Escrito por: Universo Onda Naruto, Deep Tide TechFlow
Febrero de 2026, el mercado de acciones tecnológicas está experimentando un colapso sistémico que algunos medios han denominado "SaaSpocalypse" (Apocalipsis SaaS).
Las acciones de Salesforce han caído casi un 40% desde el máximo de 2025; ServiceNow se desplomó más de un 11% en un solo día tras la publicación de sus resultados trimestrales, simplemente porque la gerencia mencionó en la conferencia telefónica que "los agentes de IA están complicando la visibilidad del crecimiento de licencias"; Workday cayó más de un 22%; todo el índice de Software y Servicios del S&P 500 perdió casi 1 billón de dólares de valor de mercado en las primeras seis semanas de 2026.
La lógica del mercado es directa: los agentes de IA (Agent) ya pueden reemplazar una gran cantidad de operaciones manuales, las empresas realizan con IA el trabajo que antes requería 100 personas, naturalmente ya no necesitan 100 licencias de software. El modelo de negocio SaaS, que cobra por licencia, se considera que ha llegado a su fin histórico.
Justo cuando este pánico comercial arrasaba toda la industria, Stephen Bersey, director de investigación de tecnología estadounidense de HSBC, publicó un informe de investigación con un título extremadamente provocativo:«El software se comerá a la IA» (Software Will Eat AI).
Su punto central, resumido en una frase:El pánico del mercado es un error de juicio.
Un informe que desafía la tendencia
"La preocupación del mercado de que la IA reemplace al software empresarial es errónea".
Escribió al comienzo del informe. En su opinión, la IA no eliminará el software, sino que será absorbida por él, convirtiéndose en una capa de capacidad integrada dentro de las plataformas de software empresarial.El software no es el rival de la IA, el software es el vehículo mediante el cual la IA llega al mundo real.
Esta lógica invierte todo el marco narrativo actual del mercado. El miedo del mercado es que "la IA reemplace al software", mientras que el juicio de Bersey es que "el software domesticará a la IA".
Citó una analogía histórica de la era de Internet: cuando estalló Internet, la acumulación inicial de valor se concentró en la infraestructura física, servidores, cables de fibra óptica, centros de datos. Grandes cantidades de capital fluyeron hacia la infraestructura de hardware, y aquellas empresas de Internet iniciales que luchaban fueron finalmente las que ganaron valor a largo plazo.El software fue el destino final del valor de Internet.
La evolución de la IA, cree Bersey, está repitiendo el mismo guión. 2024 y 2025 fueron años de construcción de infraestructura, potencia de cálculo, modelos, integración de código: todo esto está allanando el camino para la explosión de la capa de software. Y 2026 es el año en que el motor realmente se enciende.
"El software será el mecanismo principal para la difusión de la IA en las empresas más grandes del mundo. Creemos que 2026 es el año de inicio de la monetización del software."
¿Por qué los modelos base no pueden reemplazar al software empresarial?
La parte más contundente del informe es el desglose capa por capa de la lógica de que "la IA颠覆 directamente el software".
El punto de vista de los críticos parece persuasivo: los grandes modelos de lenguaje ya pueden escribir código, el "vibe coding" (generación directa de software utilizable mediante descripciones en lenguaje natural) está en auge, las empresas de modelos de IA ya están haciendo más intentos en la capa de aplicación, entonces, ¿por qué las empresas还需要 Oracle, SAP, Salesforce estos costosos sistemas de software tradicionales?
La respuesta de Bersey se desarrolla en tres niveles.
Primero, los modelos base tienen "defectos inherentes".
El informe señala claramente que los modelos base "tienen defectos inherentes" y no pueden realizar la tarea de "reemplazo integral" de las plataformas centrales de las grandes empresas. Se desempeñan bien en escenarios estrechos, generación de imágenes, desarrollo de aplicaciones pequeñas, procesamiento de texto, pero para plataformas centrales de grado empresarial y alta fidelidad, esto "no es realista".
La razón fundamental radica en las limitaciones de los datos de entrenamiento. Los LLM se entrenan con datos de Internet públicos, mientras que el conocimiento de arquitectura privada, la lógica empresarial, las normas operativas acumuladas por décadas en los sistemas de software empresarial, esta propiedad intelectual central simplemente no está en la red pública, la IA no puede aprenderla ni replicarla. La ventaja competitiva de los sistemas de Oracle y SAP no se alcanza escribiendo código, se acumula con el tiempo y los escenarios empresariales.
Segundo, los límites de capacidad del Vibe Coding están严重 sobreestimados.
El informe señala directamente la debilidad fatal del Vibe Coding: carga la responsabilidad y la carga del diseño completamente sobre el desarrollador. Le dices a la IA "quiero un sistema que pueda manejar la cadena de suministro global", la IA puede generar código, pero "cómo definir la arquitectura de este sistema, cómo manejar situaciones excepcionales, cómo garantizar que no colapse bajo presión extrema", estos juicios aún requieren humanos.
Más crucialmente, Bersey señala que esas principales empresas de modelos de IA "casi no tienen experiencia en la creación de software de nivel empresarial". Están entrando desde cero en un entorno极其 complejo. Y el software empresarial, después de décadas de iteración, ha evolucionado a un nivel de "casi cero errores, alto rendimiento, alta confiabilidad", un estándar que los nuevos ricos de la IA no pueden alcanzar a corto plazo.
Tercero, el costo de cambio empresarial es un muro real y alto.
Incluso suponiendo que la IA realmente pueda escribir código del mismo nivel, el costo para que una empresa reemplace su sistema central sigue siendo extremadamente alto, riesgo de interrupción de ingresos, pérdida de productividad, problemas de compatibilidad del sistema en entornos IT diversos, acumulación de confianza en la marca del proveedor y su capacidad de servicio... Todos estos son costos de cambio reales que no desaparecerán porque la IA pueda escribir código.
Lo que exige el software empresarial es un tiempo de actividad del 99.999% verificado a lo largo de los años, es un funcionamiento sin errores en diversos entornos IT complejos. Esta confianza se gana con el tiempo, no se acumula con código.
¿Quiénes serán los verdaderos beneficiarios de la monetización de la IA?
Si la primera mitad es una argumentación defensiva, la segunda mitad del informe es un posicionamiento ofensivo.
El juicio central de Bersey es: la mayor parte de la cadena de valor de la IA最终 fluirá hacia la capa de software, no hacia la capa de hardware y chips.
"Creemos que la IA es la principal fuente de creación de valor en la pila de software, la mayor parte del valor a largo plazo pertenecerá al software, no al hardware."
同时指出，硬件稀缺性，GPU 短缺、电力限制、数据中心瓶颈，在未来数年内都将持续存在。这种稀缺性，恰恰强化了软件平台的战略地位:Solo las plataformas de software pueden transformar la capacidad de IA en valor comercial escalable y repetible.
Y el vehículo concreto de monetización, el informe apunta a los agentes de IA (agentic AI).
Bersey predice que 2026 verá el despliegue a gran escala de agentes de IA orientados a tareas e integrados en flujos de trabajo en las empresas Fortune 2000 y pymes. Pero su caracterización de los agentes es截然不同 de la narrativa principal del mercado; no cree que los agentes sean disruptores que reemplacen al software, sino que los agentes deben operar dentro de los parámetros y permisos definidos por el software. Son precisamente los "agentes con límites" los que pueden satisfacer la necesidad de las empresas de gestionar los riesgos de la IA.
En otras palabras, las empresas no necesitan una IA omnipotente y libre, necesitan una IA que pueda ser gobernada, auditada y que opere dentro de un marco合规. Y esto, solo los agentes profundamente integrados en los sistemas de software empresarial pueden lograrlo.
"El software es el camino clave para que las empresas utilicen la IA de manera controlada." Este es el juicio más central de todo el informe.
同时，报告还预测推理(inference)需求将逐渐超过训练需求，成为算力消耗增长的主要驱动力，这意味着随着智能体的普及，算力消耗不会萎缩，而会持续增长，进一步支撑整个软件和基础设施生态。
¿Oportunidad o trampa?
Cuando se publicó el informe, la valoración general del sector del software ya había caído a mínimos históricos. El juicio de Bersey es:La baja valoración combinada con el inminente año de monetización, es una oportunidad de entrada, no una señal de salida.
"La valoración del software se encuentra en mínimos históricos, a pesar de que la industria está al borde de una expansión masiva."
En la recomendación de valores concretos, la lógica de HSBC es clara: aquellas empresas de software que ya han establecido una profunda ventaja competitiva de datos, poseen la capacidad de integrar agentes de IA y no dependen de un modelo de facturación puramente por usuario, serán las mayores beneficiarias de esta ola de monetización de la IA.La lista de calificación de compra incluye Oracle, Microsoft, Salesforce, ServiceNow, Palantir, CrowdStrike, Alphabet, etc., cubriendo几乎 todos los jugadores centrales del software empresarial.
Es de destacar que HSBC同时 rebajó la calificación de IBM y Asana, colocó a Palo Alto Networks en "reducción de posición" (减持), no todas las empresas de software podrán渡劫 con seguridad, la clave está en能否 convertirse en la infraestructura para la implementación de agentes de IA, y no en una interfaz人工 que los agentes eludan.
El informe de Bersey es lógicamente sólido,时机精准, su postura逆势而出 tiene en sí misma un fuerte efecto de传播.
Pero hay una pregunta que el informe no responde de frente: si los agentes de IA realmente pueden operar de manera eficiente dentro del marco del software empresarial, ¿la demanda empresarial de "licencias" de software会不会仍在悄悄萎缩? El valor del software como portador de la IA quizás sea válido, pero si el modelo de negocio de "pago por usuario" puede支撑 las valoraciones actuales, sigue siendo un problema pendiente.
Que el software se coma a la IA, o que la IA se coma al software, este debate, cada informe de resultados de 2026, será una nueva evidencia.
