El dilema del pan: ¿por qué el coding con Vibe no puede acabar con la industria de software SaaS?

AI para escribir código asusta a las acciones de software, pero el código barato no equivale a un servicio completo barato. Las investigaciones muestran que la cantidad de fallas importantes del código generado por IA es de aproximadamente 1,7 veces la que escriben los humanos; Gartner observa que los aumentos de las renovaciones de SaaS en las empresas siguen ubicándose, en general, entre el 10% y el 20%.
（前情提要：開年最慘！美國軟體股崩了，因為 Claude Code 太火了）
（背景補充：當 SaaS 護城河被 AI 填平，軟體公司剩下的三條活路）

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• Cinco mil años, la humanidad siempre elige comprar
• La IA vuelve el código más barato, pero no vuelve barata la cadena de suministro
• Los productos superficiales mueren; la cadena de suministro no

Una máquina de hacer pan puede producir un pan en tres horas; el costo de los materiales es de menos de tres dólares y la máquina en sí no cuesta más de cien dólares. En teoría, permitiría que todo el mundo horneara en casa, pero en la práctica, los estadounidenses siguen comprando diariamente alrededor de 10 millones de panes precocidos. Esta contradicción, el escritor tecnológico Joan Westenberg la llama “la paradoja del pan”, y justo sirve para comprobar el pánico desatado en enero de este año, que hizo que las acciones de software evaporaran en un solo día alrededor de 300 mil millones de dólares.

En ese momento, la popularidad de Claude Cowork y Claude Code hizo que el mercado gritara “SaaSpocalypse” (el fin de SaaS). Pero si la receta barata y las máquinas baratas tampoco han quebrado la industria de la panificación en cinco mil años, el código barato probablemente tampoco lo hará.

Cinco mil años, la humanidad siempre elige comprar

Ya en el año 3000 a. C., los egipcios antiguos ya operaban panaderías comerciales a lo largo del Nilo. Los romanos convirtieron este negocio en industria; cuando Plinio escribió “Historia natural”, en Roma ya existían gremios profesionales de panaderos, máquinas de amasar impulsadas por fuerza animal y una red logística capaz de entregar pan a cientos de miles de residentes urbanos, de los cuales casi ninguno había horneado pan por su cuenta.

Los gremios de panaderos en la Londres medieval recibieron una carta real en el siglo XII; incluso, los maestros que vendían pan con poco peso eran atados a trineos para arrastrarlos y exhibirlos. En la imaginación humana, el bucólico ideal de “que cada hogar hornee su propio pan” en realidad solo existía cuando no se podía conseguir pan.

En 1928, Otto Rohwedder inventó la rebanadora para uso comercial; en 1961, el proceso Chorleywood redujo el tiempo de horneado de varias horas a unos minutos. Hoy, los estadounidenses consumen cada año aproximadamente 21 millones de toneladas de productos horneados y compran diariamente alrededor de 10 millones de panes precocidos. Incluso si la harina es casi gratis, si la panificadora cuesta menos de 100 dólares y si las recetas llevan circulando cinco mil años.

El escritor tecnológico Joan Westenberg señala en un ensayo que la respuesta está en el juicio económico de “make-or-buy” (hacer o comprar). En pocas palabras: una persona racional solo se pone a hacerlo ella misma si el costo realmente es más bajo; pero la mayoría subestima los costos ocultos de “hacerlo uno mismo”: reunir materiales, accionar interruptores, esperar la fermentación y la limpieza posterior. Cada paso por separado parece pequeño; repetido durante toda la vida, sale caro.

Orwell se quejó de que el pan industrial en Inglaterra era “pálido, esponjoso, insípido”, pero la gente igual lo compra, porque el costo psicológico de comprar pan es menor que el de hornearlo uno mismo.

La IA vuelve el código más barato, pero no vuelve barata la cadena de suministro

La argumentación de “SaaS está muerto” suena tentadora: con un buen modelo de IA y un prompt decente, en una tarde se puede generar un sistema completo de CRM o un tablero de analíticas a medida. El código casi no cuesta y los servidores son baratos; entonces, ¿por qué pagar una suscripción mensual?

Pero cuando una empresa paga por Notion, Jira o Basecamp, nunca compra el código en sí: compra el conocimiento institucional que miles de ingenieros, especialistas de cumplimiento y auditores de ciberseguridad han pulido durante años; compra el ecosistema de integraciones, las certificaciones regulatorias y el sistema de soporte.

Al “escribir” una empresa con IA, en realidad se compra una panificadora: los ingredientes son baratos, y la máquina hace gran parte del trabajo, pero uno se convierte en el panadero, quien debe encargarse del mantenimiento, de los casos de borde y de las brechas de ciberseguridad que con facilidad trae el código generado por IA. La investigación muestra que la cantidad de fallas importantes del código generado por IA es de aproximadamente 1,7 veces la del código escrito por humanos. A los seis meses, la persona que escribió el sistema se cambia a otro departamento; ya nadie entiende cómo funciona. Y cuando ocurre un incidente a las dos de la madrugada, nadie puede atender el teléfono.

Gartner observa que, recientemente, las subidas en los precios de las renovaciones de SaaS en empresas suelen situarse en el 10% al 20%; es más alto que la velocidad a la que crecen los presupuestos de la mayoría de los CIO. Esto suena a que los proveedores están aprovechándose del caos para subir precios, pero el comprador parece no tener intención de huir. El reporte de Avenir en enero de 2026 muestra que el 63% de los compradores empresariales espera que los proveedores de software existentes se “beneficien” de la IA generativa, mientras que solo el 8% cree que “saldrán perjudicados”.

La dirección en la que apuesta el mercado es clara: los clientes quieren que el servicio existente evolucione con la IA, no que se elimine y se rehaga desde cero. Incluso Klarna, que con frecuencia se usa como ejemplo de “construir para superar a SaaS”, no reemplaza Salesforce con un sistema generado por IA desde cero; lo que hace es cambiar a otra combinación de SaaS, además de una parte construida internamente. Y sus equipos aún dependen de Slack dentro de Salesforce.

Los productos superficiales mueren; la cadena de suministro no

Lo que de verdad hay que temer son los productos que venden por suscripción funciones que cualquiera puede copiar con IA mediante una sola instrucción: herramientas que convierten PDF en tablas, generan automáticamente actas de reuniones o envían correos de seguimiento. Este tipo de herramienta de una sola función existía porque era delgada.

Pero un SaaS con integración profunda, datos propios, certificaciones regulatorias y años de lógica de negocio y ecosistema de socios corresponde en la industria del pan a todo el complejo industrial de horneado: los “aficionados” también pueden hornear un pan, pero nunca han amenazado la panificación comercial, porque lo que vende el panadero no es harina ni receta, sino la garantía de que todo será estable, consistente y que “si algo sale mal, alguien se hará cargo”.

Lo que va a cambiar es el modelo de precios: a medida que los agentes de IA se conviertan en una nueva clase de usuarios de software, el esquema de cobro por usuario irá cediendo terreno frente al cobro por uso y por resultados. Esos productos delgados y de una sola función morirán, y deberían morir: nunca fueron un negocio; en la era en la que el desarrollo de software es tan caro que incluso las funciones triviales podían cobrar una mensualidad, solo fueron empaquetadas como “funciones” de una empresa.

La lógica central real de SaaS es: pagar por alquilar una solución, en lugar de cargar uno mismo con todo el problema. Esa lógica, desde el Imperio romano hasta hoy, nunca ha dependido de barreras técnicas, sino de la naturaleza humana: mientras el precio sea razonable y la confianza permanezca, la gente siempre preferirá pagar para que otros se encarguen de los problemas.