El martes pasado, Adobe cayó 7,31%, Salesforce 6,85%, y Thomson Reuters se desplomó 15,83%. Los analistas corrieron a declarar que "la IA va a reemplazar al software" y que "las empresas de SaaS están condenadas". Es el tipo de narrativa que suena profunda en un titular pero que se desmorona cuando la pensás dos minutos.
Porque acá hay una confusión fundamental sobre qué es el software y para qué sirve.
El software no es el enemigo de la IA. El software es la herramienta que hace que los datos sean útiles. Es lo que transforma información en decisiones, contexto en acción. Y esa necesidad no desaparece porque tengamos modelos de lenguaje más potentes. Si acaso, se vuelve más crítica.
La pregunta mal formulada
"¿Va a desaparecer el software?" es como preguntar "¿van a desaparecer las herramientas?" cuando inventamos mejores materiales. La pregunta asume que el software es una cosa específica que puede ser reemplazada, cuando en realidad es la forma en que estructuramos soluciones a problemas.
Lo que está pasando es mucho más interesante y matizado que eso.
Hay partes de procesos de negocio donde el software actual está siendo optimizado o directamente eliminado. Pero no porque "la IA reemplaza al software" sino porque estamos redefiniendo qué partes del proceso necesitan estructura explícita y cuáles pueden ser más fluidas.
Tomá el ejemplo de investigación de mercado. Durante años, las empresas usaron software para diseñar campañas, segmentar audiencias, analizar respuestas. Todo ese stack tecnológico existe porque necesitabas estructura para manejar la complejidad. Pero si tenés agentes de IA que pueden conversar con clientes potenciales, adaptar mensajes en tiempo real, y sintetizar insights sin necesidad de surveys formales... ¿seguís necesitando el mismo software?
No exactamente. Pero seguís necesitando algo que capture esos insights, que los conecte con decisiones de producto, que trackee qué está funcionando. El software no desaparece. Se mueve en la cadena de valor.
El caso del customer service
Acá es donde la narrativa del "fin del software" se cae completamente.
ChatGPT y Claude son increíbles para muchas cosas. Pero cualquiera que haya intentado resolver un problema real con un chatbot de IA sabe que la experiencia puede ser desgarradoramente mala. No porque el modelo sea tonto, sino porque resolver problemas de clientes requiere acceso a sistemas, contexto histórico, capacidad de ejecutar acciones en múltiples plataformas.
Todo eso sigue siendo... software.
Intercom, Zendesk, Freshdesk no van a desaparecer porque agregues IA a la mezcla. Van a evolucionar. Van a integrar modelos de lenguaje para respuestas más naturales, pero van a seguir necesitando toda la infraestructura de ticketing, routing, integración con CRM, analytics, escalation workflows.
La IA hace que ciertos features del software sean menos relevantes (tal vez no necesitás templates de respuestas predefinidas si el modelo puede generar respuestas coherentes). Pero amplifica la necesidad de otros (integración con sistemas internos, manejo de permisos, audit trails).
Copilot no mata a Word
Microsoft es el ejemplo perfecto de por qué esta narrativa está mal.
Copilot no hace que Word sea obsoleto. Lo hace más esencial. Porque ahora Word no es solo un editor de texto, es tu interfaz para generar documentos con IA. La IA necesita un lugar donde vivir, donde mostrar resultados, donde el usuario pueda iterar.
Lo mismo con Excel. Claude o ChatGPT pueden ayudarte a analizar datos, generar fórmulas, crear visualizaciones. Pero necesitás Excel (o Google Sheets, o alguna herramienta similar) para que esos datos existan en un formato estructurado, para que puedas compartirlos, versionarlos, conectarlos con otros sistemas.
El software es el container que hace que la IA sea práctica.
¿Entonces todo el negocio de software será de OpenAI, Anthropic y Google?
Esta es la pregunta interesante.
Si la IA se come partes del stack de software tradicional, ¿significa que todo el valor se concentra en los vendors de modelos? ¿Anthropic, OpenAI y Google se quedan con toda la torta?
No. Por varias razones.
Primero, los modelos son commodities en dirección. GPT-4, Claude, Gemini convergen en capacidades. El valor no está en el modelo per se, está en cómo lo aplicás a problemas específicos con datos específicos.
Segundo, las empresas no quieren depender de vendors de IA genéricos para procesos críticos de negocio. Salesforce no va a desaparecer porque podés usar ChatGPT para mandar emails. Salesforce tiene todo tu pipeline de ventas, tu histórico de clientes, tus integraciones con marketing y soporte. Agregar IA a eso es evolutivo, no reemplazo.
Tercero, y esto es clave: la IA no elimina la necesidad de workflow. Si acaso, la amplifica. Porque ahora tenés más outputs que necesitan ser revisados, más decisiones que requieren contexto, más puntos donde humanos y máquinas interactúan.
Todo eso es... software.
Lo que realmente está cambiando
Acá viene lo importante.
No es que el software vaya a desaparecer. Es que ciertas capas del software se vuelven menos relevantes, mientras otras se vuelven críticas.
Se vuelven menos relevantes:
- Interfaces complejas para tareas que ahora podés describir en lenguaje natural
- Campos de formulario para cosas que la IA puede inferir
- Wizards paso-a-paso para procesos que pueden ser más fluidos
- Dashboards estáticos cuando podés preguntar directamente por insights
Se vuelven más relevantes:
- Integración entre sistemas (porque la IA necesita acceso a datos de múltiples fuentes)
- Permisos y seguridad (porque la IA puede acceder a más información)
- Versionado y audit trails (porque necesitás saber qué decidió la IA y por qué)
- Workflows de aprobación (porque no todo lo que genera la IA puede ir directo a producción)
Las empresas de software que entienden esto van a prosperar. Las que piensan que solo necesitan "agregar IA" como un feature más van a tener problemas.
Adobe, Salesforce, y el descuento incorrecto
Volvamos a las caídas de acciones del martes.
Thomson Reuters cayó 15,83% porque DeepSeek (un modelo chino) mostró capacidades impresionantes en investigación legal. El mercado vio eso y pensó: "se acabó Thomson Reuters".
Pero Thomson Reuters no es solo un motor de búsqueda legal. Es una plataforma que integra jurisprudencia, doctrina, formularios, workflows de investigación, análisis de precedentes. Todo ese valor no desaparece porque un modelo pueda responder preguntas legales.
Lo que probablemente pase es que Thomson Reuters integre modelos como DeepSeek (o entrene los suyos) y los use para hacer su plataforma más potente. El valor sigue estando en la data propietaria, en las integraciones, en el workflow.
Adobe es similar. Photoshop no desaparece porque Midjourney o DALL-E puedan generar imágenes. Photoshop se vuelve más poderoso porque ahora tenés generative fill, firefly integrado, herramientas que combinan creatividad humana con capacidades de IA.
El mercado está descontando un escenario de reemplazo total cuando la realidad es integración y evolución.
La transición va a ser brutal igual
No quiero sonar optimista injustificado. Que el software no vaya a desaparecer no significa que todas las empresas de software vayan a sobrevivir.
Hay productos que están completamente construidos alrededor de friction que la IA elimina. Survey software que existe solo porque diseñar y distribuir encuestas era complicado. Herramientas de automatización que se vuelven innecesarias cuando podés describir lo que querés en lenguaje natural.
Esas empresas están en problemas reales.
Pero la categoría de "software" no desaparece. Se transforma. Y las empresas que tienen moats reales —data propietaria, integración profunda, network effects— van a adaptarse.
La pregunta real
La pregunta no es "¿va a desaparecer el software?". Es "¿qué partes del software siguen siendo necesarias cuando la IA elimina friction?".
Y la respuesta es: más de lo que el mercado está descontando ahora.
Porque al final del día, el software no es solo sobre hacer tareas más fáciles. Es sobre estructurar información, conectar sistemas, auditar decisiones, colaborar entre equipos.
La IA cambia cómo hacemos esas cosas. No elimina la necesidad de hacerlas.
El pánico actual es comprensible. Pero está basado en un malentendido fundamental sobre qué es el software y para qué sirve. Y los que entiendan eso antes van a tener ventaja cuando el mercado corrija.
