En las empresas globales, muchos CIO y CTO comparten una misma pregunta: si un agente de IA puede razonar sobre una tarea, elegir las herramientas adecuadas y completar el trabajo de manera autónoma, ¿para qué necesitamos, entonces, el software como servicio (SaaS) hoy? Es una pregunta incómoda. Pero también parece la correcta.
La respuesta es que la IA agencial no marca el fin del SaaS, sino, probablemente, el cierre de una etapa en la que categoría quedó definida por las aplicaciones. La unidad de valor cambia: deja de depender del ingreso de un usuario a una aplicación y pasa a la acción que ejecuta un agente. Ese giro puede transformar por completo cómo las empresas crean, compran, valoran y utilizan software en los próximos tres a cinco años. De hecho, en algunas compañías, este proceso ya está bastante avanzado.
Veamos cómo funciona esto en la práctica. Hoy, un equipo de finanzas accede a una aplicación de planificación de recursos empresariales (ERP), una plataforma de tesorería y un portal bancario para conciliar facturas entre distintos sistemas. Mañana, un agente podría hacer el mismo trabajo durante la noche: tomaría información de cada fuente, marcaría excepciones e identificaría actividades que solo requieran criterio humano.
El proveedor ya no vendería licencias de software contable, sino facturas conciliadas. Ese es el cambio llevado a todas las áreas de una empresa, como finanzas, atención al cliente, cadena de suministro y operaciones de TI.
El avance quedó ampliamente documentado. La última encuesta de Deloitte Insights sobre el estado de la IA en la empresa muestra que el 74 % de las compañías prevé utilizar IA agencial, al menos de forma moderada, durante los próximos dos años.
Esto incluye agentes de IA capaces de establecer objetivos, razonar sobre tareas de varios pasos, coordinar el trabajo con personas y otros agentes, además de actuar con supervisión limitada. El SaaS, que durante años sirvió como capa operativa para recursos humanos, finanzas, relaciones con los clientes y cadena de suministro, ocupa ahora el centro de esta transformación.
Tres puntos de presión en el modelo SaaS
El impacto de la IA agencial sobre el SaaS puede dividirse en tres áreas principales:
Precios
Los modelos actuales de precios por usuario (o por puesto) y por consumo se diseñaron para un escenario en el que la unidad de trabajo son las personas. Los agentes pueden romper esa premisa. Una persona que supervisa un equipo de agentes puede alcanzar mucha más productividad.
Por eso, los esquemas que dependen de tarifas por usuario pueden dejar estructuras SaaS redundantes o licencias de software sin uso. Incluso sumar funciones de IA, como inferencia o consumo de tokens para respaldar una adopción a gran escala, puede derivar en facturas impredecibles y sobrecostos.
Los modelos híbridos, que mezclan licencias con componentes vinculados a resultados o valor, además de algún elemento asociado al uso, podrían convertirse en el estándar.
Interfaces
Cuando los agentes hacen el trabajo, la interfaz de usuario (UI) de la aplicación pasa a funcionar como un centro de mando digital centralizado, o una torre de control, y deja de ser un espacio de trabajo. Los usuarios pueden dedicar menos tiempo a las aplicaciones y más a establecer objetivos, revisar resultados e intervenir cuando hace falta criterio humano.
Esto abre una pregunta que los proveedores de SaaS todavía no respondieron: ¿Dónde reside esa torre de control? ¿Dentro del ecosistema cerrado de un proveedor o en una capa neutral de orquestación ubicada por encima de todos ellos? La cuestión gana peso a medida que las UI pierden relevancia y avanza la transición hacia una arquitectura headless, donde distintas formas de interactuar con el software empresarial pasan a ser la norma, sin necesidad de hacerlo directamente a través de la plataforma.
Orquestación
Es muy probable que las grandes empresas no administren sus negocios con un único grupo de agentes perteneciente a un solo proveedor. Podrían recurrir a numerosos agentes de distintas fuentes: algunos provenientes de paquetes de software existentes, otros de plataformas de IA de proveedores de nube, otros de compañías especializadas en IA y otros desarrollados de manera interna.
La disputa no pasa por qué proveedor de SaaS cuenta con el agente más inteligente, sino por quién controla la capa de orquestación situada por encima de todos ellos. Por eso, algunos proveedores de SaaS compiten por integrar agentes en sus paquetes de software y marcos de trabajo existentes. Otros ubican sus plataformas de productividad como una capa de control universal para otros programas.
Algunos compran empresas especializadas en IA para cubrir carencias de capacidades. Y una nueva ola de jugadores apuesta a que la orquestación podría, con el tiempo, convertir las aplicaciones subyacentes en productos indiferenciados.
¿Qué deberían hacer ahora los líderes empresariales?
Mientras los proveedores de SaaS prueban distintas estrategias basadas en agentes, las organizaciones pueden tomar algunas medidas concretas para prepararse:
Construí una base de datos pensada para agentes
El acceso, la observabilidad, el linaje y la gobernanza son requisitos esenciales para implementar agentes de manera segura y a gran escala. Muchas empresas sobreestiman el nivel de preparación de sus datos, y esa brecha puede quedar expuesta apenas los agentes empiecen a actuar sobre esa información.
Renegociá la relación, no solo el contrato
Las organizaciones deberían evaluar la incorporación de cláusulas sobre IA agencial en las renovaciones de sus contratos SaaS, como la portabilidad de agentes y datos, la transparencia sobre el consumo y el derecho a integrarse con capas de orquestación ajenas al proveedor.
Definí con criterio la arquitectura de orquestación
Las organizaciones deben analizar con cuidado si conviene apostar por el ecosistema de agentes de un único proveedor, desarrollar una capa propia de orquestación neutral o adoptar un modelo federado. Sin una decisión clara, la empresa podría terminar condicionada por las consecuencias de una arquitectura poco adecuada.
Es importante capacitar al personal como supervisor de agentes, no como usuario. Los puestos de trabajo dejan de centrarse en operar software y pasan a administrar una fuerza laboral híbrida compuesta por personas y agentes: definir objetivos, validar resultados e intervenir cuando haga falta criterio humano. Se trata de un cambio cultural, no de una simple actualización de software.
La oportunidad, no solo la disrupción
Los mayores proveedores de SaaS cuentan con una presencia sólida, datos valiosos y relaciones de confianza. No van a desaparecer. Para los líderes empresariales, la oportunidad no pasa por apostar qué plataforma se impondrá, sino por aprovechar este momento para rediseñar el trabajo, reducir la fricción acumulada por las inversiones sucesivas en SaaS y orientar a las personas hacia los problemas que generan mayor valor.
Las empresas que lideren la próxima década serán aquellas que entiendan la IA agencial como un cambio estructural que exige diseño y planificación, no como una función que simplemente se consume. La posibilidad de tomar estas decisiones de manera deliberada está abierta hoy, aunque esa ventana probablemente no permanezca disponible durante demasiado tiempo.
*Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com