Hace unos días me reuní con Ludwig y Michael, dos amigos que he hecho en este mundo de la tecnología, para hablar de un producto.
La idea era revisar estrategia, algunas cosas que debíamos mejorar y, entre otras cosas, hablar de cómo escalar un producto. Una reunión bastante normal para quienes trabajamos alrededor de tecnología.
Lo curioso es que antes de entrar al tema terminamos discutiendo si las aplicaciones SaaS tenían los días contados. No era precisamente la conversación más ortodoxa para empezar una reunión de producto.
Todo comenzó mientras conversábamos de ClickUp, Monday, Jira y otras herramientas similares. En algún momento apareció la inteligencia artificial y Michael lanzó una idea: muchas de esas aplicaciones eventualmente podían desaparecer porque ahora una persona podía pedirle a una IA que desarrollara algo parecido, agregarle exactamente las funcionalidades que necesitaba y probablemente hacerlo a un costo mucho menor. La idea no es descabellada.
Hoy puedo sentarme frente a una inteligencia artificial y decirle: necesito un CRM que tenga clientes, oportunidades, seguimiento, tareas y un dashboard. Hace algunos años una conversación como esa hubiera terminado con un desarrollador preguntando por el presupuesto; hoy puede terminar con una primera versión funcionando.
Ludwig empezó a poner ejemplos, yo empecé a llevar la contraria y sin darnos cuenta habíamos abandonado la agenda de la reunión. Mi posición era un poco menos apocalíptica.
Puede ser que mueran algunas aplicaciones, seguramente muchas, pero no estaba convencido de que las empresas fueran a dejar de comprar software simplemente porque ahora sea más fácil desarrollarlo. Mencioné a Salesforce, Dynamics y otras soluciones empresariales que cuestan mucho dinero y que las organizaciones siguen contratando.
Entonces apareció la otra parte de la discusión.
Una cosa es hacer una aplicación y otra cosa es hacer un producto, y una cosa todavía distinta es construir una empresa alrededor de ese producto.
La conversación se fue hacia servidores, infraestructura, costos en la nube, seguridad, mantenimiento y todas esas cosas aburridas que normalmente no aparecen cuando alguien hace un video de YouTube mostrando cómo creó una aplicación completa en veinte minutos.
En algún momento dije una frase que Ludwig anotó: La inteligencia artificial no reemplaza experiencia.
Michael estuvo de acuerdo.
Y después de casi media hora discutiendo el posible fin del negocio en el que precisamente estábamos tratando de crecer, dijimos algo parecido a: bueno, ahora sí vamos al tema importante.
La reunión continuó, yo me quedé con la discusión en la cabeza.
Una discusión sin números
Hay algo que pasa mucho cuando quienes trabajamos en tecnología conversamos entre nosotros: hablamos desde nuestra experiencia.
Eso tiene valor. El problema aparece cuando confundimos experiencia con evidencia.
Michael había visto una tendencia y estaba proyectando hacia adelante. Yo estaba haciendo exactamente lo mismo desde el otro lado. Ludwig, que durante buena parte de la discusión sirvió de árbitro, tenía ejemplos para apoyar a ambos.
Así que decidí hacer algo que probablemente debimos hacer antes de discutir: buscar números.
No para ver quién había ganado. A estas alturas de la vida ganarle una discusión a un amigo sirve de muy poco, sobre todo porque después seguramente aparecerá otra.
Quería saber algo más práctico: ¿Tiene sentido en 2026 crear un producto de software, venderlo, intentar escalarlo y eventualmente conseguir inversión?
La pregunta dejó de parecerme teórica. Si estábamos hablando de producto, estrategia y escalabilidad, entender hacia dónde se estaba moviendo el mercado tenía bastante sentido.
Primero lo evidente: la IA sí cambió la programación
Aquí Michael tenía un punto importante. La barrera para crear software está cayendo rápidamente.
La encuesta de desarrolladores de Stack Overflow de 2025 encontró que el 84% de los encuestados utilizaba o planeaba utilizar herramientas de inteligencia artificial en su proceso de desarrollo. Más interesante todavía: el 51% de los desarrolladores profesionales ya las utilizaba diariamente1. Eso es enorme.
Para ponerlo en términos sencillos, la inteligencia artificial ya no es una curiosidad dentro de los equipos de desarrollo, es una herramienta de trabajo.
Pero encontré otro número que hoy puede ser más importante. Mientras más desarrolladores usan inteligencia artificial, menos parecen confiar ciegamente en ella.
Sólo el 29% decía confiar en la precisión de los resultados generados por IA, frente al 40% un año antes; el 46% directamente desconfiaba de ellos2.
Eso me recordó nuestra conversación, podemos generar código más rápido, pero alguien todavía tiene que saber si ese código está bien.
Hace muchos años, cuando escribía sobre software libre, discutíamos algo parecido. Que una herramienta fuera más fácil de instalar no significaba que desapareciera el trabajo del profesional. Al contrario, mientras más gente podía acceder a ella, más importante se volvía saber qué hacer después. En uno de esos artículos aparecía una idea que hoy me resulta curiosamente familiar: pueden aparecer veinte mil personas capaces de instalar lo mismo, la diferencia sigue estando en ser realmente bueno haciendo el trabajo.
La herramienta cambió, el problema no tanto.
Entonces, ¿por qué seguimos comprando software?
Aquí apareció otro dato importante. Durante algún tiempo se asumió que las empresas iban a construir internamente buena parte de sus soluciones de inteligencia artificial. Tenía lógica: si ahora tengo modelos, APIs y herramientas de desarrollo disponibles, ¿por qué comprar?
En 2024 el mercado estaba casi dividido: 53% de las soluciones empresariales de IA eran compradas y 47% construidas internamente. Un año después pasó algo curioso, el 76% era comprado.
Menlo Ventures encontró que las soluciones listas estaban llegando a producción más rápido y mostrando valor antes que muchos desarrollos internos.3
Es decir, mientras construir se hacía más fácil, las empresas compraban más. Parece una contradicción, pero quizás no lo sea, porque una empresa no compra únicamente código, compra tiempo, compra soporte, compra integraciones, compra mantenimiento.
Compra una empresa a la cual llamar cuando algo sale mal, y, principalmente en operaciones grandes, compra una reducción del riesgo. Esto explica también por qué Salesforce sigue vendiendo.
Según IDC, Salesforce mantuvo en 2025 el primer lugar mundial en CRM con un 20% de participación, por decimotercer año consecutivo4.
Veinte por ciento no es un monopolio. De hecho, el mercado CRM se está fragmentando y hay una enorme cantidad de proveedores compitiendo por diferentes segmentos. La investigación que revisé muestra precisamente el crecimiento de ese grupo de otros actores durante los últimos años.
Eso también le da parte de razón a Michael, es más fácil competir. Lo que no parece tan fácil es desplazar a quien lleva años integrado dentro de los procesos de una organización.
El SaaS no murió, pero algo sí cambió
Si las aplicaciones SaaS estuvieran realmente en proceso de desaparición, lo lógico sería encontrar una caída en el gasto en software. Encontré exactamente lo contrario.
Gartner proyecta que el gasto mundial en software llegará en 2026 a 1,468 billones de dólares, 15,5% más que en 2025.5
Las empresas siguen comprando software, y mucho. Pero eso no significa que el mundo SaaS siga igual.
Las compañías privadas B2B SaaS analizadas por SaaS Capital crecieron a una mediana cercana al 22%, por debajo de los ritmos que se observaban algunos años antes.
Y las valoraciones de compañías públicas SaaS se han comprimido brutalmente: el índice seguido por SaaS Capital pasó de alrededor de siete veces ARR (Annual Recurring Revenue) a principios de 2025 a aproximadamente 3,8 veces a mediados de 2026.
Entonces tenemos otra aparente contradicción, se gasta más en software, las empresas de software continúan creciendo, pero el mercado ya no está dispuesto a pagar cualquier precio por ellas.
Quizás el SaaS no esté muriendo, quizás lo que esté muriendo sea la idea de que basta con hacer una aplicación, cobrar una licencia mensual y esperar que el mercado la valore únicamente porque genera ingresos recurrentes.
¿Y si quiero levantar inversión?
Aquí Michael recupera terreno rápidamente.
Si uno mira hacia dónde está corriendo el venture capital, el mensaje es inequívoco.
Durante el primer semestre de 2026 se invirtieron en Estados Unidos unos 412.700 millones de dólares de venture capital. De ese total, aproximadamente 355.900 millones, el 86%, fueron hacia compañías relacionadas con inteligencia artificial.6
Dicho así parecería que basta con poner AI en la presentación y esperar que llegue el cheque. No funciona de esa manera.
El mismo dato esconde otra realidad: las rondas superiores a 100 millones de dólares concentraron aproximadamente el 87,5% del capital desplegado.7
Hay mucho dinero, pero está muy concentrado.
Carta encontró algo quizás aún más interesante para quienes trabajamos en software: durante el primer trimestre de 2026, el 83% del capital invertido en compañías SaaS dentro de su muestra fue hacia startups de IA8.
Eso cambia la conversación, no necesariamente estamos viendo una guerra entre IA y SaaS. Estamos viendo al SaaS transformarse utilizando IA. Ese detalle es importante.
Una aplicación SaaS nueva que simplemente haga exactamente lo que hacía otra hace cinco años tendrá cada vez más problemas para justificar su existencia.
Pero un producto que conozca profundamente un problema, que tenga datos, usuarios, integraciones, procesos y que utilice inteligencia artificial para resolverlo mejor puede encontrarse exactamente en el lugar hacia donde está mirando el mercado.
Aplicación, producto y empresa
Después de revisar todos estos números volví mentalmente a la reunión. Creo que estábamos usando tres cosas como si fueran la misma:
- Una aplicación.
- Un producto.
- Una empresa.
Hoy puedo hacer una aplicación con inteligencia artificial y probablemente mañana será todavía más fácil. Incluso puedo hacer algo que funcione muy bien para mí, para mi empresa o para un grupo pequeño de usuarios. El siguiente paso es convertirlo en producto.
Ahí necesito entender qué necesita el cliente y, a veces más importante, qué no necesita. Debo decidir qué funcionalidad entra y cuál no, cómo manejar actualizaciones, qué sucede cuando algo falla, cómo migro información, cómo hago integraciones, qué tan intuitivo resulta para alguien que nunca habló conmigo, después viene escalar.
Luego aparecen servidores, almacenamiento, seguridad, respaldo, concurrencia, soporte, monitoreo, costos de infraestructura y una factura de AWS capaz de recordarte rápidamente que la nube no vive de buenas intenciones.
Luego viene la empresa: ventas, marketing, contratos, personas, capital. Clientes que pagan y que por ese pequeño detalle esperan que las cosas funcionen.
Hace años escribí que a medida que un producto crece, los usuarios también se vuelven más exigentes. Cuando alguien paga por una solución deja de interesarle demasiado la aventura técnica que existe detrás: quiere que su problema se resuelva. Eso no ha cambiado con la inteligencia artificial.
¿Entonces vale la pena?
Después de todo esto sigo creyendo que sí, tiene sentido hacer un producto con inteligencia artificial, tiene sentido intentar venderlo, tiene sentido escalarlo, y dependiendo del producto, del mercado y del equipo, tiene sentido incluso pensar en inversión.
Pero hay una condición que quizás antes podíamos ignorar durante más tiempo, el código por sí solo cada vez vale menos. Eso puede sonar terrible para un desarrollador, pero no necesariamente lo es.
Si todos tenemos acceso a herramientas cada vez mejores para construir, el valor se mueve hacia otras cosas: entender el problema, conocer al cliente, tener datos, diseñar correctamente el producto, distribuirlo, operar bien y aprender más rápido que los demás.
La IA nos está dando una capacidad que hace pocos años hubiera parecido absurda. Lo que no nos está regalando automáticamente es criterio, ni experiencia, ni clientes, ni un producto.
Volviendo a nuestra reunión, después de discutir durante un buen rato si los SaaS iban a desaparecer, hicimos lo que habíamos ido a hacer desde el principio: seguimos hablando de producto.
Supongo que esa también es una respuesta.
En otras entregas hablaremos de servicios que se pagan por resultado.
Fuentes consultadas
- Stack Overflow Developer Survey ↩︎
- Stack Overflow Business ↩︎
- Menlo Ventures — 2025: The State of Generative AI in the Enterprise ↩︎
- IDC — Worldwide Semiannual Software Tracker ↩︎
- Gartner — Worldwide IT Spending Forecast 2026 ↩︎
- PitchBook-NVCA — Venture Monitor, H1 2026 ↩︎
- PitchBook-NVCA — Venture Monitor, H1 2026 ↩︎
- Carta — State of Private Markets, Q1 2026 ↩︎
Sobre los datos utilizados: Para preparar este artículo revisé información y estudios publicados por Stack Overflow sobre adopción y confianza de desarrolladores en herramientas de IA; Menlo Ventures sobre adopción empresarial y decisiones de build vs. buy; Gartner sobre gasto mundial en software; IDC sobre participación y evolución del mercado CRM; SaaS Capital sobre crecimiento y valoraciones de compañías SaaS; y reportes de Carta, PitchBook-NVCA Venture Monitor y Crunchbase para entender hacia dónde se está moviendo el venture capital. Los datos corresponden principalmente a 2025 y 2026 y deben entenderse como una fotografía de un mercado que, como casi todo lo relacionado con inteligencia artificial, está cambiando muy rápido.
