Hay momentos en los que una hipótesis no es simplemente una afirmación más, sino un espejo que refleja nuestra la época en que vivimos. Jeremy Blaze, después de años diseñando aplicaciones SaaS y convirtiéndose en una autoridad en las mismas, sostiene que esos mismos sistemas están condenados a desaparecer ante el advenimiento de los agentes de inteligencia artificial.
Aunque podría parecer una afirmación dramática, su reciente diagnóstico encuentra ecos en los comentarios de una Microsoft que también profetiza el ocaso del SaaS por el mismo motivo, por el desarrollo de los sistemas agénticos. En este artículo me gustaría explorar esta premisa desde un enfoque razonablemente riguroso y aportando mi perspectiva personal aplicada, no sólo teórica: ¿es razonablemente factible que los sistemas agénticos terminen reemplazando al SaaS tal y como lo conocemos?
Mi experiencia de más de un año trabajando con sistemas agénticos me inclina a responder con un «sí, muy posiblemente». Estos agentes pueden acercarse al ideal teórico de una «máquina de Gödel«, un sistema capaz de autorreprogramarse con eficacia óptima tras demostrar que su nueva versión es superior. Esa posibilidad no es un escenario de ciencia-ficción, sino una consecuencia ineludible del desarrollo de agentes capaces de adaptarse, aprender y mejorar autónomamente en pos de un objetivo determinado.
La idea de Blaze no surge del aire, sino de una praxis consciente y provocadora. Él ha evolucionado las interfaces SaaS tradicionales, desde form-based o dashboards hasta flujos CRUD (Create, Read, Update and Delete), hacia entornos cada vez más colaborativos, donde los agentes trabajan como espacios de co-creación con humanos. Ha implementado herramientas internas donde la interacción con años de conocimiento acumulado se hace en lenguaje natural, acelerando la resolución de retos complejos con precisión y velocidad. En su caso, esta praxis no es teórica, es puramente operativa.
Desde el trono del software, Microsoft, con un estratega de primer nivel como Satya Nadella a la cabeza, plantea que los SaaS son esencialmente bases de datos CRUD con lógica empresarial, y que muy pronto esa lógica residirá en una capa de inteligencia artificial, donde los agentes se encargarán de gestionar múltiples repositorios sin interfaces rígidas. No se trata solo de opiniones: un estudio de AlixPartners revela cómo más de 100 empresas de software están siendo desplazadas por agentes generativos capaces de operar sin necesidad de dashboards ni jerarquías de datos predefinidas. En el mercado, pruebas evidentes: compañías como Klarna están abandonando Salesforce y Workday en favor de sistemas agénticos internos o de proveedores emergentes. Algunos CIOs parecen inclinados a pensar que esta tendencia será significativa, aunque muchos empleados de IT sean escépticos al respecto y señalen que hay que mirar esa disrupción como una evolución, no como un reemplazo total.
Esta transformación, sin embargo, no será indolora. Pese al potencial de ingresos – se pronostican 52,000 millones de dólares para 2030 en el ámbito de los sistemas agénticos – el modelo de negocio aún es difuso y difícil de implementar en la práctica, con riesgos significativos en entornos regulados o financieros. Además, el informe de Microsoft invita a considerar la transición en fases: primero agentes como «asistentes», luego como «colegas digitales», hacia la delegación total de flujos de trabajo con supervisión humana con la figura del «jefe de agentes», o finalmente incluso llegar a tener un agente como jefe.
Si de paradojas hablamos, hay una deliciosa ironía en el hecho de que Blaze, un veterano que ayudó a consolidar la interfaz SaaS, llegue a esta conclusión, y lo dice porque lo vive desde dentro. Yo, con algo de experiencia práctica en el desarrollo y aplicación de sistemas agénticos, puedo muy modestamente confirmarlo: los agentes no sólo son poderosos, sino que pueden ser capaces de lograr esta emergente autorreferencialidad, esa mejora continua y casi darwiniana. Pueden llegar a reescribir su propia lógica, aunque aún imperfecta, a través del aprendizaje iterativo. Esto tiene implicaciones profundas: ¿qué pasará con la propiedad del comportamiento del sistema? ¿Podemos seguir enseñando a estos agentes sin perder control? ¿Cómo nos relacionamos con entidades que mejoran continuamente sus propias reglas?
Llevado a ejemplos palpables: imagina un agente que gestiona la logística de una flota de drones, optimiza rutas y aprende de condiciones meteorológicas sin necesidad de una interfaz gráfica. O un agente financiero que automatiza decisiones de crédito y reconfigura su modelo de riesgo al detectar nuevos patrones. O una herramienta de diseño que, como hace Blaze, extrae referencias a partir de lenguaje natural y evoluciona su corpus interno según los proyectos. En todos los casos, la capa SaaS tradicional, con sus pantallas, dashboards y flujos rígidos, se convierte en irrelevante o, al menos, en complementaria.
El juicio de Blaze no es una condena irracional, sino una propuesta basada en la praxis: los sistemas agénticos no solo cambian el escenario, sino que redefinen el terreno. ¿Serán reemplazados los SaaS antes de 2030, salvo en compañías que los usen en modo poco menos que legacy, incurriendo en una creciente deuda técnica y en un agravio comparativo cada vez mayor? Los datos, la experiencia, y los analistas convergen hacia un escenario donde no parece haber retorno. Pero al mismo tiempo, esa misma transición paradójica y fascinante abre preguntas éticas, de gobernanza y de diseño que requerirán mucha atención y supervisión.
You can also read this article in English for free on my Medium page, «The AI agents are coming for SaaS»
Como estamos en verano, creo que nos podemos permitir esta referencia que articula la entrada anterior y esta actual. O sea, de la estupidez al asesinato de los SaaS a manos de los agénticos descerebrados.
Por cierto, ¿2030? Buf, tal y como va la cosa, largo me lo fiais…
https://www.ondacero.es/noticias/virales/nina-colombia-bautizada-como-chat-yipiti-primer-nombre-inspirado_2025081868a3531e5331f214bde5660b.html?so=so%3Asour-facebook%3Acn-ondacero&fbclid=IwQ0xDSwMQ9ChleHRuA2FlbQIxMAABHpTWcD5C1mkbNHjFnUmelAKyo4jiYwGIG8YyxeLVgp0d8vZ7AUQtQndymexZ_aem_Vpm0tf1nvIAe0cOfLLid4g
En mi opinión , por pura lógica, pasaremos de un paradigma de colaboración humano-IA a otro en el que la IA asuma tambien el proceso de la intervención humana una vez que aprenda a hacerlo mejor que los humanos.
Por ejemplo, en el arte como musica, guiones o peliculas llegará un momento en que la IA comprenderá los patrones psicológicos que hacen que una obra de arte nos emocione y los aplicará en sus procesos creativos, y eso eliminará tambien la intervención humana como supervisora estética del criterio final para dar el visto bueno al resultado.
Lo cierto es que si la IA consigue una mejora sostenida y permanente y la aplica para rediseñarse cada vez mejor a si misma ese es el resultado ineludible
Con la tecnología transformer, es bastante improbable que las IAs lleguen a valer para algo más que asistentes.
Son LORITOS que no piensan, simplemente generan contenido similar al que se las ha suminstrado. Y estamos viendo que los que mejor funcionan, tienen unas tasas de alucinación increibles, que consumen una barbaridad de energía, y que no crean simplemente imitan.
¿Tu has visto que las auxiliares de los geriátricos sean robots?¿O los obreros en general de cualquier rama?
Si Yann LeCunn, Bill Gates y tantos otros opinan que son simples asistentes, que te hace pensar que van a hacer algo bastante mejor y distinto en poco tiempo, si ya han consumido todo internet en datos, y a la que te descuidas lo gepetos son más tontos que su generación anterior…
Oye que igual pagando 2000€ mes pueden parecer que sirven para algo, pero el pañal te lo seguirá cambiando un migante auxiliar
¿jodido? pero real
Lo que si hay es mucha estupidez hablando del tema en los medios como dice DEDO !!
Yo solo te puedo decir, tomando ejemplo de la musica, que Suno o Udio me ha generado musica que me emociona infinitamente mas que la mierda actual.
¿ Tu crees que me importa quien la ha generado o como lo ha hecho ?
El asunto no es si te gusta o no te gusta algo generado por una IA. Además nadie le quita el mérito a algunas de las generaciones actuales.
El asunto no es quien ha generado algo que a ti o a mi me gusta. Estoy de acuerdo contigo que hay mucha «obra generada» que nos puede gustar o nos puede parecer bella, bonita, útil, el adjetivo que queramos. Ese no es el punto, de verdad creeme. Y también puedo estar de acuerdo que mucha obra generada ( a mi por ejemplo me gustan las imágenes, a ti la música) sea mejor que otras, y voy a ser más contundente «mierdas» generadas por personas….
Curiosamente donde yo soy más crítico es en la generación de palabras por IA o incluso código, donde vemos basura que mucha gente ensalza sin más. Pero eso es otro tema.
¿Entonces cual es el punto? Te voy a poner un caso extremo. Imagina que el mundo de los humanos se hubiera acabado, y solo conservara el «arte» generado en la España franquista de los 50s. Es decir que solo existieran Lola Flores, Antonio Molina, Juanita Reina, …boleros, coplas, etc
Ojo música que no digo que sea mala o buena, pero por un referente que solo se tuviera «Soy minero» y demás canciones…
La raza humana se extingiuió y ese «acervo cultural» la mantiene SUNO, que hace mezclas, cancioncillas, y remezclas… El resultado sería que la creatividad de cantaautores como Raimon, Victor Manuel, o yeyes como Los Brincos, Los Bravos. No se habrían nunca creado. Y esa máquina de SUNO que «crea» como si no hubiera un mañana canciones, serían mezclas y remezclas «agradables y que te emocionarían» pero solo eso.
¿Ves el punto?
Nadie dice que la IA lo que hace lo hace mal. Lo que si se dice que es un LORITO, mientras su forma de hacer creaciones sea el próximo TOKEN.
Lo que si sucede que cada vez son mejores y sus obras NOS gustan, pero yo me quedo ahí.
Con esta PUNTUalización
Venga a pasar buen viernes.
Nota: He comentado sobre música que es tu hobby pero es igual para cualquier cosa que hacen. Y la referencia a cantantes de los 60s, la hago aposta, solo diez años después del gran apagón de los humanos en los 50s
Entiendo tu punto.
Gracias por la molestia de desarrollarlo tanto-
Pese a estar redactado el texto en un correcto castellano, me enterado de que va el texto en no mas de un 25 %.
En mi opinión, el software con capacidad de autoaprendizaje y la automejora que con ello se consigue, es posible, pero tiene corto recorrido y solo en muy determinados objetivos previamente definidos. El gran reto está en generar un software de propósito general capaz según sea necesario de valer igual para un p0lanchado o para un zurcido.
Sin demasiado conocimiento en lo que son los SAAS y demás, habiendo realizado varias consultas en torno al artículo…, no puedo evitar acordarme de Admit One, programa de venta que utilizan en diversos comercios como por ejemplo el mío. Según mi consulta a ChatGpt, podría entenderse como SAAS, claro.
Bueno ¿donde hay que firmar para que esa gente se quede en la calle y sea sustituida por IA? Porque me parece tan sumamente horrible el sistema de venta que tienen organizado, la asistencia técnica, y el servicio en general que ofrecen… , que clama el cielo.
Yo de mayor quiero ser trabajador, desarrollador, programador o lo que sea…, de Admit One. Eso debe de ser algo similar a que te paguen por no hacer nada en absoluto.
El SAAS es un gmail, dropbox, office365,… te venden una suscripción para que te conectes a ese servicio no te venden la licencia de uso.
De ahí el nombre Software como un servicio…, si lo llamaremos «suscripción» no tendriamos que llamarlo con el anglicismo, y encima es un acrónimo…
Y claro GPT es un SAAS, que muera el SAAS cuando la IA con sus agentes… lo potencian, es una GILIPOLLEZ. En fin… otra más…
Entonces lo que yo decía también es un SAAS; en este caso un software para el uso de venta de productos.
A mi es que estas mierdas de los acrónimos es como cuando ando en foros de videojuegos y todo cristo llamando los juegos por sus acrónimos y hay veces que me pone de mala leche porque no sé de cuál narices hablan, de verdad.
A día de hoy la gran diferencia entre SAAS (por ejemplo Salesforce) y IA es que, costes aparte, en un SaaS hacer un cambio te supone una reunión con un grupo de desarrolladores que usualmente no tienen ni idea de tu negocio ni de lo que les estas pidiendo, explicarles qué quieres, que te devuelvan un memo (otra reunión) con lo que han entendido, plazos, recursos asignados y coste estimado, y si todo va bien con suerte en X días/semanas tienes el cambio.
Con la IA, eres tú el que en cuestión de horas puedes llegar a montar los cambios.
Repito, calidades y costes aparte pues abra como colores, es el GRAN cambio.
Muchísimas gracias por la explicación tan sencilla y eficaz.
Me reafirmo pues en que la gente de la empresa Admit One, deben de ser todos indios que no hablan castellano, gente muy vaga, o directamente unos inútiles de tomo y lomo.
Si consideramos los SaaS como una serie de flujos repetitivos, aunque complejos guiados por una lógica de negocio condicional, pues sí los agentes pueden llegar a sustituirlos.
Al fin al cabo se trata de repetir tareas, no de crear.
Que puedan hacerlo antes del 2030, es posible, aunque dudo que sea interés de los mayores fabricantes de software dar un giro de 360 grados a sus estrategias de producto. A medio plazo, creo que será el futuro.
La realidad actual nos dice que los agentes y sobre todo las soluciones tecnológicas actuales tienen que madurar algo más para ser fiables y ser capaces de dar respuestas adecuadas y fiables todas las veces que se les preguntas, siendo capaces de ser resistentes a fallos, que ahora todavía no son.
Es curioso que se crea tan fácilmente en la evolución de la IA y tan poco en la de la IH, aunque, la verdad, eso explica en parte nuestra mediocridad como sapiens…
Y desde luego si escapamos de la interacción con ella …y más con miedo a «estar cerca»… lo tiene bastante claro : le dejamos todo el campo para ella… por muy mediocre algoritmo generativo que siga siendo.
Observar a varias IH (alguna muy mediocre), atendiendo a los deseos chiripiflaúticos de otra muy muy mediocre, en la Casa Blanca estos días, resulta de un colofón brutal , al proceso de mediocridad política alcanzada por la Gran Hipócrita Europa.
Resulta un tanto confuso por la generalizacion del termino SAS.
SAS es una forma de proporcionar el software y es ese sentido GPT, Gemini y similares tambien usan el modelo SAS.
Creo que de lo que realmente esta hablando es del SW empresarial tipo ERP, aunque muchos ERP se distribuyan como SAS ;-)
En mi opinión creo que los agentes no “asesinan” a todo el SaaS, sino a su capa de interfaz rígida. Los SaaS que separen claramente servicio de la interfaz de usuario podrán convivir y escalar con agentes encima. BiblioControl, una aplicación SaaS para la gestión de ordenadores en espacios públicos, como las bibliotecas, es mi pequeño experimento en esa dirección.
¿Si tuvieses varias SaaS operando negocios completos dirías lo mismo? El artículo es bueno en cuanto intenta traer referencias para sustentarlo, sin embargo, trae consigo un claro sesgo de confirmación, pues has dicho que estás trabajando con agentes. Soy ingeniero de sistemas y podría sustentarte desde el aspecto técnico y de negocio por qué no serán reemplazadas a pesar de que los CEOs de Big Tech si lo mencionan, porque realmente tienen sus intereses detrás, pero es una tarea que te dejo para afilar tu criterio. Los agentes me gustan y creo que tienen potencial como capa adicional, pero reemplazar es una palabra mayor. Te hago una invitación intelectual: intenta destruir tu argumento, verás cuanta información y fuentes confiables podrías encontrar, así llegarás a la verdad. Un saludo.
Muy interesante reflexión, Enrique. Coincido en que la irrupción de agentes de IA cambia las reglas del juego, pero creo que a veces se sobreestima la facilidad de “cualquiera puede construir su propio SaaS” solo porque ahora hablamos en lenguaje natural.
Como bien apunta Marty Cagan en su artículo “Build vs Buy in the Age of AI” ( https://www.svpg.com/article-build-vs-buy-in-the-age-of-ai/ ), que el input sea natural no significa que desaparezca la complejidad. Replicar la lógica empresarial, las reglas de procesos, las integraciones y la robustez que hay detrás de un sistema SaaS no es algo que un prompt resuelva. Detrás de cada producto hay años de validación, miles de líneas de código y sobre todo decisiones de diseño difíciles de automatizar.
Sí, es cierto que podremos generar soluciones específicas y flujos personalizados con enorme facilidad. Pero confundir eso con la capacidad de recrear plataformas enteras es desconocer la magnitud de la ingeniería y del producto. Tal vez el futuro esté en la convergencia: agentes que faciliten la personalización, sobre una base SaaS que sigue resolviendo lo que ningún “prompt” puede abstraer.