Cuando la IA empieza a devorar al software: qué cambia y qué deben hacer las empresas

El cambio de paradigma

Durante más de una década se repitió una idea que resumía la transformación digital: “el software se estaba comiendo el mundo”. La frase, popularizada por Marc Andreessen, servía para explicar por qué sectores enteros terminaban subordinados a aplicaciones, plataformas y servicios en la nube. Hoy esa metáfora podría estar girando hacia dentro: la inteligencia artificial —en especial los agentes generativos capaces de crear y mantener aplicaciones— amenaza con desplazar el valor que hasta ahora ofrecía el software empaquetado.

“El software se estaba comiendo el mundo.”

La propuesta no es solo incremental. Si modelos y agentes pueden generar sistemas a medida de forma rápida y barata, la lógica comercial y técnica del software empresarial cambia: el valor puede migrar de la propiedad del producto hacia la capacidad de integrarlo, gobernarlo y medir resultados.

Contexto e historia: por qué importa

El modelo dominante hasta ahora ofrecía dos caminos claros para una empresa: comprar una solución empaquetada —ERP, CRM, plataformas verticales— o encargar un desarrollo a medida. El primero prioriza velocidad y estándares; el segundo, ajuste y control. La aparición de herramientas de IA que generan código y productos digitales a partir de descripciones en lenguaje natural introduce una tercera vía que combina rapidez y personalización.

Las señales que ya existen incluyen fenómenos como el llamado “vibe coding” —herramientas que permiten a usuarios no programadores crear webs o apps describiendo lo que quieren— y plataformas europeas como Lovable que generan sitios completos en minutos. A la vez, proveedores de IA como Anthropic han anunciado iniciativas (por ejemplo, Claude Cowork) orientadas a que los agentes hagan más que asistir: construyan y mantengan sistemas.

En los mercados financieros ya hay reacciones: según un reportaje de Bloomberg, un conjunto de valores SaaS seguido por Morgan Stanley cayó un 15% en lo que va de 2026 tras retroceder un 11% en 2025, el peor inicio desde 2022. Esa caída refleja el temor de inversores y analistas ante una posible disrupción del modelo tradicional de software.

Señales prácticas y casos comparables

Hay tres tipos de evidencia práctica que animan el debate:

• Adopción de herramientas de “vibe coding” y generadores web que reducen las barreras técnicas para usuarios no desarrolladores.
• Lanzamientos comerciales de agentes orientados al desarrollo como propuestas de Anthropic (Claude Cowork) que plantean que la interfaz dominante podría ser un agente en lugar de una plataforma.
• Reacciones del mercado y ránkings sectoriales —caídas en valores SaaS— que muestran preocupación por una sustitución potencial de flujos de ingresos tradicionales.

No obstante, la sustitución total no es inmediata ni automática. Los sistemas corporativos viven anclados a bases de datos, identidades, auditorías y requisitos regulatorios que complican su reemplazo. La transición será diferencial por sector: en áreas con procesos estandarizados y menos regulación la adopción puede acelerarse; en sectores regulados (sanidad, finanzas, seguridad) las barreras serán mayores.

Análisis técnico y operativo para profesionales

Para arquitectos, CTOs y responsables de producto, el avance de la IA plantea preguntas concretas sobre integración, mantenimiento y responsabilidad. Estas son algunas consideraciones prácticas:

• Integración sistémica: un agente puede generar una aplicación, pero la integración con ERPs, legados y directorios de identidad requiere conectores, transformación y pruebas que siguen siendo trabajos complejos.
• Mantenimiento y soporte: ¿quién garantiza disponibilidad, actualizaciones y reversión ante fallos? La generación instantánea no elimina la necesidad de SRE, testing automatizado y runbooks.
• Gobernanza de datos y modelos: las aplicaciones generadas por IA pueden acceder a datos sensibles; es imprescindible políticas de control de acceso, enmascaramiento, logging y auditoría para cumplir normativa y trazabilidad.
• Control de calidad y verificación: la IA produce resultados rápidos, pero susceptibles a errores o “hallucinations”. Hay que incorporar pipelines de validación, pruebas de regresión y revisiones humanas en puntos críticos.
• Modelops y MLOps: desplegar agentes que generan software añade una capa operativa —gestión de versiones de modelos, evaluación de deriva, evaluación de seguridad— que exige nuevas funciones dentro del equipo de operaciones.

“El foco debe estar en el valor que recibe el cliente, no en la tecnología por la tecnología.” — Bret Taylor

Para productos críticos, la IA debería verse como una herramienta que acelera prototipos y pruebas de concepto, más que como un reemplazo inmediato del software de producción sin controles estrictos.

Riesgos, implicaciones y recomendaciones accionables

Los riesgos son variados y requieren políticas técnicas, legales y organizativas claras:

• Riesgo de dependencia y nuevo lock-in: usar agentes de un proveedor que generan todo el stack puede crear dependencia de APIs y modelos externos.
• Responsabilidad y cumplimiento: ¿quién responde si un sistema generado por IA incumple regulación o causa daño? Es necesario definir contratos y responsabilidades con proveedores y equipos internos.
• Seguridad y fugas de datos: los prompts y datos usados para entrenar o impulsar agentes deben gestionarse para evitar filtraciones o exposición de IP.
• Impacto laboral: automatizar tareas de desarrollo puede cambiar roles y requerir reskilling; es obligatorio planificar la transición de equipos y funciones.

Recomendaciones prácticas para empresas que evalúan adoptar IA para generar software:

• Priorizar pilotos controlados: empezar por casos de bajo riesgo y alto valor que permitan medir velocidad, coste y calidad.
• Diseñar una capa de integración estándar: crear APIs y adaptadores que actúen como frontera entre agentes generadores y sistemas corporativos.
• Implementar gobernanza de datos y modelos desde el principio: catalogación, clasificación de datos y políticas de retención y consentimiento.
• Establecer SLAs, responsabilidades contractuales y cláusulas de auditoría con proveedores de IA.
• Fortalecer observabilidad y testing: pipelines de CI/CD que incluyan pruebas generadas por IA pero validadas por humanos, y métricas claras de rendimiento y regresión.
• Invertir en formación: desarrollar competencias en MLOps, seguridad de modelos y verificación de outputs.

Conclusión

La IA no ha “comido” aún al software, pero sí está cambiando las reglas del juego. Por un lado, ofrece una alternativa potente: generar soluciones a medida con rapidez y menor coste inicial. Por otro, choca con la realidad operativa de las empresas: integraciones complejas, requisitos regulatorios, seguridad y la necesidad de soporte sostenible en el tiempo.

Las organizaciones que saldrán mejor paradas serán las que combinen la velocidad de la IA con sólidas prácticas de ingeniería, gobernanza de datos y contratos claros. Para los inversores y responsables tecnológicos, la pregunta deja de ser si la IA es disruptiva —esa respuesta es cada vez más afirmativa— y pasa a ser cómo gestionar la transición para convertir el potencial de la IA en valor repetible y seguro.

Source: www.xataka.com