«El software ha muerto» es una exageración (y cómo el mercado lo ha leído todo al revés)
Este año el mercado ha decidido que el software se muere.
Los titulares hablan de una especie de apocalipsis del SaaS: decenas de compañías de software cotizadas han visto evaporarse una parte enorme de su capitalización —billones de dólares, sumadas todas— bajo una tesis tan sencilla como contundente. Si un agente de IA puede hacer el trabajo que antes hacía tu producto, ¿por qué iba a seguir pagando nadie por tu producto? El argumento es limpio, cabe en un tuit y ha movido muchísimo dinero.
Y, como casi todas las tesis limpias que mueven mucho dinero, es leer del revés lo que de verdad está pasando.
No escribo esto desde la silla del inversor, sino desde la del que construye. Llevo suficientes años llevando software a producción como para haber asistido al entierro de esta industria unas cuantas veces, y siempre con el mismo guion: una tecnología nueva vuelve evidente una pieza del valor, el mercado confunde esa pieza con el conjunto, y mientras todos están en el funeral, el trabajo de verdad se muda sin hacer ruido a otra capa del stack. Esta vez no es distinta. Lo que se ha abaratado no es el software. Es el modelo.
El mercado no ha matado el software; le ha cambiado el precio al modelo
El malentendido de fondo es tratar «modelo» y «software» como si fueran lo mismo. No lo son, y en esa diferencia está toda la historia.
Un modelo de lenguaje es un motor estadístico impresionante y, trimestre a trimestre, más barato y más intercambiable. Hoy tienes media docena de modelos de frontera que hacen, a efectos prácticos, un trabajo equivalente, y cambias uno por otro tocando una línea de configuración. Eso es, literalmente, la definición de mercancía (commodity): un input potente, sí, pero sin foso defensivo, porque tu competidor dispone del mismo input al mismo precio.
Lo que el mercado ha castigado no es la muerte del software, sino el descubrimiento —repentino y mal digerido— de que el modelo no es ningún foso. Y hacía bien en castigar a las empresas que habían convencido a todo el mundo de que sí lo era. Donde se equivoca es en el paso siguiente: dar por hecho que, si el motor es barato, el coche entero vale cero.
Cualquiera que haya construido sistemas de verdad sabe que el motor siempre fue la parte fácil.
Esta película ya la hemos visto
A principios de los 2000, cuando el SaaS empezó a comerse el software empaquetado, el miedo era idéntico: la nube convertirá el software en una mercancía, los márgenes se evaporarán, los gigantes están acabados. Las licencias perpetuas, los CD de instalación, los servidores en casa del cliente: todo aquello se moría. Y vaya si se murió.
Y, mientras tanto, la industria del software se multiplicó. Lo que era un mercado de un par de cientos de miles de millones de dólares al año pasó a mover en torno al billón y medio en poco más de una década. Los supuestos cadáveres —Microsoft, Adobe, Oracle— no solo sobrevivieron: se volvieron varias veces más grandes de lo que eran antes de la disrupción que iba a matarlos.
La lección no es «todo saldrá bien». Algunas compañías sí murieron, y muchos puestos de trabajo concretos desaparecieron de verdad. La lección es más fina: disrupción no es sinónimo de muerte. Lo que ocurrió con la nube no fue una contracción del software, sino un cambio de forma; y, por el camino, una expansión brutal de todo lo que quedaba por construir. Quien confundió «mi modelo de negocio de hace diez años se está muriendo» con «el software se está muriendo» vendió en el peor momento posible de la historia para hacerlo.
«La IA no sustituirá al software: lo usará»
Aquí está la frase que le da la vuelta a toda la tesis pesimista, y conviene leerla despacio: el agente de IA no es un sustituto del software. Es su nuevo usuario, y el más exigente.
Piensa en lo que necesita de verdad un agente para hacer trabajo útil contra tus sistemas. Necesita una API limpia y versionada a la que llamar. Necesita permisos granulares, porque no vas a darle las llaves de todo. Necesita idempotencia, porque un agente reintenta. Necesita rate limits, porque un agente metido en un bucle es capaz de martillear un endpoint mil veces por segundo. Necesita trazabilidad y auditoría, porque cuando una acción automática toque la contabilidad de un cliente, alguien tendrá que poder reconstruir quién lo decidió y por qué. Necesita guardrails, sandboxing y una superficie de herramientas diseñada para que un actor no determinista no la líe.
Nada de eso aparece solo. Todo eso es software, y lo construyen ingenieros. Cuando tu usuario más voraz deja de ser una persona que pulsa un botón y pasa a ser un agente que dispara mil acciones por minuto, la superficie de software que tienes que construir y operar no encoge: estalla. Cada capacidad que antes ocultabas tras una interfaz humana ahora toca exponerla, asegurarla, limitarla y monitorizarla como una herramienta de primera clase. Eso es más ingeniería, no menos.
El call center que contesta preguntas con un guion: ese sí lo sustituye el agente, y fingir lo contrario no ayuda a nadie. Pero el sistema que el agente usa para resolver el caso de verdad —consultar el pedido, validar la política, emitir el reembolso sin romper nada— alguien tiene que construirlo, y no se construye solo.
El valor sube por el stack, no se evapora
Si el modelo es el motor barato e intercambiable, ¿adónde va a parar el valor? Sube. Hacia la capa que el modelo no te puede dar: tus datos y, sobre todo, tus workflows de confianza.
Un modelo de frontera no sabe cómo gestiona tu empresa una devolución, ni cuáles son tus reglas de compliance, ni qué significa «cliente de riesgo» en tu sector, ni cuál de los seis pasos de ese proceso es el que no se salta jamás. Todo ese conocimiento —codificado, verificado, integrado con tus sistemas reales— es justo lo que no puedes descargarte de un proveedor de modelos. Es el foso. Y resulta ser, casualmente, la parte más difícil y más cara de construir: la integración, la calidad del dato, la verificación, los guardrails, el criterio para saber cuándo escalar a una persona.
Ya expliqué con más detalle por qué esa capa —el harness que envuelve al modelo— es donde vive de verdad la ingeniería, y por qué su creciente complejidad apunta a más trabajo para los ingenieros, no menos, en Agentic-as-a-Service y el retorno del ingeniero. El resumen, para quien tenga prisa: el modelo convierte en mercancía el 80% fácil, y la diferenciación se desplaza por completo al sistema que lo rodea. Y ese sistema no se genera solo.
El precio cambia de forma; no desaparece
La otra mitad del pánico es el modelo de negocio. Si dejas de vender «asientos» porque ya no hay humanos sentados frente a la pantalla, ¿cómo cobras?
Pues cambias de eje. En vez de facturar por usuario, facturas por trabajo hecho: por acción del agente, por caso resuelto, por resultado. Y ese cambio, lejos de ser una amenaza, es el sueño de cualquiera que venda software que de verdad hace cosas: dejas de cobrar por cuánta gente abre la app y pasas a cobrar por cuánto valor produce. Las empresas que ya están en esa transición cuentan que una parte sustancial del negocio nuevo ha dejado de venderse por asientos. No es el final de la monetización del software. Es una forma más honesta de monetizarlo.
Un modelo de negocio que evoluciona no es una industria que se muere. Es una industria que crece lo bastante rápido como para dar miedo a quien la mira desde fuera.
Qué haría yo si fuera tu CTO este trimestre
Tres apuestas concretas, porque un diagnóstico sin acción no es más que una opinión con buena pinta:
- No pongas el foso en el modelo. Si tu diferenciación depende de qué LLM uses, no tienes diferenciación: tu competidor puede alquilar el mismo mañana. Pon el foso donde no se alquila: tus datos, tus workflows, tu verificación, tu integración.
- Trata cada agente como un usuario de primera clase. Diseña las APIs, los permisos, la auditoría y los guardrails dando por hecho que tu cliente principal será no determinista e incansable. Lo que construyas aquí será justo lo que más le costará copiarte a la competencia.
- Suma ingenieros, no los restes. La tentación del titular es recortar porque «ya lo hace la IA». La apuesta de quien ya ha visto esta película es la contraria: la expansión de la superficie de software exige más gente capaz de razonar sobre sistemas probabilísticos bajo carga, no menos. Quien recorte hoy se pasará 2027 recontratando, como ya les ha pasado a los que se adelantaron a la moda de los despidos.
La tesis que defiendo es la de siempre, y ahora el mercado me la ilustra con un funeral carísimo: la IA no sustituye al software, lo usa; y no sustituye al ingeniero, lo apalanca. Lo que ha muerto es la idea cómoda de que el motor era el foso. Todo lo demás —el coche entero— sigue estando por construir, y nunca había habido tanto que construir.
La muerte del software, igual que la de aquel escritor, ha sido muy exagerada. Y quienes sepan leerla del derecho serán los que entreguen los sistemas que de verdad importen en esta década.
¿Estás construyendo la capa que de verdad marca la diferencia —workflows, integración, verificación— y necesitas ingenieros senior que sepan dónde la IA suma y dónde no? Habla con un CTO sobre desplegar un squad nearshore que construya el foso, no solo que lo conecte.
