas a este.
Un Copilot añade principalmente un asistente inteligente a una interfaz de software existente. En cambio, un agente actúa más como un ejecutor digital capaz de planificar tareas, llamar a herramientas, leer datos y completar flujos de trabajo. Puede que no inicie sesión en un CRM todos los días, pero sí podría llamar continuamente a CRM, bases de datos, sistemas de correo electrónico, documentos y permisos. Por tanto, el software está pasando de ser una herramienta operada por personas a convertirse en una infraestructura operada por máquinas.
El mayor cambio en el SaaS no es que el software desaparezca, sino que cambia el «usuario»
El modelo de crecimiento tradicional del SaaS es sencillo: las empresas incorporan empleados, los empleados necesitan cuentas y el crecimiento del número de cuentas impulsa los ingresos por suscripción. Por eso, el número de licencias, los ingresos medios por usuario y la retención neta de ingresos han sido durante mucho tiempo métricas fundamentales del sector del software.
La era de los agentes podría alterar esta estructura de forma fundamental. Una empresa podría reducir algunas licencias destinadas a la operación manual y, al mismo tiempo, aumentar considerablemente su volumen de tareas automatizadas. Un agente de ventas puede organizar la información de los clientes y actualizar el CRM, un agente financiero puede leer facturas y llamar a un ERP, y un agente de atención al cliente puede consultar una base de conocimientos y procesar reembolsos. El valor del software está pasando de depender de cuántas personas lo utilizan a cuánto trabajo es capaz de realizar.
En consecuencia, los modelos de precios podrían ir más allá de la facturación basada únicamente en licencias y avanzar hacia una combinación de licencias y uso, precios por tarea o precios basados en resultados. Si los agentes generan más llamadas al software, un menor número de usuarios no implica necesariamente menos ingresos. Sin embargo, si un agente elude un producto de software y recombina directamente sus funcionalidades, los productos que antes monetizaban sus interfaces podrían verse sometidos a presión.
Por qué el SaaS sencillo es más vulnerable, mientras que el software de sistemas puede fortalecerse
Los productos más expuestos a la sustitución suelen ser herramientas sencillas con pocas barreras relacionadas con los datos y bajos costes de cambio. Una aplicación que genera resúmenes, organiza textos o produce informes básicos puede ser absorbida fácilmente por un agente de propósito general.
El software más valioso suele ser el que posee los datos acumulados y las reglas empresariales de una organización. Los sistemas CRM, ERP, de bases de datos, seguridad y gestión de identidades hacen más que proporcionar funcionalidades. También conservan los registros fácticos de cómo opera la empresa. Un agente puede sustituir las acciones humanas, pero no puede reemplazar fácilmente estos sistemas como fuente de verdad o centro de gestión de permisos.
El resultado podría ser contraintuitivo: en la era de los agentes de IA, la interfaz puede importar menos, mientras que el backend puede adquirir mayor importancia. Históricamente, las empresas de software competían por conseguir que los usuarios abrieran sus aplicaciones con mayor frecuencia. En adelante, la pregunta más importante podría ser a qué sistemas debe acceder un agente para completar una tarea empresarial.
La economía de los agentes obliga al SaaS a reescribir su modelo de precios
Cuando un agente ejecuta miles de tareas al día, el modelo tradicional de cobrar una cantidad fija por persona y mes deja de ser suficiente. Las empresas pueden necesitar miles de tareas automatizadas sin requerir un número comparable de licencias para usuarios humanos.
Los precios del software podrían evolucionar por tres vías: combinar precios basados en licencias y uso, cobrar por tarea o resultado empresarial, y posicionar el software como plataforma de gobernanza, permisos y datos para los agentes empresariales. Para las empresas de software, esto crea tanto riesgos como oportunidades.
Los inversores también deben replantearse sus métricas. Además de los ingresos y las ganancias, deberían hacer un seguimiento del uso de los agentes, el volumen de tareas automatizadas, la contribución de los ingresos procedentes de productos de IA y la capacidad de los ingresos adicionales para cubrir los costes de inferencia de la IA.
El verdadero punto de entrada de los agentes de IA podría no ser la ventana de chat, sino los datos y los permisos empresariales
Para que un agente ejecute tareas en nombre de una empresa, debe comprender qué sucede dentro de la organización y qué está autorizado a hacer. Por eso, los permisos relacionados con los datos y la identidad son una infraestructura fundamental. Los modelos pueden gestionar la comprensión del lenguaje natural, pero las listas de clientes, los contratos, los registros financieros, el inventario y la información de los empleados todavía deben proceder de los sistemas empresariales.
Esto supone una barrera de entrada significativa para el SaaS tradicional. Un nuevo modelo puede desarrollar capacidades potentes de propósito general en cuestión de meses, pero reproducir las relaciones de datos, las reglas de aprobación y las estructuras de permisos acumuladas por una empresa durante años resulta mucho más difícil. Las empresas capaces de proporcionar a los agentes acceso seguro a estos recursos estarán mejor posicionadas para convertirse en la capa de infraestructura a largo plazo de la IA empresarial.
Por tanto, la competencia en el software empresarial podría pasar de centrarse en quién ofrece la mejor interfaz a centrarse en quién proporciona la conectividad de datos y los controles de permisos más fiables. Esto elevaría la importancia de tecnologías que operan entre bastidores, como las bases de datos, la gestión de identidades, la ciberseguridad y la gestión de API.
La segunda curva de crecimiento del SaaS debe demostrar una cosa: los ingresos generados por la IA superan los costes de la IA
Los productos de IA no generan ingresos sin costes. Cada inferencia de un modelo consume recursos informáticos y las tareas complejas de los agentes pueden llamar repetidamente a varios modelos y sistemas empresariales. Si una empresa de software se limita a añadir funciones de IA sin aumentar el gasto de los clientes ni ampliar el uso, la IA podría comprimir los márgenes de beneficio existentes en lugar de ampliarlos.
Al evaluar si la IA está creando una segunda curva de crecimiento, los inversores deberían mirar más allá del número de funciones de IA lanzadas. Deberían analizar si aumentan los ingresos por cliente, si los clientes amplían su uso y si los márgenes brutos de la IA mejoran a medida que disminuyen los costes de los modelos y surgen economías de escala.
Esto marca una transición crucial para el sector del software, que pasa de contar una historia sobre la IA a demostrar su impacto financiero. Los agentes solo se convertirán en un auténtico modelo de negocio nuevo para las empresas de software cuando proporcionen un mayor valor a los clientes y una economía unitaria sostenible.
Aspectos clave que conviene vigilar
| Tipo de software |
Impacto de los agentes de IA |
Métricas clave que conviene vigilar |
| SaaS sencillo basado en herramientas |
Los modelos y agentes de propósito general pueden absorberlo fácilmente |
Diferenciación funcional, costes de cambio, retención de usuarios |
| Software de sistemas |
Puede convertirse en la infraestructura de datos y permisos de los agentes |
Barrera de entrada basada en los datos, cobertura de los flujos de trabajo, volumen de llamadas a API |
| SaaS de plataforma |
Puede convertirse en la plataforma de gobernanza y ejecución de los agentes empresariales |
Ingresos de IA, uso de los agentes, escala del ecosistema |
| Software vertical por sector |
Depende del conocimiento del sector y de las barreras de los procesos empresariales |
Datos del sector, capacidades de cumplimiento normativo, tasa de automatización |
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre un agente de IA y un Copilot?
Un Copilot ayuda principalmente a los usuarios dentro del software existente, mientras que un agente se centra en la planificación autónoma, las llamadas a herramientas y la ejecución de tareas de varios pasos.
¿Los agentes de IA harán desaparecer el SaaS?
Es más probable que el SaaS se divida en categorías diferenciadas. El software con funcionalidades sencillas es más fácil de absorber, mientras que el software de sistemas que controla los datos, los permisos y los flujos de trabajo críticos podría experimentar un uso impulsado aún más por las máquinas.
¿Por qué podría el SaaS pasar de precios basados en licencias a precios basados en el uso?
Porque un agente no se corresponde necesariamente con una cuenta humana. Por eso, el volumen de tareas, el volumen de llamadas y los resultados empresariales son unidades de facturación más naturales.
¿En qué deberían centrarse principalmente los inversores al evaluar las acciones de empresas de software de IA?
Deberían centrarse en la contribución real de los productos de IA a los ingresos, la expansión entre los clientes, el uso de los agentes, las barreras de entrada basadas en los datos y los flujos de trabajo, y la capacidad de cubrir los costes de inferencia con ingresos incrementales.
¿Cuál es el mayor riesgo para el sector que plantean los agentes de IA?
Si los proveedores de modelos o las nuevas plataformas de agentes capturan el valor, el software tradicional podría pasar de ser el principal punto de entrada a convertirse en un proveedor backend, lo que debilitaría su poder de negociación.
