El software por asiento empieza a estorbar

En alguna corporación, ahora mismo, un equipo está dando de baja una suscripción de software que costaba una fortuna y la está reemplazando por un agente de IA hecho a medida. Lo relevante no es la anécdota sino la frecuencia con que empieza a repetirse. Una encuesta de finales de 2025 a más de 800 personas dedicadas a construir herramientas internas encontró que 35% de las empresas ya sustituyó al menos un SaaS pagado por un desarrollo propio con IA, y 78% planea construir más durante 2026. A la vez, Gartner anticipa una sacudida de 58 mil millones de dólares en el mercado de software de productividad para 2027, mientras Bain & Company sostiene que el descenso del costo de los modelos ya cambió la lógica de comprar software estándar. (Gartner)

El modelo por usuario ya no encaja

La economía del SaaS tradicional era fácil de explicar: se pagaba por asiento, por mes, y a cambio la empresa evitaba construir. Sin embargo, ese equilibrio se rompe cuando una persona con varios agentes de IA puede resolver tareas que antes requerían un equipo entero, cada cual con su licencia. En ese escenario, el costo no solo parece alto. Empieza a parecer absurdo.

Lo decisivo es que esta vez el ajuste no viene de un descuento negociado con el proveedor. Viene de una reorganización del trabajo. Según Harvard Business Review, Hitachi Global reportó mejoras operativas de 70% al desplegar IA para 120 mil empleados en ocho semanas, y Klarna comunicó su intención de reemplazar Salesforce y Workday con sistemas internos. El mensaje es claro: la discusión ya no gira en torno a añadir una función de IA al software de siempre, sino a decidir qué partes del software de siempre siguen teniendo sentido.

América Latina podría saltarse una etapa

Aquí aparece una lectura especialmente interesante para la región. La CEPAL señala que en América Latina y el Caribe el interés por la IA supera el promedio mundial, pero también advierte que la región apenas representa 1,56% del gasto global en esta tecnología. Esa combinación, que a primera vista parece una desventaja, también puede convertirse en una forma de atajo. Cuando tienes menos legado, menos contratos enormes y menos capas históricas de software, a veces puedes reconstruir antes.

Para muchas startups latinoamericanas, esa podría ser la oportunidad real. No competir copiando el stack corporativo de Estados Unidos, sino saltarse parte de ese camino. En vez de sumar herramienta sobre herramienta, pueden diseñar operaciones más ligeras, apoyadas en APIs, automatización y agentes especializados. No es magia, por supuesto. Requiere datos ordenados, criterio operativo y algo que en la región escasea: tiempo directivo para rediseñar procesos.

La oportunidad no es igual para todos

La propia evidencia obliga a matizar el entusiasmo. YipitData observó que empresas medianas con adopción temprana de IA redujeron cerca de 50% su gasto en software de gestión de proyectos interanual, mientras el desembolso en plataformas centrales de IA creció más de 300%. Ese patrón sugiere una sustitución real, pero no uniforme.

Las compañías grandes, de hecho, a veces aumentan el gasto en ciertas capas de coordinación porque la IA agrega complejidad operativa a escala. Dicho de otro modo, no todos los SaaS pierden al mismo tiempo ni por la misma razón. Los más vulnerables son los que resolvían tareas previsibles con interfaces relativamente intercambiables. Los sistemas profundamente integrados, regulados o ligados al dato maestro todavía conservan defensas.

Los que sigan pagando como antes subsidian a otros

La parte más incómoda del asunto es esta: las empresas que continúan renovando contratos sin revisar su arquitectura operativa no solo van más lento. También financian la ventaja ajena. Cada mes que una organización mantiene licencias infladas para flujos que ya podrían rediseñarse, le deja margen a un competidor más liviano, capaz de automatizar mejor y decidir más rápido.

Para América Latina, el dilema tiene una dimensión colectiva. La región necesita inversión, talento y políticas públicas, como viene insistiendo la CEPAL, pero también necesita empresas dispuestas a dejar de pensar la digitalización como una lista de suscripciones. El cambio de paradigma no consiste en comprar “más IA”. Consiste en preguntarse qué trabajo debe seguir viviendo dentro de un SaaS y qué trabajo conviene convertir en capacidad propia. Quien entienda eso antes no solo ahorrará. También construirá una autonomía que, en esta etapa, vale más que otra licencia mensual.