Akura Yonomoto – Periodista Científico de El Ciudadano Digital-
La inteligencia artificial agéntica empieza a tocar una de las piezas más sensibles del software empresarial: el modelo de ingresos del SaaS. Durante más de una década, muchos proveedores han crecido vendiendo licencias por usuario, módulos adicionales, paneles, automatizaciones y nuevas capas de interfaz. Gartner cree que esa lógica puede cambiar de forma profunda antes de 2030.
La IA agéntica es un sistema de inteligencia artificial capaz de actuar, planificar y tomar decisiones de forma autónoma para lograr un objetivo específico con muy poca ayuda de las personas. A diferencia de los chats comunes que solo responden a lo que escribes, esta tecnología entiende su entorno, usa herramientas y ejecuta tareas paso a paso por sí misma. IBM
“Redes Neuronales: La Mente Artificial”: Una obra apasionante, de lectura entretenida pero técnica y rigurosa en algunos capítulos, que mantiene al lector expectante a medida que avanza en la lectura.
¿Las IA piensan o algo parecido? Es la pregunta que los investigadores más serios de la Inteligencia Artificial se hacen en voz baja en los laboratorios informáticos, cuando nadie los escucha. Y es la pregunta que investiga “Redes Neuronales: La Mente Artificial”, la nueva obra escrita de Miguel Angel Ducci. Un libro técnico, académico, clásico y muy riguroso.
La consultora estima que hasta 234.000 millones de dólares de gasto en aplicaciones empresariales estarán expuestos al impacto de la IA agéntica de aquí a 2030. Esa cifra equivaldría, según Gartner, a alrededor del 20 % del gasto en software empresarial SaaS. La razón no es que las empresas vayan a dejar de usar software, sino que pueden empezar a consumirlo de otra manera: a través de agentes que ejecutan tareas entre sistemas sin que el usuario tenga que entrar en cada aplicación.
Gartner llama a este fenómeno agentic arbitrage, o arbitraje agéntico. La idea es sencilla de explicar y muy incómoda para muchos proveedores: si un agente puede completar un flujo de trabajo atravesando CRM, ERP, correo, gestor documental, herramienta de tickets y plataforma de datos, la interfaz tradicional pierde parte de su valor. El usuario no abre cinco aplicaciones; pide un resultado.
El SaaS no desaparece, pero puede volverse invisible
La tesis de Gartner no es que el SaaS vaya a morir. La propia consultora habla más de metamorfosis que de apocalipsis. La palabra “Saaspocalypse” se ha usado para describir una posible ruptura del mercado SaaS tradicional, pero George Brocklehurst, Managing Vice President en Gartner, lo matiza: no se trataría tanto de una destrucción como de una transformación del software tal como se consume hoy.
La diferencia es importante. Las aplicaciones empresariales seguirán existiendo porque los datos, reglas, permisos, flujos y sistemas de registro no desaparecen. Un CRM seguirá guardando oportunidades. Un ERP seguirá registrando pedidos, facturas y contabilidad. Una herramienta de soporte seguirá organizando incidencias. Lo que puede cambiar es la capa desde la que se trabaja.
Hasta ahora, el proveedor SaaS intentaba capturar al usuario dentro de su interfaz. Más usuarios activos implicaban más licencias, más módulos y más valor percibido. Con agentes de IA, parte de esa relación se rompe. La aplicación sigue siendo necesaria, pero puede quedar en segundo plano mientras el agente actúa por encima.
| Modelo SaaS tradicional | Modelo con IA agéntica |
|---|---|
| El usuario entra en varias aplicaciones | El agente opera entre sistemas |
| El valor está en la interfaz y las funciones | El valor se mide por el resultado |
| El crecimiento depende de usuarios y licencias | El crecimiento puede depender de tareas ejecutadas |
| Cada herramienta protege su flujo | El agente coordina flujos entre herramientas |
| El comprador evalúa dashboards | El comprador pide impacto medible |
Gartner resume el cambio con una idea fuerte: la IA agéntica rompe el vínculo entre crecimiento de usuarios y crecimiento de ingresos para muchos proveedores. Si el software se vuelve menos visible, cobrar por asiento puede perder sentido en determinados casos.
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Los compradores quieren resultados, no más paneles
El cambio también llega desde el lado de la demanda. Las empresas han comprado muchas herramientas durante los últimos años y en bastantes casos ya sufren saturación. Más dashboards no siempre significan mejores decisiones. Más funciones de IA dentro de una aplicación no siempre se traducen en retorno.
Gartner señala que los compradores empresariales empezarán a dar menos peso a la compra de nuevas herramientas o paneles, y más a la obtención de mejores resultados. Eso obliga a los proveedores a demostrar impacto, no solo capacidad. Un agente que reduce el tiempo de resolución de tickets, acelera cierres comerciales, automatiza conciliaciones o evita tareas manuales repetitivas puede justificar presupuesto con más claridad que otra interfaz con un copiloto lateral.
La clave estará en la memoria institucional y el contexto del cliente. Una IA agéntica útil no solo llama a APIs. Tiene que conocer procesos, reglas internas, excepciones, preferencias, historial y límites de cada organización. Esa memoria es difícil de construir y aún más difícil de mantener. Por eso Gartner apunta que muchas soluciones agénticas actuales requieren una fuerte participación de servicios profesionales.
Esto abre una oportunidad relevante para integradores, consultoras, proveedores de servicios gestionados y startups AI-native. Si son capaces de actuar como capa agéntica entre sistemas empresariales, pueden capturar parte del gasto que antes iba a aplicaciones verticales o a ampliaciones de licencias.
El golpe al modelo por usuario
El modelo SaaS clásico se ha apoyado mucho en el precio por usuario. Más empleados usando la herramienta, más ingresos. Pero si un agente ejecuta tareas que antes hacían varios usuarios, la métrica se vuelve menos estable. Una empresa puede no necesitar que 200 personas entren a una herramienta si un agente prepara el trabajo y deja solo excepciones para revisión humana.
Esto no implica que los proveedores pierdan ingresos automáticamente. Podrían cambiar el modelo de precios hacia resultados, volumen de tareas, consumo, automatizaciones ejecutadas, flujos críticos o valor generado. Pero sí obliga a revisar una estructura comercial que ha funcionado muy bien durante años.
Los proveedores que defiendan solo interfaces y asientos pueden verse presionados. Los que consigan insertar agentes en el punto de ejecución del trabajo tendrán más opciones de mantener su posición. Gartner lo plantea con claridad: los incumbentes deben pasar de valor basado en interfaz a valor basado en resultados, e incorporar capacidades agénticas dentro de sus productos para no quedar relegados en la cadena de valor.
Dicho de otra forma, una aplicación empresarial ya no podrá limitarse a decir “aquí están tus datos”. Tendrá que ayudar a completar el trabajo.
Una oportunidad para nuevos entrantes
La amenaza para los grandes proveedores también es una puerta abierta para nuevos actores. Una startup AI-native no necesita reconstruir todo el CRM, todo el ERP o toda la suite de productividad. Puede colocarse encima, conectar varios sistemas y resolver un proceso concreto mejor que las herramientas nativas.
Ese es el corazón del arbitraje agéntico. El agente no sustituye cada aplicación, pero sí puede quedarse con la relación diaria del usuario. Si el empleado pide al agente “prepara el informe de cuentas en riesgo”, “redacta las respuestas de soporte pendientes”, “actualiza oportunidades después de esta reunión” o “revisa facturas con discrepancias”, el proveedor que controla esa capa agéntica gana influencia.
Para los incumbentes, la defensa pasa por capturar conocimiento específico del cliente, no solo datos. El dato bruto puede estar en una tabla. El conocimiento operativo está en cómo se interpreta, qué pasos se siguen, qué excepciones existen, qué aprobaciones importan y qué resultado espera el negocio. Esa capa es mucho más difícil de copiar.
Para los servicios profesionales, el cambio puede ser incluso más atractivo. Gartner ve una oportunidad relevante para quienes ayuden a las organizaciones a rediseñar flujos alrededor de IA. No basta con instalar agentes; hay que repensar procesos, permisos, métricas, controles y responsabilidades.
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La interfaz deja de ser el centro
Uno de los mensajes más potentes del análisis de Gartner es que la interfaz deja de ser el principal espacio de diferenciación. Durante años, mejorar la UX era una forma clara de competir. Una aplicación más cómoda, más rápida o más visual podía ganar cuota. En un mundo agéntico, el usuario puede no ver esa interfaz en absoluto.
Eso no significa que el diseño deje de importar. Importará de otra forma. Habrá que diseñar cómo el usuario pide, revisa, aprueba, corrige y confía. La experiencia ya no será solo una pantalla, sino una conversación, una tarea sugerida, una aprobación pendiente o una explicación de por qué el agente tomó una decisión.
El software empresarial puede volverse menos visible, pero no menos importante. De hecho, será más importante que nunca que los sistemas tengan APIs sólidas, permisos granulares, trazabilidad, buenas reglas de negocio, datos limpios y eventos bien documentados. Las aplicaciones que no se dejen operar por agentes pueden perder presencia en flujos reales de trabajo.
Qué deberían hacer las empresas
Para los compradores, la recomendación no es correr a sustituir todo el SaaS por agentes. Sería un error. La empresa debe identificar procesos donde la IA pueda producir resultados medibles: atención al cliente, ventas, finanzas, compras, legal, reporting, recursos humanos, soporte interno o gestión documental.
Después hay que revisar qué aplicaciones intervienen, qué datos necesita el agente, qué acciones puede ejecutar, qué pasos requieren aprobación humana y cómo se medirá el resultado. La IA agéntica no funciona bien si se coloca encima de procesos caóticos. Automatizar desorden suele producir desorden más rápido.
Para proveedores SaaS, el mensaje es más urgente. Añadir un chatbot a la interfaz puede ser insuficiente. Los clientes esperarán ejecución de extremo a extremo, memoria de contexto, coordinación entre sistemas y resultados atribuibles. Quien siga vendiendo pantallas puede descubrir que otra empresa está vendiendo el trabajo terminado.
La cifra de Gartner , esos 234.000 millones de dólares en gasto expuesto, no debe leerse como una sentencia cerrada. Es una señal de hacia dónde se mueve el mercado: menos software como destino y más software como infraestructura para agentes. El SaaS no desaparece, pero puede dejar de ser el lugar donde el usuario pasa el día.
El Proyecto Panamá ilustra los retos y oportunidades derivados del rápido avance de la inteligencia artificial en el uso de datos protegidos. Para los founders latinoamericanos, la adaptación a estas tendencias exige tanto visión estratégica como responsabilidad ética y legal.
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