Artículo por: Uchū Naminari, Chao TechFlow
En febrero de 2026, el mercado de acciones tecnológicas está experimentando un colapso sistémico al que algunos medios llaman "SaaSpocalypse".
El precio de las acciones de Salesforce ha caído casi un 40% desde su máximo de 2025; ServiceNow cayó más del 11% en un solo día tras la publicación de sus resultados trimestrales, simplemente porque la administración mencionó en la llamada telefónica que “los agentes de IA están complicando la visibilidad del crecimiento de las suscripciones”; Workday cayó más del 22%; todo el índice de software y servicios del S&P 500 perdió casi 1 billón de dólares en capitalización de mercado en las primeras seis semanas de 2026.
La lógica del mercado es directa: los agentes de IA ya pueden reemplazar una gran cantidad de operaciones manuales; cuando las empresas usan IA para realizar el trabajo que antes requería 100 personas, naturalmente ya no necesitan 100 licencias de software. El modelo de negocio SaaS basado en licencias se considera que ha llegado a su fin histórico.
Mientras esta operación de pánico se extiende por toda la industria, Stephen Bersey, director de investigación tecnológica de HSBC Estados Unidos, publicó un informe de investigación con un título extremadamente provocativo: «El software se comerá la IA».
Su punto central, resumido en una frase: el pánico del mercado es un malentendido.
Informe en contra de la tendencia
La preocupación del mercado de que la IA reemplazará el software empresarial es errónea.
Él escribió al inicio del informe. En su opinión, la IA no eliminará el software, sino que será absorbida por él, convirtiéndose en una capa de capacidades integrada dentro de las plataformas de software empresarial. El software no es el adversario de la IA; el software es el vehículo mediante el cual la IA llega al mundo real.
Este enfoque invierte el marco narrativo actual del mercado. El miedo del mercado es "la IA reemplaza al software", mientras que el juicio de Bersey es "el software domesticará a la IA".
Cita una analogía histórica de la era de internet: cuando se produjo la explosión de internet, la acumulación inicial de valor se centró en la infraestructura física: servidores, cables de fibra óptica y centros de datos. Gran cantidad de capital fluyó hacia la infraestructura de hardware, mientras que las primeras empresas de internet que luchaban por sobrevivir fueron las que finalmente obtuvieron el valor a largo plazo. El software fue el punto final del valor de internet.
Según Bersey, la evolución de la IA está repitiendo el mismo guion. Los años 2024 y 2025 son el período de construcción de infraestructura: capacidad de cómputo, modelos, integración de código—todo esto está sentando las bases para el auge de la capa de software. Y 2026 será el año en que el motor se encienda realmente.
El software será el principal mecanismo mediante el cual la IA se extiende en las empresas más grandes del mundo. Creemos que 2026 será el año de lanzamiento de la monetización del software.
¿Por qué los modelos básicos no pueden reemplazar el software empresarial?
El argumento más contundente es el desglose paso a paso de la lógica de que "la IA revoluciona directamente el software".
La perspectiva de los críticos parece convincente: los modelos de lenguaje grande ya pueden escribir código, el vibe coding (generar software funcional directamente mediante descripciones en lenguaje natural) está surgiendo, y las empresas de modelos de IA ya están realizando más intentos en la capa de aplicaciones; entonces, ¿por qué las empresas aún necesitan sistemas de software tradicionales tan costosos como Oracle, SAP o Salesforce?
La respuesta de Bersey se desarrolla en tres niveles.
En primer lugar, el modelo base tiene "defectos inherentes".
El informe señala claramente que el modelo base "tiene defectos inherentes" y no es capaz de realizar la "sustitución total" de las plataformas centrales de grandes empresas. Funcionan bien en escenarios limitados, como generación de imágenes, desarrollo de aplicaciones pequeñas y procesamiento de texto, pero para plataformas empresariales de alta fidelidad, esto "no es realista".
La causa fundamental radica en la limitación de los datos de entrenamiento. Los LLM se entrenan con datos públicos de internet, pero el conocimiento de arquitecturas privadas, lógica empresarial y normas operativas acumuladas durante décadas por sistemas de software empresarial —estos activos de propiedad intelectual clave— no existen en internet público, por lo que la IA no puede aprenderlos ni replicarlos. La ventaja competitiva de sistemas como Oracle y SAP no se puede superar solo con código; se construye con el tiempo y la acumulación de escenarios empresariales.
En segundo lugar, la capacidad de Vibe Coding se ha sobreestimado gravemente.
El informe señala directamente la debilidad fatal de Vibe Coding: carga completamente al desarrollador con la responsabilidad y el peso del diseño. Le dices a la IA: “Quiero un sistema que maneje la cadena de suministro global”, y la IA puede generar código, pero “cómo definir la arquitectura de este sistema, cómo manejar excepciones, cómo garantizar que no se derrumbe bajo presión extrema” — estos juicios aún requieren intervención humana.
Más importante aún, Bersey señala que esas principales empresas de modelos de IA "tienen casi ninguna experiencia en el desarrollo de software empresarial". Están entrando desde cero en un entorno extremadamente complejo. El software empresarial, tras décadas de iteración, ha evolucionado hasta alcanzar un nivel de "prácticamente cero errores, alto rendimiento y alta confiabilidad", una línea base que los nuevos actores de la IA no pueden alcanzar a corto plazo.
En tercer lugar, el costo de cambio para las empresas es una barrera real.
Incluso suponiendo que la IA realmente pueda escribir código de igual calidad, el costo de reemplazar sistemas centrales sigue siendo extremadamente alto: el riesgo de interrupción de ingresos, la pérdida de productividad, los problemas de compatibilidad entre entornos de TI, la acumulación de confianza en la marca y las capacidades del proveedor... Todos estos son costos reales de cambio que no desaparecerán simplemente porque la IA pueda escribir código.
Los requisitos de software empresarial son un tiempo de actividad comprobado del 99,999% durante años, con funcionamiento sin errores en diversos entornos de TI complejos. Esta confianza se gana con el tiempo, no con líneas de código.
¿Quién será el verdadero beneficiario de la monetización de la IA?
Si la primera parte es un argumento defensivo, la segunda parte del informe es una estrategia ofensiva.
El juicio central de Bersey es que la mayor parte del valor en la cadena de valor de la IA finalmente fluirá hacia la capa de software, y no hacia la capa de hardware y chips.
We believe AI is the primary source of value creation in the software stack, and the largest share of long-term value will go to software, not hardware.
Él también señaló que la escasez de hardware, la falta de GPU, las limitaciones energéticas y los cuellos de botella en los centros de datos persistirán durante los próximos años. Esta escasez refuerza precisamente la posición estratégica de las plataformas de software: solo las plataformas de software pueden convertir la capacidad de IA en valor comercial escalable y repetible.
Y el vehículo específico de liquidez, el informe apunta a los agentes de IA (agentic AI).
Bersey predice que en 2026 se verá una implementación a gran escala de agentes de IA orientados a tareas e integrados en flujos de trabajo en las empresas del Fortune 2000 y en pequeñas y medianas empresas. Sin embargo, su definición de los agentes difiere radicalmente de la narrativa dominante en el mercado: él no considera a los agentes como disruptores que reemplazan el software, sino que cree que deben operar dentro de los parámetros y permisos definidos por el software; precisamente estos "agentes con límites" son los que satisfacen las necesidades empresariales de gestión de riesgos de IA.
En otras palabras, las empresas no necesitan una IA todopoderosa y autónoma; necesitan una IA que pueda ser gobernada, auditada y que opere dentro de un marco de cumplimiento. Y esto solo es posible con agentes profundamente integrados en los sistemas de software empresarial.
El software es el camino clave para que las empresas utilicen la IA de manera controlada.
Al mismo tiempo, el informe predice que la demanda de inferencia superará gradualmente la demanda de entrenamiento, convirtiéndose en el principal impulsor del crecimiento del consumo de capacidad de cómputo, lo que significa que, con la popularización de los agentes, el consumo de capacidad de cómputo no se reducirá, sino que continuará creciendo, respaldando aún más todo el ecosistema de software e infraestructura.
¿Oportunidad o trampa?
Cuando se publicó el informe, el sector de software ya había caído a niveles históricamente bajos. La evaluación de Bersey es que la baja valoración combinada con el próximo año de monetización representa una oportunidad de entrada, no una señal de salida.
The software valuation is at a historical low, despite the industry being on the brink of massive expansion.
En cuanto a las recomendaciones específicas, la lógica de HSBC es clara: las empresas de software que ya han establecido una profunda ventaja competitiva basada en datos, poseen la capacidad de integrar agentes de IA y no dependen de modelos de facturación basados únicamente en el número de usuarios, serán los mayores beneficiarios de esta ola de monetización de la IA. La lista de calificaciones de compra incluye Oracle, Microsoft, Salesforce, ServiceNow, Palantir, CrowdStrike y Alphabet, abarcando casi todos los actores clave del software empresarial.
Es importante destacar que HSBC también rebajó las calificaciones de IBM y Asana, y colocó a Palo Alto Networks en la categoría "vender"; no todas las empresas de software pueden superar esta crisis con seguridad; lo clave es convertirse en la infraestructura para la implementación de agentes de IA, y no ser simplemente una interfaz humana que los agentes eludan.
El informe de Bersey es lógico y bien fundamentado, con un momento preciso; su postura contracíclica en sí misma tiene un fuerte efecto de difusión.
Pero hay un problema: el informe no responde directamente la pregunta: si los agentes de IA realmente pueden operar eficientemente dentro del marco de software empresarial, ¿acaso la demanda de "licencias" de software no seguirá disminuyendo silenciosamente? Aunque el valor del software como vehículo para IA podría ser válido, el modelo de negocio basado en "usuarios" ¿puede sustentar la valoración actual? Sigue siendo una pregunta sin resolver.
El software devora la IA, o la IA devora el software: esta discusión será nueva evidencia en cada informe financiero de 2026.