El término  SaaSpocalypse  se ha instalado en el debate tecnológico tras una venta masiva que borró más de un billón de dólares en capitalización bursátil de compañías de software en una semana. El detonante inmediato fue el lanzamiento de plugins sectoriales para abogados dentro de la plataforma Cowork de Anthropic, pero la reacción del mercado revela algo más profundo: la revisión del modelo económico que sostuvo al SaaS durante dos décadas.

El software empresarial no está desapareciendo. Lo que se está erosionando es la unidad de medida sobre la que se construyó su rentabilidad.

Durante años, el modelo dominante fue simple: licencia por usuario, ingresos recurrentes predecibles y tasas de retención cercanas al 95%. Empresas como Bloomberg o FactSet pudieron justificar precios de 15.000 o 25.000 dólares anuales por asiento porque el coste de cambiar de plataforma era alto, tanto en términos de datos como de curva de aprendizaje.

Ese equilibrio empieza a tensarse.

Del “per seat” al “per task”

La irrupción de agentes de IA capaces de ejecutar tareas completas sin supervisión constante cuestiona la lógica del pago por usuario. Si un agente puede analizar un contrato, construir un modelo financiero o clasificar miles de documentos, el número de personas conectadas deja de ser la variable central.

El debate ya no gira en torno a licencias activas, sino a acciones ejecutadas, consultas procesadas o volumen de datos consumidos.

Algunas compañías anticiparon esta transición. Snowflake y Databricks adoptaron modelos basados en consumo. ServiceNow experimenta con fórmulas híbridas que combinan cuota fija y pago variable. Salesforce ajustó el precio de su plataforma Agentforce tras la resistencia inicial de clientes al cobro por conversación, diversificando hacia sistemas de créditos y tarifas por acción.

El ajuste no es cosmético. Afecta a la previsibilidad de ingresos, uno de los pilares que permitió valoraciones elevadas y el apetito del capital privado por negocios con flujos estables.

Si el ingreso se vuelve más volátil, también lo hacen los múltiplos.

La compresión de valoraciones

El entorno macro ya había debilitado al sector. Desde 2022, el aumento de tipos redujo el atractivo de los activos de crecimiento. El múltiplo medio de ARR descendió de 7,7x a 5,6x en un año. Los mega-rounds de más de 100 millones cayeron un 85% desde 2021, mientras el 58% de la financiación global de venture capital se desplazó hacia empresas de IA.

La venta masiva reciente añadió presión narrativa. Tras los plugins legales de Anthropic, el ETF iShares Expanded Tech-Software entró en caída libre y analistas acuñaron el término SaaSpocalypse.

Sin embargo, la reacción del mercado muestra contradicciones. Mientras algunas voces advierten que la IA destruirá el software, otras cuestionan si el gasto en chips y centros de datos generará retorno suficiente. Ambas tesis no pueden sostenerse al mismo tiempo.

Los resultados financieros tampoco reflejan un colapso operativo inmediato. Microsoft superó los 50.000 millones de dólares trimestrales en su negocio cloud, con Azure creciendo un 39%. Oracle reportó 523.000 millones en obligaciones de desempeño pendientes y un incremento del 68% en infraestructura cloud.

No son cifras asociadas a una industria en retirada.

La erosión de los antiguos “moats”

El ajuste afecta con especial intensidad al vertical SaaS, históricamente protegido por diez tipos de barreras: interfaces complejas, workflows codificados, acceso estructurado a datos públicos, escasez de talento híbrido, bundling, datos propietarios, cumplimiento regulatorio, efectos de red, integración transaccional y condición de sistema de registro.

Los modelos fundacionales erosionan varias de ellas.

Las interfaces aprendidas, como los códigos y atajos de terminales financieras, pierden peso cuando la conversación en lenguaje natural sustituye a la navegación técnica. Los flujos de trabajo, antes codificados en miles de líneas, pueden convertirse en archivos descriptivos interpretables por un agente. El acceso estructurado a datos públicos deja de ser diferencial si el modelo actúa como parser universal.

En contraste, los activos difíciles de replicar, datos exclusivos, certificaciones regulatorias o redes cerradas, mantienen su valor. Un rating crediticio regulado o una base de datos propietaria no se sintetizan fácilmente.

La bifurcación es evidente. Las compañías que organizaban datos públicos con mejores interfaces enfrentan mayor presión. Las que controlan infraestructuras críticas o información irreplicable conservan margen.

Construir frente a comprar

Otro vector de cambio emerge del lado del cliente. Empresas medianas y grandes experimentan con la sustitución parcial de su stack SaaS por soluciones internas basadas en IA y herramientas low-code.

No siempre implica churn total. A veces significa reducir contratos de 200.000 dólares anuales a 30.000, conservando el núcleo y eliminando módulos periféricos. La NRR, métrica emblemática del SaaS, puede caer por debajo del 100%.

El dilema ya no es comprar SaaS o desarrollar internamente, sino que se convierte en un cálculo comparativo entre suscripción por usuario y agentes con coste marginal bajo.

Aunque cambiar de proveedor sigue siendo arriesgado en sistemas críticos, la fricción psicológica disminuye cuando la capa visible es un agente que orquesta herramientas diversas.

Infraestructura, datos y nueva agregación

El foco estratégico parece desplazarse desde la interfaz hacia la infraestructura y la propiedad de datos.

En un escenario donde el agente actúa como agregador, el proveedor que controla la relación con el usuario puede capturar el margen, mientras los suministradores de datos compiten en precio. La teoría de la agregación adquiere una dimensión operativa.

Empresas con contratos plurianuales, cumplimiento regulatorio y posición como sistema de registro, como Epic Systems o la propia Microsoft en su ecosistema empresarial, disponen de un colchón estructural. No por inmunidad tecnológica, sino por inercia contractual y riesgo operativo asociado al cambio.

El SaaSpocalypse, en este sentido, no describe la muerte del software, sino la reconfiguración de dónde se captura el valor.

Evolución más que extinción

El software sigue siendo necesario. Lo que cambia no es su relevancia, sino la forma en que se mide y se captura su valor. El tránsito del “usuario” al “resultado” introduce una mayor volatilidad en los ingresos, ya que el consumo puede fluctuar según la actividad real. Sin embargo, también permite a los proveedores participar directamente en las ganancias de productividad que prometen los agentes de IA.

Ahí reside una de las paradojas del momento. Mientras las valoraciones se ajustan a la baja por la pérdida de previsibilidad, el mercado potencial se expande. Goldman Sachs estima que el gasto en software en Estados Unidos podría triplicarse hasta alcanzar los 2,8 billones de dólares en 2037, impulsado por la automatización de tareas humanas. El volumen no desaparece; se redistribuye.

La transición, en cualquier caso, será multianual. Los contratos vigentes amortiguan el impacto inmediato y ralentizan el deterioro de ingresos, aunque los múltiplos bursátiles reaccionen antes que las cuentas de resultados. Como en otros ciclos tecnológicos, la narrativa se adelanta a los datos operativos.

El verdadero punto de inflexión no está en la supervivencia del SaaS, sino en su adaptación. Las compañías capaces de articular modelos de pricing vinculados al uso real, reforzar posiciones basadas en datos propietarios o integrarse en infraestructuras críticas tendrán margen para sostener valoraciones más estables. Las que dependían de la fricción de su interfaz o de la inercia contractual afrontan un escenario más exigente.

De esa reconfiguración dependerá que el término  SaaSpocalypse  quede como una etiqueta bursátil pasajera o como el nombre de una mutación estructural en la economía del software.