Cómo la IA agéntica reconfigura el negocio del software
Un plugin desató una corrección que expone por qué los agentes que ejecutan tareas podrían transformar licencias por asiento en capacidad ejecutora.
El 3 de febrero de 2026 quedó como un ejemplo de cómo una función concreta puede volver visible una tendencia más amplia. Ese día Anthropic lanzó una actualización pensada para equipos legales que ejecuta secuencias: revisión de contratos, triage de NDAs y cumplimiento orientado al playbook de cada organización (fuente: La Nación). La novedad no fue tanto la lista de tareas como el formato: un agente que no solo responde, sino que actúa.
Qué hizo reaccionar al mercado
La reacción fue rápida y fuerte. Thomson Reuters llegó a caer 18% en un día tras el anuncio (fuente: La Nación). Y desde el 28 de enero el selloff que afectó al sector software borró casi un billón de dólares de valor de mercado (fuente: Bloomberg). Esas cifras no describen un plugin; describen la quiebra de una expectativa: que el crecimiento del software seguiría atado a más usuarios, más licencias y márgenes constantes.
Por qué los agentes rompen la cuenta
Durante décadas el modelo era simple: cobrar por asiento. Si la empresa crecía, el proveedor facturaba más. Un agente capaz de resolver el trabajo de tres analistas implica no solo menos sueldos, sino tres licencias menos. Además, cuando el trabajo deja de ocurrir dentro de la app y pasa a ser una instrucción—'cerrá estos tickets', 'revisá estos contratos'—la aplicación se vuelve infraestructura: una base de datos con APIs. La historia del capitalismo digital nos enseña que lo que se vuelve cañería se deprecia.
Velocidad y escala: números que obligan a pensar
Hay señales de que esto no es lento. METR, una organización que mide el horizonte de tareas que un modelo puede completar autónomamente, sitúa hoy ese horizonte en alrededor de 5 horas, y observa que se ha estado duplicando cada tres meses (fuente: METR). Si esa tendencia sigue, los agentes podrán sostener tareas que antes requerían semanas. En lo laboral, la directora del FMI habló del impacto masivo: estimaciones citadas indican hasta 60% de empleos afectados en economías avanzadas y 40% a nivel global en el largo plazo (fuente: FMI).
No todo es automatización perfecta
La práctica trae matices. Klarna y OpenAI informaron que un asistente manejó 2,3 millones de conversaciones en un mes, equivalente a 700 agentes humanos, reduciendo el tiempo de resolución de 11 minutos a menos de 2 (fuente: Klarna/OpenAI). Pero Klarna también reconoció que una implementación 'solo IA' deterioró calidad y que fue necesario reintroducir humanos. Gartner proyecta que para 2028 un tercio del software empresarial incluirá IA agéntica, y advierte que más del 40% de esos proyectos podrían cancelarse antes de 2027 por costos y retorno poco claro (fuente: Gartner). Es decir: adopción rápida, pero con tropezones reales.
Qué hacer ahora: recomendaciones prácticas
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Revisar contratos y modelos de precio. Si su proveedor factura por asiento, replantear escenarios donde la misma capacidad puede reducir usuarios. Preparar cláusulas y alternativas de facturación que incluyan uso por capacidad o APIs (fuente: análisis de mercado, datos citados arriba).
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Priorizar control de datos y APIs. Cuando el agente orquesta, el activo clave es la capacidad de integrarse de forma segura. Mantener datos locales, exportables y con accesos controlados reduce riesgo de vendor lock-in.
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Diversificar canales y capacidades propias. Recomendamos fortalecer canales propios y no depender exclusivamente de plataformas externas para funciones críticas, por los mismos motivos que aplicamos en comercio electrónico y creadores de contenido.
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Planificar la transición de talento. No se trata solo de recortar puestos; se trata de reubicar tareas más complejas en humanos, invertir en supervisión, calidad y mantenimiento de infraestructuras físicas.
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Invertir en infraestructura física y soporte. En un giro que pocos anticiparon, la demanda por técnicos de redes, enfriamiento y mantenimiento de racks puede subir. La cobertura contra la automatización puede ser un par de manos y una caja de herramientas.
Perspectiva
La corrección del sector no significa que el software desaparezca; significa que su modelo de negocio se está revalorizando. Los agentes prometen eficiencia, pero traen incertidumbre sobre quién captura el valor. Para las empresas la tarea inmediata es práctica: asegurar control de datos, revisar contratos y diversificar proveedores. No es una defensa anti IA; es prepararse para un mundo donde la capacidad de ejecutar puede comprarse por fuera de la app donde antes ocurría el trabajo.
